CN104866580B - 一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 - Google Patents
一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104866580B CN104866580B CN201510275375.3A CN201510275375A CN104866580B CN 104866580 B CN104866580 B CN 104866580B CN 201510275375 A CN201510275375 A CN 201510275375A CN 104866580 B CN104866580 B CN 104866580B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- database
- sql
- change
- test environment
- cost
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2358—Change logging, detection, and notification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本发明公开了一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,包括如下步骤:a)在测试环境安装与生产系统相同的操作系统和数据库软件;b)将生产系统的数据库中元数据同步到测试环境的数据库中,统计与数据库表变更相关的SQL信息并同步到测试环境的数据库中;c)在测试环境的数据库中模拟生产系统数据库将要进行的变更,并生成变更后执行计划;d)对比分析变更前后测试环境数据库的性能变化,获取访问受影响的SQL语句。本发明提供的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,不需要搭建与生产环境一样的测试环境,避免了海量数据的同步所需的大量时间和人力成本,且能准确快速地侦测数据库变更对现有业务影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据库处理方法,尤其涉及一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法。
背景技术
大型信息系统运行维护期间,功能的增加、修改,以及一些模块的性能优化是常规的工作,比如说移动BOSS系统,新业务的上线、话费套餐的变更等。要完成这些工作,就有可能需要对数据库的表结构、索引结构进行变更,比如说表增加、修改、删除字段和索引,这有可能造成数据库访问语句执行效率变差,影响系统正常的业务功能。为了避免这种情况,必须要在执行数据库更改前对在测试环境对更改进行性能测试,该测试要验证系统变更后的稳定性,评估数据库变更的对系统造成的风险。
现有技术对于数据库变更对系统的影响,一般是采用端到端的测试,首先要搭建跟生产环境相似的测试环境,包括前端的应用程序、中间件以及数据库环境,并且需要将生产环境的海量数据同步到测试环境。测试环境搭建好了以后,在测试库模拟进行数据库变更,然后根据数据库变更的情况,设计测试用例来测试数据库更改可能影响到业务模块的性能状况。由于现有的大型信息系统(BOSS系统)至少包括展示层、业务逻辑层、数据层等多个层次,而且涉及多种开发语言和中间件,架构非常复杂,所以设计出良好的用例非常困难,只能通过设计大量的测试用例来准确覆盖与数据库变更相关的访问语句。
现有技术的测试方案,是从外围端到端的测试,需要搭建与生产环境一样的测试环境,包括数据库环境、中间件环境、网络环境、应用程序等,需要投入大量的人力物力,而且也会耗费大量的时间,不适合这种常规的系统变更。而且,由于大型信息系统结构的复杂性,要找出与数据库变更相关的模块和功能点,是非常困难的,所以测试案例很难精确覆盖数据库变更的影响点,测试效果不能保证,执行数据库变更会存在很多未知的风险。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,不需要搭建与生产环境一样的测试环境,避免了海量数据的同步所需的大量时间和人力成本,且能准确快速地侦测数据库变更对现有业务影响。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,包括如下步骤:a)在测试环境安装与生产系统相同的操作系统和数据库软件;b)将生产系统的数据库中元数据同步到测试环境的数据库中,统计与数据库表变更相关的SQL信息并同步到测试环境的数据库中;c)在测试环境的数据库中模拟生产系统数据库将要进行的变更,并生成变更后执行计划;d)对比分析变更前后测试环境数据库的性能变化,获取访问受影响的SQL语句。
上述的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其中,所述步骤a)中的数据库为ORACLE数据库,所述步骤b)通过手工生成执行自动负载信息库快照获取生产系统的数据库中元数据,并统计提取与数据库表变更相关的SQL语句和SQL执行计划,存放到中间表。
上述的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其中,所述步骤b)在生产系统的数据库将导出统计需要的权限赋值给sys用户,所述测试环境的数据库先删除sys用户下的统计信息,然后通过ORACLE系统导入从生产系统的数据库同步过来的统计信息。
上述的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其中,所述步骤b)中的元数据包括表结构和索引信息,所述SQL执行计划包括经过ORACLE数据库优化器处理后的SQL语句的操作顺序和操作类型。
上述的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其中,所述数据库表变更相关的SQL语句包括表连接和/或嵌套子查询,所述SQL执行计划的统计优化过程如下:
使用ORACLE数据库的DBMS_STATS包或analyze命令手动获取用于存储CPU统计信息的AUX_STATS$表,以及用于存储I/O统计信息的X$KCFIO表;
计算SQL语句的cpu执行成本cpu_cost:cpu_cost=cpu循环次数/(cpu速度* 单块读取的时间));
计算SQL语句的io执行成本io_cost:io_cost=单块读取的数量+多块读取的数量*多块读取的时间/单块读取的时间;
根据统计信息中SQL语句的cpu执行成本与io执行成本之和的大小选择SQL语句操作类型以及操作顺序。
本发明对比现有技术有如下的有益效果:本发明提供的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,通过同步表结构、统计与数据库表变更相关的SQL语句和SQL 执行计划信息等轻量级数据,而不需要搭建与生产环境一样的测试环境,避免了海量数据的同步所需的大量时间和人力成本,由于测试库同步了生产库的优化器统计信息,而SQL执行计划只跟优化器的统计信息相关,所以在测试库上生成的执行计划完全能说明生产库在数据库变更之后SQL语句的执行计划情况,从而准确快速地侦测数据库变更对现有业务影响。
附图说明
图1为本发明数据库变更影响的快速侦测系统架构示意图;
图2为本发明数据库变更影响的快速侦测流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
图1为本发明数据库变更影响的快速侦测系统架构示意图;图2为本发明数据库变更影响的快速侦测流程示意图。
请参见图1和图2,本发明提供的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,包括如下步骤:
步骤S1:在测试环境安装与生产系统相同的操作系统和数据库软件;
步骤S2:将生产系统的数据库中元数据同步到测试环境的数据库中,统计与数据库表变更相关的SQL信息并同步到测试环境的数据库中;
步骤S3:在测试环境的数据库中模拟生产系统数据库将要进行的变更,并生成变更后执行计划;
步骤S4:对比分析变更前后测试环境数据库的性能变化,获取访问受影响的SQL语句。
信息系统的各个模块通过数据库访问语句,如机构化查询语言(SQL,StructureQuery Language)访问数据库。数据库的更改,直接影响的是SQL的执行效率,从而影响包含这些SQL的应用程序模块。
SQL语句的执行效率在软硬件环境相同的情况下,只跟SQL执行计划相关,对于复杂的SQL语句(包含表连接、嵌套子查询等),执行计划可能几十种甚至上百种,但是数据库会根据一定的规则或者统计信息(statistics)去选择一个执行计划,对于ORACLE数据库,优化器有两大类,基于规则(RBO)和基于成本(CBO)。在CBO 规则下,数据库根据搜集的表和索引的数据的统计信息,综合来决定选取一个数据库认为最优的执行计划,优化器统计信息存储在ORACLE数据库系统用户下的相关表中,ORACLE通过建立自带的视图来展现优化器的统计信息,比如:AUX_STATS$存储 CPU统计信息,X$KCFIO存储I/O统计信息,而与表的有关统计信息的视图为 DBA_TABLES、DBA_OBJECT_TABLES、DBA_TAB_STATISTICS、DBA_TAB_COL_STATISTICS 等。因为数据库中的对象会经常的变化,所以统计信息必须有规律的更新以便更加准确的描述这些数据库对象。统计信息默认是由ORACLE自动维护的,不过也可以用 DBMS_STATS包或这analyze命令来手动收集统计信息。
本发明提供的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,在CBO规则下sql 的执行成本计算公式为:
cost=io_cost+cpu_cost(也就是执行成本为io成本加上cpu成本)
io成本和cpu成本的计算公式如下:
io_cost=单块读取的数量+多块读取的数量*多块读取的时间/单块读取的时间
cpu_cost=cpu循环次数/(cpu速度*单块读取的时间))
在软硬件环境相同的情况下,cpu速度、单块读取的时间、多块读取的时间是相对稳定的,所以sql执行成本只跟单块读取的数量、多块读取的数量、cpu循环次数相关,而在软硬件环境一样的情况下,这三个指标完全由SQL的执行计划中操作顺序、操作类型决定。
现有的技术要侦测数据库更改对执行计划的影响需要建立与生产数据库完成一样的测试环境,虽然不需要搭建信息系统的应用环境和大量测试用例,减少了大量时间和人工成本,但是由于大型信息系统的数据量巨大,要建立与生产系统完全一样的数据库测试环境仍然有很大的难度。
本发明采用一种快速侦测数据库变更对执行计划影响方式,在测试环境安装与生产系统相同的操作系统、数据库软件,然后只需把在生产系统中元数据(包括表结构、索引信息)、SQL语句以及SQL语句的执行计划等有关信息移植到测试环境,而不需要将生产系统海量的数据导入测试环境就能完成数据库变更对性能影响的快速侦测。
下面以Oracle 10g版本为例,详细说明本发明的实现步骤:
1、手工生成一个AWR(Automatic Workload Repository,自动负载信息库) 快照,提取跟变更的数据库表有关的SQL以及SQL的执行计划信息。
AWR的采样工作由MMON进程每个1小时执行一次,ASH信息同样会被采样写出到AWR负载库中。这些采样数据都存储在SYSAUX表空间中,并且以WRM$_*和WRH$_* 的格式命名。前一种类型存储元数据信息(如检查的数据库和采集的快照),后一种类型保存实际采集的统计数据。
手工执行一次快照,把ASH buffer中的信息写入wrh$_*的格式的表中,然后通过脚本提取跟数据库变更表相关的所有SQL和SQL的执行计划信息,存放到中间表。
2、在生产环境数据库导出统计信息,该步骤的具体方式如下:
a.在生产库将导出统计需要的权限赋值给sys用户。
b.利用ORACLE系统提供的功能包(bms_stats.create_stat_table)创建存储统计信息的表(dictstattab)。
c.利用ORACLE系统提供的功能包(DBMS_STATS.EXPORT_DATABASE_STATS) 导出统计信息到dictstattab。
3、将数据库元数据、统计信息与数据库表变更相关的SQL信息同步到测试环境,该步骤的具体方式如下:
a.利用数据库的导出工具将元数据、统计信息、SQL信息从生产库导出。
b.将导出文件传到测试库。
c.利用数据库的导出工具将元数据、统计信息与SQL信息导入生产库。
4、在测试库将同步过来的生产库sys用户统计信息导入
首先通过ORACLE系统提供功能包(DBMS_STATS.DELETE_SCHEMA_STATS),删除 sys用户下的统计信息,然后通过ORACLE系统提供功能包 (DBMS_STATS.IMPORT_SCHEMA_STATS)导入从生产库同步过来的统计信息。
5、在测试库做数据库的更改
在测试库模拟生产库将要进行的变更,比如索引的删除、增加、更改等。
6、在测试库生成执行计划
通过步骤2和3,本发明将更数据库变更相关的SQL语句和执行计划同步到了测试库,这一步本发明通过脚本程序生成所有同步过来的SQL语句的执行计划,并将执行计划转储到一个表,由于测试库同步了生产库的优化器统计信息,而执行计划只跟优化器的统计信息相关,所以在测试库上生成的执行计划完全能说明生产库在数据库变更之后SQL语句的执行计划情况。
7、对比数据库变更前后的执行计划
通过前面的步骤,在测试库存储了数据库变更前的所有跟变更有关的SQL语句以及SQL语句的执行计划,以及这些SQL在数据库变更后的执行计划,通过脚本程序进行数据库变更前和变更后SQL语句的执行计划,将执行计划有改变的SQL提取出来,根据变更前后的执行计划,进行变更前后的性能对比分析,如此便能侦测数据库变更对SQL访问语句的影响。
本发明提供的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,通过同步元数据、统计信息搭建测试环境,避免了海量数据的同步所需的大量时间和人力成本,利用执行计划差异快速侦测数据库变更对SQL语句的性能影响;适用于海量数据的大型信息系统数据库变更对业务影响的快速侦测方法,目前已经应用已经在中国移动广东公司传输网管平台运行,数据库变更测试结果稳定、可靠,为数据库变更性能测试节省了大量的人力、时间成本,带来了非常高的价值。具体优点如下:1)支持海量数据。由于本发明不需要同步生产数据库的海量数据,而只需要同步表结构、统计信息等轻量级数据,对于具有海量数据的大型信息系统,也能快速的侦测数据库变更对现有业务的影响。传统的方案动辄有小时级的时差,且查询效率较差。2)准确性。由于本发明分析跟数据库变更相关的所有SQL访问语句,能准确的覆盖数据库变更的影响面。3)较低的成本。因为不需要同步海量数据,所以对测试环境的软硬件配置和存储能力要求不高,节省大量的测试成本。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然其并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作些许的修改和完善,因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。
Claims (2)
1.一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其特征在于,包括如下步骤:
a)在测试环境安装与生产系统相同的操作系统和数据库软件;
b)将生产系统的数据库中元数据同步到测试环境的数据库中,统计与数据库表变更相关的SQL信息并同步到测试环境的数据库中;
c)在测试环境的数据库中模拟生产系统数据库将要进行的变更,并生成变更后执行计划;
d)对比分析变更前后测试环境数据库的性能变化,获取访问受影响的SQL语句;
所述步骤a)中的数据库为ORACLE数据库,所述步骤b)通过手工生成执行自动负载信息库快照获取生产系统的数据库中元数据,并统计提取与数据库表变更相关的SQL语句和SQL执行计划,存放到中间表;
所述步骤b)在生产系统的数据库将导出统计需要的权限赋值给sys用户,所述测试环境的数据库先删除sys用户下的统计信息,然后通过ORACLE系统导入从生产系统的数据库同步过来的统计信息;
所述步骤b)中的元数据包括表结构和索引信息,所述SQL执行计划包括经过ORACLE数据库优化器处理后的SQL语句的操作顺序和操作类型。
2.如权利要求1所述的数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法,其特征在于,所述数据库表变更相关的SQL语句包括表连接和/或嵌套子查询,所述SQL执行计划的统计优化过程如下:
使用ORACLE数据库的DBMS_STATS包或analyze命令手动获取用于存储CPU统计信息的AUX_STATS$表,以及用于存储I/O统计信息的X$KCFIO表;
计算SQL语句的cpu执行成本cpu_cost:cpu_cost=cpu循环次数/(cpu速度*单块读取的时间));
计算SQL语句的io执行成本io_cost:io_cost=单块读取的数量+多块读取的数量*多块读取的时间/单块读取的时间;
根据统计信息中SQL语句的cpu执行成本与io执行成本之和的大小选择SQL语句操作类型以及操作顺序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510275375.3A CN104866580B (zh) | 2015-05-26 | 2015-05-26 | 一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510275375.3A CN104866580B (zh) | 2015-05-26 | 2015-05-26 | 一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104866580A CN104866580A (zh) | 2015-08-26 |
CN104866580B true CN104866580B (zh) | 2018-11-27 |
Family
ID=53912406
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510275375.3A Expired - Fee Related CN104866580B (zh) | 2015-05-26 | 2015-05-26 | 一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104866580B (zh) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107766353B (zh) * | 2016-08-17 | 2022-02-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据库统计信息迁移的方法和设备 |
CN108073612A (zh) * | 2016-11-14 | 2018-05-25 | 平安科技(深圳)有限公司 | 同步sql执行计划的方法和装置 |
CN108334521B (zh) * | 2017-01-19 | 2022-04-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据库容量预测方法及装置 |
CN108459951B (zh) * | 2017-02-21 | 2022-07-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 测试方法和装置 |
CN107229681B (zh) * | 2017-05-09 | 2020-08-21 | 北京潘达互娱科技有限公司 | 一种数据库操作方法及装置 |
CN107220349B (zh) * | 2017-05-27 | 2020-08-14 | 上海携程商务有限公司 | 数据库发布时间的预测方法和系统 |
CN107748782A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-02 | 北京小度信息科技有限公司 | 查询语句处理方法及装置 |
CN108664560A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-16 | 宁波诺信睿聚投资有限责任公司 | 数据查询方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 |
CN108664593A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-10-16 | 东软集团股份有限公司 | 数据一致性校验方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN110766429A (zh) * | 2018-07-26 | 2020-02-07 | 国信优易数据有限公司 | 一种数据价值评估系统及方法 |
CN110209730A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-09-06 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 变更数据的同步方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
CN110471983A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-19 | 广州至真信息科技有限公司 | 一种业务操作方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111309581B (zh) * | 2020-02-28 | 2023-09-12 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种数据库升级场景下的应用性能检测方法及装置 |
CN111488584B (zh) * | 2020-04-16 | 2023-12-01 | 中国工商银行股份有限公司 | 生产环境的测试方法、装置、计算设备以及介质 |
CN111625552B (zh) * | 2020-05-20 | 2024-01-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据收集方法、装置、设备和可读存储介质 |
CN111694750B (zh) * | 2020-06-29 | 2024-10-15 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种软件测试环境的构建方法及装置 |
CN112783747B (zh) * | 2021-02-09 | 2024-06-11 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种应用程序的执行时间预测方法及装置 |
CN113505179A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-15 | 中国工商银行股份有限公司 | 访问路径同步方法及装置 |
CN114676109A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-06-28 | 浙江薄冰网络科技有限公司 | 一种sql语句变更对生产系统风险产生的评估方法及系统 |
CN115757174A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-07 | 广发银行股份有限公司 | 一种数据库的差异检测方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102567351A (zh) * | 2010-12-10 | 2012-07-11 | 中国移动通信集团北京有限公司 | 一种数据库变更效果的测试方法及测试装置 |
CN103714058A (zh) * | 2012-09-28 | 2014-04-09 | Sap股份公司 | 数据库查询的优化 |
CN104182340A (zh) * | 2014-08-21 | 2014-12-03 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 数据库兼容性测试方法和系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8285711B2 (en) * | 2009-11-24 | 2012-10-09 | International Business Machines Corporation | Optimizing queries to hierarchically structured data |
-
2015
- 2015-05-26 CN CN201510275375.3A patent/CN104866580B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102567351A (zh) * | 2010-12-10 | 2012-07-11 | 中国移动通信集团北京有限公司 | 一种数据库变更效果的测试方法及测试装置 |
CN103714058A (zh) * | 2012-09-28 | 2014-04-09 | Sap股份公司 | 数据库查询的优化 |
CN104182340A (zh) * | 2014-08-21 | 2014-12-03 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 数据库兼容性测试方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104866580A (zh) | 2015-08-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104866580B (zh) | 一种数据库变更对现有业务影响的快速侦测方法 | |
CN108255712B (zh) | 数据系统的测试系统和测试方法 | |
CN110300963A (zh) | 大规模数据储存库中的数据管理系统 | |
US11599539B2 (en) | Column lineage and metadata propagation | |
CA3176450A1 (en) | Method and apparatus for implementing incremental data consistency | |
CN106611046A (zh) | 基于大数据技术的空间数据存储处理中间件框架 | |
CN106708993A (zh) | 基于大数据技术的空间数据存储处理中间件框架实现方法 | |
CN107679146A (zh) | 电网数据质量的校验方法和系统 | |
CN111259004B (zh) | 一种存储引擎中数据索引的方法以及相关装置 | |
CN101894058B (zh) | 针对自动测试系统的测试覆盖性自动分析方法及其装置 | |
CN106919612A (zh) | 一种上线结构化查询语言脚本的处理方法及装置 | |
CN103778133A (zh) | 一种数据库对象的变更方法及装置 | |
US12038824B2 (en) | Record-replay testing framework with machine learning based assertions | |
CN114880405A (zh) | 一种基于数据湖的数据处理方法及系统 | |
CN105095436A (zh) | 数据源数据自动建模方法 | |
CN115757626A (zh) | 一种数据质量检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109491904A (zh) | 一种SparkSQL应用程序的自动化测试方法和装置 | |
Zhou et al. | An ETL strategy for real-time data warehouse | |
Wang et al. | QMapper for smart grid: Migrating SQL-based application to Hive | |
CN115391015A (zh) | 基于测试框架的跑批处理方法、装置、电子设备及介质 | |
Barberis et al. | The ATLAS EventIndex for LHC Run 3 | |
Li et al. | Research on, and development of, data extraction and data cleaning technology based on the internet of things | |
CN104881455A (zh) | 一种基于mysql的结构差异处理方法及系统 | |
CN106202697B (zh) | 一种便于做铁塔设计差异比较的方法及系统 | |
Zeng et al. | Study on software reliability design criteria based on defect patterns |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20181127 |