问题描述
目前所在的项目组距离下个版本上线已经很近了，就面临了一个问题：开发人员在开发库上根据需要增加数据表、数据字段、或者变更了字段类型或者字段长度等等。由于时间比较紧迫，导致在开发过程中不可能一一把DDL数据库脚本记录下来，在比较大的项目中，比如我所在项目开发的系统大概包含了800张左右的表，字段上10000个的情况下，人工处理明显不可行，所以我们就得通过程序来判断比对，哪些是我们需要新增加的表，哪些是我们需要新增加的字段，哪些是我们需要修改的字段。首先是一个Table类，代表了我们数据库中的一张表，其中存在String类型的表名、和存放若干个各种字段的HashMap<String,Column>()packagetest;importjava.util.HashMap;publicclassTable{publicStringtableName;publicHashMapcolumns=newHashMap();publicTable(StringtableName){this.tableName=tableName;}publicStringgetTableName(){returntableName;}publicvoidsetTableName(StringtableName){this.tableName=tableName;}publicHashMapgetColumns(){returncolumns;}publicvoidsetColumns(HashMapcolumns){this.columns=columns;}}
接着就是一个Column类，代表了数据库中的一个字段，其中属性就是字段名、字段类型、字段长度，当然可以根据自己的需求加入更多要素packagetest;publicclassColumn{publicStringcolumnName;publicStringdataType;publicintlength;publicColumn(StringcolumnName,StringdataType,intlength){this.columnName=columnName;this.dataType=dataType;this.length=length;}publicStringgetColumnName(){returncolumnName;}publicvoidsetColumnName(StringcolumnName){this.columnName=columnName;}publicStringgetDataType(){returndataType;}publicvoidsetDataType(StringdataType){this.dataType=dataType;}publicintgetLength(){returnlength;}publicvoidsetLength(intlength){this.length=length;}}
其实这个方法完全可以不用上面两个类的，但是为了写起来理解方便，所以就用了，执行效率其实还不错，几百张表几秒钟就跑完了下面是实现这个需求的主要类，写出来的主要目的就是希望能帮我改进一下，毕竟自己写程序没有太多的设计理念和大局观，希望能者修改修改：packagetest;packagetest;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.OutputStream;importjava.sql.Connection;importjava.sql.DriverManager;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.SQLException;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.Map;importcom.amarsoft.are.sql.ASResultSet;importcom.amarsoft.are.sql.Transaction;importcom.amarsoft.are.util.DataConvert;publicclassCompareTable{publicstaticStringBuffer[]sb={newStringBuffer(),newStringBuffer(),newStringBuffer(),newStringBuffer(),newStringBuffer(),newStringBuffer()};publicstaticTransactiongetTransaction_product()throwsException{Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");Connectionconn=DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@192.168.1.1:1621:orcl","demo1","demo1");if(conn!=null)System.out.println("数据库加载成功！");Transactiontransaction=newTransaction(conn);returntransaction;}publicstaticTransactiongetTransaction_develop()throwsException{Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");Connectionconn=DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@192.168.1.2:1621:orcl","demo2","demo2");if(conn!=null)System.out.println("数据库加载成功！");Transactiontransaction=newTransaction(conn);returntransaction;}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{compareTables();//比较数据库writeFile();//写入文件}/***@authorYUJIYU090比较生产库和开发库的数据表，包括表名、字段名、字段类型、字段长度**/publicstaticvoidcompareTables()throwsException{//生产数据库连接Transactiontrans_product=getTransaction_product();Map<String,Table>map_product=getTables(trans_product);//开发数据库连接Transactiontrans_develop=getTransaction_develop();Map<String,Table>map_develop=getTables(trans_develop);//遍历开发库Mapfor(Iterator<String>iter_table=map_develop.keySet().iterator();iter_table.hasNext();){Stringkey_table=(String)iter_table.next();Tabletable_develop=map_develop.get(key_table);//获得开发库中的表Tabletable_product=map_product.get(key_table);//尝试从生产库中获得同名表if(table_product==null){//如果获得表为空，说明开发存在，生产不存在append(table_develop,null,2);}else{//表相同，判断字段、字段类型、字段长度for(Iterator<String>iter_column=table_develop.columns.keySet().iterator();iter_column.hasNext();){Stringkey_column=(String)iter_column.next();Columncolumn_develop=table_develop.columns.get(key_column);//获得开发库中的列Columncolumn_product=table_product.columns.get(key_column);//尝试从生产库中获得同名列if(column_product==null){//如果列名为空，说明开发存在，生产不存在append(table_develop,column_develop,4);}else{//说明两者都存在if(!column_develop.dataType.equals(column_product.dataType))//字段类型不一致append(table_develop,column_develop,5);if(column_develop.length!=column_product.length)//字段长度不一致append(table_develop,column_develop,6);}}}}//遍历生产库Mapfor(Iterator<String>iter_table=map_product.keySet().iterator();iter_table.hasNext();){Stringkey_table=(String)iter_table.next();Tabletable_product=map_product.get(key_table);//尝试从生产库中获得同名表Tabletable_develop=map_develop.get(key_table);//获得开发库中的表if(table_develop==null){//如果获得表为空，说明开发存在，生产不存在append(table_product,null,1);}else{//表相同，判断字段、字段类型、字段长度for(Iterator<String>iter_column=table_product.columns.keySet().iterator();iter_column.hasNext();){Stringkey_column=(String)iter_column.next();Columncolumn_product=table_product.columns.get(key_column);//获得生产库中的列Columncolumn_develop=table_develop.columns.get(key_column);//尝试从开发库中获得同名列if(column_develop==null){//如果列名为空，说明生产存在，开发不存在append(table_product,column_product,3);}}}}}/***@authorYUJIYU090传入数据库连接，返回数据库中所有TABLE对象的MAP**/publicstaticMap<String,Table>getTables(Transactiontransaction)throwsException{StringsSql="selecttable_name,Column_Name,Data_Type,"+"DECODE(DATA_TYPE,'NUMBER',DATA_PRECISION,'VARCHAR2',"+"DATA_LENGTH,'VARCHAR',DATA_LENGTH,'CHAR',DATA_LENGTH,0)Length,"+"NVL(DATA_SCALE,0)SCALE,DECODE(NULLABLE,'N','1','0')NULLABLE"+"fromuser_tab_columnswhere1=1OrderBytable_name,column_name";ASResultSetrs=transaction.getASResultSet(sSql);Map<String,Table>map=newHashMap<String,Table>();StringtableName="";Tabletable=null;while(rs.next()){if(!tableName.equals(rs.getString("table_name"))){//一张新表tableName=rs.getString("table_name");table=newTable(tableName);Columncolumn=newColumn(rs.getString("Column_Name"),rs.getString("Data_Type"),rs.getInt("Length"));table.columns.put(column.columnName,column);map.put(rs.getString("table_name"),table);}else{//已存在的表，增加字段Columncolumn=newColumn(rs.getString("Column_Name"),rs.getString("Data_Type"),rs.getInt("Length"));table.columns.put(column.columnName,column);}}if(null!=rs)rs.close();transaction.finalize();returnmap;}/***@authorYUJIYU090根据标示位，追加到满足条件的StringBuffer**/publicstaticvoidappend(Tabletable,Columncolumn,intflag)throwsException{switch(flag){case1:System.out.println("1、生产存在，开发不存在的表："+table.getTableName());//跳过sb[0].append(table.getTableName()+"n");break;case2:System.out.println("2、生产不存在，开发存在的表："+table.getTableName());//需要人工判断脚本sb[1].append(table.getTableName()+"n");break;case3:System.out.println("3、生产存在，开发不存在的字段："+table.getTableName()+"|"+column.getColumnName());//需人工判断如何处理sb[2].append(table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"n");break;case4:System.out.println("4、生产不存在，开发存在的字段："+table.getTableName()+"|"+column.getColumnName());//需要人工判断脚本sb[3].append(table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"n");break;case5:System.out.println("5、表和字段都相同，但字段类型不同的内容："+table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"|"+column.getDataType());//需要人工判断脚本sb[4].append(table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"|"+column.getDataType()+"n");break;case6:System.out.println("6、表和字段、字段类型都相同，但字段长度不同的内容："+table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"|"+column.getLength());//需要人工判断脚本sb[5].append(table.getTableName()+"|"+column.getColumnName()+"|"+column.getLength()+"n");break;}}/***@authorYUJIYU090将StringBuffer中的值写入文件中**/publicstaticvoidwriteFile()throwsException{String[]fileName={"D://table//生产存在，开发不存在的表.txt","D://table//生产不存在，开发存在的表.txt","D://table//生产存在，开发不存在的字段.txt","D://table//生产不存在，开发存在的字段.txt","D://table//表和字段都相同，但字段类型不同的内容.txt","D://table//表和字段、字段类型都相同，但字段长度不同的内容.txt"};for(inti=0;i<fileName.length;i++){Filefile=newFile(fileName[i]);OutputStreamos=newFileOutputStream(file);os.write(sb[i].toString().getBytes());os.flush();os.close();}}}
我写代码一向是属于有点野路子型的，大师级别的人看了别笑话，希望给出中肯的建议原文发布于我的博客：
解决方案
解决方案二：
额,表示LZ在osc上发过
解决方案三：
其实这里才是首发，后面发现人气太少了，就发到OSC了
解决方案四：
用得着这么费劲么？每个库都把表结构导出来，用文本比较工具比较一下呗。
解决方案五：
先把表导出为文本文件，再用程序比较文件内容，个人感觉能快些。毕竟８００多张表。
解决方案六：
你好，我现在在做这个，看了你写的东西，很适合我，DataConvert,ASResultSet这两个包，能给我发一下吗，348685378@qq.com，我的邮箱，谢谢啊
解决方案七：
好贴应该加精
解决方案八：
你好，我现在在做这个，看了你写的东西，很适合我，DataConvert,ASResultSet,Transaction这两个包，能给我发一下吗，582376043@qq.com，我的邮箱，谢谢啊
解决方案九：
引用3楼bao110908的回复:
用得着这么费劲么？每个库都把表结构导出来，用文本比较工具比较一下呗。
确实
解决方案十：
非要写代码去比对？你写的代码还要测试，就算测了还不一定准确，废工又费劲，你们项目经理是怎么同意这种方案的。直接结构导出来，比对工具这么多，分分钟搞定，准确率几乎100%。大项目还敢这么玩，想死了。。。
解决方案十一：
你好，我现在在做这个，看了你写的东西，很适合我，DataConvert,ASResultSet,Transaction这两个包，能给我发一下吗，414715257@qq.com，我的邮箱，谢谢啊