1.需求真实场景：新老系统的并行测试，其中新系统是ob数据库，老系统是db2 数据库，新老系统相同数据源初始化后，进行业务逻辑运作，运作结束后，新老结果集t_old[3亿],t_new[3亿]的快速比对，一致正确，不一致则写入差异表t_dif[最多6亿],而后找原因修复bug, 目前数据量大，就想着要做一个快速比对的工具。
2.ob数据库6亿数据快速比较有哪些高效的技术方案？如果大数据框架spark处理，那就最好把数据先导入到Hive分区表中，然后使用sparkSQL进行处理。在数据库方面，除了表分区+聚合查询外，外还有哪些框架或者技术方案?
OB不是提供了OMS吗，直接用OMS全量校验功能啊，因为你2边数据已经都存在了，所以只只需要勾选全量校验就可以了
4核32G 机器，oms全量校验6亿数据预计多久完成
1. 使用OceanBase数据库内部特性
1.1 表分区
- 分区表：可以利用OceanBase数据库的分区表特性，将数据按照一定的规则（例如范围分区、列表分区等）进行分区，这样可以有效地减少每次比较时需要扫描的数据量。
- 分区索引：确保在分区键上建立索引，以便更快地定位到需要比较的数据。
1.2 列式存储与向量化执行
- 列式存储：OceanBase V4.3.x版本中引入了列式存储，这有助于加速数据分析和比较的速度。
- 向量化执行：利用OceanBase的向量化执行引擎，可以进一步提升查询性能。
1.3 二级索引
- 二级索引：创建适当的二级索引可以帮助快速定位到需要比较的数据。
2. 利用大数据框架Spark
2.1 数据导出
- 导出数据到HDFS：可以先将OceanBase中的数据导出到Hadoop的HDFS文件系统中。
- 使用Sqoop工具：可以使用Sqoop工具将OceanBase中的数据导入到Hive表中。
2.2 使用SparkSQL进行处理
- SparkSQL：利用SparkSQL的强大处理能力来进行数据比较。可以编写SparkSQL脚本来实现数据的快速比较。
- 并行处理：Spark天然支持并行处理，可以充分利用集群资源进行数据比较。
3. 其他技术方案
3.1 MapReduce
- MapReduce框架：也可以考虑使用MapReduce框架来实现数据比较。MapReduce非常适合处理大规模数据集，可以通过自定义Mapper和Reducer来实现数据比较逻辑。
3.2 Kafka
- Kafka流处理：如果数据是实时产生的，可以考虑使用Kafka作为消息中间件，通过Kafka Streams API来实现实时数据比较。
3.3 Delta Lake
- Delta Lake：可以考虑使用Delta Lake来管理数据湖中的数据，利用其提供的ACID事务特性来保证数据的一致性和完整性。
总结
综上所述，您可以考虑使用OceanBase数据库本身的特性（如分区表、列式存储等），或者借助于大数据处理框架（如Spark、MapReduce等）来实现高效的数据比较。具体选择哪种方案取决于您的实际需求和现有技术栈。
请注意，以上建议是基于OceanBase数据库特性和大数据处理框架的一般性建议。具体实施时还需要根据实际情况进行调整和优化。
具体信息可参考以下文档:
oms 不知道能否做成自动化比对
4核可能有点低了，还要看你源端和目标端数据库的性能，3亿的话估计5-6个小时能搞定
