利用THOMAS KATE理论，成功解决一个案例
以前看《EFFECT ORACLE BY DESIGN》老打瞌睡。结果巧了，今天利用这个理论，成功解决了一个实际问题。
用户的软件公司，将源数据库原始表（A)记录和另外一个源数据库表增量数据表（B)的记录经过一定的筛选，导入到到中间数据库（C)中。然后将(C)库的数据通过一个存储过程（作用：去掉重复数据）导入到目标数据库（D)中。
问题：由C库的数据比D数据库的数据多了几千多条记录。用户不相信有这么多重复记录，让我帮忙指导，证明这些记录是否是真的重复数据。
我的思路是：首先检查A库和B库筛选出来的数据插入C库，数据是否一致。经统计：A插入了23346条记录，B库插入的1552条记录。结果到C果然是24898条记录。经过触发器筛选，剩下到D库只有23372条记录。少了1526条记录。首先察看SQL脚本。返现软件公司，从A、B筛选到C有问题，应该基于记录时间查询，而不是受理时间查询。经过调整，结果少了135条记录。在几W条记录里面，找出135条记录，是在不太容易。
通过THOMS的大基准测试理论，将B库的表直接插入到D库中，幸运的是，23346条记录，完全插入到D库中。那么排除B库，只有C库的数据有问题。在1500多找出135条重复的，也不太容易。这个时候，THOMS提出了一套比对函数，可以比对两个表的不同之处。可惜在那样的环境中，做一个比对函数很难。我就考虑使用小基准测试，经过多次筛选，发现从4月13号到4月14号一天插入的28条记录，有8条记录是被从C库直接插入D库被筛选掉的。然后把28条记录导出和D库的20条记录比对，发现是8条记录都是重复数据。然后，又找几个小基准进行测试，最后，过滤掉的数据都是证明是重复数据。
到此，测试成功的证明了20000多条数据，里面100多条数据是重复数据。
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