数据差异工具data-diff在Motherduck多数据库环境下的问题解析

在数据工程领域，数据差异比较工具data-diff是一个非常有用的工具，它能够帮助数据工程师快速识别不同数据源之间的差异。然而，近期在使用该工具与Motherduck数据库服务集成时，发现了一个值得关注的技术问题。

当用户在Motherduck环境中配置了多个数据库（例如生产环境、开发环境和测试环境），并且这些数据库中都包含相同名称的表结构时，data-diff工具会出现断言错误。这个问题的核心在于工具查询数据库元数据信息的方式。

具体来说，当data-diff尝试通过information_schema查询表结构时，默认情况下会返回所有数据库中匹配表名的结构信息。然而，在转换为字典格式时，重复的结构信息会被自动去重，导致原始查询结果行数与转换后的字典项数不一致，从而触发断言错误。

从技术实现角度看，这个问题源于DuckDB/Motherduck的information_schema设计特性。与传统的数据库系统不同，DuckDB的information_schema视图会跨数据库返回结果，而不仅仅是当前连接的数据库。这种行为在单一数据库环境下没有问题，但在多数据库环境中就会导致上述问题。

解决方案其实相当直观：在查询information_schema时，除了表名和模式名条件外，还需要添加数据库名(table_catalog)的过滤条件。这样就能确保只返回当前连接数据库的表结构信息，避免跨数据库的重复结果。

这个修复已经包含在data-diff的0.11.0版本中。对于需要使用多数据库环境的用户，现在可以放心地在不同环境间进行数据差异比较了。值得注意的是，在使用时应当采用完整的表路径表示法：database.schema.table，而不仅仅是schema.table，这样才能确保工具能够正确识别和定位目标表。

这个问题也提醒我们，在使用任何数据工具与新型数据库系统集成时，都需要特别注意这些系统可能存在的特殊行为和特性。良好的工具设计应当能够适应这些特殊情况，而不是假设所有数据库系统都遵循完全相同的标准和行为模式。