TD数据库中sql中使用正则过滤字段开头为英文的数据

在 TD 数据库中，可以使用 `RLIKE` 或 `REGEXP` 关键字来实现正则匹配。以下是一个 TD 数据库的示例：

SELECT * FROM table_name WHERE RLIKE(column_name, '^[a-zA-Z]');

其中，`table_name` 和 `column_name` 分别为表名和列名，`^` 表示匹配字符串开头，`[a-zA-Z]` 表示匹配任意一个英文字符，其中 `[a-z]` 表示匹配小写英文字母，`[A-Z]` 表示匹配大写英文字母。

这条 SQL 语句的作用是：从表 `table_name` 中选择所有 `column_name` 开头为英文的数据。

相关问题

现在需要通过java设计一套批量导入免编码框架，对于校验支持表内数据冲突校验以及与数据库中的数据的冲突校验。且会对每一列数据做校验，每行按照每列的错误数据进行汇总。每行都会进行校验，对于完全正确的行进行下发。

<think>好的，我现在需要帮用户设计一个Java的批量导入免编码框架，重点处理数据冲突校验，包括表内和数据库中的冲突，还要逐列校验，汇总每行的错误，最后正确行下发。首先，我得理清楚需求的关键点。

用户提到“免编码”，可能意味着希望框架能通过配置而非硬编码来实现校验规则。因此，我需要设计一个灵活的规则配置机制，比如使用注解或者外部配置文件（如XML、JSON）。这样用户不需要写代码就能定义校验规则。

接下来是冲突校验。表内冲突指的是同一批数据中某列的值是否重复，比如唯一性约束。而数据库冲突则是与现有数据比较，比如检查某字段是否已存在。这需要分两个步骤处理：首先处理表内校验，然后进行数据库校验。表内校验可以通过内存中的数据结构，比如HashSet，来快速查找重复。数据库校验则需要与数据库交互，这里要考虑性能，比如批量查询或者缓存机制。

逐列校验方面，每列可能有不同的规则，比如非空、格式、长度、正则表达式等。需要为每列定义校验器，可能采用责任链模式，每个校验器处理特定规则，依次执行。校验结果需要收集每个单元格的错误信息，然后汇总到行级别。

错误汇总需要记录每行中各列的错误，可能使用一个Map结构，键是列名或索引，值是错误信息列表。最后，只有所有列都通过校验的行才会被下发，否则记录错误详情。

然后是框架结构设计。可能需要几个核心模块：配置解析、校验引擎、冲突检查、错误处理和下发执行。配置解析负责读取用户定义的规则，校验引擎执行具体的校验逻辑，冲突检查处理表内和数据库的冲突，错误处理收集和汇总错误，下发执行处理正确数据的持久化或后续操作。

性能方面，批量导入可能涉及大量数据，需要考虑数据库查询的优化，比如使用IN语句批量检查存在性，避免逐条查询。同时，多线程处理可能提升速度，但要注意线程安全和数据库连接管理。

扩展性也很重要，框架应允许用户自定义校验器，通过接口或抽象类让用户实现特定的校验逻辑。比如提供一个Validator接口，用户可以自行实现并注册到框架中。

异常处理需要完善，比如数据库连接失败、配置错误等情况，要有明确的异常提示和日志记录。日志记录帮助用户排查问题，比如记录哪些行校验失败，原因是什么。

最后，可能要考虑事务管理，确保下发执行的数据要么全部成功，要么回滚，避免部分数据入库导致的不一致。但如果是逐行下发，可能需要不同的策略，比如分批提交。

现在需要把这些思路整合成一个结构清晰的框架，确保各模块职责明确，易于扩展和维护。可能需要画个流程图或者类图来辅助设计，但用户只需要文字描述。接下来，按照用户的要求分步骤说明，确保每个部分都覆盖到。</think>以下分步骤为您介绍如何设计该批量导入免编码校验框架：

1. **架构分层设计**

// 伪代码结构示例
public class ImportFramework {
   // 配置层
   private ValidatorConfig config; 
   
   // 核心处理层
   public ImportResult process(ImportData data) {
      List<RowResult> results = data.rows().parallelStream()
         .map(row -> validateRow(row))
         .collect(Collectors.toList());
      dispatchValidRows(results);
      return buildResult(results);
   }
   
   // 校验层
   private RowResult validateRow(Row row) {
      RowResult result = new RowResult();
      row.getCells().forEach(cell -> {
         validateCell(cell, result);
      });
      validateRowConflicts(row, result);
      return result;
   }
}

2. **校验规则配置（关键实现）**
- **表内冲突校验**：使用内存索引快速检测

class InMemoryConflictChecker {
   private Map<String, Set<Object>> columnValueIndex = new HashMap<>();
   
   public void check(String column, Object value) {
      if (!columnValueIndex.containsKey(column)) {
         columnValueIndex.put(column, new HashSet<>());
      }
      if (columnValueIndex.get(column).contains(value)) {
         throw new ConflictException("表内重复值: " + value);
      }
      columnValueIndex.get(column).add(value);
   }
}

- **数据库冲突校验**：批量预检优化

class DBConflictChecker {
   public void batchCheck(List<Object> checkValues) {
      String sql = "SELECT field FROM table WHERE field IN (:values)";
      List<Object> existing = jdbcTemplate.queryForList(sql, params);
      // 对比差异生成冲突报告
   }
}

3. **校验流程编排**

graph TD
    A[开始导入] --> B[解析输入数据]
    B --> C{是否预检通过?}
    C -->|是| D[逐行校验]
    C -->|否| E[返回格式错误]
    D --> F[单元格基础校验]
    F --> G[表内唯一性校验]
    G --> H[数据库存在性校验]
    H --> I{是否有错误?}
    I -->|是| J[记录错误明细]
    I -->|否| K[加入待下发队列]

4. **错误聚合设计**

class RowResult {
   private Map<String, List<String>> cellErrors = new LinkedHashMap<>();
   private List<String> rowErrors = new ArrayList<>();
   
   public void addError(String column, String message) {
      cellErrors.computeIfAbsent(column, k -> new ArrayList<>()).add(message);
   }
   
   public boolean isValid() {
      return cellErrors.isEmpty() && rowErrors.isEmpty();
   }
}

5. **性能优化措施**
- **批量预加载**：对需要数据库校验的字段，提前批量查询已有数据

List<String> batchValues = inputData.getColumnValues("username");
Set<String> existingNames = userRepository.findExistingNames(batchValues);

- **多级缓存**：采用LRU缓存最近校验过的数据，减少数据库查询

6. **扩展点设计**

// 自定义校验器接口
public interface CustomValidator {
   boolean validate(Object value, ValidationContext context);
}

// 示例：日期格式校验器
public class DateFormatValidator implements CustomValidator {
   private static final DateTimeFormatter formatter = 
      DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
   
   @Override
   public boolean validate(Object value, ValidationContext ctx) {
      try {
         LocalDate.parse((String)value, formatter);
         return true;
      } catch (Exception e) {
         ctx.addError("日期格式错误");
         return false;
      }
   }
}

**实施建议**：
1. 采用Spring Batch框架实现分块(chunk)处理机制
2. 使用Hibernate Validator进行基础校验规则复用
3. 集成Swagger生成校验规则配置的API文档
4. 对百万级数据导入，建议采用分片处理+断点续传机制

**典型校验场景处理**：
- 空值校验：配置`@NotNull`规则
- 格式校验：正则表达式匹配（如手机号、邮箱）
- 范围校验：数值区间限制
- 逻辑校验：跨字段依赖检查（如开始日期早于结束日期）

该框架可通过JSON/YAML配置实现零编码：

columns:
  - name: employeeId
    rules:
      - type: unique
        scope: batch
      - type: db_exists
        table: employees
        column: id
  - name: hireDate
    rules:
      - type: format
        pattern: 'yyyy-MM-dd'
      - type: range
        min: '2000-01-01'
        max: now

最终输出结构示例：

{
  "totalRows": 1000,
  "successCount": 850,
  "errorRows": [
    {
      "rowNum": 5,
      "errors": {
        "email": ["格式不正确"],
        "departmentId": ["部门不存在"]
      }
    },
    {
      "rowNum": 23,
      "errors": {
        "employeeId": ["表内重复值: E10023"]
      }
    }
  ]
}