SQL, 数据校验与 CRC，MD5

前几天，我们 SQL 大数据玩家微信群里，有朋友发布了一条数据校验的题目。觉得有趣，也有必要总结下，所以检索了些论文，结合平时工作中的使用，综合起来讲讲，看看自己能不能把这方面讲清楚

数据校验，常用在“数据搬运”的场景中。

比如，把数据从源头抽取到下游，抽取的过程中，可能还做了一系列的转换，没错这就是常说的ETL. 细心的小伙伴，一定会做好数据校验工作，即在源数据留下“指纹”。数据到了下游，对比下“指纹”，就能知道，有没有漏，有没有丢 ，或者有没有变异

再比如，两个组同时抽取一个数据源头做分析，在最终结果上，需要对比一致性，这也是数据校验。之前待过一家公司，财务部和营运部拿的都是ERP 数据，一个组用 Python 算，一个组用 SQL, 最后两组算出来的利润和成本完全不一致。月结会上，这两组人就经常因为数据问题而吵架

再举个例子，作为程序员，经常去 apache 下载一些开源软件，比如 spark

下载页面会有个 verify 的提示，意思也就是做下软件的数据校验，防止网络丢包，或者文件损坏，被调包等等现象发生

要解决上面这些数据校验需求，我有三个方法：

第一，集合对比

第二，哈希

第三，随帧校验码

集合对比

这是小数据场景最合适的利刃。

举个例子，在数据仓库中，用户表一定不陌生。它的数量级不会很大，通常上万或者十万左右。对它做数据校验时，使用SQL的 Except 就可以了。

假设，有两张用户表，一张来自源数据库，user_source；一张是数据仓库表 user_target. 怎么判断两表的数据差异呢，最简单的方法用 except

SELECT USER_ID,USER_NAME 
FROM user_source 


EXCEPT 


SELECT USER_ID,USER_NAME 
FROM user_target

我想，只要SQL 入门的朋友，都能写出来。但用在哪里，就考验平时对场景的理解了。这其中的细节，要躺平的坑，就不多说了，朋友们平时自己多积累了。

哈希

第一种方法，简单粗暴，见效很快。针对小数据量级，非常高效。但要处理起百万级数据，就会差点意思。

接下来要介绍的算法，更高效，它就是哈希。

数据库厂商都实现了自己的哈希（Hash）函数，通过查询文档，这不难掌握。比如:

SQL Server 有 Checksum, Binary_Checksum, HashBytes；

Oracle 有 Ora_Hash. 

以下是 SQL Server T-SQL 的 checksum 用例

-- T-SQL Demo
SELECT user_id
  ,  user_full_name 
  ,  checksum(user_id,user_full_name