验收指标（造数是否“像生产”）
t 规模（过滤后行数）
SELECT COUNT() AS t_rows
FROM dd_data_dictionary
WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?;
每表列数分布（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（是否有重复 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 规模与唯一性（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=?;
差异命中率（OR 条件命中占比，决定返回量/过滤强度）
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=?;
异常表占比（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 造数步骤（用 dd_data_dictionary 做种子）
清理并准备本轮 t2（保持你们跑批习惯：TRUNCATE）
TRUNCATE TABLE dd_source_table_column;
用 t 生成 t2 基础数据（保证大部分 join 命中）
做法：按 join key 把 t 的一批行映射进 t2；其他字段先“拷贝同值”或填默认值（字段映射需要你按 dd_source_table_column 实际列名补齐）。
造数目标建议：先做到 hit_ratio >= 0.98
制造“缺失行”（让少量 join 不命中，覆盖边界）
随机删掉 t2 的 0.5%~2% 行（按你想要的缺失比例）
制造“差异”（让 OR 条件命中）
按 1% / 5% / 20% 三档分别跑一遍：随机挑行把 column_type/column_length/column_comment/table_comment 之一改掉（每行改 1 个字段就够）
准备 dd_exception_table（造 0 行、少量、5% 三档）
刷新统计信息（避免 ST 上估算乱跳）
ANALYZE TABLE dd_data_dictionary, dd_source_table_column, dd_exception_table;
复现“偶发 100s”的执行法（和造数无关但必须做）
保持跑批并发与生产一致，并在每轮前 TRUNCATE dd_source_table_column
同时开一个会话循环执行 SHOW FULL PROCESSLIST;，一旦慢，确认是否出现 Waiting for table metadata lock
把 SHOW CREATE TABLE dd_source_table_column\G 贴出来后，我可以把第 2 步的 INSERT INTO dd_source_table_column (...) SELECT ... FROM dd_data_dictionary ... 这一段按你们真实列一对一写成可直接执行的版本（含“差异/缺失/异常”三档脚本）。