SQL数据校验规则的核心是“用查询说话”，不是靠人工肉眼比对，而是通过可执行、可复用的SQL语句主动暴露不一致。重点在于：明确校验目标（字段级？关联级？业务逻辑级？）、选择合适检查方式（COUNT对比、LEFT JOIN找缺失、NOT EXISTS找异常、聚合+CASE做条件统计），并让结果直接返回问题记录或汇总指标。
字段值一致性校验（同一表内）
检查某字段是否符合预设取值范围、非空约束或格式规范。例如：用户表中status只能是'active'、'inactive'、'pending'，且不能为空：
- 查非法值：SELECT user_id, status FROM users WHERE status NOT IN ('active', 'inactive', 'pending') OR status IS NULL;
- 查空值占比（用于评估严重性）：SELECT COUNT(*) FILTER (WHERE status IS NULL) * 100.0 / COUNT(*) AS null_pct FROM users;
- 查常见格式问题（如手机号含字母）：SELECT phone FROM users WHERE phone !~ '^[0-9]{11}$';（PostgreSQL正则写法，MySQL可用REGEXP）
主外键关联一致性校验（跨表）
验证子表记录是否都在父表中有对应主键，避免“孤儿数据”。例如：订单表orders的customer_id必须存在于客户表customers中：
- 找所有无效外键：SELECT o.order_id, o.customer_id FROM orders o LEFT JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE c.customer_id IS NULL;
- 快速统计不一致数量：SELECT COUNT(*) FROM orders o WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM customers c WHERE c.customer_id = o.customer_id);
- 反向检查（哪些客户无订单）：SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);（属于完整性补全类校验）
业务逻辑一致性校验（多条件组合）
反映真实业务规则，往往需JOIN+聚合+条件判断。例如：“已发货订单的发货日期不能早于下单日期”：
- 直接定位违规记录：SELECT order_id, order_date, ship_date FROM orders WHERE status = 'shipped' AND ship_date
- 按天统计异常量（便于监控趋势）：SELECT DATE(ship_date) AS day, COUNT(*) AS bad_ships FROM orders WHERE status = 'shipped' AND ship_date
- 检查金额平衡（如订单总金额 = 各明细行金额之和）：SELECT o.order_id FROM orders o JOIN (SELECT order_id, SUM(amount) AS line_total FROM order_items GROUP BY order_id) i ON o.order_id = i.order_id WHERE o.total_amount != i.line_total;
校验结果可读 & 可运维
生产环境的校验SQL不是跑一次就丢，要能被定时任务调用、被监控系统识别、被业务方看懂：
- 每条校验SQL开头加注释说明目的，例如：-- 校验：订单状态为'shipped'时，shipping_address_id 必须非空
- 返回结构统一：至少包含check_name、error_count、sample_ids（用STRING_AGG或GROUP_CONCAT取前5个ID）
- 避免SELECT *，只查关键定位字段；大表加WHERE限制时间范围（如AND create_time >= '2024-01-01'）提升响应速度
- 敏感字段（如身份证、手机号）在校验结果中脱敏显示，例如CONCAT(LEFT(id_card, 3), '****', RIGHT(id_card, 4))
