数据模型的验证方法、装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据模型的验证方法、装置、电子设备、存储介质。该方法包括：针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，并根据所述第一目标数据验证所述被测数据模型。从而可以减少数据模型验证过程中数据抽取的资源消耗。

【技术实现步骤摘要】
数据模型的验证方法、装置、电子设备、存储介质
本专利技术涉及计算机
，特别涉及数据模型的验证方法、装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。数据模型是数据仓库的重要组成部分，在数据模型上线发布之前，需要对其进行验证。发布的数据模型运行于生产环境，对于未发布状态的数据模型的验证在开发环境中进行，现有技术中，为了使模型验证过程中未发布状态的数据模型的数据与发布状态的数据模型的数据之间互不影响，需要隔离生产环境与开发环境。而对未发布状态的数据模型进行验证需要数据源，则需要从生产环境中抽取数据至开发环境中。若抽取全量数据，会占用较多的资源，且非常耗时；若只采样抽取部分数据，存在采样不准，未发布状态的数据模型得不到有效的逻辑验证。
技术实现思路
本专利技术提供数据模型的验证方法、装置、电子设备、存储介质，以减少数据模型验证过程中数据抽取的资源消耗。具体地，本专利技术是通过如下技术方案实现的：第一方面，提供一种数据模型的验证方法，包括：针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，并根据所述第一目标数据验证所述被测数据模型。可选地，确定所述代码对应的操作类型，包括：解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词；根据所述目标关键词确定所述操作类型。可选地，解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词，包括：对所述代码进行关键词匹配；将所述代码中包含的预定义的关键词确定为所述目标关键词。可选地，根据所述目标关键词确定所述操作类型，包括：根据所述目标关键词与预定义的关键词与操作类型之间的映射关系确定所述操作类型。可选地，所述从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，包括：在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中不存在目标标识的情况下，从所述生产环境读取所述第一目标数据。可选地，所述方法还包括：在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中存在目标标识的情况下，从开发环境中读取所述第一目标数据。可选地，所述方法还包括：在所述操作类型为写操作的情况下，在开发环境中对所述写操作针对的第二目标数据进行改写，并根据改写后的第二目标数据验证所述被测数据模型。第二方面，提供一种数据模型的验证装置，包括：确定模块，用于针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；第一读取模块，用于在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据；验证模块，用于根据所述第一目标数据验证所述被测数据模型。可选地，所述确定模块具体用于：解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词；根据所述目标关键词确定所述操作类型。可选地，在解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词时，所述确定模块用于：对所述代码进行关键词匹配；将所述代码中包含的预定义的关键词确定为所述目标关键词。可选地，在根据所述目标关键词确定所述操作类型时，所述确定模块用于：根据所述目标关键词与预定义的关键词与操作类型之间的映射关系确定所述操作类型。可选地，所述第一读取模块用于：在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中不存在目标标识的情况下，从所述生产环境读取所述第一目标数据。可选地，所述装置还包括：第二读取模块，用于在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中存在目标标识的情况下，从开发环境中读取所述第一目标数据。可选地，所述装置还包括：改写模块，用于在所述操作类型为写操作的情况下，在开发环境中对所述写操作针对的第二目标数据进行改写；所述验证模块，还用于根据改写后的第二目标数据验证所述被测数据模型。第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的数据模型的验证方法。第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的数据模型的验证方法的步骤。本专利技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本专利技术实施例中，通过识别被测数据模型的代码对应的操作类型，在生产环境与开发环境之间实现了软隔离，在被测数据模型的代码涉及读操作的情况下，允许被测数据模型从生产环境读取数据，此时生产环境与开发环境相当于共用数据；在被测数据模型的代码涉及写操作的情况下，在开发环境中对数据进行改写，避免因被测数据模型的代码存在漏洞而在生产环境产生问题数据，影响生产环境的正确性。从而，可以在尽量不从生产环境抽取数据至开发环境的情况下，让未发布状态的被测数据模型有能力获取到全量数据，实现逻辑的完整验证。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是本专利技术一示例性实施例示出的一种数据仓库的结构示意图；图2是本专利技术一示例性实施例示出的一种数据模型的验证方法的流程图；图3是本专利技术一示例性实施例示出的另一种数据模型的验证方法的流程图；图4是本专利技术一示例性实施例示出的一种数据模型的验证装置的模块示意图；图5是本专利技术一示例实施例示出的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本专利技术可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本专利技术范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。图1是本专利技术一示例性实施例示出的一种数据仓库的结构示意图，数据仓库的数据可以分为ODS(操作数据存储)层、DW(数据仓库)层和DM(数据集市)层。...

【技术保护点】
1.一种数据模型的验证方法，其特征在于，包括：/n针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；/n在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，并根据所述第一目标数据验证所述被测数据模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据模型的验证方法，其特征在于，包括：
针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；
在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，并根据所述第一目标数据验证所述被测数据模型。


2.如权利要求1所述的数据模型的验证方法，其特征在于，确定所述代码对应的操作类型，包括：
解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词；
根据所述目标关键词确定所述操作类型。


3.如权利要求2所述的数据模型的验证方法，其特征在于，解析所述代码，确定所述代码中的目标关键词，包括：
对所述代码进行关键词匹配；
将所述代码中包含的预定义的关键词确定为所述目标关键词。


4.如权利要求2所述的数据模型的验证方法，其特征在于，根据所述目标关键词确定所述操作类型，包括：
根据所述目标关键词与预定义的关键词与操作类型之间的映射关系确定所述操作类型。


5.如权利要求1所述的数据模型的验证方法，其特征在于，所述从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标数据，包括：
在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中不存在目标标识的情况下，从所述生产环境读取所述第一目标数据。


6.如权利要求1所述的数据模型的验证方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述操作类型为读操作且所述读操作对应的代码中存在目标标识的情况下，从开发环境读取所述第一目标数据。


7.如权利要求1所述的数据模型的验证方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述操作类型为写操作的情况下，在开发环境中对所述写操作针对的第二目标数据进行改写，并根据改写后的第二目标数据验证所述被测数据模型。


8.一种数据模型的验证装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于针对未发布状态的被测数据模型的代码，确定所述代码对应的操作类型；
第一读取模块，用于在所述操作类型为读操作的情况下，从生产环境中读取所述读操作针对的第一目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超群，闫军，
申请(专利权)人：杭州数梦工场科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33