对比数据的痛苦

不知道你是否也像我一样,在快乐编写代码的时候,必须进行一些数据库的数据对比工作。

诚然,一般的数据差异,比如是每一行的内容不同,市场上有比较成熟的 compare2 等对比工具。

但是如果是对比数据的每一列是否相同,这个就会变得比较麻烦。



sql server 脚本比对工具 sql对比数据差异_sql

对比

v1.0 纯人工对比

我们在做一些数据迁移等功能时,经常需要对比数据是否正确,最常见的方法就是人工一列一列的对比。

一开始老马也是这么和同事对的,对了几天之后感觉效率实在是低,而且还容易看花眼。

于是我就是琢磨,这个东西用程序对比应该会简单很多。

v2.0 半人工对比

说干就干,我花半天时间实现了一个基于 jsqlparser 可以解析类似于 insert into xxx (xx, xx, xx) values (xx, xx, xx); 的工具类。

然后对比 2 边的数据,这下对于一张表上百个字段的对比,一些变得快了许多,准确率也高了很多。

不要问我为什么会有上百个字段,这都是历史沉淀下来的瑰宝。。。

ps: insert into 语句是否通过数据库连接工具手工导出的。

后来又发现另一个问题:表太多,如果想换一个数据对比,我手工导出一遍又要花费数十分钟的时间,关键是重复且枯燥。



sql server 脚本比对工具 sql对比数据差异_sql 比较数据是否=0_02

枯燥

既然重复,那么可以使用程序实现吗?

v3.0 对比基本自动化

于是我下班后熬夜实现了这个版本:java 程序实现了数据的导出持久化,然后进行修改前后的差异对比。

下面我分享一下自己的思路,以及核心源码,文末有下载福利。

希望对你工作和学习提供帮助。

整体理念

我希望这个工具是 MVP 的理念,由简单到复杂,后期逐渐丰富特性。

要有可拓展性,目前支持 mysql/oracle/sql server 等主流数据库,用户可以定制化开发。

尽可能少的依赖,使用原生的 jdbc,不需要引入 mybatis 等框架。

核心依赖

下面列举一下我用到的核心依赖:

fastjson 用于数据持久化为 json

mysql-connector-java 数据库连接驱动

jsqlparser 辅助工具,解析 sql 使用,非必须

实现思路

  1. 根据指定的 jdbc 连接信息,自动选择对应的 jdbc 实现。
  2. 执行对应的 sql,将结果解析为 map,进行 JSON 持久化
  3. 对持久化的 json 进行差异对比,展现出差异结果

有了这个思路,一切就会变得朴实无华。

当然在此之前,需要我们把代码实现出来,下面进入写BUG环节:



sql server 脚本比对工具 sql对比数据差异_bc_03

写BUG

jdbc 实现

核心接口

考虑到后期不同数据库实现,我们统一定义一个查询接口

/**
 * JDBC 访问层
 * @author 老马啸西风
 * @date 2017/8/1
 */
public interface JdbcMapper {

    /**
     * 执行查询语句
     * @param querySql
     * @return
     */
    ResultSet query(String querySql);

}

抽象实现

这里提供了基本的抽象实现。

子类只需要实现对应的连接获取信息即可。

public abstract class AbstractJdbcMapper implements JdbcMapper {

    protected JdbcVo jdbcVo;

    public AbstractJdbcMapper(JdbcVo jdbcVo) {
        this.jdbcVo = jdbcVo;
    }

    /**
     * 获取数据库连接
     * @return
     */
    protected abstract Connection getConnection();

    @Override
    public ResultSet query(String querySql) {
        ResultSet rs = null;
        Connection connection = getConnection();
        try {
            Statement stmt = null;
            stmt = connection.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery(querySql);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("SQL: " + querySql);
            throw new ExportdbException(e);
        }
        return rs;
    }

}

JdbcVo 连接信息

这个对象主要是数据库连接信息对象:

public class JdbcVo {

    /**
     * 驱动类名称
     */
    private String driverClassName;

    /**
     * 数据库链接
     */
    private String url;

    /**
     * 用户名称
     */
    private String username;

    /**
     * 密码
     */
    private String password;

    //getter & setter
}

mysql 实现

此处以 mysql 为例:

import com.github.houbb.exportdb.dto.JdbcVo;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

/**
 * mysql 实现
 * @author 老马啸西风
 * @date 2017/8/1
 */
public class MySqlJdbcMapper extends AbstractJdbcMapper {

    public MySqlJdbcMapper(JdbcVo jdbcVo) {
        super(jdbcVo);
    }

    @Override
    protected Connection getConnection() {
        try {
            Class.forName(jdbcVo.getDriverClassName());
            return DriverManager.getConnection(jdbcVo.getUrl(),
                    jdbcVo.getUsername(),
                    jdbcVo.getPassword());
        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

这里主要是对连接的初始化,连接不同的数据库,都需要引入对应的数据源。

行数据导出实现

下面是导出的核心实现:

接口定义

public interface IExportdb {

    /**
     * 查询
     * @param context 上下文
     * @param sql sql
     * @return 结果
     * @since 0.0.1
     */
    QueryResultVo query(final ExportdbContext context, final String sql);

}

这里指定了需要执行的 sql。

context 中为了便于后期拓展,目前只有 JdbcMapper。

返回的就是 QueryResultVo,就是查询结果,定义如下:

public class QueryResultVo {
    /**
     * 表名称
     */
    private String tableName;

    /**
     * 数据库名称
     *
     * @since 0.0.2
     */
    private String databaseName;

    /**
     * 结果集合
     */
    private List> resultMaps;/**
     * 执行的 sql
     */private String sql;//getter & setter
}

默认实现

默认的导出实现如下:

import com.github.houbb.exportdb.core.ExportdbContext;
import com.github.houbb.exportdb.core.IExportdb;
import com.github.houbb.exportdb.dal.JdbcMapper;
import com.github.houbb.exportdb.dto.QueryResultVo;
import com.github.houbb.exportdb.exception.ExportdbException;
import com.github.houbb.heaven.util.lang.StringUtil;
import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException;
import net.sf.jsqlparser.parser.CCJSqlParserUtil;
import net.sf.jsqlparser.statement.Statement;
import net.sf.jsqlparser.statement.insert.Insert;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.PlainSelect;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.Select;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author binbin.hou
 * @since 0.0.1
 */
public class Exportdb implements IExportdb {

    @Override
    public QueryResultVo query(ExportdbContext context, String sql) {
        try {
            final JdbcMapper jdbcMapper = context.jdbcMapper();

            ResultSet resultSet = jdbcMapper.query(sql);
            List> maps = new ArrayList<>();
            String tableName = null;while (resultSet.next()) {final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();// 设置表名称if(tableName == null) {
                    tableName = metaData.getTableName(1);
                }
                Map map = new LinkedHashMap<>();// 为空直接返回,大于1则报错// 列数的总数int columnCount = metaData.getColumnCount();for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                    String columnName = metaData.getColumnName(i);
                    Object value = resultSet.getObject(columnName);
                    map.put(columnName, value);
                }
                maps.add(map);
            }if(StringUtil.isEmptyTrim(tableName)) {
                Statement statement = CCJSqlParserUtil.parse(sql);
                Select select = (Select)statement;
                PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) select.getSelectBody();
                tableName = plainSelect.getFromItem().toString();
            }return QueryResultVo.newInstance().tableName(tableName)
                    .databaseName("")
                    .sql(sql)
                    .resultMaps(maps);
        } catch (SQLException | JSQLParserException throwables) {throw new ExportdbException(throwables);
        }
    }
}

其实实现非常简单,我们主要讲一下两点:

(1)表名称

mysql 经测试可以通过如下方式获取:

resultSet.getMetaData();
tableName = metaData.getTableName(1);

oracle 我在测试的时候,发现无法获取。所以是借助 sqlparser 解析我们的查询语句得到的。

暂时主要是支持查询,所以这里写的有些固定了,后续可以优化一下。

if(StringUtil.isEmptyTrim(tableName)) {
    Statement statement = CCJSqlParserUtil.parse(sql);
    Select select = (Select)statement;
    PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) select.getSelectBody();
    tableName = plainSelect.getFromItem().toString();
}

(2)列信息

每一个查询,可能都对应多条记录。

我们看一下每一条记录的构建:

while (resultSet.next()) {
    final ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
    Map map = new LinkedHashMap<>();// 为空直接返回,大于1则报错// 列数的总数int columnCount = metaData.getColumnCount();for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
        String columnName = metaData.getColumnName(i);
        Object value = resultSet.getObject(columnName);
        map.put(columnName, value);
    }
    maps.add(map);
}

这个经常写 jdbc 的小伙伴也一定不陌生。

你说现在都用 mybatis 了,谁还写 jdbc 啊,这么 low。

那么,你自己手写一个 mybatis,这些也是必会的。

从零开始手写 mybatis(一)MVP 版本

差异对比

导出的使用

我们可以把一行数据导出,可以在修改前后分别导出。

如果是导出到不同的库,不同的表,那么就进行不同库表之间的导出。

导出结果之后,就需要进行对比了。

对比实现

接口定义

对于导出结果的处理,你可以根据自己的实际情况自行选择。

比如导出为 csv/json/insert 等,对比差异也可以按照自己的需求定制。

public interface IQueryResultHandler {

    /**
     * 结果处理类
     * @param queryResultVo 查询结果
     */
    void handler(final QueryResultVo queryResultVo);

}

持久化

此处介绍一种比较简单实用的方式:json 持久化。

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import com.github.houbb.exportdb.dto.QueryResultVo;
import com.github.houbb.exportdb.support.result.IQueryResultHandler;
import com.github.houbb.heaven.util.io.FileUtil;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author 老马啸西风
 * @since 0.0.1
 */
public class FileJsonQueryResultHandler implements IQueryResultHandler {

    /**
     * 默认的文件输出路径
     *
     * 根据操作系统,自动设置
     * @since 0.0.1
     */
    private final String dir;

    public FileJsonQueryResultHandler(String dir) {
        this.dir = dir;
    }

    public FileJsonQueryResultHandler() {
        this("D:\\exportdb\\");
    }

    /**
     * 结果处理类
     *
     * @param queryResultVo 查询结果
     */
    @Override
    public void handler(final QueryResultVo queryResultVo) {
        String path = dir+queryResultVo.tableName()+".edb";
        System.out.println("文件路径: " + path);

        List> list = queryResultVo.resultMaps();
        List lines = new ArrayList<>(list.size()+1);
        lines.add("-- "+queryResultVo.sql());for(Map map : list) {
            lines.add(JSON.toJSONString(map, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
        }
        FileUtil.write(path, lines);
    }
}

我们将行数据持久化到文件中,注意这里指定了 JSON.toJSONString(map, SerializerFeature.WriteMapNullValue)

这样可以让 null 字段也输出,更加方便对比。

文件差异对比实现

上面我们假设将文件输出到 2 个文件,下面指定文件路径就可以进行对比了:

/**
 * 差异对比
 * @param oldPath 原始路径
 * @param newPath 新的路径
 */
public static void differ(final String oldPath, final String newPath) {
    List oldLines = FileUtil.readAllLines(oldPath);
    List newLines = FileUtil.readAllLines(newPath);
    System.out.println(FileUtil.getFileName(oldPath)+" 对比开始---------------");for(int i = 0; i         String oldL = oldLines.get(i);
        String newL = newLines.get(i);if(oldL.startsWith("--")) {continue;
        }
        System.out.println("第 " + (i+1) +" 行对比: ");
        differMaps(oldL, newL);
    }
    System.out.println(FileUtil.getFileName(oldPath)+" 对比结束---------------");
    System.out.println();
}private static void differMaps(final String oldMap, final String newMap) {
    Map om = JSON.parseObject(oldMap);
    Map nm = JSON.parseObject(newMap);for(Map.Entry entry : om.entrySet()) {
        String key = entry.getKey();
        Object oldV = om.get(key);
        Object newV = nm.get(key);// 跳过 null 的对比if(oldV == null && newV == null) {continue;
        }if(!ObjectUtil.isEquals(oldV, newV)) {
            System.out.println("差异列:" + key +", 旧值:" + oldV + ", 新值:" + newV);
        }
    }
}

这里将差异内容,直接 console 控台输出。

文件夹

当然,我们也可以对比两个文件夹下的内容。

实现如下:

public static void differDir(final String oldDir, final String newDir) {
    File[] oldFiles = new File(oldDir).listFiles();

    for(File file : oldFiles) {
        String fileName = file.getName();
        String aop = file.getAbsolutePath();
        String anp = newDir+fileName;
        differ(aop, anp);
    }
}

引导类

便利性

上面我们把核心实现都搞定了,但是用户使用起来还是不够方便。因为配置等不够优雅。

所以我们引入引导类,帮助用户快速使用:

/**
 * @author 老马啸西风
 * @since 0.0.1
 */
public class ExportdbBs {

    private ExportdbBs(){}

    /**
     * 导出实现
     * @since 0.0.1
     */
    private final IExportdb exportdb = new Exportdb();

    /**
     * 驱动类名称
     */
    private String driverName = DriverNameConstant.MYSQL;

    /**
     * 数据库链接
     */
    private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";

    /**
     * 用户名称
     */
    private String username = "root";

    /**
     * 密码
     */
    private String password = "123456";


    public static ExportdbBs newInstance() {
        return new ExportdbBs();
    }

    public ExportdbBs driverName(String driverName) {
        this.driverName = driverName;
        return this;
    }

    public ExportdbBs url(String url) {
        this.url = url;
        return this;
    }

    public ExportdbBs username(String username) {
        this.username = username;
        return this;
    }

    public ExportdbBs password(String password) {
        this.password = password;
        return this;
    }

    /**
     * 查询
     * @param sql sql
     * @return 结果
     * @since 0.0.1
     */
    public QueryResultVo query(final String sql) {
        //1. 构建 vo
        JdbcVo jdbcVo = new JdbcVo(driverName, url, username, password);

        //2. 获取 mapper
        final JdbcMapper jdbcMapper = getJdbcMapper(jdbcVo);

        //3. 构建上下文
        final ExportdbContext context = ExportdbContext.newInstance().jdbcMapper(jdbcMapper);
        return this.exportdb.query(context, sql);
    }

    /**
     * 查询并且处理
     * @param queryResultHandler 查询结果处理器
     * @param sql sql
     * @since 0.0.1
     */
    public void queryAndHandle(final IQueryResultHandler queryResultHandler,final String sql, final String... otherSqls) {
        QueryResultVo queryResultVo = this.query(sql);
        queryResultHandler.handler(queryResultVo);

        // 同理处理其他的 sql
        for(String os : otherSqls) {
            QueryResultVo vo = this.query(os);
            queryResultHandler.handler(vo);
        }
    }

    /**
     * 查询并且处理
     * @param queryResultHandler 查询结果处理器
     * @param sqlList sql 列表
     * @since 0.0.2
     */
    public void queryAndHandle(final IQueryResultHandler queryResultHandler,
                               List sqlList) {
        // 同理处理其他的 sql
        for(String sql : sqlList) {
            System.out.println("开始执行:" + sql);
            QueryResultVo vo = this.query(sql);
            queryResultHandler.handler(vo);
        }
    }

    private JdbcMapper getJdbcMapper(JdbcVo jdbcVo) {
        if(DriverNameConstant.MYSQL.equalsIgnoreCase(driverName)) {
            return new MySqlJdbcMapper(jdbcVo);
        }
        if(DriverNameConstant.ORACLE.equalsIgnoreCase(driverName)) {
            return new OracleJdbcMapper(jdbcVo);
        }
        if(DriverNameConstant.SQL_SERVER.equalsIgnoreCase(driverName)) {
            return new SqlServerJdbcMapper(jdbcVo);
        }

        throw new UnsupportedOperationException();
    }

}

这里为用户提供了 mysql 最基本的配置,以及常用的查询处理方法。

测试

下面我们来看一下测试的效果:

直接查询

QueryResultVo resultVo = ExportdbBs.newInstance().query("select * from user;");
System.out.println(resultVo);

查询并处理

final String sql = "select * from user;";
final IQueryResultHandler handler = new FileJsonQueryResultHandler();
ExportdbBs.newInstance().queryAndHandle(handler, sql);

两次导出可以指定文件路径,比如分别是:

D:\exportdb\old\D:\exportdb\new\

针对两次结果对比

final String oldP = "D:\\exportdb\\old\\";
final String newP = "D:\\exportdb\\new\\";

CompareUtil.differDir(oldP, newP);

差异结果就会被输出到控台。



sql server 脚本比对工具 sql对比数据差异_bc_04

结果

一切顺利,不过革命尚未成功,同学仍需加班呀~~~

不足之处

这是一个 v0.0.1 版本,还有很多不足。

比如:

  • 导出为 csv
  • 导出为 insert/update 语句
  • 导出的文件名称自定义策略
  • 可以指定多个 sql 是否生成在同一个文件中
  • 导出路径根据操作系统,自动变更
  • 更加便于使用,比如页面指定数据源+sql,页面显示对应差异结果。

不过也基本可用,符合我们最初的设想。