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两组数据量相对大时,如何高效进行比对

linyb极客之路 792

前言:

目前咱们对“数据库数据比对”都比较珍视,姐妹们都需要分析一些“数据库数据比对”的相关资讯。那么小编在网摘上汇集了一些关于“数据库数据比对””的相关文章,希望姐妹们能喜欢,大家一起来了解一下吧!

前言

前阵子项目因业务需要,要对接兄弟部门的用户数据,因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口,每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。因为是全量数据,因此我们这边要做数据比对(注: 用户username是唯一),如果同步过来的数据,我们这边没有,就要做插入操作,如果我们这边已经有,就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量相对大时,如何进行对比

比对逻辑

因用户username是唯一的,因此我们可以利用用户username来进行比对匹配

比对实现

1、方案一:两层嵌套循环比对

即: 将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对

示例

  @Override    public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) {        List<User> addUsers = new ArrayList<>();        List<User> updateUsers = new ArrayList<>();        for (MockUser mockUser : mockUsers) {            for (User user : users) {                if(mockUser.getUsername().equals(user.getUsername())){                    int id = user.getId();                    BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);                    user.setId(id);                    updateUsers.add(user);                }else{                    User newUser = new User();                    BeanUtils.copyProperties(mockUser,newUser);                    addUsers.add(newUser);                }            }        }    }

用这种方法,我在测试环境压了30万条数据,比对数据等了大概20分钟后,直接OOM

2、方案二:使用布隆过滤器

即: 比对开始前,先将我们这边的数据压入布隆过滤器,然后通过布隆过滤器来判定接口数据

示例

  @Override    public void compareAndSave(List<User> users,List<MockUser> mockUsers){        List<User> addUsers = new ArrayList<>();        List<User> updateUsers = new ArrayList<>();        BloomFilter<String> bloomFilter = getUserNameBloomFilter(users);        for (MockUser mockUser : mockUsers) {            boolean isExist = bloomFilter.mightContain(mockUser.getUsername());            //更新            if(isExist){               User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername());               int id = user.getId();               BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);               user.setId(id);               updateUsers.add(user);            }else{                User user = new User();                BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);                addUsers.add(user);            }        }    }

用这种方法,我在测试环境压了30万条数据,比对耗时1秒左右

3、方案三:使用list + map比对

即:比对开始前,先将我们这边数据存放到map中,map的key为username,value为用户数据,然后遍历接口数据,进行比对

示例

  @Override    public void compareAndSave(List<User> users, List<MockUser> mockUsers) {        Map<String,User> originUserMap = getOriginUserMap(users);        List<User> addUsers = new ArrayList<>();        List<User> updateUsers = new ArrayList<>();        for (MockUser mockUser : mockUsers) {             if(originUserMap.containsKey(mockUser.getUsername())){                 User user = originUserMap.get(mockUser.getUsername());                 int id = user.getId();                 BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);                 user.setId(id);                 updateUsers.add(user);             }else{                 User user = new User();                 BeanUtils.copyProperties(mockUser,user);                 addUsers.add(user);             }        }    }

用这种方法,我在测试环境压了30万条数据,比对耗时350毫秒左右

总结

这三种方案,两层循环效率是最低,而且随着数据量增大会有OOM的风险。采用布隆过滤器,存在误判的风险,为了降低误判风险,只能降低误判率,可以通过参数指定,但这也增加判断时间。用map可以说是效率最好,他本质是将时间复杂度从O(n2)降低到O(n)。不过这种方案可能也不是最优方案,事后和朋友讨论下,他说可以用啥双向指针啥,因为我在算法这方面没有深入研究,因此本文就没演示了

demo链接

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