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。

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。

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

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

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) ;

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;
    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:

public interface IExportdb {
     * @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<Map<String, Object>> resultMaps;
     * 执行的 sql
    private String sql;
    //getter & setter

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<Map<String, Object>> 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<String, Object> 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<String, Object> 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

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);

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<Map<String, Object>> list = queryResultVo.resultMaps();
        List<String> lines = new ArrayList<>(list.size()+1);
        lines.add("-- "+queryResultVo.sql());
        for(Map<String, Object> 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<String> oldLines = FileUtil.readAllLines(oldPath); List<String> 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<String, Object> om = JSON.parseObject(oldMap); Map<String, Object> nm = JSON.parseObject(newMap); for(Map.Entry<String, Object> 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。

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);

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"; 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; * @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<String> 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。

下面我们来看一下测试的效果:

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。

一切顺利,不过革命尚未成功,同学仍需加班呀~~~

这是一个 v0.0.1 版本,还有很多不足。

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。

不知道你平时又是如何对比数据的呢?

如果你需要这个工具,可以关注【老马啸西风】,后台回复【对比】即可。

希望本文对你有帮助,如果有其他想法的话,也可以评论区和大家分享哦。

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