第一种方案,写程序将两个实例上的每一行数据取出来进行对比,理论可行,但是对比时间较长。
第二种方案,对每一行数据所有字段合并起来,取checksum值,再按照checksum值对比,看着可行,尝试下。
首先要合并所有字段的值,选用MySQL提供的CONCAT函数,如果CONCAT函数中包含NULL值,会导致最终结果为NULL,因此需要使用IFNULL函数来替换NULL值,如:
CONCAT(IFNULL(C1,”),IFNULL(C2,”))
加入表有很多行,手动拼个脚本比较累,别急,可以使用information_schema.COLUMNS来处理:
## 获取列名的拼接串 SELECT GROUP_CONCAT(‘IFNULL(‘,COLUMN_NAME,’,””)’) FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_NAME=’table_name’;
假设大家有测试表:
CREATE TABLE t_test01 ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, C1 INT, C2 INT )
大家便可以拼接出下面的SQL:
SELECT id, MD5(CONCAT( IFNULL(id,”), IFNULL(c1,”), IFNULL(c2,”), )) AS md5_value FROM t_test01
在两个实例上执行下,然后把结果使用beyond compare对比下,就很容易找出不相同的行以及主键ID
对于数据量较大的表,执行出来的结果集也很大,对比起来比较费劲,那就先尝试缩小结果集,可以将多行记录的md5值合并起来求MD5值,如果最后MD5值相同,则这些行相同,如果不同,则证明存在差异,再按照这些行进行逐行对比。
假设大家按照1000行一组来进行对比,如果需要将分组后的结果合并,需要使用GROUP_CONCAT函数,注意在GROUP_CONCAT函数中添加排序保证合并数据的顺序, SQL如下:
SELECT min(id) as min_id, max(id) as max_id, count(1) as row_count, MD5(GROUP_CONCAT( MD5(CONCAT( IFNULL(id,”), IFNULL(c1,”), IFNULL(c2,”), )) ORDER BY id ))AS md5_value FROM t_test01 GROUP BY (id div 1000)
执行结果为:
min_id max_id row_count md5_value 0 999 1000 7d49def23611f610849ef559677fec0c 1000 1999 1000 95d61931aa5d3b48f1e38b3550daee08 2000 2999 1000 b02612548fae8a4455418365b3ae611a 3000 3999 1000 fe798602ab9dd1c69b36a0da568b6dbb
当差异数据较少时,即使需要对比上千万数据,大家可以轻松根据根据min_id和max_id来快速定位到哪1000条数据里存在差异,再进行逐行MD5值对比,最终找到差异行。
在使用GROUP_CONCAT时,需要配置MySQL变量group_concat_max_len,默认值为1024,超出部分会被阶段。
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