qData 1.6.0 DataX 引擎实测：免 Spark 的轻量数据同步体验

qData 1.6.0 新增了 DataX 执行引擎，我用一条 MySQL → PostgreSQL 的数据同步任务做了实测，记录一下完整过程和体感。

环境信息：

• qData 版本：1.6.0
• 源端：MySQL 8.0，单表约 120 万行，表大小约 2.3GB
• 目标端：PostgreSQL 14
• 对比引擎：同任务切换 Spark 引擎跑了一次作为基准

任务配置过程：

创建数据源连接、拖拽输入输出组件、配置字段映射这些步骤和之前版本一致，没有额外学习成本。选择执行引擎时，下拉菜单新增了 DataX 选项，替换掉原来默认的 Spark 即可。

字段映射部分，我尝试了手动映射和同名自动映射两种方式。同名映射能正常识别字段，但类型映射上有一个细节：MySQL 的 datetime 映射到 PostgreSQL 的 timestamp 时，默认没有带时区信息，如果业务需要 timestamptz，需要手动在目标字段类型里覆盖一下。