在AWS Amplify中，可以使用DataStore API来访问、查询和同步数据存储。但是，有时候我们需要将数据存储到本地MySQL数据库中，这就需要解决同步问题。

一种可能的解决方法是使用AWS Lambda函数来同步数据。具体步骤如下：

1.在AWS Lambda控制台创建一个新函数。 2.选择适当的运行时环境，例如Node.js。 3.添加所需的AWS SDK依赖项，例如aws-sdk和mysql2。 4.编写代码以查询DataStore API中的数据，然后将其写入本地MySQL数据库。 下面是一份示例代码：

const AWS = require('aws-sdk');
const mysql = require('mysql2');

const region = 'us-east-1';
const dbConfig = {
  host: 'localhost',
  user: 'user',
  password: 'password',
  database: 'database_name'
};

async function syncData() {
  try {
    const data = await AWS.DataStore.query(ModelName, predicate, options);
    const connection = mysql.createConnection(dbConfig);
    await connection.connect();
    for (let i = 0; i < data.length; i++) {
      const row = data[i];
      const sql = `INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)`;
      await connection.execute(sql, [row.field1, row.field2, row.field3]);
    }
    await connection.end();
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
}

exports.handler = async(event, context) => {
  await syncData();
}

这段代码使用AWS SDK在Node.js中查询DataStore API中的数据，然后将每行数据插入到本地MySQL数据库中。

需要注意以下几点：

1.您需要替换region、dbConfig、ModelName、predicate、options、table_name和column1、column2、column3为您自己的值。 2.您可能需要在Lambda函数的执行时间限制和内存限制之间进行权衡来确保您可以查询和同步所有数据。 3.如果您的数据非常大，可能需要考虑使用AWS Batch或AWS Glue等服务来处理数据。 4.有关使用AWS Lambda的更多信息，请参阅官方文档。