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SQLMesh 表格对比指南：深入理解 table_diff 工具的实际应用

news 来源：原创 2025/4/27 9:05:27

在数据集成和转换过程中，确保数据模型的一致性和准确性至关重要。SQLMesh 提供了一个强大的 table_diff 工具，可以帮助用户比较 SQLMesh 模型或数据库表/视图的架构和数据。本文将通过具体示例详细说明如何使用 table_diff 工具进行跨环境比较和直接比较。

假设我们有一个名为 sqlmesh_example 的 SQLMesh 项目，其中包含一个增量模型 incremental_model。我们在开发环境中对这个模型进行了修改，但在生产环境中尚未应用这些更改。

在开发环境中，我们对 incremental_model 进行了以下修改：

在开发环境中运行计划并应用更改：

sqlmesh plan dev

现在，我们使用 table_diff 工具比较生产环境和开发环境中的模型：

sqlmesh table_diff prod:dev sqlmesh_example.incremental_model

输出将显示以下信息：

架构对比：确认生产环境和开发环境的架构是否一致。如果没有字段被添加、删除或数据类型发生变化，输出将显示“Schemas match”。
行计数：显示成功连接的行数以及仅存在于生产环境或开发环境中的行数。例如：
```
Row Counts: COMMON: 6 rows, PROD ONLY: 1 row, DEV ONLY: 0 rows
```
这表明有 6 行在两个环境中都存在，而 item_id 为 1 的行仅存在于生产环境中。
列比较统计：显示连接行的列值匹配百分比。例如：
```
COMMON ROWS column comparison stats: pct_match item_id 83.3%
```
这表明 item_id 列中有 83.3% 的匹配率，意味着有 5 行的值未变，而第 6 行的值从 3 改为 4。

为了查看具体的数据差异，我们可以使用 --show-sample 选项：

sqlmesh table_diff prod:dev sqlmesh_example.incremental_model --show-sample

输出将包括以下信息：

列比较样本数据差异：显示连接行的具体数据差异。例如：
```
COMMON ROWS sample data differences:
All joined rows match
PROD ONLY sample rows:
id event_date item_id
1 2020-01-01 2
```
这表明 item_id 为 3 的行在生产环境中存在，但在开发环境中已被移除。

假设我们想直接比较数据库中的两个表或视图，而不是通过环境比较模型。

在数据库中，我们有以下两个表：

使用 table_diff 工具直接比较这两个表：

sqlmesh table_diff sqlmesh_example.incremental_model:sqlmesh_example__dev.incremental_model -o id -o event_date --show-sample

输出将显示以下信息：

架构对比：确认两个表的架构是否一致。如果没有字段被添加、删除或数据类型发生变化，输出将显示“Schemas match”。
行计数：显示成功连接的行数。例如：
```
Row Counts: FULL MATCH: 6 rows (92.31%)
```
这表明有 6 行在两个表中都存在。
列比较统计：显示连接行的列值匹配百分比。例如：
```
COMMON ROWS column comparison stats: pct_match item_id 100.0%
```
这表明所有连接行的 item_id 值都匹配。
列比较样本数据差异：显示连接行的具体数据差异。例如：
```
COMMON ROWS sample data differences:
All joined rows match
```
这表明所有连接行的数据都匹配。