[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。

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
