面试题：MySQL复杂场景下导入导出数据完整性校验策略

Question

假设在一个包含多个关联表（存在多级外键关联、自关联等复杂关系）的MySQL数据库中，需要将部分数据从生产环境导出并导入到测试环境，同时要确保数据完整性。请详细阐述你会采取的完整策略，包括导出前的准备工作、导出过程中的数据校验措施、导入前的数据预处理以及导入后的完整性复查方法等。

Answer 1

导出前的准备工作

1. 数据库架构备份：
   • 使用 SHOW CREATE TABLE 语句为每个表生成创建语句，并保存到文件，以便在测试环境重建相同结构。
   • 对于视图、存储过程、函数等数据库对象，也使用相应的 SHOW CREATE VIEW、SHOW CREATE PROCEDURE、SHOW CREATE FUNCTION 语句保存其创建脚本。
2. 数据范围确定：
   • 明确需要导出的数据条件，例如某个时间段内的数据，或者满足特定业务逻辑（如特定用户、特定状态等）的数据。可以通过编写SQL查询语句来筛选这些数据，确保只导出必要的数据。
3. 检查数据库状态：
   • 确认生产环境数据库处于稳定状态，没有正在进行的长时间运行的事务，以免导出的数据不一致。
   • 查看数据库的日志空间，确保有足够空间用于导出操作，避免因日志满而导致导出失败。

导出过程中的数据校验措施

1. 行计数校验：
   • 在导出数据前，使用 SELECT COUNT(*) 语句分别统计每个表满足导出条件的数据行数，并记录下来。
   • 导出完成后，再次统计导出文件中的行数（对于文本格式导出文件，可以使用 wc -l 命令），确保导出的行数与预期一致。
2. 数据一致性校验：
   • 对于外键关联的数据，在导出过程中，检查外键引用的数据是否存在。可以通过编写SQL查询，针对每个外键列，查询引用表中是否存在相应的主键值。例如，对于表A的外键列 fk_column 引用表B的主键 pk_column，可以执行 SELECT DISTINCT fk_column FROM A WHERE fk_column NOT IN (SELECT pk_column FROM B)，如果查询结果为空，则说明外键关联数据一致。
   • 对于自关联表，同样检查自关联的完整性，确保引用的自身记录存在。

导入前的数据预处理

1. 测试环境数据库架构重建：
   • 在测试环境中，使用之前保存的数据库架构创建脚本，依次创建所有的表、视图、存储过程、函数等数据库对象。确保测试环境的数据库结构与生产环境完全一致。
2. 数据清理：
   • 如果测试环境中已经存在一些数据，为避免导入冲突，需要根据导入数据的范围，提前清理相应的数据。例如，如果导入的数据是某个时间段内的订单数据，那么在导入前删除测试环境中相同时间段的订单数据。
3. 数据格式转换：
   • 检查导出的数据格式是否与测试环境数据库表的定义一致。例如，日期格式、数值精度等。如果不一致，需要进行相应的转换。可以编写脚本在导入前对数据文件进行预处理，将数据转换为正确的格式。

导入后的完整性复查方法

1. 行计数复查：
   • 导入完成后，再次使用 SELECT COUNT(*) 语句统计每个表中的数据行数，确保与导出前统计的行数一致，并且与导入文件中的行数一致。如果行数不一致，说明可能存在导入失败或数据丢失的情况。
2. 外键完整性复查：
   • 重新执行之前用于检查外键关联的SQL查询，确保导入后所有外键引用的数据都存在于相应的主键表中。如果存在外键引用错误，需要根据错误信息找出问题数据，并进行修正。
3. 自关联完整性复查：
   • 对于自关联表，再次检查自关联关系是否正确，确保引用的自身记录存在且关系合理。
4. 业务逻辑校验：
   • 根据具体的业务逻辑，编写一些验证查询，检查导入的数据是否满足业务规则。例如，订单数据中的总价是否等于各个商品价格之和等。如果发现不符合业务逻辑的数据，需要进一步排查原因并进行修正。