Комментарии 19
если база стогиговая (что нередко бывает), это долго.
альтернативный способ отслеживания изменений в базе — использовать профайлер, встроенный в MS SQL Management Studio. его можно настроить на логгирование всех SQL-запросов. для удобства можно отсеять select-ы
альтернативный способ отслеживания изменений в базе — использовать профайлер, встроенный в MS SQL Management Studio. его можно настроить на логгирование всех SQL-запросов. для удобства можно отсеять select-ы
Oh my god, а профилирование и change tracking (в MS SQL) зачем придумали?
Мне страшно подумать, сколько будут считаться контрольные суммы по нашей маленькой БД в 2Tb.
Мне страшно подумать, сколько будут считаться контрольные суммы по нашей маленькой БД в 2Tb.
Да, про ограничения такого подхода я не указал. Так и знал, что найдется человек с базой 2 ТБ :)
Но, я думаю, что в закромах у вас завалялась «лабораторная» база данных более меньшего размера.
Смысл данного подхода в том, чтобы быстро найти те таблицы, которые были модифицированы в результате некоторой операции.
Наши программисты таких штук тоже не признают, и предпочитают изучать код хранимых процедур. Путь это и длительно, зато захватывающе.
Профайлером я тоже пользуюсь. Просто с применением данного подхода для меня нет необходимости его запускать каждый раз.
Но, я думаю, что в закромах у вас завалялась «лабораторная» база данных более меньшего размера.
Смысл данного подхода в том, чтобы быстро найти те таблицы, которые были модифицированы в результате некоторой операции.
Наши программисты таких штук тоже не признают, и предпочитают изучать код хранимых процедур. Путь это и длительно, зато захватывающе.
Профайлером я тоже пользуюсь. Просто с применением данного подхода для меня нет необходимости его запускать каждый раз.
с профайлером можно узнать, сколько строк изменилось и какие.
если при редактировании одного заказа программа делает отметки в других заказах данного клиента, тестеру будет полезно это узнать. с помощью чексум можно увидеть, что изменилась таблица заказов, и всё
если при редактировании одного заказа программа делает отметки в других заказах данного клиента, тестеру будет полезно это узнать. с помощью чексум можно увидеть, что изменилась таблица заказов, и всё
Я с вами согласен. Действительно, если происходит несколько модификаций в одной таблице, то для более детального исследования нужно использовать профайлер.
Но, для того, чтобы предварительно узнать, какая таблица была модифицирована – достаточно и этого средства контрольных сумм. Это быстро и просто.
Если брать аналогию со (школьной) химией, то это средство действует как лакмусовая бумажка – чтобы узнать есть ли в стакане кислота. Ну а дальше нужно использовать несколько реакций, чтобы определить какая именно.
Но, для того, чтобы предварительно узнать, какая таблица была модифицирована – достаточно и этого средства контрольных сумм. Это быстро и просто.
Если брать аналогию со (школьной) химией, то это средство действует как лакмусовая бумажка – чтобы узнать есть ли в стакане кислота. Ну а дальше нужно использовать несколько реакций, чтобы определить какая именно.
Ваш комментарий натолкнул меня на дальнейшие исследования.
При помощи такого дубового запроса, можно посчитать контрольную сумму для каждого ряда таблицы, а потом сравнить diff с предыдущим состоянием:
Осталось только придумать, как сделать этот код более универсальным.
При помощи такого дубового запроса, можно посчитать контрольную сумму для каждого ряда таблицы, а потом сравнить diff с предыдущим состоянием:
SELECT CHECKSUM_AGG(BINARY_CHECKSUM(*)) AS CHKSUM, *
FROM [dbo].[Dinners]
GROUP BY [DinnerID]
,[Title]
,[EventDate]
,[Description]
,[HostedById]
,[HostedBy]
,[ContactPhone]
,[Address]
,[Country]
,[Latitude]
,[Longitude]
Осталось только придумать, как сделать этот код более универсальным.
предполагаю, что [DinnerID] — primary key. поэтому включение других полей в группировку не требуется.
если бы MS SQL поддерживал универсальный альяс на уникальный номер записи в таблице (как SQLite, Oracle или Firebird), легко было бы сделать универсальный скрипт.
а так — для каждой анализируемой таблицы искать primary key в системных таблицах и строить sql-запрос, подставляя его в group by
если бы MS SQL поддерживал универсальный альяс на уникальный номер записи в таблице (как SQLite, Oracle или Firebird), легко было бы сделать универсальный скрипт.
а так — для каждой анализируемой таблицы искать primary key в системных таблицах и строить sql-запрос, подставляя его в group by
Нет, пробовал без group by, SQL Server выдает ошибку
Msg 8120, Level 16, State 1, Line 1
Column 'dbo.Dinners.DinnerID' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.
когда я дописываю GROUP BY DinnerID — уже ругается на Title
Вот скрипт создания Диннерз:
Msg 8120, Level 16, State 1, Line 1
Column 'dbo.Dinners.DinnerID' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.
когда я дописываю GROUP BY DinnerID — уже ругается на Title
Вот скрипт создания Диннерз:
CREATE TABLE [dbo].[Dinners](
[DinnerID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[Title] [nvarchar](50) NOT NULL,
[EventDate] [datetime] NOT NULL,
[Description] [nvarchar](256) NOT NULL,
[HostedById] [nvarchar](256) NULL,
[HostedBy] [nvarchar](256) NOT NULL,
[ContactPhone] [nvarchar](20) NOT NULL,
[Address] [nvarchar](50) NOT NULL,
[Country] [nvarchar](30) NOT NULL,
[Latitude] [float] NOT NULL,
[Longitude] [float] NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Dinners] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[DinnerID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
Но, я думаю, что в закромах у вас завалялась «лабораторная» база данных более меньшего размера.
Вот чтобы сделать эту «лабораторную» БД, и надо сделать реверс-инжиниринг существующей.
В таком случае, предложенный мной механизм вряд ли поможет. Знаю по своему опыту о «скрытой» бизнес-логике, с которой не раз приходилось встречаться, например «элементы с ID 1 и 2 нельзя удалять, потому что в некоторых ситуациях код приложения может рассчитывать на их существование». Тут без анализа и хранимых процедур и исходного кода бывает на обойтись.
Тогда, если честно, вообще не понятно, в каких случаях предложенный вами механизм поможет. На продуктиве его применять нельзя из-за нагрузки и объемов. На тестовых средах можно использовать change tracking и профайлер.
Наибольший объем одной из моих продакшн баз данных – 50 гиг.
В таких условиях работает вполне сносно.
Есть лабораторные базы данных, размер которых до 20 Мб. Я удаляю элемент одним способом: смотрю какие таблицы модифицируются.
Таким образом я узнал как правильно удалять элементы чтобы не сломать зависимости, где находится таблицы с конфигурационными данными, что происходит в результате тех или инных операций.
В моей ситуации таких таблиц около 210 и этот подход позволят очень быстро найти именно те таблицы, на которых в дальнейшем необходимо сосредоточить исследование.
Конкретно в моей ситуации – этот подход очень полезен, но я не могу гарантировать пользу в контексте вашего проекта.
В таких условиях работает вполне сносно.
Есть лабораторные базы данных, размер которых до 20 Мб. Я удаляю элемент одним способом: смотрю какие таблицы модифицируются.
Таким образом я узнал как правильно удалять элементы чтобы не сломать зависимости, где находится таблицы с конфигурационными данными, что происходит в результате тех или инных операций.
В моей ситуации таких таблиц около 210 и этот подход позволят очень быстро найти именно те таблицы, на которых в дальнейшем необходимо сосредоточить исследование.
Конкретно в моей ситуации – этот подход очень полезен, но я не могу гарантировать пользу в контексте вашего проекта.
В копилку — отслеживание изменений в Oracle. Если интересует только дата/время последнего изменения данных —
Подробнее у Кайта = Finding latest DML time on a table
select max(ora_rowscn), scn_to_timestamp(max(ora_rowscn)) from scott.emp;
Подробнее у Кайта = Finding latest DML time on a table
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Исследование изменений в базе данных посредством контрольных сумм