【产生背景】
我们在实际开发的过程中，通常会有开发环境、测试环境、生产环境等。
在这些环境中，一般会有各自对应的数据库，由于每次新需求都是在测试环境中进行的测试，所以就会导致不同环境的数据库结构有不同。
当新一版本的功能在测试环境测好后，需要将新功能更新至生产环境，此时，生产环境数据库结构就需要再一次和测试环境数据库结构保持一致，才能保证新功能正常使用。
【数据库比较】
当我们想知道两个数据库的有哪些变化时候，如果每张表，每个字段的去比较，当在变化很大的时候，这将会是一个很不友好的体验，不但耗时耗力，而且容易出错。于是写了一个数据库字段比较的工具类 SqlFileCompareUtils（源代码见末尾）。
【使用方法】
（1）先将每个环境的数据库的 sql 文件（仅结构即可）导出；
（2）然后将导出的每个 sql 文件放到任何工程的根目录下。
（3）然后打开工具类 SqlFileCompareUtils（源代码见末尾），将工具类中的两个常量，分别修改为对应环境的 sql 文件名称。
（4）执行类中的 main 方面，控制台就会打印数据库结构变化了，输出如下（样本），这样就可以根据下面的提示，很清晰的到生产环境中去添加对应的表和字段了。
共变化 17处，具体如下：
【1】z_dept 表新增字段：fillStatus : smallint(2)
【2】z_dept 表新增字段：syncStatus : smallint(6)
【3】z_dept_month_labor 表新增字段：transProject : char(1)
【4】z_dept_month_labor 表新增字段：transDept : char(1)
【5】z_project 表字段变化：piCode : varchar(255) -> varchar(50)
【6】z_project 表字段变化：code : varchar(255) -> varchar(50)
【7】z_project 表字段变化：operateSn : varchar(255) -> varchar(50)
【8】z_project 表字段变化：finName : varchar(255) -> varchar(50)
【9】z_project 表字段变化：finCode : varchar(255) -> varchar(50)
【10】z_project 表字段变化：name : varchar(255) -> varchar(50)
【11】z_project 表字段变化：operateName : varchar(255) -> varchar(50)
【12】z_project 表字段变化：syncStatus : varchar(255) -> varchar(5)
【13】z_project 表新增字段：isTransfer : char(1)
【14】新增表：z_project_log
【15】新增表：z_sow_log
【16】新增表：z_dept_user
【17】新增表：z_sow
【工具源码】
package com.zyq.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* 比较两个SQL文件，是否存在表变化和字段变化
*
* @author zyq
* @since 2021/11/04
*/
public class SqlFileCompareUtils {
// 源 sql 文件（测试环境）
public static String sqlFileNameFrom = "zyq_test.sql";
// 目标 sql 文件（正式环境）
public static String sqlFileNameTo = "zyq_live.sql";
public static void main(String[] args) {
printDifference();
}
public static void printDifference() {
String msg = checkFile();
if (msg != null) {
System.err.println(msg);
return;
}
// 获取源 sql 文件的表字段信息
Map<String, Map<String, String>> fromMap = getTableMap(sqlFileNameFrom);
// 获取目标 sql 文件的表字段信息
Map<String, Map<String, String>> toMap = getTableMap(sqlFileNameTo);
// 比较两个 sql 文件的字段信息
List<String> differenceList = getDifferenceList(fromMap, toMap);
if (differenceList.isEmpty()) {
System.out.println("表和字段无变化");
return;
}
int size = differenceList.size();
System.out.println("共变化 " + size + "处，具体如下：");
for (int i = 0; i < size; i++) {
System.out.println(String.format("【%s】%s", (i + 1), differenceList.get(i)));
}
}
private static List<String> getDifferenceList(Map<String, Map<String, String>> fromMap,
Map<String, Map<String, String>> toMap) {
List<String> list = new ArrayList<String>();
Set<String> toTableSet = toMap.keySet();
for (String tableName : toTableSet) {
Map<String, String> fromFieldMap = fromMap.get(tableName);
// 如果目标文件有该表，源文件没有该表，则表已被删除，冗余
if (fromFieldMap == null) {
list.add("多余表：" + tableName);
}
// 继续比较表的字段
Map<String, String> toFieldMap = toMap.get(tableName);
List<String> fieldList = getDifferenceFieldList(tableName, fromFieldMap, toFieldMap);
if (!fieldList.isEmpty()) {
list.addAll(fieldList);
}
}
// 新增表
Set<String> fromTableSet = fromMap.keySet();
fromTableSet.removeAll(toTableSet);
for (String tableName : fromTableSet) {
list.add("新增表：" + tableName);
}
return list;
}
private static List<String> getDifferenceFieldList(String tableName, Map<String, String> fromMap,
Map<String, String> toMap) {
List<String> list = new ArrayList<String>();
Set<String> toFiledSet = toMap.keySet();
for (String filedName : toFiledSet) {
String fromFileType = fromMap.get(filedName);
// 如果目标文件表有该字段，源文件表没有该字段，则该字段已被删除，冗余
if (fromFileType == null) {
list.add("%s 表多余字段：" + fromFileType);
continue;
}
// 继续比较字段类型
String toFileType = toMap.get(filedName);
if (!fromFileType.equals(toFileType)) {
list.add(String.format("%s 表字段变化：%s : %s -> %s", tableName, filedName, toFileType, fromFileType));
}
}
// 新增字段
Set<String> fromFiledSet = fromMap.keySet();
fromFiledSet.removeAll(toFiledSet);
for (String fromFiledName : fromFiledSet) {
list.add(String.format("%s 表新增字段：%s : %s", tableName, fromFiledName, fromMap.get(fromFiledName)));
}
return list;
}
private static Map<String, Map<String, String>> getTableMap(String fileName) {
String sqlFrom = getFileContent(fileName);
Map<String, Map<String, String>> map = new HashMap<String, Map<String, String>>();
// 读取 sql 文件的所有行
String[] lines = sqlFrom.split("\r\n");
String tableName = null;
for (String line : lines) {
String trimLine = line.trim();
// 以【CREATE TABLE】为开头的，则为表名
if (trimLine.startsWith("CREATE TABLE")) {
// 然后去掉 CREATE TABLE、`、( 即可获取表名
tableName = trimLine.replaceAll("CREATE TABLE|`|\\(", "").trim();
map.put(tableName, new HashMap<String, String>());
continue;
}
// 以 ` 开头的，则为字段
if (trimLine.startsWith("`")) {
// 第 1 个 ` 和第 2 个 ` 之间的则为字段名
String fieldName = getSplintIndexValue(trimLine, "`", 1);
// 按 [空格] 拆分的第2个为字段类型
String fieldType = getSplintIndexValue(trimLine, " ", 2);
map.get(tableName).put(fieldName, fieldType);
}
}
return map;
}
private static String getSplintIndexValue(String s, String regex, int index) {
String[] strs = s.split(regex);
int idx = 0;
for (String str : strs) {
if (!str.isEmpty()) {
idx++;
}
if (idx == index) {
return str;
}
}
return "";
}
private static boolean isEmpty(String s) {
return s == null || s.isEmpty();
}
private static String checkFile() {
if (isEmpty(sqlFileNameFrom)) {
return "源文件名称不能为空";
}
if (!sqlFileNameFrom.endsWith(".sql")) {
return "源文件不是sql文件";
}
File from = new File(sqlFileNameFrom);
if (!from.exists()) {
return "源文件不存在于工程根目录下";
}
if (isEmpty(sqlFileNameTo)) {
return "目标文件名称不能为空";
}
if (!sqlFileNameTo.endsWith(".sql")) {
return "目标文件不是sql文件";
}
File to = new File(sqlFileNameTo);
if (!to.exists()) {
return "目标文件不存在于工程根目录下";
}
return null;
}
private static String getFileContent(String fileName) {
File file = new File(fileName);
try (FileInputStream fis = new FileInputStream(file)) {
byte[] b = new byte[(int) file.length()];
fis.read(b);
return new String(b, "UTF-8");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return "";
}
}