近期有发现一些用户在咨询，为什么数据从数据源出来后，经过了一些计算，结果不符合预期了。最常见的是说，为什么我的数据在Mysql里有xx条，怎么到MaxCompute里算了下结果变了。因为这是两个不同的系统，我们又没办法拿两边的记录直接做个full outer join看看少的是哪些数据。本文拿2个实际的例子，做了简化方便理解，给出排查过程，希望能给大家带来一些思路。
这是一个常见的场景，为什么我数据同步过来后，就直接用SQL做了count，结果就不对了。先在mysql里创建一张用户表，并插入一些数据：
create table myuser(uid int,name varchar(30),regTime DATETIME ); insert into myuser(uid,name,regTime) values (1,'Lilei','2017-01-22 01:02:03'); insert into myuser(uid,name,regTime) values (2,'HanMM','2017-01-22 22:22:22');然后在MaxCompute里配置了个接受的表：
create table ods_user(uid bigint,name string,regTime datetime) partitioned by(ds string);然后配置了一个同步任务和SQL任务用于统计结果数据条数如图：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_usercnt ( cnt BIGINT ) PARTITIONED BY (ds STRING); INSERT OVERWRITE TABLE dws_usercnt PARTITION (ds='${bdp.system.bizdate}') SELECT COUNT(*) AS cnt FROM ods_user;最后做成工作流任务上线后，跑了第一天，结果还是对的。
odps@ >read dws_usercnt; +------------+------------+ | cnt | ds | +------------+------------+ | 2 | 20170122 | +------------+------------+但是第二天插入几条新的数据后，为什么统计结果就不对了呢：
odps@ >read dws_usercnt; +------------+------------+ | cnt | ds | +------------+------------+ | 2 | 20170122 | | 6 | 20170123 | +------------+------------+预期的是第二天的数据是4。
我们需要先理清楚数据的走向。这个例子的思路很简单，数据从Mysql同步到MaxCompute的表里，然后针对结果表做了汇总。走向图为myuser(MySql)=>ods_user(MaxCompute)=>dws_usercnt(MaxCompute)。目前我们通过在Mysql里查询，已经确认Mysql里就是4条记录，dws_usercnt里的结果也看到是6，那需要先定位到是ods_user里的结果是多少条，从而定位到是同步的时候出现的问题，还是同步后汇总出现的问题。我们先看了一下ods_user，先用select count(*) from ods_user;看到为6。因为是分区表，对么个分区查一下，用select count(*) as cnt,ds from ods_user group by ds;，发现结果是
+------------+----+ | cnt | ds | +------------+----+ | 2 | 20170122 | | 4 | 20170123 | +------------+----+然后配合同步任务的日志我们可以看到，我们一共同步了4条数据（如果是这里对不上的话，我们需要检查一下同步任务的where表达式对不对了）。然后最后汇总的时候，我们看下日志：我们可以看到我们在SQL里是访问了2个分区的数据做了汇总。
所以这个问题的原因是在同步的时候，是做了每天的全量同步，但是在SQL汇总的时候，当成是增量同步了，或者是忘记写分区的过滤条件了，导致汇总是查询了全部的数据。针对这个问题的解法是先要确定这个表到底是需要增量同步，还是需要全量同步。如果是需要增量同步，那需要修改同步的时候，在配置项里配置过滤条件只同步增量数据。如果是需要每天同步全量数据，那在汇总的时候，就只需要读最后一个分区就可以了。另外关于增量同步的配置方法，可以参考这篇文档。
有一些用户希望针对数据的某个属性进行分区，比如希望根据学生的年级进行分区。我们先在Mysql里创建一张学生表，插入一些数据
create table student(id int,name varchar(30),grade varchar(1)); insert into student(id,name,grade) values(1,'Lilei',1); insert into student(id,name,grade) values(2,'HanMM',2); insert into student(id,name,grade) values(3,'Jim',3);同样的，在MaxCompute这边也需要配置一个ODS表和一个DWD表
create table ods_student(id bigint,name string,grade string) partitioned by(ds string) ; create table dwd_student(id bigint,name string)partitioned by(grade string) ;然后配置一个同步任务:和对应的SQL任务
insert overwrite table dwd_student partition(grade ) select id,name,grade from ods_student where ds = '${bdp.system.bizdate}';同步后看到第一天的结果是对的。后来这些学生都到了新年级了，3年级的学生毕业了
update student set grade = grade+1; delete from student where grade>3;--已经毕业的再同步一下，不对了，数据怎么还是3条。
我们这里测试的数据比较少，可以直接select出来一看就明白了。但是真实的业务里，我们的数据可能有数以亿计，根本没办法肉眼看出来。所以还是以前的思路，我们先理清楚数据的走向。数据是从student（Mysql）=>ods_student（MaxCompute）=>dwd_student（MaxCompute）。第二天，Mysql里的student表里数据其实是只有2条了。而ods_student表里的最新的分区也是2条。但是dwd_student里是3条。这说明ods=>dwd的过程中，数据出了问题。这个就是一个SQL问题了。我们用SQL
--里面的ds的值记得换掉 select ods.grade,dwd.grade,ods.cnt,dwd.cnt from (select count(*) as cnt,grade from ods_student where ds= '${bdp.system.bizdate}' group by grade) ods full outer join (select count(*) as cnt,grade from dwd_student group by grade) dwd on ods.grade = dwd.grade where coalesce(ods.cnt,0) <> coalesce(dwd.cnt,0) ; +-------+--------+------------+------------+ | grade | grade | cnt | cnt | +-------+--------+------------+------------+ | NULL | 1 | NULL | 1 | +-------+--------+------------+------------+看到1年级，数据里ods表里没有1年级的数据了，但是dwd里还是有1条1年级的数据。这下就很清楚了，这条数据是第一天的数据。后来升了年级后，用Insert Overwrite覆盖写入的时候，2年级和3年级是有新数据进来的，所以数据被覆盖了。但是1年级因为没有数据进来，所以也没覆盖。我们也可以用desc partition命令看下每个分区的创建时间和修改时间来确认这个问题。
对于这种情况，其实这种分区方法有一些问题的。建议dwd表里不要做这样的分区。如果确实需要分区，也不要直接在历史分区上做覆盖写入，可以写到新的分区里，比如做2级分区，1级分区是日期字段，二级分区才是这样的业务分区字段。
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