根據時間戳，增量同步數據的解決辦法
由於markdown的樣式太醜了，懶得再調整了，我另外再貼一個github的博客該文的 github鏈接
前言
最近在工作中遇到一個比較棘手的問題，客戶端從服務端同步數據的問題。
背景簡介：客戶端有N個，客戶端上的同步時間，各不相同。同步的時候，是一次獲取10條數據，多批次獲取。即分頁獲取。
在代碼中存在兩種同步的方式：
- 全量同步。同步過程是從服務端拉取全部的數據；依賴具有
唯一約束的ID來實現同步。只適用於數據量小的表，浪費網絡流量。 - 增量同步。從服務器拉取
大於客戶端最新時間的數據；依賴於時間戳，問題時間戳不唯一存在相同時間點下面多條數據，會出現數據遺漏，也會重復拉取數據，浪費網絡流量。
本文的所使用到的解決辦法，就是結合了唯一ID
模擬場景
表結構：ID 具有唯一約束， Name 姓名， UpdateTime 更新時間；現在問題的關鍵是ID為3，4，這兩條時間點相同的數據。
假如一次只能同步一條數據，如何同步完ID 2後，再同步 ID 3。
| ID | Name | UpdateTime |
|---|---|---|
| 1 | 張三 | 2018-11-10 |
| 2 | 李四 | 2018-12-10 |
| 3 | 王五 | 2018-12-10 |
| 4 | 趙六 | 2018-11-20 |
| 5 | 金七 | 2018-11-30 |
解決思路
生成新的唯一標識
通過 UpdateTime 和 ID 這兩種數據，通過某種運算，生成新的數。而這個新的數
ID和UpdateTime的信息。簡單表述就是，具有一個函數f： f(可排序A，可排序唯一B) = 可排序唯一C 。 C 的唯一解是 A和B。RSA加密算法
我想出了一個方法，也是生活中比較常用的方法：
- 先把 UpdateTime 轉變成數字。如： 字符串 2018-12-10 -> 數字 20181210;
- 然後 UpdateTime 乘以權重，這個
權重必須大於ID的可能最大值。如： 20181210 * 100 = 2018121000，Max(ID)<999
- 然後再把第二部的結果，加上唯一鍵
ID。如： 2018121000 + 3 = 2018121003。
這個時候，2018121003
UpdateTime和ID的信息，又具有可排序和唯一性。用它作為增量更新的判斷點，是再好不過的了。但是它具有很大的缺點：數字太大了，時間轉化成數字，目前還是用的是天級別，如果換成毫秒級別呢。還有ID可能的最大值也夠大了，如果是int64那就更沒得搞了。
這個方法理論上可行，實際中不可用基本不可行，除非找到一種非常好的函數f；
PS: 我的直覺告訴我： 極可能存在這種函數，既滿足我的需要，又可以克服數字很大這個問題。只是我目前不知道。
數據庫表修改(不推薦)
修改數據內容
修改數據內容，使 UpdateTime 數據值唯一。缺點也比較明顯：
- 腳本操作數據的情況下，或者直接sql更新。可能會，造成時間不唯一；
- 只是適用在數據量小，系統操作頻率小的情況下。因為毫秒級別的時間，在絕大多數軟件系統中，可以認為是唯一；
- 尤其是老舊項目，歷史遺留數據如何處理。
增加字段
還有一種辦法，就是在數據庫中，增加一個新的字段，專門用來同步數據的時候使用。
比方說，增加字段 SyncData int 類型。如果 UpdateTime 發生了改變，就把它更新為 SyncData = Max(SyncData) + 1;
也就是說， SyncData 這個字段的最大值一定是最新的數據，SyncData的降序就是 更新時間的降序。SyncData是更新時間順序的充分不必要條件。
總的來說，這種辦法是比較好的，但缺點也比較明顯：
- 需要修改表結構，並且額外維護這個字段；
- 新增或者更新的時候，會先鎖表，找出這個表的最大值，再更新，資源浪費明顯。
- 如果表的數據量比較大，或者更新比較頻繁時候。時間消耗較大。
我的解決方法
分頁提取數據的可能情況
首先，先來分析一下，一次提取10條數據，提取的數據，存在的可能情況。再次說明前提，先時間倒序，再ID倒序。Order By UpdateTime DESC, ID DESC
可能情況如下圖，可以簡化為三種：
- 情景1。當前獲取的數據中包含了，所有相同時間點的數據；圖1，圖5
- 情景2。當前獲取的數據中包含了，部分相同時間點的數據；圖2，圖3，圖4，圖6，圖7
- 情景3。當前獲取的數據中包含了，沒有相同時間點的數據；圖···
其中情景1和情景3，可以把查詢條件變為：WHERE UpdateTime > sync_time LIMIT 10
但是情景2的情況不能使用大於>這個條件。假如使用了大於>這個條件，情景2就會變成情景1或情景3或圖3這種情況。不是包含部分了，需要額外特別處理。
註：圖3的結束點 ]不重要，下面情景5有解釋。
情景2部分情況，提取的起始點
提取的起始點：也就是說圖中[左中括號的位置，需要準確定位這個位置。
至於結束點：圖中]右中括號的位置是在哪裏。這個就不重要了，因為下一次的分頁提取的起始點，就是上一次的結束點。只需要關註起始點就足夠了。
而根據起始點，又可以把情景2，再做一次簡化：
- 情景4。起始點在相同時間點集合內的；圖2，圖4，圖6，圖7
- 情景5。起始點不在相同時間點集合內的；圖3，
針對情景4。這個時候，時間戳sync_time一個入參就不夠了，還額外需要唯一鍵ID來準確定位。可以把查詢寫作：WHERE UpdateTime = sync_time AND ID > sync_id LIMIT 10。
如果查詢的行數 等於 10，則是圖4；小於 10，則是圖2，圖6，圖7的情況。
針對情景5。依舊可以使用：WHERE UpdateTime > sync_time LIMIT 10
完整的分頁過程
完整的分頁過程的步驟：
一、先用起始點來過濾：WHERE UpdateTime = sync_time AND ID > sync_id LIMIT 10，查詢結果行數N。如果 N=10 或 N=0，則結束，並且直接返回結果。如果 0< N <10 ,則進行第二步；
二、再用時間戳查詢：WHERE UpdateTime > sync_time LIMIT 10-N，查詢結果行數 M ，0<= M <=10-N；這個階段，是否同一個時間點都不重要了。只需要按著順序取已排序的數據就可以了；
三、把一和二的結果集合並，一並返回。
四、重復步驟一二三，直到，分頁獲取的最後一條數據的ID，是服務端數據庫中最新的ID；(防止存在，恰好這十條是所需要獲取的最後十條)。
服務端中最新ID獲取：Select Id From myTable Order by UpdateTime desc,ID desc Limit 1;
經驗總結
尋找關鍵信息，以及具有指標意義的數據，或者數據的組合。
- 最開始，我只執著於 UpdateTime 這個數據，甚至提出去數據庫中，修改歷史數據，再把 UpdateTime 加上唯一約束(以前也沒有聽說過在 UpdateTime 這個字段上面加唯一約束)。並且這種辦法，局限性有很強，不可以通用。
- 主鍵ID唯一，但是它不具有時間屬性。只適用於全部更新。
- 把他們兩個結合起來，才算是打開了新的思路。
拆分問題，簡化問題
- 把 UpdateTime 和 ID 組合使用時。妄圖在一個sql裏面來實現。發現無論怎麽改，都會存在邏輯上面的問題；
- 沒有拆分化簡的時候，如果用存儲過程來寫的話，會非常非常復雜；
- 直到，我在腦袋裏面，模擬出來可能的情況後。也就是上面的圖片
同步數據的可能性，慢慢歸類，簡化後；才發現。問題沒有那麽難，僅僅是起始點這一個小小的問題。
使用邏輯分析和哲學歸納
- 在分析數據的意義和性質的時候，偶然間使用到了歸納的方法；也就是
唯一和可排序；跳出了具體字段，使用場景的框架束縛，而去考慮這兩種性質怎麽結合的問題； - 在邏輯分析的時候，先用排列組合，算出多少種可能性；在腦中勾畫出圖形，把性質相同的可能性合並化簡；
- 在化簡的過程中，不要僅僅著眼於查詢的對象，也要去化簡
查詢的方法；有點繞，打個比方，既要優化最終產品，也要去優化制作工藝；
最後，我認為我最近的邏輯分析能力，好像有比較大的提升。
- 直接得益於，常見的24種邏輯謬誤的了解，【轉】邏輯謬誤列表(序言)，在平常的生活中，說話做事，也就有了邏輯方面的意識；
- 間接可能得益於臺大哲學系苑舉正，苑老師講話的視頻。其實我很早以前，高中時候就喜歡哲學，《哲學的基本原理》這麽枯燥的書，我居然認認真真仔仔細細的邊讀邊想的看了三四遍。只是那時好多完全不懂，好多似懂非懂。十多年後雖然什麽都不記得了，但是好像又懂了。。。感覺太玄了。。。
根據時間戳，增量同步數據的解決辦法