SQL点滴24 监测表的变化

在数据库管理中，我们经常面临一个挑战：如何有效地监控数据表的变化，特别是在数据被导出到外部系统时。我们希望导出的不仅是全部数据，而且是自上次导出以来发生变动的部分数据。这时，作为数据库管理员（DBA），我们可以采用一种巧妙的方法——使用触发器来跟踪数据变化。

除了元数据表外，我们还可以使用时间戳列来监控数据的变化。通过在数据表中添加一个时间戳列，我们可以记录每条数据的最后更新时间。在数据发生更新时，触发器会自动更新该时间戳列的值。这样，在导出数据时，我们只需要导出时间戳列大于上次导出时间的数据即可。

最近，我沉浸在SQL SERVER在线帮助（BOL）的海洋中，SQL Server的奥秘。在这个过程中，我接触到了CHECKSUM、BINARY_CHECKSUM和CHECKSUM_AGG这几个函数。这引发了我一个疑问：这些函数是否可以用来监控表的数据变化？

在深入研究后，我发现CHECKSUM_AGG()函数虽然被描述为可以检测表的变化，但在实际应用中并不适用。而CheckSum()函数似乎更适合用于此目的。在Books OnLine和许多相关站点中，CHECKSUM函数被描述为一种有效的数据变更检测方式。相比于繁琐的触发器，使用CHECKSUM函数可能是一个更好的选择。但是需要注意的是，它会对表进行扫描操作。在使用时需要考虑性能因素。下面是一段关于如何使用这些函数的示例代码：

我们创建一个名为CheckSumTest的基础表：

```sql

IF OBJECT_ID('CheckSumTest', 'U') IS NOT NULL DROP TABLE CheckSumTest;

CREATE TABLE CheckSumTest (id int IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY, vc1 varchar(1) NOT NULL, vc2 varchar(1) NOT NULL);

```

接着，我们创建一个审计摘要表TableAuditSummary来存储元数据：

```sql

IF OBJECT_ID('dbo.TableAuditSummary', 'U') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.TableAuditSummary;

CREATE TABLE dbo.TableAuditSummary (id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY, TableName sysname NOT NULL, LastUpdate DATETIME NOT NULL, LastExport DATETIME NOT NULL);

```

```sql

CREATE TRIGGER trg_CheckSumTest_MaintainAuditSummary ON CheckSumTest AFTER INSERT, UPDATE, DELETE AS

BEGIN

UPDATE TableAuditSummary SET LastUpdate=GETDATE() WHERE TableName='CheckSumTest';

END;

```最后我们可以通过使用CHECK SUM函数来计算表数据的校验和值来判断表的数据是否有发生变化。这可以作为检查数据完整性和变更监控的一种手段。但需要注意的是，频繁地对表进行扫描计算校验和可能会影响到数据库的性能，因此在实际应用中需要权衡利弊做出决策。在进行数据导出操作后我们还需要更新审计摘要表中的LastExport字段记录上一次数据导出的时间节点便于后续的数据变更监控和比对操作。总的来说使用CHECK SUM函数进行表的监控是一种可行的方法但需要谨慎使用并考虑到其对数据库性能的影响。在数字化时代，数据的准确性和一致性是至关重要的。为了更好地追踪数据的变化，我选择了使用元数据，并在此基础上做出了一些改进。这次，我决定新增一列名为“LastChkSum”的字段，以替代之前用于记录数据更新情况的“LastUpdate”。

这一改变源于我对数据监控的更深入的理解。新设立的“LastChkSum”列将用于存储一种特殊的校验和值——CHECKSUM_AGG(BINARY_CHECKSUM())。这个校验和将会对整个表的数据进行一次独特的计算，生成一个全表唯一值。通过这个值，我们可以精确地了解数据在何时以及发生了哪些变化。

想象一下，这就像给数据表加上了一个独特的指纹。每当数据发生变化时，这个指纹也会随之改变。通过对比不同时间点的“LastChkSum”值，我们可以迅速识别出数据的变动情况。无论是微小的更改还是大规模的更新，都可以通过这一列清晰地反映出来。

这种方法的优势在于其高度的敏感性和准确性。它可以捕捉到数据表中任何位置的微小变化，并通过独特的校验和值进行标识。这不仅有助于我们更好地理解数据的实时状态，还能在数据出现不一致或异常时及时发出警告。

使用“LastChkSum”来追踪数据变化只是我在数据管理和分析中的一种尝试。在实际应用中，它表现出了极高的实用价值。对于那些需要精确掌控数据变化的企业和组织来说，这无疑是一个值得考虑的方案。

代码示例

在数据库中跟踪表数据的变化是一项关键任务。在这个场景中，我们看到了两种常见的方法：使用 CHECKSUM 和 CHECKSUM_AGG 函数。让我们深入一下这些方法的应用和实际表现。

方法一：使用 CHECKSUM（不太可靠）

我们创建一个基础表 CheckSumTest，其中包含一些简单的数据列。然后，我们创建一个审计汇总表 TableAuditSummary 来存储元数据。接下来，我们将展示如何使用 CHECKSUM 和 CHECKSUM_AGG 函数来监测表数据的变化。这种方法在实际应用中并不总是可靠。

在方法一中，我们进行了以下操作：

2. 使用 CHECKSUM_AGG 函数计算表的校验和并存储在审计汇总表中。

3. 对表进行简单的更新操作。

4. 再次计算校验和并比较更新前后的校验和是否发生变化。如果发生变化，则说明表数据已经更新。

5. 重置元数据中的校验和值。

我们发现 CHECKSUM_AGG 函数在某些情况下无法准确反映数据的变化。例如，在进行对称更改时（即同时更改多个行的相同列），即使数据实际上已经发生了变化，CHECKSUM_AGG 函数计算出的校验和值仍然保持不变。这使得我们无法准确监测到数据的变化。我们需要寻找更好的方法来解决这个问题。

方法二：使用表中的计算列

为了解决这个问题，我们可以使用表中的计算列来存储 CHECKSUM 和 BINARY_CHECKSUM 的值。这样，每次数据发生变化时，计算列的值也会随之更新。我们可以通过比较前后两次计算列的值来判断数据是否发生了变化。这种方法更为可靠且有效。

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