税控器具与数据库抄报起始日期信息不一致

税控器具与数据库抄报起始日期信息不一致可以携带税控盘到企业主管税务机关用税控器具进行时钟校验。根据查询相关资料显示，税控盘的时间不对，自己无法修改。税控盘本身含有实时时钟和内部电池，一般不会出现问题。但是税控盘的时间不对，那是内部时间产生了紊乱。调整电脑时间是修改不了的，电脑时间和税控盘时间相互之间没有影响。

一张Hive计算完成后，开发者会希望知道计算结果是否符合预期，比如是否有脏数据，是否数据量符合预期。这里就有两个问题，一个是校验什么，另一个是怎么校验。

Hive表的校验自然是跑SQL最方便，每当Hive表更新完要执行SQL校验，需要考虑两个问题

基于上述考虑，就要选择既省资源，又快的计算引擎，MapReduce可直接排除，备选方案是Spark SQL和Presto。

回过头看校验要执行的SQL，大部分是简单SQL，例如count(), min/max等，Presto在这种简单查询展示出了非常优异的性能，无论消耗资源，还是执行时间都很好。实际测试中，一张2亿行的表查询最新的总行数，执行select count() from table_name，只消耗了24 CPU-Second，执行时长也是2秒左右，消耗的资源和运行时长都可忽略不计。Presto跑的快的原因有很多，不用去yarn上申请资源，对orc文件查询做了很多优化，简单查询会直接基于orc的meta做计算，具体原因就不在赘述。

相同的SQL，Spark SQL一般的执行时间都要多很多，消耗的资源也会更多。不过两着对资源的计算方法肯定是不一样的，所以不能完全保证Presto更省资源，此处没有严格考证。

还有一些复杂的SQL，比如大表的字段唯一性校验，Presto很容易出现内存不足的异常，这时候可以考虑切换到Spark SQL来执行，至少保证能运行成功。

我们记录了每个枚举值，在表中出现的次数，每天记录一个值，久而久之可以形成变化趋势，可以发现某些业务细节的波动，发现异常的用户行为。

还尝试了对关键业务指标做了统计值校验，比如N个商品销量的最大最小、中位数、90%位数、平均数、标准差等，同样是每天采集并形成变化趋势，可以发现异常业务情况，Presto自带了这些算法。

在数仓小组内部，给重要表加上规则，再也不用担心报表出现重大问题，而一无所知。

功能上线后有冷启动的问题，用户不了解，也不能感知产品价值，所以很少有用户主动配置。于是我们通过默认的表级行数波动校验，采集每次表更新完的最新行数，发现异常波动，帮助用户发现问题，逐渐吸引用户使用。偶尔还会有用户惊叹，这么隐蔽的问题也能被发现，这就体现了业务监控的价值。随后我们通过培训、开发者访谈等方式，逐步推广。

后续有不少开发者，纯粹为了执行校验规则，发现业务异常数据，而把业务数据导入Hive中。也有DBA来查看采集到的数据量波动，来观察DB的数据量增长情况。

数据质量是个很大话题，除了数据准确性，至少还包括数据产出及时性、表间的数据一致性，用户甚至会把任何的数据看不懂都认为是数据质量问题，有些可能只是理解上的偏差。给Hive表配置了数据质量校验规则，只是一定程度保证了准确性，要真正解决数据质量问题，还需要更多技术和规范的努力。

账号输入为TextBox1

密码为TextBox2

账号表Userlist,有列user_id和user_pwd

则:

SqlCommand mycmd = new SqlCommand("select user_id,user_name from userlist where user_id='" + TextBox1Text + "' and user_pwd='" + TextBox2Text + "'", mycon);

myconOpen();

SqlDataReader mysdr = mycmdExecuteReader();

//检测mysdr是否有数据行

if (mysdrHasRows)

{

//有数据行，则账号密码正确

}

else

{

//没有数据行，则账号密码错误或不存在

}

用 pt-table-checksum 时，会不会影响业务性能？

实验

实验开始前，给大家分享一个小经验：任何性能评估，不要相信别人的评测结果，要在自己的环境上测试，并（大概）知晓原理。

我们先建一对主从：

然后用 mysqlslap跑一个持续的压力：

开另外一个会话，将 master 上的 general log 打开：

然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较：

查看 master 的 general log，由于 mysqlslap 的影响，general log 中有很多内容，我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程：

将该线程的 *** 作单独列出来：

*** 作比较多，我们一点一点来说明：

这里工具调小了 innodb 锁等待时间。使得之后的 *** 作，只要在 innodb 上稍微有锁等待，就会马上放弃 *** 作，对业务影响很小。

另外工具调小了 wait_timeout 时间，倒是没有特别的作用。

工具将隔离级别调整为了 RR 级别，事务的维护代价会比 RC 要高，不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小，加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小，对线上业务产生的成本比较小。

RR 级别是数据对比的基本要求。

工具通过一系列 *** 作，了解表的概况。工具是一个数据块一个数据块进行校验，这里获取了第一个数据块的下边界。

接下来工具获取了下一个数据块的下边界，每个 SQL前都会 EXPLAIN 一下，看一下执行成本，非常小心翼翼。

之后工具获取了一个数据块的 checksum，这个数据块不大，如果跟业务流量有冲突，会马上出发 innodb 的锁超时，立刻退让。

以上是 pt-table-checksum 的一些设计，可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响。

工具还设计了其他的一些机制保障业务流量，比如参数 --max-load 和 --pause-file 等，还有精心设计的数据块划分方法，索引选择方法等。大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果。

总结

本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量，坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用，算命的情况比较多，大家都可以用简单的实验来分析其中机制。

还是那个观点，性能测试不能相信道听途说，得通过实验去分析。

数据库设计的过程(六个阶段)1需求分析阶段准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步2概念结构设计阶段是整个数据库设计的关键通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型3逻辑结构设计阶段将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型对其进行优化4数据库物理设计阶段为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）5数据库实施阶段运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行6数据库运行和维护阶段数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改设计特点:在设计过程中把数据库的设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行，相互参照，相互补充，以完善两方面的设计1．数据完整性： 什么是数据的完整性？ 数据完整性（Data Integrity）是指数据的精确性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效 *** 作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（Entity Integrity）、域完整性（Domain Integrity）、引用完整性、参照完整性（Referential Integrity）、用户定义的完整性（User-definedIntegrity）。 2．实体完整性： 什么是实体完整性？ 实体完整性规定表的每一行在表中是惟一的实体，不能出现重复的行。表中定义的UNIQUE PRIMARYKEY 和IDENTITY 约束就是实体完整性的体现。 3．域完整性： 域完整性是指数据库表中的列必须满足某种特定的数据类型或约束。其中约束又包括取值范围、精度等规定。表中的CHECK、FOREIGN KEY 约束和DEFAULT、 NOT NULL定义都属于域完整性的范畴。 4．引用完整性： 主键与外键必须一致。 5．参照完整性： 参照完整性是指两个表的主关键字和外关键字的数据应对应一致。它确保了有主关键字的表中对应其它表的外关键字的行存在，即保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。参照完整性是建立在外关键字和主关键字之间或外关键字和惟一性关键字之间的关系上的。在SQL Server 中，参照完整性作用表现在如下几个方面： 禁止在从表中插入包含主表中不存在的关键字的数据行；禁止会导致从表中的相应值孤立的主表中的外关键字值改变；禁止删除在从表中的有对应记录的主表记录。 6．用户定义完整性： 不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。SQL Server 提供了定义和检验这类完整性的机制，以便用统一的系统方法来处理它们，而不是用应用程序来承担这一功能。其它的完整性类型都支持用户定义的完整性。

时间戳分2种

1

java的时间戳，是long类型的，长度是13位，做判断的时候，先判断类型，再判断长度，之后再转成时间类型，如果都成功，证明这是一个时间戳

2

数据库时间戳，这个java直接读取数据库，读取出来就是标准的时间戳类型

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