mysql 校验手机号是否正确 mysql数据校验

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误会一场 2024-08-05 23:50:01

文章标签 mysql 校验手机号是否正确数据库数据 sql 文章分类 MySQL 数据库

一、背景

由DM工具同步MySQL数据到TiDB,有时候会出现数据不一致的情况，这时候我们就需要一种检验工具来进行这种检验，官方提供了这样一种检验工具

二、工具下载与使用

1.下载

wget https://download.pingcap.org/tidb-enterprise-tools-nightly-linux-amd64.tar.gz

2.解压

tar zxvf tidb-enterprise-tools-nightly-linux-amd64.tar.gz

3.进入到对应的目录

cd tidb-enterprise-tools-nightly-linux-amd64/bin

4.编辑配置文件

# Diff Configuration.

######################### Global config #########################

# 日志级别，可以设置为 info、debug
log-level = "info"

# sync-diff-inspector 根据主键／唯一键／索引将数据划分为多个 chunk，
# 对每一个 chunk 的数据进行对比。使用 chunk-size 设置 chunk 的大小
chunk-size = 1000

# 检查数据的线程数量
check-thread-count = 4

# 抽样检查的比例，如果设置为 100 则检查全部数据
sample-percent = 100

# 通过计算 chunk 的 checksum 来对比数据，如果不开启则逐行对比数据
use-checksum = true

# 如果设置为 true 则只会通过计算 checksum 来校验数据，如果上下游的 checksum 不一致也不会查出数据再进行校验
only-use-checksum = false

# 是否使用上次校验的 checkpoint，如果开启，则只校验上次未校验以及校验失败的 chunk
use-checkpoint = true

# 不对比数据
ignore-data-check = false

# 不对比表结构
ignore-struct-check = false

# 保存用于修复数据的 sql 的文件名称
fix-sql-file = "fix.sql"

######################### Tables config #########################

# 如果需要对比大量的不同库名或者表名的表的数据，或者用于校验上游多个分表与下游总表的数据，可以通过 table-rule 来设置映射关系
# 可以只配置 schema 或者 table 的映射关系，也可以都配置
#[[table-rules]]
    # schema-pattern 和 table-pattern 支持通配符 *?
    #schema-pattern = "test_*"
    #table-pattern = "t_*"
    #target-schema = "test"
    #target-table = "t"

# 配置需要对比的*目标数据库*中的表
[[check-tables]]
    # 目标库中数据库的名称
    schema = "test"

    # 需要检查的表
    tables = ["test1", "test2", "test3"]

    # 支持使用正则表达式配置检查的表，需要以‘~’开始，
    # 下面的配置会检查所有表名以‘test’为前缀的表
    # tables = ["~^test.*"]
    # 下面的配置会检查配置库中所有的表
    # tables = ["~^"]

# 对部分表进行特殊的配置，配置的表必须包含在 check-tables 中
[[table-config]]
    # 目标库中数据库的名称
    schema = "test"

    # 表名
    table = "test3"

    # 指定用于划分 chunk 的列，如果不配置该项，sync-diff-inspector 会选取一个合适的列（主键／唯一键／索引）
    index-field = "id"

    # 指定检查的数据的范围，需要符合 sql 中 where 条件的语法
    range = "age > 10 AND age < 20"

    # 如果是对比多个分表与总表的数据，则设置为 true
    is-sharding = false

    # 在某些情况下字符类型的数据的排序会不一致，通过指定 collation 来保证排序的一致，
    # 需要与数据库中 charset 的设置相对应
    # collation = "latin1_bin"

    # 忽略某些列的检查，例如 sync-diff-inspector 目前还不支持的一些类型（json，bit，blob 等），
    # 或者是浮点类型数据在 TiDB 和 MySQL 中的表现可能存在差异，可以使用 ignore-columns 忽略检查这些列
    # ignore-columns = ["name"]

# 下面是一个对比不同库名和表名的两个表的配置示例
[[table-config]]
    # 目标库名
    schema = "test"

    # 目标表名
    table = "test2"

    # 非分库分表场景，设置为 false
    is-sharding = false

    # 源数据的配置
    [[table-config.source-tables]]
        # 源库的实例 id
        instance-id = "source-1"
        # 源数据库的名称
        schema = "test"
        # 源表的名称
        table  = "test1"

######################### Databases config #########################

# 源数据库实例的配置
[[source-db]]
    host = "127.0.0.1"
    port = 3306
    user = "root"
    password = "123456"
    # 源数据库实例的 id，唯一标识一个数据库实例
    instance-id = "source-1"
    # 使用 TiDB 的 snapshot 功能，如果开启的话会使用历史数据进行对比
    # snapshot = "2016-10-08 16:45:26"
    # 设置数据库的 sql-mode，用于解析表结构
    # sql-mode = ""

# 目标数据库实例的配置
[target-db]
    host = "127.0.0.1"
    port = 4000
    user = "root"
    password = "123456"
    # 使用 TiDB 的 snapshot 功能，如果开启的话会使用历史数据进行对比
    # snapshot = "2016-10-08 16:45:26"
    # 设置数据库的 sql-mode，用于解析表结构
    # sql-mode = ""

5.开始使用

./bin/sync_diff_inspector --config=./config.toml

该命令最终会在日志中输出一个检查报告，说明每个表的检查情况。如果数据存在不一致的情况，sync-diff-inspector 会生成 SQL 修复不一致的数据，并将这些 SQL 语句保存到 fix.sql 文件中。

日志

sync-diff-inspector 会在运行时定期（间隔 10s）输出校验进度到日志中，格式如下：

[2020/11/12 17:47:00.170 +08:00] [INFO] [checkpoint.go:276] ["summary info"] [instance_id=target] [schema=test] [table=test_table] ["chunk num"=1000] ["success num"=80] ["failed num"=1] ["ignore num"=0]

chunk num：总共需要校验的 chunk 数量。
success num：已经校验数据一致的 chunk 数量。
failed num：校验失败的 chunk 数量。校验时遇到错误和数据不一致两种情况都属于校验失败。
ignore num：被忽略校验的 chunk 数量。当配置项 sample-percent 的值小于 100 时，sync-diff-inspector 会采用抽样的方式校验数据，这样就会有部分 chunk 被忽略校验。

校验结果

当校验结束时，sync-diff-inspector 会输出一份校验报告。

数据校验一致的日志示例如下：

[2020/11/12 17:47:00.174 +08:00] [INFO] [report.go:80] ["check result summary"] ["check passed num"=1] ["check failed num"=0]
[2020/11/12 17:47:00.174 +08:00] [INFO] [report.go:87] ["table check result"] [schema=test] [table=test_table] ["struct equal"=true] ["data equal"=true]
[2020/11/12 17:47:00.174 +08:00] [INFO] [main.go:75] ["check data finished"] [cost=353.462744ms]
[2020/11/12 17:47:00.174 +08:00] [INFO] [main.go:69] ["check pass!!!"]

数据校验不一致或者遇到错误时的日志示例如下：

[2020/11/12 18:16:17.068 +08:00] [INFO] [checkpoint.go:276] ["summary info"] [instance_id=target] [schema=test] [table=test1] ["chunk num"=1] ["success num"=0] ["failed num"=1] ["ignore num"=0]
[2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [report.go:80] ["check result summary"] ["check passed num"=0] ["check failed num"=1]
[2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [report.go:87] ["table check result"] [schema=test] [table=test_table] ["struct equal"=true] ["data equal"=false]
[2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [main.go:75] ["check data finished"] [cost=319.849706ms]
[2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [WARN] [main.go:66] ["check failed!!!"]

校验通过和未通过的表的个数打印在 check result summary 中。所有表的校验结果的打印在 table check result 中。

查看具体哪张表不一致

cat same.log |grep '"data equal"=false'

注意事项

sync-diff-inspector 在校验数据时会消耗一定的服务器资源，需要避免在业务高峰期间校验。
TiDB 使用的 collation 为 utf8_bin。如果对 MySQL 和 TiDB 的数据进行对比，需要注意 MySQL 中表的 collation 设置。如果表的主键／唯一键为 varchar 类型，且 MySQL 中 collation 设置与 TiDB 不同，可能会因为排序问题导致最终校验结果不正确，需要在 sync-diff-inspector 的配置文件中增加 collation 设置。
sync-diff-inspector 会优先使用 TiDB 的统计信息来划分 chunk，需要尽量保证统计信息精确，可以在业务空闲期手动执行 analyze table {table_name}。
table-rule 的规则需要特殊注意，例如设置了 schema-pattern="test1"，target-schema="test2"，会对比 source 中的 test1 库和 target 中的 test2 库；如果 source 中有 test2 库，该库也会和 target 中的 test2 库进行对比。
生成的 fix.sql 仅作为修复数据的参考，需要确认后再执行这些 SQL 修复数据。