Trigger 判断字段是否修改了

最新推荐文章于 2021-11-10 21:11:59 发布
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分类专栏： salesforce
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Map<Id, User> newUserMap = (Map<Id, User>)Trigger.newMap;
Map<Id, User> oldUserMap = (Map<Id, User>)Trigger.oldMap;

Set <Id> userIdSet = new Set <Id>();
for (Id id : newUserMap.keySet()) {
   if (newUserMap.get(id).ManagerId != oldUserMap.get(id).ManagerId &&
               newUserMap.get(id).ManagerId != null) {
      userIdSet.add(id);
   }
}
【SQL server】DML触发器监控数据库字段值改变
hjh_cos
01-11 1022
如何实现动态数据库表的字段改变的监控
(14)ExtJS之Ext.form.field.Trigger触发字段
虚心求学_一点一滴
02-27 3879
JS文件： //6：Trigger Ext.onReady(function(){ var testForm=new Ext.form.Panel({ title:'Ext.form.field.Trigger示例', bodyStyle:'padding:5', frame:true, height:100, width:270, renderTo
在SQL Server触发器中如何判断哪些列被更改
weixin_34362790的博客
10-20 759
在触发器中判断哪些列被更改有以下两种方法：　　第一、可以使用Update（）函数 ，语法：Update（列名）；返回值：bool值。如果该列被更新则为True，否则为False。该函数比较方便也比较实用。　　第二、使用COLUMNS_UPDATED（）函数。 语法：COLUMNS_UPDATED ( ) ；返回值：varbinary 　　　　　　1.八列以内的表。可以直接使用COLUMNS_UP...
监控SQL：用触发器来监控是哪些语句、存储过程修改了特定表(4)
weixin_30254435的博客
12-16 200
实际问题如下： 有一个表A，表A中有一个字段B被某个存储过程修改了。 比如B的初始值为1，被某个存储过程改为了0，但是现在存储过程大概有1000多个，有没有什么好的方法，可以监测到这个字段是被谁修改的。 实现思路： 这种情况下，可以用多种方法，比较简单的就是用触发器，比如，要监控A表的数据修改，那么可以给A表创建一个触发器，同时创建一个日志表，当A表的数据被修改时，通过日志表记...
mysql触发器中监控字段的改变
京北游戏官方
09-06 4050
mysql的触发器分为多种,INSERT或UPDATE或DELETE触发器 比如使用UPDATE触发器的时候,是整条数据改变后就会触发 那么检测单个字段的改变,可以有如下写法 if NEW.nor_price <> OLD.nor_price then update `dst_111yao_doms`.`d_price_upt` set price = NEW.nor_price , `status` = '0' , createtime = now() where olshopid
添加触发器后自增ID会变
weixin_30702413的博客
03-05 158
把@ @identity 改为scope_indentity() 转载于:https://www.cnblogs.com/xuyuchen/p/8283013.html
SqlServer Update触发器判断某个字段的值是否已经更改
zhangshufei的博客
06-02 5093
要求：修改主表中某个字段的值，自动更新子表中的某个字段 我们为了不更改程序，创建一个update触发器。   create trigger [tig_update] on 表名 after update as declare @id int begin if (update(主表列名)) begin select @id=id from inserted update 子...
判断字段是否被更新 新旧数据写入Audit Log表中
09-11
- `IsActive`: 一个标志字段，表示是否启用对特定字段的跟踪。 2. **审计日志表（Audit）**： 定义如下： - `Audit_nbr`: 自增主键，用于唯一标识每条审计记录。 - `AuditType`: 字符字段，表示操作类型（D - ...
SQL Server 触发器 表的特定字段更新时，触发Update触发器
12-15
9. 修改数据库表中字段的结构，包括添加、修改和删除字段，可以使用`ALTER TABLE`语句。 通过理解这些相关知识点，你可以更好地掌握SQL Server中如何使用触发器和其他数据库操作来管理和维护数据。
Oracle触发器条件更改新插入记录的字段值
热门推荐
mystonelxj的博客
12-07 1万+
最近，有个项目功能需要在Oracle数据库中对表的记录做动态更新，实现一插入指定条件的记录，就修改相关字段值。尝试了下，最终做到每当插入时就能够更新记录某字段值。 这里用PL/SQL做了相关实现。 相关表名称为Person ，其属性字段如下： 具体需求为：当插入记录年龄（字段Age）小于20时，修改记录电话号码，将电话号码添加区号标志。根据这需求，在PL/SQl建立触发器 首先，选择表...
sqlserver-触发器-判断更新了哪个字段。
weixin_33725272的博客
06-06 1402
create trigger 触发器名称 on 表名（将触发器创建到那张表中） for update as if update(判断更新字段) begin update （要更新的表名） set 字段=inserted.字段 from 要更新的表名 ,inserted end ...
数据表中某个字段出现变化触发触发器
Jx_Ubiquity的博客
04-09 5585
sql 更新触发器 更新指定字段值为某个值时触发表中有三个字段（a、b、c）假设现在表里有一条记录：a=1、b=1、c=1当字段c的内容被更新为3时候触发（更新为其他值时不触发如2、4等），触发时候同时查找出记录中a的值============================create trigger trgupdate on tablenamefor updateasdeclare @c b...
如何用触发器记录表字段的变化情况
我想我是海 冬天的大海 心情随风轻摆
11-10 621
USE tempdb GO IF OBJECT_ID('t') IS NOT NULL DROP TABLE t GO CREATE TABLE t( id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, c1 NVARCHAR(10) NOT NULL, c2 INT ) GO SET NOCOUNT ON INSERT INTO t (c1,c2) VALUES('a',1) INSERT INTO t (c1,c2) VALUES('b',2) INSERT INTO t (c.
html 触发自定义事件,HUI - 自定义事件及事件触发
weixin_34121505的博客
06-09 788
使用addeventlistener方法为元素绑定自事件语法 : 原生dom.addeventlistener()示例 :testvarbtn=document.getElementById('btn');btn.addEventListener('click',function(){hui.toast('hi.');});使用 removeEventListener() 方法来移除 ad...
在页面上修改某个字段时,如何在提交时判断该字段有没有被修改过（含jquery取紧邻当前元素的后面一个标签）
ryan1214的专栏
06-23 4454
1）在页面载入时，保存字段值。 在点击提交时对比字段的现在值和已保存的值查看是否有改变 2）在字段，一般应该是文本框吧。 在其改变事件中（onchange() ），如果此事件激活了 可以认为有改变，稳妥的方式和1）结合起来。 必须1和2集合起来，
使用Java实现 判断是否需要执行迁移数据的函数
最新发布
03-20
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Java实现判断是否需要执行数据迁移的函数的问题。首先，我需要明确用户的需求。用户可能是在处理一个需要定期迁移数据的系统，比如数据归档、分库分表或者缓存更新等场景。他们希望有一个函数能够在特定条件下触发迁移操作，比如时间间隔、数据量阈值或者业务状态变化。 接下来，我需要考虑用户的具体场景。比如，用户可能有一个数据库表，当数据量超过一定数量或者达到某个时间点时，需要将旧数据迁移到历史表中。或者，在微服务架构中，当某个服务的数据达到阈值时，需要迁移到另一个服务中。此外，用户可能希望这个判断函数能够灵活应对不同的条件组合，比如同时检查时间、数据量和业务状态。 然后，我需要分析用户可能没有明确提到的需求。比如，用户可能希望这个函数具备可扩展性，方便以后添加新的判断条件。或者，他们可能关心性能问题，不希望频繁查询数据库来判断是否需要迁移。此外，异常处理和日志记录也是重要的方面，用户可能需要记录每次判断的结果，方便排查问题。 接下来，我应该考虑如何设计这个函数。通常，这样的函数需要几个关键步骤：检查时间间隔、检查数据量、检查业务状态、组合条件判断、执行迁移操作。每个步骤需要具体的实现方式。例如，时间间隔可以通过记录上次迁移时间与当前时间比较来实现；数据量可能需要查询数据库中的记录数；业务状态可能涉及检查特定的字段或外部服务状态。 在实现过程中，需要注意线程安全和并发问题。如果多个线程同时调用这个函数，如何避免重复迁移？可能需要使用锁机制或者原子操作来保证只有一个线程执行迁移。此外，配置化管理也是重要的一点，用户可能希望将阈值和条件通过配置文件或数据库来管理，而不是硬编码在代码中。 另外，异常处理需要考虑。例如，在查询数据库时可能会抛出异常，这时候应该记录日志并返回是否需要重试。迁移操作本身也可能失败，所以需要有回滚机制或重试逻辑。用户可能还希望有通知机制，当迁移失败时发送警报。 然后，我需要考虑代码的结构。是否使用策略模式来封装不同的判断条件？或者使用责任链模式来依次检查每个条件？这样设计可以提高代码的可维护性和扩展性。例如，将每个判断条件封装为一个独立的类，然后组合这些条件进行判断。 性能优化方面，可能需要缓存某些查询结果，避免每次判断都访问数据库。例如，数据量的检查可以定期缓存记录数，而不是实时查询。但这也带来了数据一致性的问题，需要权衡实时性和性能。 日志和监控也是不可忽视的部分。每次判断的条件结果、迁移操作的执行情况都需要详细记录，方便后续审计和问题排查。同时，监控迁移的频率和成功率，能够及时发现潜在问题。 最后，需要提供示例代码，帮助用户理解如何具体实现。示例代码应该包含基本的条件检查，比如时间、数据量、业务状态，并展示如何组合这些条件。同时，注释和文档说明也是必要的，让用户能够根据自己的需求修改和扩展代码。 总结来说，用户需要一个灵活、可靠且高效的方法来判断是否需要执行数据迁移，并且希望这个函数能够适应不同的业务场景和条件组合。作为回答者，我需要系统地分析各个可能的方面，提供结构清晰的实现步骤，并指出需要注意的关键点，如线程安全、配置管理、异常处理等，确保用户能够根据指导实现一个健壮的解决方案。</think>以下是使用Java实现数据迁移判断函数的详细方案，包含核心逻辑和扩展建议： ### 一、基础实现框架 ```java public class DataMigrationChecker { // 配置参数（建议从配置中心读取） private static final long MIGRATION_INTERVAL = 24 * 60 * 60 * 1000; // 24小时 private static final int DATA_THRESHOLD = 10000; // 数据量阈值 private static final int MAX_RETRY = 3; // 最大重试次数 // 状态记录（建议持久化存储） private long lastMigrationTime = 0; private int retryCount = 0; /** * 综合判断是否需要迁移 */ public synchronized boolean shouldMigrate() { // 基础条件检查 boolean timeCondition = checkTimeCondition(); boolean dataCondition = checkDataVolume(); boolean statusCondition = checkBusinessStatus(); // 组合判断逻辑 return (timeCondition || dataCondition) && statusCondition; } /** * 时间间隔检查 */ private boolean checkTimeCondition() { return System.currentTimeMillis() - lastMigrationTime > MIGRATION_INTERVAL; } /** * 数据量检查（示例使用JdbcTemplate） */ private boolean checkDataVolume() { JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource); int count = jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT COUNT(*) FROM source_table WHERE status = 'pending'", Integer.class ); return count > DATA_THRESHOLD; } /** * 业务状态检查 */ private boolean checkBusinessStatus() { return BusinessService.getCurrentState().equals(READY_STATE); } } ``` ### 二、核心要素分解 #### 1. 条件判断维度 | 判断维度 | 实现建议 | 典型场景 | |----------------|---------------------------------|------------------------| | 时间驱动 | 使用ScheduledExecutorService | 定时归档 | | 数据量阈值 | 数据库COUNT查询/缓存计数器 | 分表分库触发 | | 业务状态 | 状态机检查/第三方服务API调用 | 订单完结后数据迁移 | | 系统负载 | 获取Runtime.getRuntime()信息 | 低峰期迁移 | | 版本兼容性 | 对比版本号元数据 | 数据结构变更时迁移 | #### 2. 增强型实现建议 ```java // 组合条件策略模式 public interface MigrationCondition { boolean check(); } // 配置化条件加载 @Bean public List<MigrationCondition> loadConditions() { return config.getConditions().stream() .map(c -> ConditionFactory.create(c)) .collect(Collectors.toList()); } // 分布式锁保障（Redis示例） public boolean checkWithLock() { String lockKey = "migration_lock"; try { if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked")) { redisTemplate.expire(lockKey, 30, TimeUnit.SECONDS); return shouldMigrate(); } return false; } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } } ``` ### 三、生产级注意事项 1. **性能优化方案** ```java // 缓存数据量查询结果（Guava示例） LoadingCache<String, Integer> dataCountCache = CacheBuilder.newBuilder() .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(new CacheLoader<String, Integer>() { @Override public Integer load(String key) { return jdbcTemplate.queryForObject(COUNT_SQL, Integer.class); } }); ``` 2. **异常处理机制** ```java public boolean safeCheck() { try { return shouldMigrate(); } catch (DataAccessException e) { log.error("数据库访问异常", e); if (retryCount++ < MAX_RETRY) { return false; // 触发重试 } alertService.notify("迁移检查持续失败"); throw new MigrationException("检查失败", e); } } ``` 3. **监控指标埋点** ```java // Micrometer指标示例 Counter migrationTriggerCounter = Metrics.counter("migration.trigger"); Gauge dataVolumeGauge = Gauge.builder("migration.data_volume", () -> jdbcTemplate.queryForObject(COUNT_SQL, Integer.class)) .register(Metrics.globalRegistry); ``` ### 四、扩展应用场景 1. **多维度决策矩阵** ```java // 权重评分系统示例 public int calculateMigrationScore() { int score = 0; score += timeCondition ? 30 : 0; score += dataCondition ? 40 : 0; score += statusCondition ? 30 : 0; return score > MIGRATION_THRESHOLD ? 1 : 0; } ``` 2. **智能预测迁移（机器学习示例）** ```java // 使用历史数据训练模型 public boolean predictMigrationNeed() { double[] features = { getDataGrowthRate(), getTimeSinceLastMigration(), getSystemLoad() }; return migrationModel.predict(features) > 0.8; } ``` ### 五、执行流程图解 ```mermaid graph TD A[开始检查] --> B{时间条件满足?} B -->|是| C{数据量达标?} B -->|否| D[返回不迁移] C -->|是| E{业务状态正常?} C -->|否| D E -->|是| F[触发迁移] E -->|否| G[记录异常状态] F --> H[更新最后迁移时间] G --> H H --> I[结束流程] ``` 建议根据实际业务需求组合使用上述方案，关键是要建立完善的： 1. 状态持久化机制（记录最后迁移时间） 2. 动态配置系统（实时调整阈值参数） 3. 熔断保护策略（防止高频次迁移） 4. 数据一致性保障（使用事务管理） 具体实现时推荐采用Spring Batch等成熟框架处理批量迁移，结合Quartz等调度工具实现定时触发。
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