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CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
项目架构
这是一个基于 Flask 的数据库查询比对工具,用于比较 Cassandra 数据库中生产环境和测试环境的数据差异。现已支持单表查询和TWCS分表查询两种模式。
核心组件架构
后端 (Flask)
app.py
: 主应用文件,包含所有API端点和数据处理逻辑- 数据库连接管理(Cassandra + SQLite)
- 查询执行和结果比对算法
- 配置组管理(CRUD操作)
- JSON字段特殊处理和数组比较逻辑
- 查询历史记录管理
- 分表查询功能(新增):
ShardingCalculator
类:TWCS时间分表计算器execute_sharding_query()
:分表查询执行execute_mixed_query()
:混合查询支持(生产分表+测试单表组合)/api/sharding-query
:分表查询API端点
config_groups.db
: SQLite数据库,存储用户保存的配置组、查询历史和分表配置
前端 (原生JavaScript + Bootstrap)
templates/db_compare.html
: 主界面模板,现已支持单表和分表双模式- 分表模式切换开关
- 生产/测试环境独立分表配置
- 分表参数配置(时间间隔、分表数量)
- 分表查询信息展示
templates/index.html
: 工具集合首页static/js/app.js
: 核心前端逻辑- 配置管理和表单处理
- 差异结果的分页展示系统
- 原生数据展示(多种视图模式:格式化、原始、差异对比、树形)
- 高级错误处理和用户反馈
- 分表查询支持(新增):
toggleShardingMode()
:分表模式切换getShardingConfig()
:分表配置获取displayShardingInfo()
:分表查询结果展示
分表查询功能模块(重要新增)
- 时间戳提取算法(已更新):
- 新规则:使用
re.sub(r'\D', '', key)
删除Key中所有非数字字符 - 将提取到的数字字符串转换为整数作为时间戳
- 支持任意格式的Key,只要包含数字即可
- 示例:
wmid_1609459200
→1609459200
,abc123def456
→123456
- 新规则:使用
- 分表索引计算:
- 公式:
int(numbers) // interval_seconds % table_count
- 默认配置:604800秒间隔(7天),14张分表
- 支持自定义配置
- 公式:
- 混合查询场景:
- 生产环境分表 + 测试环境单表
- 生产环境分表 + 测试环境分表
- 生产环境单表 + 测试环境分表
- 生产环境单表 + 测试环境单表
核心文件
app.py
: 唯一的主应用文件,包含所有功能实现config_groups.db
: SQLite数据库文件
关键功能模块
数据比对引擎
- 支持复杂JSON字段的深度比较
- 数组字段的顺序无关比较
- 字段级别的差异统计和分析
- 数据质量评估和建议生成
- 支持包含和排除特定字段的比较
用户界面特性
- 分页系统(差异记录和相同记录)
- 实时搜索和过滤
- 原生数据展示(JSON语法高亮、树形视图)
- 配置导入导出和管理
- 详细的错误诊断和故障排查指南
- 查询历史记录和复用
- 查询日志系统(新增):
- 实时显示SQL执行日志
- 支持日志级别过滤(INFO/WARNING/ERROR)
- SQL语句语法高亮显示
- 执行时间和记录数统计
- 日志清空和刷新功能
开发相关命令
环境设置
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行应用(默认端口5000)
python app.py
# 自定义端口运行
# 修改app.py最后一行:app.run(debug=True, port=XXXX)
# 生产环境运行
# python app.py 或使用WSGI服务器如gunicorn
调试和日志
# 应用启动后,查询日志可通过以下API获取:
# GET /api/query-logs - 获取查询日志
# DELETE /api/query-logs - 清空查询日志
# 日志级别:INFO, WARNING, ERROR
# 所有Cassandra查询和SQL操作都会记录到查询日志中
测试和验证
# 主要通过Web界面进行功能测试
# 单表查询测试:http://localhost:5000/db-compare
# 分表查询测试:在Web界面中开启分表模式
# 数据库初始化(如果config_groups.db不存在)
# 通过访问Web界面会自动创建数据库表结构
开发模式
应用默认运行在debug模式,代码修改后自动重启。访问:
- http://localhost:5000 - 工具集合首页
- http://localhost:5000/db-compare - 数据库比对工具
依赖项
- Flask==2.3.3
- cassandra-driver==3.29.1
项目特点
- 单文件架构:所有后端逻辑都在
app.py
中实现(1400+行代码) - 内存日志系统:使用
QueryLogCollector
类在内存中收集查询日志 - SQLite本地存储:配置组和查询历史存储在本地
config_groups.db
文件中 - 前端原生实现:使用原生JavaScript + Bootstrap,无现代前端框架
API架构说明
核心API端点
GET /api/default-config
: 获取默认数据库配置POST /api/query
: 执行单表数据库查询比对(原有功能)POST /api/sharding-query
: 执行分表查询比对(新增功能)GET /api/config-groups
: 获取所有配置组POST /api/config-groups
: 创建新配置组GET /api/config-groups/<id>
: 获取特定配置组DELETE /api/config-groups/<id>
: 删除配置组POST /api/init-db
: 初始化SQLite数据库GET /api/query-history
: 获取查询历史POST /api/query-history
: 保存查询历史GET /api/query-history/<id>
: 获取特定历史记录DELETE /api/query-history/<id>
: 删除历史记录GET /api/query-logs
: 获取查询日志(支持limit参数)DELETE /api/query-logs
: 清空查询日志
查询比对流程
单表查询流程(/api/query
):
- 前端发送配置和Key值列表到
/api/query
- 后端创建两个Cassandra连接(生产+测试)
- 并行执行查询,获取原始数据
- 运行比较算法,生成差异报告
- 返回完整结果(差异、统计、原始数据)
分表查询流程(/api/sharding-query
):
- 前端发送配置、Key值列表和分表配置到
/api/sharding-query
- 后端使用
ShardingCalculator
解析Key中的时间戳 - 根据分表算法计算每个Key对应的分表名称
- 创建分表映射关系,并行执行分表查询
- 汇总所有分表结果,执行比较算法
- 返回包含分表信息的完整结果
数据结构和配置
数据库配置结构
单表查询配置:
{
pro_config: {
cluster_name, datacenter, hosts[], port,
username, password, keyspace, table
},
test_config: { /* 同上 */ },
keys: ["主键字段名"],
fields_to_compare: ["字段1", "字段2"], // 空数组=全部字段
exclude_fields: ["排除字段"],
values: ["key1", "key2", "key3"] // 要查询的Key值
}
分表查询配置:
{
pro_config: { /* 基础配置同上 */ },
test_config: { /* 基础配置同上 */ },
keys: ["主键字段名"],
fields_to_compare: ["字段1", "字段2"],
exclude_fields: ["排除字段"],
values: ["key1", "key2", "key3"],
sharding_config: {
use_sharding_for_pro: true, // 生产环境是否使用分表
use_sharding_for_test: false, // 测试环境是否使用分表
interval_seconds: 604800, // 分表时间间隔(默认7天)
table_count: 14 // 分表数量(默认14张表)
}
}
查询结果结构
{
total_keys, pro_count, test_count,
differences: [{ key, field, pro_value, test_value, message }],
identical_results: [{ key, pro_fields, test_fields }],
field_diff_count: { "field_name": count },
raw_pro_data: [], raw_test_data: [],
summary: { overview, percentages, field_analysis, recommendations },
// 分表查询特有字段
sharding_info: {
pro_shard_mapping: { "key1": "table_name_0", "key2": "table_name_1" },
test_shard_mapping: { /* 同上 */ },
failed_keys: [], // 时间戳提取失败的Key
shard_stats: {
pro_tables_used: ["table_0", "table_1"],
test_tables_used: ["table_0"],
timestamp_extraction_success_rate: 95.5
}
}
}
开发注意事项
代码修改指导
- 单文件开发:所有后端功能都在
app.py
中,修改时要注意代码结构清晰 - 数据库模式变更:修改SQLite表结构需要考虑向后兼容性
- 前端JavaScript:位于
static/js/app.js
,使用原生JS,注意浏览器兼容性 - HTML模板:使用Jinja2模板引擎,主要文件在
templates/
目录
核心类和函数位置(app.py)
QueryLogCollector
类:日志收集系统(第20-46行)ShardingCalculator
类:分表计算器(第64行开始)- 数据库连接:
create_cassandra_connection()
- 查询比对:
execute_query()
和execute_sharding_query()
- API路由:使用Flask装饰器定义
分表功能开发指导
- 时间戳解析(已更新):
ShardingCalculator.extract_timestamp_from_key()
新规则- 使用
re.sub(r'\D', '', key)
删除所有非数字字符 - 将提取的数字字符串转换为整数作为时间戳
- 不再进行时间戳有效性验证,支持任意数字组合
- 使用
- 分表索引计算:使用公式
int(numbers) // interval_seconds % table_count
- 错误处理:Key中没有数字字符时会记录到
failed_keys
中 - 混合查询:支持生产环境分表+测试环境单表的组合场景
- 前端状态:分表模式通过
toggleShardingMode()
切换,影响UI和提示文本
Cassandra连接处理
- 连接包含详细的错误诊断和重试机制
- 使用DCAwareRoundRobinPolicy避免负载均衡警告
- 连接超时设置为10秒
- 失败时提供网络连通性测试
- 支持认证(PlainTextAuthProvider)
- 支持集群配置(cluster_name, datacenter)
前端状态管理
currentResults
: 存储最新查询结果- 分页状态:
currentIdenticalPage
,currentDifferencePage
- 过滤状态:
filteredIdenticalResults
,filteredDifferenceResults
- 日志状态(新增):
allQueryLogs
- 存储所有查询日志
JSON和数组字段处理
normalize_json_string()
: 标准化JSON字符串用于比较compare_array_values()
: 数组的顺序无关比较is_json_field()
: 智能检测JSON字段- 前端提供专门的JSON语法高亮和树形展示
错误处理策略
- 后端:分类错误(connection_error, validation_error, query_error, system_error)
- 前端:详细错误展示,包含配置信息、解决建议、连接测试工具
- 提供交互式故障排查指南
- 查询日志(新增):所有SQL执行和错误信息都会记录到查询日志中
性能考虑
- 大数据集的分页处理
- 原生数据的延迟加载
- JSON格式化的客户端缓存
- 搜索和过滤的防抖处理
SQLite数据库表结构
config_groups表
- id: 主键
- name: 配置组名称(唯一)
- description: 描述
- pro_config: 生产环境配置(JSON)
- test_config: 测试环境配置(JSON)
- query_config: 查询配置(JSON)
- sharding_config: 分表配置(JSON,新增字段)
- created_at/updated_at: 时间戳
query_history表
- id: 主键
- name: 查询名称
- description: 描述
- pro_config/test_config/query_config: 配置(JSON)
- query_keys: 查询的键值(JSON)
- results_summary: 结果摘要(JSON)
- execution_time: 执行时间
- total_keys/differences_count/identical_count: 统计数据
- created_at: 时间戳