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  • 数据同步时同数据库已有数据对比

    千次阅读 2016-06-29 16:38:00
    数据对比

    最近做了 数据同步的 一个模块, 同步的数据,跟 缓存库中的数据 对比,看数据是进行更新 ,还是新增。

     加工的时候根据标志 进行更新,或者插入。

    结构: 原表 A,缓存库表 B (同原表类似,加了几个字段(标志。timestamp,同步批次等等)) ,Key_B(此表只存储了原表中的主键)

    (其实现在的想法是 把要同步的数据全部原封不动的插入到缓存库,在加工的时候 在判断是新增,还是编辑。)


    但是缓存库中的数据量会越来越多,比较的话,数据量非常大,而且是针对主键进行 循环 对比,数据量越来越大。


    跟踪发现有部分代码跑的非常慢,其中  缓存库表 的主键(联合主键)字段的值 跟  原表 字段的值 进行一一比较,有相同的认为是

    第一个想法是:看这个地方 为什么慢, 然后发现比较的地方特别耗时、

       foreach (DataRow kdr in KeyData.Rows)
                {
                    List<bool> result = new List<bool>();
                    foreach (DataColumn kcl in KeyData.Columns)
                    {

                   //   result.Add(kdr[kcl.ColumnName].ToString().Trim() .Equals( dr[kcl.ColumnName].ToString().Trim()));  //把equals 改为==  效率大概高了20倍(通过计时)
                        result.Add(kdr[kcl.ColumnName].ToString().Trim() == dr[kcl.ColumnName].ToString().Trim());
                    }
                    if (!result.Contains(false))//如果全部为true   则这条记录已存在  则需要编辑
                    {
                        return false;
                    }
                }

    针对 string 来说 ,虽然两者都是比较值,但是==的效率 比equals高多了。


    虽然  这里改了以后,好了许多,但是 还是没有根本上改变,数据量还是那么大


    第二种 想法是:加个字段吧 ,但是对于已经成熟的项目(交付阶段),再改的话涉及的比较多,不太方便。


    第三种: 技术经理建议说使用临时表。 

    比较还是那个比较方法,只是不取数据库所有的数据进行对比 而是取 这次 原表 A 的数据,同 缓存库表 B 的数据进行 join  (根据Key_B表结构 ,Key_B 的字段)取出 所有  这里 取出所有的 判断的就是 需要更新的,其他的就是需要插入的。

    这里的判断 数据量就比较小了,每次取多少,比较多少。(第一次同步的时候数据量大)

    (1) 建立临时表,(2)向临时表中插入 获取的原表的数据  (3) 取出join 后的需要更新的数据 


    这样 速度就会快很多了。


    记录下来这样的一个想法。希望自己以后碰到这种情况,可以考虑到还有这样一种解决方案。 




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  • MySQL数据对比

    千次阅读 2015-01-26 19:26:43
    MySQL数据对比

    在不同的数据库主机之间做了做了数据迁移后,表,视图,函数等对象必须做比较进行验证!

    工具1:Toad for MySQL

    Tools-->Compare-->选择要比较的对象后逐步操作即可


    工具2:mysqldiff命令

    mysql-utilities的安装和使用,参考文档:http://dev.mysql.com/doc/mysql-utilities/1.5/en/


    mysqldiff使用安装,参考文档:http://dev.mysql.com/doc/mysql-utilities/1.5/en/mysqldiff.html
    在使用python源代码安装完成后还要做如下操作方可顺利使用

    ln -s /usr/local/python27/bin/mysqldiff /usr/local/mysql/bin/mysqldiff
    命令具体使用方法,可参考mysqldiff --help
    使用方法:
    (1).比较相同数据库名中的相同名称的表
    mysqldiff --server1=md1:123456@host1 --server2=md2:123456@host2 --difftype=sql test:test 

    (2).比较相同数据库名中的不同名称的表
    mysqldiff --server1=user@host1 --server2=user@host2 db1.table1:db1.table2

    因为命令行阅读性较差,在很多时候我都选用工具1

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  • 数据库数据对比工具(MSSQL版)

    热门讨论 2016-09-13 16:15:09
    数据库数据对比工具(MSSQL版)是针对MS SQL Server的一款小工具,可以针对两个数据进行表结构和数据的对比。1、结构对比:如开发库和正式库之间的结构和数据同步,此工具可以告诉您哪个表结构有字段的增加减少,...
  • Excel两列数据对比,找出重复数据

    万次阅读 2020-02-22 00:38:06
    苦于工作量大,常需要进行数据对比,先将今天所学方法记录一下。 方法一: 系统点击法 找到“数据”,在“数据对比”下,不论是“标记重复数据”、“标记两区域相同数据”,还是“提取两区域相同数据”,都能得到...

    苦于工作量大,常需要进行数据对比,先将今天所学方法记录一下。

    方法一: 系统点击法

    找到“数据”,在“数据对比”下,不论是“标记重复数据”、“标记两区域相同数据”,还是“提取两区域相同数据”,都能得到我们想要的结果,只是最终展示方法不同罢了。
    在这里插入图片描述

    此方法唯一缺点:我不是WPS会员… T_T
    在这里插入图片描述

    方法二: 公式法

    这是初始工作表,将要对比的两列放入同一表中,其中A列为初次收集数据,B列为二次收集数据。先要将与A列中重复的B列数据寻找出来,对应位置放于C列。
    在这里插入图片描述
    在C列的第一行中输入公式:“ =IFERROR(VLOOKUP(B1,A:A,1,0),"") ”
    在这里插入图片描述
    之后将C1列下拉至C18,此时所有重复数据均在C列对应位置标出。
    在这里插入图片描述
    数据排查工作就此完成!

    公式分析

    公式 =IFERROR(VLOOKUP(B1,A:A,1,0),"") 由 IFERROR 和 VLOOKUP 两个函数组成。
    IFERROR 是错误判断函数,用它来判断 VLOOKUP 执行后,如果返回错误,则显示空(即公式中的 “”);如果返回正常值,则什么也不返回,直接显示 VLOOKUP 的返回结果。
    B1 是 VLOOOKUP 的查找值,A:A 是查找区域,1 是返回第一列的值(即 A 列),0 是精确匹配。

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    一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。数据说到底,就是这样个工具——通过数据,我们可以衡量产品,可以了解产品,可以在数据驱动下改进产品。

    数据分析和数据处理本身是个非常大的领域,这里主要总结些我个人觉得比较基础且实用的部分,在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论些数据分析的三个常用方法:

    数据趋势分析

    数据对比分析

    数据细分分析

    1.数据趋势分析

    趋势分析般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。

    趋势分析,较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念:环比,同比,定基比。环比是指,是本期统计数据与上期比较,例如2017年2月份与2017年1月份相比较,环比可以知道较近的变化趋势,但是会有些季节性差异。为了消除季节差异,于是有了同比的概念,例如2017年2月份和2016年2月份进行比较。定基比更好理解,就是和某个基点进行比较,比如2016年1月作为基点,定基比则为2017年2月和2016年1月进行比较。

    比如:2017年2月份某APP月活跃用户数我2000万,相比1月份,环比增加2%,相比去年2月份,同比增长20%。

    趋势分析另个核心目的则是对趋势做出解释,对于趋势线中明显的拐点,发生了什么事情要给出合理的解释,无论是外部原因还是内部原因。

    2.数据对比分析

    数据的趋势变化独立的看,其实很多情况下并不能说明问题,比如如果个企业盈利增长10%,我们并无法判断这个企业的好坏,如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长,则5%很多,如果行业其他企业增长平均为50%,则这是个很差的数据。

    对比分析,就是给孤立的数据个合理的参考系,否则孤立的数据毫无意义。

    般而言,对比的数据是数据的基本面,比如行业的情况,全站的情况等。有的时候,在产品迭代测试的时候,为了增加说服力,会人为的设置对比的基准。也就是A/Btest。

    比较试验较关键的是A/B两组只保持单变量,其他条件保持致。比如测试页改版的效果,就需要保持A/B两组用户质量保持相同,上线时间保持相同,来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

    3.数据细分分析

    在得到些初步结论的时候,需要进步地细拆,因为在些综合指标的使用过程中,会抹杀些关键的数据细节,而指标本身的变化,也需要分析变化产生的原因。这里的细分定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括:

    分时:不同时间短数据是否有变化。

    分渠道:不同来源的流量或者产品是否有变化。

    分用户:新注册用户和老用户相比是否有差异,高等用户和低等用户相比是否有差异。

    分地区:不同地区的数据是否有变化。

    组成拆分:比如搜索由搜索词组成,可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生,可以分拆不同的店铺。

    细分分析是个非常重要的手段,多问些为什么,才是得到结论的关键,而步步拆分,就是在不断问为什么的过程。

    4.小结

    趋势,对比,细分,基本包含了数据分析较基础的部分。无论是数据核实,还是数据分析,都需要不断地找趋势,做对比,做细分,才能得到较终有效的结论。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    学习数据分析,需要懂统计吗?
    http://www.duozhishidai.com/article-15083-1.html
    怎么才能转入大数据领域 ,成为一名合格的大数据分析师
    http://www.duozhishidai.com/article-14929-1.html
    电商企业如何做好经营数据分析?
    http://www.duozhishidai.com/article-13885-1.html
    大数据分析现状是什么,主要的分析技术是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-13338-1.html
    人工智能、机器学习、数据挖掘以及数据分析有什么联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13135-1.html


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空空如也

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