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。
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。
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
实现思路根据指定的 jdbc 连接信息，自动选择对应的 jdbc 实现。
执行对应的 sql，将结果解析为 map，进行 JSON 持久化
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：
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。
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 < oldLines.size(); 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\ 和 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。
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。
小结
不知道你平时又是如何对比数据的呢？
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