検索
ホームページデータベースmysql チュートリアル [原创]如何从数据库层面检测两表内容的一致性

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 ms

OK,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

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
MySQLの役割:WebアプリケーションのデータベースMySQLの役割:WebアプリケーションのデータベースApr 17, 2025 am 12:23 AM

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:最初のデータベースを構築しますMySQL:最初のデータベースを構築しますApr 17, 2025 am 12:22 AM

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:データストレージに対する初心者向けのアプローチMySQL:データストレージに対する初心者向けのアプローチApr 17, 2025 am 12:21 AM

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は初心者に優しいですか?学習曲線の評価MySQLは初心者に優しいですか?学習曲線の評価Apr 17, 2025 am 12:19 AM

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。

SQLはプログラミング言語ですか?用語を明確にするSQLはプログラミング言語ですか?用語を明確にするApr 17, 2025 am 12:17 AM

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

酸性の特性(原子性、一貫性、分離、耐久性)を説明します。酸性の特性(原子性、一貫性、分離、耐久性)を説明します。Apr 16, 2025 am 12:20 AM

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:データベース管理システムとプログラミング言語MySQL:データベース管理システムとプログラミング言語Apr 16, 2025 am 12:19 AM

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:SQLコマンドでデータの管理MySQL:SQLコマンドでデータの管理Apr 16, 2025 am 12:19 AM

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。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール