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  • 一个简单JAVA 小工程进行两个MYSQL数据库对象的比较,导入eclipse中,修改jdbc.properties文件中的JDBC信息,然后直接运行action包类中的main方法,生成EXCEL,excel中包含中列,索引,函数过程差异比对结果。...
  • 一个简单JAVA 小工程进行两个MYSQL数据库对象的比较,导入eclipse中,修改jdbc.properties文件中的JDBC信息,然后直接运行action包类中的main方法,生成EXCEL,excel中包含中列,索引,函数过程差异比对结果。...
  • 本文实现了比较两个List之间的差异,包括获取两List的差集,交集,并集(不去重)和 并集(去重)的API解法和优化解法的解决方案,并根据实际业务场景实现业务需求。

    本文实现了比较两个List之间的差异,包括获取两List的差集,交集,并集(不去重)和 并集(去重)的API解法和优化解法的解决方案,并根据实际业务场景实现业务需求。

    本文中在比较两个List之间的差异时,为了代码简洁未对入参进行空值判断,根据实际需求可以对入参进行非空判断以及相应的业务处理。

    求差集

    /**
     * 差集(基于API解法) 适用于小数据量
     * 求List1中有的但是List2中没有的元素
     * 时间复杂度 O(list1.size() * list2.size())
     */
    public static List<String> subList(List<String> list1, List<String> list2) {
        list1.removeAll(list2);
        return list1;
    }
    
    /**
     * 差集(基于常规解法)优化解法1 适用于中等数据量
     * 求List1中有的但是List2中没有的元素
     * 空间换时间降低时间复杂度
     * 时间复杂度O(Max(list1.size(),list2.size()))
     */
    public static List<String> subList1(List<String> list1, List<String> list2) {
        //空间换时间 降低时间复杂度
        Map<String, String> tempMap = new HashMap<>();
        for(String str:list2){
            tempMap.put(str,str);
        }
        //LinkedList 频繁添加删除 也可以ArrayList容量初始化为List1.size(),防止数据量过大时频繁扩容以及数组复制
        List<String> resList = new LinkedList<>();
        for(String str:list1){
            if(!tempMap.containsKey(str)){
                resList.add(str);
            }
        }
        return resList;
    }
    
    /**
     * 差集(基于java8新特性)优化解法2 适用于大数据量
     * 求List1中有的但是List2中没有的元素
     */
    public static List<String> subList2(List<String> list1, List<String> list2) {
        Map<String, String> tempMap = list2.parallelStream().collect(Collectors.toMap(Function.identity(), Function.identity(), (oldData, newData) -> newData));
        return list1.parallelStream().filter(str->{
            return !tempMap.containsKey(str);
        }).collect(Collectors.toList());
    }

    求交集

    /**
     * 交集(基于API解法) 适用于小数据量
     * 求List1和List2中都有的元素
     * 时间复杂度 O(list1.size() * list2.size())
     */
    public static List<String> intersectList(List<String> list1, List<String> list2){
        list1.retainAll(list2);
        return list1;
    }
    /**
     * 交集(基于常规解法) 优化解法1  适用于中等数据量
     * 求List1和List2中都有的元素
     * 时间复杂度O(Max(list1.size(),list2.size()))
     */
    public static List<String> intersectList1(List<String> list1, List<String> list2){
        //空间换时间 降低时间复杂度
        Map<String, String> tempMap = new HashMap<>();
        for(String str:list2){
            tempMap.put(str,str);
        }
        //LinkedList 频繁添加删除 也可以ArrayList容量初始化为List1.size(),防止数据量过大时频繁扩容以及数组复制
        List<String> resList = new LinkedList<>();
        for(String str:list1){
            if(tempMap.containsKey(str)){
                resList.add(str);
            }
        }
        return resList;
    }
    /**
     * 交集(基于java8新特性)优化解法2 适用于大数据量
     * 求List1和List2中都有的元素
     */
    public static List<String> intersectList2(List<String> list1, List<String> list2){
        Map<String, String> tempMap = list2.parallelStream().collect(Collectors.toMap(Function.identity(), Function.identity(), (oldData, newData) -> newData));
        return list1.parallelStream().filter(str->{
            return tempMap.containsKey(str);
        }).collect(Collectors.toList());
    }

    求并集(不去重)

    /**
     * 并集(不去重)
     * 合并list1和list2 不考虑去除重复元素
     * 数组扩容 数组copy
     * @param list1
     * @param list2
     * @return
     */
    public static List<String> mergeList(List<String> list1, List<String> list2){
        list1.addAll(list2);
        return list1;
    }

    求并集(除去重复)

    /**
     * 并集(去重) 基于API解法
     * 合并list1和list2 去除重复元素
     * 时间复杂度主要取决于removeAll 取差集 O(list1.size() * list2.size())
     */
    public static List<String> distinctMergeList(List<String> list1, List<String> list2){
        //第一步 先求出list1与list2的差集
        list1.removeAll(list2);
        //第二部 再合并list1和list2
        list1.addAll(list2);
        return list1;
    }
    /**
     * 并集(去重) 基于Java8新特性 适用于大数据量
     * 合并list1和list2 去除重复元素
     */
    public static List<String> distinctMergeList1(List<String> list1, List<String> list2){
        //第一步 先求出list1与list2的差集
        list1 = subList2(list1,list2);
        //第二部 再合并list1和list2
        list1.addAll(list2);
        return list1;
    }

    实际业务场景

    根据客户需求,业务提交审核需要很直观的看到此次提交的数据关联产品的状态变更。
    第一种情况:新增的渠道授权关联的产品,所有的授权产品均为新增;
    第二种情况:已审核通过的渠道授权重新提交授权审核的,要直观的标记出此次提交审核渠道关联授权产品新增了那些,删除了那些,更改了那些等信息;
    第三种情况:作废渠道提交的审核要标注出所有的关联授权产品为删除状态。

    授权关联产品为申请表单中一对多关联表,前端展示根据数据的不同状态展示不同的样式:
    新增授权产品显示为红色
    删除授权产品显示为删除线样式(中划线 )
    更新授权产品显示标注红色*号

    建立关联产品Vo

    首先模拟建立一个产品的实体,此处只简单列入几个属性,在比较所关联产品信息是否是变更状态的时候根据实际业务需要需重写 hashCode 和 equals 方法。

    class ProductVo{
        private String id;
        private String name;
        //其他属性不在列入
        //数据状态(新增:insert; 更新:update; 删除:delete)
        private String status;
        //get set 省略
        //如有必要重写hashCode equals
    }

    业务代码实现

    业务实现主要通过 空间换时间 方式降低时间复杂度,先把List转为Map,利用map的 getcontainsKey 方法理想情况下O(1)的时间复杂度降低嵌套的两次List遍历。

    /**
     * 渠道授权新提交关联授权产品 与 历史已审批授权信息对比处理标注授权产品的状态信息<br/>
     * 前端可以根据不同的数据状态显示不同的样式<br/>
     * 用于审核人员直接看到此次提交审核新增了那些授权,取消了那些授权,更改了那些授权
     * @param oldList  原始关联授权产品列表
     * @param newList  提交关联授权产品列表
     * @return
     */
    public List<ProductVo> productStatusHandle(List<ProductVo> oldList,List<ProductVo> newList){
        //原始关联授权产品为空 并且 新关联授权产品为空(基本不存在此场景)
        if((oldList == null || oldList.isEmpty()) && (newList == null || newList.isEmpty())){
            return Collections.emptyList();
        }
        //原始关联授权产品为空 则提交关联授权产品全部为新增
        if(oldList == null || oldList.isEmpty()){
            return newList.stream().map(vo->{
                vo.setStatus("insert");
                return vo;
            }).collect(Collectors.toList());
        }
        //提交关联授权产品为空 则删除之前所有的产品授权
        if(newList == null || newList.isEmpty()){
            return oldList.stream().map(vo->{
                vo.setStatus("delete");
                return vo;
            }).collect(Collectors.toList());
        }
        //原始关联授权产品与此次提交关联授权产品均不为空
        List<ProductVo> resList = new LinkedList<>();
        //空间换时间 降低时间复杂度
        //说明:list中不会存在重复(ID相同)的授权产品 否则此toMap收集会抛出异常
        Map<String, ProductVo> oldMap = oldList.stream().collect(Collectors.toMap(ProductVo::getId, Function.identity()));
        Map<String, ProductVo> newMap = newList.stream().collect(Collectors.toMap(ProductVo::getId, Function.identity()));
        for(ProductVo vo:newList){
            ProductVo productVo = oldMap.get(vo.getId());
            //提交关联授权产品在原始关联授权产品
            if(productVo != null){
                if(!vo.equals(productVo)){//重写hashCode与equals自定义规则 用于判定是否数据更新
                    vo.setStatus("update");
                }
            }else{//提交审核数据不在旧数据之列
                vo.setStatus("insert");
            }
            resList.add(vo);
        }
        //原始关联授权产品是否存在已取消的情况
        for(ProductVo vo:oldList){
            if(!newMap.containsKey(vo.getId())){
                vo.setStatus("delete");
                resList.add(vo);
            }
        }
        return resList;
    }
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  • 3.3差异数据发现 四、总结 一、背景 做数据,经常遇到数据验证,很烦很枯燥,即耗时又耗人,但又必须去做。如何去做数据验证,并标准化整个流程,让验数变得轻松。 二、分析流程 …… 相同结构数据验证:...

    目录

    一、背景

    二、分析流程

    三、验数方法

    3.1 数据量级比对

    3.2 一致性比对

    3.2.1 勾稽验证+md5方法

    3.2.2 暴力比对法

    3.3 差异数据发现

    四、总结

    本文是考拉验数(自动化验数)设计方案和实现中核心的验数SQL。

    一、背景

    做数据,经常遇到数据验证,很烦很枯燥,即耗时又耗人,但又必须去做。如何去做数据验证,并标准化整个流程,让验数变得轻松。

    二、分析流程

    ……

    相同表结构数据验证:比如修改表逻辑

    相似表结构数据验证:比如修改表字段。

    新表数据校验:比如新开发了表,选择一个比对表参考等等

    三、验数方法

    数据验证三步走:

    1. 数据量级比对:先比对两个表核心字段数据量级,如果量级不同,两个表数据肯定不一致。
    2. 一致性比对:如果量级相同,比对一致性。
    3. 差异数据发现:如果数据不一致,把不一致的数据打印出来。

    3.1 数据量级比对

    select left_table.pv-right_table.pv as pv_diff,
           left_table.user_id_uv - right_table.user_id_uv as user_id_uv_diff,
           left_table.order_id_uv - right_table.order_id_uv as order_id_uv_diff,
           left_table.city_id_uv - right_table.city_id_uv as city_id_uv_diff
      from (
            select count(1) as pv,
                   count(distinct user_id) as user_id_uv,
                   count(distinct order_id) as order_id_uv,
                   count(distinct city_id) as city_id_uv
              from mart_online.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )left_table
      left outer join (
            select count(1) as pv,
                   count(distinct user_id) as user_id_uv,
                   count(distinct order_id) as order_id_uv,
                   count(distinct city_id) as city_id_uv
              from mart_test.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )right_table
        on 1=1
    左表pv减去右表pv值为:[0],核心字段uv差为:[0] 即两个表数据条数相同
    +-------+----------------+------------------+---------------+
    |pv_diff|user_id_uv_diff |order_id_uv_diff  |city_id_uv_diff|
    +-------+----------------+------------------+---------------+
    |      0|               0|                 0|              0|
    +-------+----------------+------------------+---------------+

    3.2 一致性比对

    3.2.1 勾稽验证+md5方法

    勾稽是一个小姑娘起的名字,在这里就是看一下左表不为NULL的left_table_num,右表不为NULL的right_table_num,两个表都有的 left_right_equal_num,如果这三个数相等就说明数据是一致的。反之数据肯定不一致,同时可以计算出不一致的条数。

    md5:就是计算一行数据的md5值,把它当成key去做比对。尤其是在百亿数据规模的情况下,这种方法也使用。

    ************ 数据量一致性验证SQL ************* 注意:这里采用 full join

    select sum(case when left_table.record_key is not null or left_table.record_key !='' then 1 else 0 end) as left_table_num,
           sum(case when right_table.record_key is not null or right_table.record_key !='' then 1 else 0 end) as right_table_num,
           sum(case when left_table.record_key = right_table.record_key then 1 else 0 end) as left_right_equal_num
      from (
            select md5(
            concat(
                  if(user_id is null, '-', cast(user_id as string)),
                  if(user_name is null, '-', cast(user_name as string)),
                  if(order_id is null, '-', cast(order_id as string)),
                  if(city_id is null, '-', cast(city_id as string)),
                  if(city_name is null, '-', cast(city_name as string)),
                  if(字段n…… is null, '-', cast(字段n…… as string)),
                  if(dt is null, '-', cast(dt as string))
                  )
            ) as record_key
              from mart_online.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )left_table
      full outer join (
            select md5(
            concat(
                  if(user_id is null, '-', cast(user_id as string)),
                  if(user_name is null, '-', cast(user_name as string)),
                  if(order_id is null, '-', cast(order_id as string)),
                  if(city_id is null, '-', cast(city_id as string)),
                  if(city_name is null, '-', cast(city_name as string)),
                  if(字段n…… is null, '-', cast(字段n…… as string)),
                  if(dt is null, '-', cast(dt as string))
                  )
            ) as record_key
              from mart_test.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )right_table
        on left_table.record_key=right_table.record_key
    ************ 数据量一致性验证报表 *************
    [left_table_num]左表中的数据条数,[right_table_num]右表中的条数,[left_right_equal_num]两个表中相等的数据条数。
    左表中有[5660]条数据和右表不一致!
    +--------------+---------------+--------------------+
    |left_table_num|right_table_num|left_right_equal_num|
    +--------------+---------------+--------------------+
    |      16358699|       16358699|            16353039|
    +--------------+---------------+--------------------+

    3.2.2 暴力比对法

    适合具有唯一ID的表,返回空说明验证准确。

    select online.*,
           test.* from(
            select id,
                   user_id,
                   user_name,
                   order_id,
                   city_id,
                   city_name
              from mart_online.fact_user_order_day
             where dt='20190413'
           )online
      left outer join (
            select id,
                   user_id,
                   user_name,
                   order_id,
                   city_id,
                   city_name
              from mart_test.fact_user_order_day
             where dt='20190413'
           ) test
        on test.id=online.id
     where test.user_id!=online.user_id
        or test.user_name!=online.user_name
        or test.order_id!=online.order_id
        or test.city_id!= online.city_id
        or test.city_name!= online.city_name

    3.3 差异数据发现

    发现差异数据的方法很多,这里只讲一个通用的方法:逐条比对法(假定两个表有唯一的ID,如果没有唯一ID,其实md5不一样的数据就不一致),这种方法适合小规模数据,当然我们真是实现的时候是结合一致性验证的情况,直接就能找到差异的数据并打印出来。

    select left_table.*,
           right_table.*
      from (
            select *
              from mart_online.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )left_table
      full outer join (
            select *
              from mart_test.fact_user_order_day
             where dt=20190413
           )right_table
        on left_table.id = right_table.id
       and left_table.dt = right_table.dt
     where COALESCE(left_table.user_id, 0) <> COALESCE(right_table.user_id, 0)
        or COALESCE(left_table.user_name, 0) <> COALESCE(right_table.user_name, 0)
        or COALESCE(left_table.order_id, 0) <> COALESCE(right_table.order_id, 0)
        or COALESCE(left_table.city_id, 0) <> COALESCE(right_table.city_id, 0)
        or COALESCE(left_table.city_name, 0) <> COALESCE(right_table.city_name, 0)
        or COALESCE(left_table.字段n……, 0) <> COALESCE(right_table.字段n……, 0)
    不一致的条数:[5660],case如下表所示:
    +-------+----------------+------------------+---------------+---------------+
    |id     |left_user_id    |left_字段n……       |right_user_id  |right_字段n……   |
    +-------+----------------+------------------+---------------+---------------+
    |      0|               1|             哇哈哈|              1|           养乐多|
    +-------+----------------+------------------+---------------+---------------+

    四、总结

    如上验数SQL,可以通过代码封装,自动生成,就可以做成自动化数据验证的小工具了。真实情况比较复杂,要考虑字段的识别,where条件,两个表是否有唯一ID,没有唯一ID如何处理等等。

    展开全文
  • Java比较两个bean数据差异

    千次阅读 2017-03-02 15:27:00
    throw new Exception("两个对象不相同,无法比较"); } //取出属性 Field[] beforeFields = beforeObj.getClass().getDeclaredFields(); Field[] afterFields = afterObj.getClass().getDeclaredFields(); ...

    /**  
     * @Title: CompareObjUtil.java
     * @Package cc.messcat.common.util
     * @Description: TODO
     * @author limh
     * @date 2017年3月2日
     */
    package cc.messcat.util;

    import java.lang.reflect.Field;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;

    import cc.messcat.vo.Comparison;

    /**
     * ClassName: 对象比较类 
     * @Description: TODO
     * @author limh
     * @date 2017年3月2日
     */
    public class CompareObjUtil {

        public static List<Comparison> compareObj(Object beforeObj,Object afterObj) throws Exception{
            List<Comparison> differents = new ArrayList<Comparison>();
            
            if(beforeObj == null) throw new Exception("原对象不能为空");
            if(afterObj == null) throw new Exception("新对象不能为空");
            if(!beforeObj.getClass().isAssignableFrom(afterObj.getClass())){
                throw new Exception("两个对象不相同,无法比较");
            }
            
            //取出属性
            Field[] beforeFields = beforeObj.getClass().getDeclaredFields();
            Field[] afterFields = afterObj.getClass().getDeclaredFields();
            Field.setAccessible(beforeFields, true); 
            Field.setAccessible(afterFields, true);
            
            //遍历取出差异值
            if(beforeFields != null && beforeFields.length > 0){
                for(int i=0; i<beforeFields.length; i++){
                    Object beforeValue = beforeFields[i].get(beforeObj);
                    Object afterValue = afterFields[i].get(afterObj);
                        if((beforeValue != null && !"".equals(beforeValue) && !beforeValue.equals(afterValue)) || ((beforeValue == null || "".equals(beforeValue)) && afterValue != null)){
                            Comparison comparison = new Comparison();
                            comparison.setField(beforeFields[i].getName());
                            comparison.setBefore(beforeValue);
                            comparison.setAfter(afterValue);
                            differents.add(comparison);
                        }
                }
            }
            
            return differents;
        }
    }
     

     

    /**  
     * @Title: Comparison.java
     * @Package cc.messcat.vo
     * @Description: TODO
     * @author limh
     * @date 2017年3月2日
     */
    package cc.messcat.vo;

    /**
     * ClassName: 对照实体 
     * @Description: TODO
     * @author limh
     * @date 2017年3月2日
     */
    public class Comparison {
        
        //字段
        private String Field;
        //字段旧值
        private Object before;
        //字段新值
        private Object after;
        
        /**
         * @return the field
         */
        public String getField() {
            return Field;
        }
        /**
         * @param field the field to set
         */
        public void setField(String field) {
            Field = field;
        }
        /**
         * @return the before
         */
        public Object getBefore() {
            return before;
        }
        /**
         * @param before the before to set
         */
        public void setBefore(Object before) {
            this.before = before;
        }
        /**
         * @return the after
         */
        public Object getAfter() {
            return after;
        }
        /**
         * @param after the after to set
         */
        public void setAfter(Object after) {
            this.after = after;
        }
        
    }
     

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2484728/blog/849545

    展开全文
  • 比较两个文件的差异并输出具体差异部分,可以使用JDK1.8的Files工具类,可以轻松地将文件以行的方式读取出来,并通过流的方式逐行与需要做比较的文件做比较,匹配出差异部分,并输出其中的差异部分。

    场景

    临下班的时候,上级交给我一个任务,要求把某个目录的配置文件和官方的配置文件做对比,比较一下,得到现有配置文件与官方配置文件的差异。

    环境

    软件版本
    JDK1.8

    正文

    思路

    使用JDK 1.8的流的方式,将文件以行的形式读取出来,然后对比官方配置文件,判断不匹配即为差异的部分。

    示例

    接下来就展示一下代码部分,各位读者请看:

    /**
     * 匹配两个文件的差异,主要输出新文件与旧文件的差异,并输出
     * @param oldFile 旧的文件
     * @param newFile 当前新文件
     * @throws IOException 异常
     */
    public static void compareTwoFile(String oldFile, String newFile) throws IOException {
        List<String> list1 =  Files.readAllLines(Paths.get(oldFile));
        List<String> list2 =  Files.readAllLines(Paths.get(newFile));
    
        log.info("比较{}和{}两个文件,以 {} 为主", oldFile, newFile, newFile);
        List<String> finalList = list2.stream().filter(line -> 
        	list1.stream().filter(line2 -> line2.equals(line)).count() == 0
        ).collect(Collectors.toList());
        if (finalList.size() == 0) {
            log.info("两个文件无差异");
        }else{
            log.info("以下为差异的地方:");
            finalList.forEach(one -> System.out.println(one));
        }
    }
    

    样例输出

    18:10:19.034 [main] INFO thread.TestCompareFile - 比较D:\software\tomcat\apache-tomcat-7.0.62\conf\catalina.policy
    和D:\software\tomcat\apache-tomcat_T\conf\catalina.policy两个文件,
    以 D:\software\tomcat\apache-tomcat_EOMS_FT\conf\catalina.policy 为主
    18:10:19.110 [main] INFO thread.TestCompareFile - 两个文件无差异
    

    总结

    使用JDK1.8Files工具类,可以轻松地将文件以行的方式读取出来,并通过流的方式逐行与官方配置文件做比较,匹配出差异部分,并输出。善于使用官方提供的工具类,减少重复造轮子的时间和精力,并比较好地解决上级交付的任务。

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