驗收指標（造數是否“像生產”）
t 規模（過濾後行數）
SELECT COUNT() AS t_rows
FROM dd_data_dictionary
WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?;
每表列數分佈（P50/P90/Max）
SELECT table_eng_name, COUNT() AS cols
FROM dd_data_dictionary
WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?
GROUP BY table_eng_name
ORDER BY cols DESC;
t 唯一性（是否有重複 key）
SELECT COUNT() AS total,
COUNT(DISTINCT CONCAT_WS('#',source_server,schema_name,system_name,table_eng_name,column_eng_name)) AS distinct_keys
FROM dd_data_dictionary
WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?;
t2 規模與唯一性（join key）
SELECT COUNT() AS t2_rows,
COUNT(DISTINCT CONCAT_WS('#',source_server,table_schema,system_name,table_name,column_name)) AS distinct_keys
FROM dd_source_table_column
WHERE source_server=? AND table_schema=? AND system_name=?;
join 命中率（t 中有多少能在 t2 找到）
SELECT
SUM(t2.column_name IS NOT NULL) AS hit_rows,
COUNT() AS total_rows,
SUM(t2.column_name IS NOT NULL)/COUNT() AS hit_ratio
FROM dd_data_dictionary t
LEFT JOIN dd_source_table_column t2
ON t.source_server=t2.source_server
AND t.schema_name=t2.table_schema
AND t.system_name=t2.system_name
AND t.table_eng_name=t2.table_name
AND t.column_eng_name=t2.column_name
WHERE t.source_server=? AND t.schema_name=? AND t.system_name=?;
差異命中率（OR 條件命中佔比，決定返回量/過濾強度）
SELECT
SUM(
t.column_type<>t2.column_type
OR t.column_length<>t2.column_length
OR t.is_primary_key<>t2.is_primary_key
OR t.is_union_key<>t2.is_union_key
OR t.is_foreign_key<>t2.is_foreign_key
OR t.is_nullable<>t2.is_nullable
OR t.numeric_precision<>t2.numeric_precision
OR t.numeric_scale<>t2.numeric_scale
OR t.column_chn_name<>t2.column_comment
OR t.table_chn_name<>t2.table_comment
) AS diff_rows,
COUNT() AS joined_rows,
SUM( ...同上... )/COUNT() AS diff_ratio
FROM dd_data_dictionary t
JOIN dd_source_table_column t2
ON t.source_server=t2.source_server
AND t.schema_name=t2.table_schema
AND t.system_name=t2.system_name
AND t.table_eng_name=t2.table_name
AND t.column_eng_name=t2.column_name
WHERE t.source_server=? AND t.schema_name=? AND t.system_name=?;
異常表佔比（被排除的表有多少）
SELECT COUNT(DISTINCT table_name) AS exception_tables
FROM dd_exception_table
WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?;
ST 造數步驟（用 dd_data_dictionary 做種子）
清理並準備本輪 t2（保持你們跑批習慣：TRUNCATE）
TRUNCATE TABLE dd_source_table_column;
用 t 生成 t2 基礎數據（保證大部分 join 命中）
做法：按 join key 把 t 的一批行映射進 t2；其他字段先“拷貝同值”或填默認值（字段映射需要你按 dd_source_table_column 實際列名補齊）。
造數目標建議：先做到 hit_ratio >= 0.98
製造“缺失行”（讓少量 join 不命中，覆蓋邊界）
隨機刪掉 t2 的 0.5%~2% 行（按你想要的缺失比例）
製造“差異”（讓 OR 條件命中）
按 1% / 5% / 20% 三檔分別跑一遍：隨機挑行把 column_type/column_length/column_comment/table_comment 之一改掉（每行改 1 個字段就夠）
準備 dd_exception_table（造 0 行、少量、5% 三檔）
刷新統計信息（避免 ST 上估算亂跳）
ANALYZE TABLE dd_data_dictionary, dd_source_table_column, dd_exception_table;
復現“偶發 100s”的執行法（和造數無關但必須做）
保持跑批併發與生產一致，並在每輪前 TRUNCATE dd_source_table_column
同時開一個會話循環執行 SHOW FULL PROCESSLIST;，一旦慢，確認是否出現 Waiting for table metadata lock
把 SHOW CREATE TABLE dd_source_table_column\G 貼出來後，我可以把第 2 步的 INSERT INTO dd_source_table_column (...) SELECT ... FROM dd_data_dictionary ... 這一段按你們真實列一對一寫成可直接執行的版本（含“差異/缺失/異常”三檔腳本）。
