[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。

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap, ringkas dan mudah dipelajari Ia digemari oleh pembangun kerana kelebihannya dalam pengaturcaraan serentak dan pengaturcaraan rangkaian. Dalam pembangunan sebenar, operasi pangkalan data adalah bahagian yang sangat diperlukan Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Dalam bahasa Go, kami biasanya menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk mengendalikan pangkalan data, seperti pakej sql yang biasa digunakan, gorm, dsb. Di sini kami mengambil pakej sql sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Andaikan kami menggunakan pangkalan data MySQL.

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.

Untuk mengendalikan ralat sambungan pangkalan data dalam PHP, anda boleh menggunakan langkah berikut: Gunakan mysqli_connect_errno() untuk mendapatkan kod ralat. Gunakan mysqli_connect_error() untuk mendapatkan mesej ralat. Dengan menangkap dan mengelog mesej ralat ini, isu sambungan pangkalan data boleh dikenal pasti dan diselesaikan dengan mudah, memastikan kelancaran aplikasi anda.
