背景信息
在数据迁移或者数据库低版本升级到高版本过程中,经常会遇到一些由于低版本数据库参数设置过于宽松,导致插入的时间数据不符合规范的情况而触发报错,每次报错再发现处理起来较为麻烦,是否有提前发现这类不规范数据的方法,以下基于 Oracle 和 MySQL 各提供一种可行性方案作为参考。
Oracle 时间数据校验方法
创建测试表并插⼊测试数据
CREATE TABLE T1(ID NUMBER,CREATE_DATE VARCHAR2(20));
INSERT INTO T1 SELECT 1, '2007-01-01' FROM DUAL;
INSERT INTO T1 SELECT 2, '2007-99-01' FROM DUAL; -- 异常数据
INSERT INTO T1 SELECT 3, '2007-12-31' FROM DUAL;
INSERT INTO T1 SELECT 4, '2007-12-99' FROM DUAL; -- 异常数据
INSERT INTO T1 SELECT 5, '2005-12-29 03:-1:119' FROM DUAL; -- 异常数据
INSERT INTO T1 SELECT 6, '2015-12-29 00:-1:49' FROM DUAL; -- 异常数据
创建对该表的错误日志记录
- Oracle 可以调用
DBMS_ERRLOG.CREATE_ERROR_LOG
包对 SQL 的错误进行记录,用来记录下异常数据的情况,十分好用。 -
参数含义如下
T1
为表名T1_ERROR
为对该表操作的错误记录临时表DEMO
为该表的所属用户
EXEC DBMS_ERRLOG.CREATE_ERROR_LOG('T1','T1_ERROR','DEMO');
创建并插入数据到临时表,验证时间数据有效性
-- 创建临时表做数据校验
CREATE TABLE T1_TMP(ID NUMBER,CREATE_DATE DATE);
-- 插入数据到临时表验证时间数据有效性(增加LOG ERRORS将错误信息输出到错误日志表)
INSERT INTO T1_TMP
SELECT ID, TO_DATE(CREATE_DATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
FROM T1
LOG ERRORS INTO T1_ERROR REJECT LIMIT UNLIMITED;
校验错误记录
SELECT * FROM DEMO.T1_ERROR;
其中 ID 列为该表的主键,可用来快速定位异常数据行。
MySQL 数据库的方法
创建测试表模拟低版本不规范数据
-- 创建测试表
SQL> CREATE TABLE T_ORDER(
ID BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
ORDER_NAME VARCHAR(64),
ORDER_TIME DATETIME);
-- 设置不严谨的SQL_MODE允许插入不规范的时间数据
SQL> SET SQL_MODE='STRICT_TRANS_TABLES,ALLOW_INVALID_DATES';
SQL> INSERT INTO T_ORDER(ORDER_NAME,ORDER_TIME) VALUES
('MySQL','2022-01-01'),
('Oracle','2022-02-30'),
('Redis','9999-00-04'),
('MongoDB','0000-03-00');
-- 数据示例
SQL> SELECT * FROM T_ORDER;
+----+------------+---------------------+
| ID | ORDER_NAME | ORDER_TIME |
+----+------------+---------------------+
| 1 | MySQL | 2022-01-01 00:00:00 |
| 2 | Oracle | 2022-02-30 00:00:00 |
| 3 | Redis | 9999-00-04 00:00:00 |
| 4 | MongoDB | 0000-03-00 00:00:00 |
+----+------------+---------------------+
创建临时表进行数据规范性验证
-- 创建临时表,只包含主键ID和需要校验的时间字段
SQL> CREATE TABLE T_ORDER_CHECK(
ID BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
ORDER_TIME DATETIME);
-- 设置SQL_MODE为5.7或8.0高版本默认值
SQL> SET SQL_MODE='ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
-- 使用INSERT IGNORE语法插入数据到临时CHECK表,忽略插入过程中的错误
SQL> INSERT IGNORE INTO T_ORDER_CHECK(ID,ORDER_TIME) SELECT ID,ORDER_TIME FROM T_ORDER;
数据比对
将临时表与正式表做关联查询,比对出不一致的数据即可。
SQL> SELECT
T.ID,
T.ORDER_TIME AS ORDER_TIME,
TC.ORDER_TIME AS ORDER_TIME_TMP
FROM T_ORDER T INNER JOIN T_ORDER_CHECK TC
ON T.ID=TC.ID
WHERE T.ORDER_TIME<>TC.ORDER_TIME;
+----+---------------------+---------------------+
| ID | ORDER_TIME | ORDER_TIME_TMP |
+----+---------------------+---------------------+
| 2 | 2022-02-30 00:00:00 | 0000-00-00 00:00:00 |
| 3 | 9999-00-04 00:00:00 | 0000-00-00 00:00:00 |
| 4 | 0000-03-00 00:00:00 | 0000-00-00 00:00:00 |
+----+---------------------+---------------------+
一个取巧的小方法
对时间字段用正则表达式匹配,对有严谨性要求的情况还是得用以上方式,正则匹配烧脑。
-- Oracle 数据库
SELECT * FROM T1 WHERE NOT REGEXP_LIKE(CREATE_DATE,'^((?:19|20)\d\d)-(0[1-9]|1[012])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])$');
ID CREATE_DATE
---------- --------------------
2 2007-99-01
4 2007-12-99
5 2005-12-29 03:-1:119
6 2015-12-29 00:-1:49
-- MySQL 数据库
-- 略,匹配规则还在调试中
关于 SQLE
爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者,支持多场景审核,支持标准化上线流程,原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL 审核工具。
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