一般来说呢,如何检测两张表的内容是否一致,这样的需求大多在从机上体现,以保证数据一致性。方法无非有两个,第一呢就是从数据库着手,第二呢就是从应用程序端
一般来说呢,如何检测两张表的内容是否一致,这样的需求大多在从机上体现,以保证数据一致性。方法无非有两个,第一呢就是从数据库着手,第二呢就是从应用程序端着手。 我这里罗列了些如何从数据库层面来解决此类问题的方法。
当然第一步就是检查记录数是否一致,否则不用想任何其他方法了。
这里我们用两张表t1_old,t1_new来演示。
表结构: CREATE TABLE t1_old ( id int(11) NOT NULL, log_time timestamp DEFAULT NULL ) ; CREATE TABLE t1_new ( id int(11) NOT NULL, log_time timestamp DEFAULT NULL ) ; 两表的记录数都为100条。 mysql> select count(*) from t1_old; +----------+ | count(*) | +----------+ | 100 | +----------+ 1 row in set (0.31 sec) mysql> select count(*) from t1_new; +----------+ | count(*) | +----------+ | 100 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)方法一:用加法然后去重。
由于Union 本身具备把上下两条连接的记录做唯一性排序,所以这样检测来的非常简单。 mysql> select count(*) from (select * from t1_old union select * from t1_new) as T; +----------+ | count(*) | +----------+ | 100 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec) 这里的记录数为100,初步证明两表内容一致。但是,这个方法有个BUG,在某些情形下不能简单表示结果集一致。 比如: mysql> create table t1_old1 (id int); Query OK, 0 rows affected (0.27 sec) mysql> create table t1_new1(id int); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> insert into t1_old1 values (1),(2),(3),(5); Query OK, 4 rows affected (0.15 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> insert into t1_new1 values (2),(2),(3),(5); Query OK, 4 rows affected (0.02 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from t1_old1; +------+ | id | +------+ | 1 | | 2 | | 3 | | 5 | +------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from t1_new1; +------+ | id | +------+ | 2 | | 2 | | 3 | | 5 | +------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select count(*) from (select * from t1_old1 union select * from t1_new1) as T; +----------+ | count(*) | +----------+ | 4 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> 所以在这点上,这个方法等于是无效。方法二: 用减法来归零。
由于MySQL 没有提供减法操作符,这里我们换做PostgreSQL来检测。 t_girl=# select count(*) from (select * from t1_old except select * from t1_new) as T; count ------- 0 (1 row) Time: 1.809 ms 这里检测出来结果是0,那么证明两表的内容一致。 那么我们可以针对第一种方法提到的另外一种情况做检测: t_girl=# select count(*) from (select * from t1_old1 except select * from t1_new1) as T; count ------- 1 (1 row) Time: 9.837 msOK,这里检测出来结果不对,那么就直接给出不一致的结论。
第三种: 用全表JOIN,这个也是最烂的做法了,当然我这里指的是在表记录数超级多的情形下。
当然这点我也用PostgreSQL来演示 t_girl=# select count(*) from t1_old as a full outer join t1_new as b using (id,log_time) where a.id is null or b.id is null; count ------- 0 (1 row) Time: 5.002 ms t_girl=# 结果为0,证明内容一致。第四种: 用checksum校验。
比如在MySQL 里面,如果两张表的checksum值一致,那么内容也就一致。 mysql> checksum table t1_old; +---------------+----------+ | Table | Checksum | +---------------+----------+ | t_girl.t1_old | 60614552 | +---------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> checksum table t1_new; +---------------+----------+ | Table | Checksum | +---------------+----------+ | t_girl.t1_new | 60614552 | +---------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) 但是这种方法也只局限于两表结构一摸一样。 比如,我修改下表t1_old的字段类型,那么checksum的值也就不一样了。 mysql> alter table t1_old modify id bigint; Query OK, 100 rows affected (0.23 sec) Records: 100 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> checksum table t1_old; +---------------+------------+ | Table | Checksum | +---------------+------------+ | t_girl.t1_old | 3211623989 | +---------------+------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> checksum table t1_new; +---------------+----------+ | Table | Checksum | +---------------+----------+ | t_girl.t1_new | 60614552 | +---------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec)所以从上面几种数据库提供的方法来看,用减法来归零相对来说比较可靠,其他的方法比较适合在特定的情形下来检测。
本文出自 “上帝,咱们不见不散!” 博客,,请务必保留此出处

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。

MySQLは初心者に適しています。1)インストールと構成、2)リッチラーニングリソース、3)直感的なSQL構文、4)強力なツールサポート。それにもかかわらず、初心者はデータベースの設計、クエリの最適化、セキュリティ管理、データのバックアップなどの課題を克服する必要があります。

はい、sqlisaprogramginglanguagespecializedfordatamanamanagement.1)それはdeclarative、focusingonwhattoachieveratherthanhow.2)

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。


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