标签：com 用户 例子 遇到 str 数据量 image 订单 src
总结平常工作中几种校验数据的思路1、对比其他渠道数据结果
查询需求：从Hive端查询20190909当天的订单量（简单例子），需要校验SQL结果是否正确
校验方法：Hive的上游数据源为Mysql，Mysql端会有一些产出数据可供校验
如上数据流程下，如果在展现订单数据量的情况下，Hive执行查询结果需要验证，可以从Mysql渠道的数据结果进行对比来校验。
举的例子比较简单，但是属于校验数据结果的一个思路和方法。
2、分量累加比较总量
表结构：
订单ID 订单日期 订单渠道
1 20190808 A
2 20190808 A
3 20190808 B
4 20190808 B
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
查询需求：查询每天，每个渠道的订单量
校验方法：可对每天，每个渠道的订单量进行累加，看看是否与当天总订单量相同
3、分步验证结果（A left join B left join C的情况）
有订单表，商品表，用户表
查询需求：查询电子产品，用户年龄小于18岁的订单明细
校验方法：遇到这类查询场景，首先用订单表 Join 商品表，确定符合电子产品的订单明细以及数据量，这归结为第一步校验；
在第一步校验基础上再关联用户表，筛选用户年龄小于18岁的条件，进行第二部校验。
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原文地址：https://blog.51cto.com/10120275/2421564
