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: 0mysql> insert into t1_new1 values (2),(2),(3),(5); Query OK, 4 rows affected (0.02 sec)Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> 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 mst_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: 0mysql> 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。