CN105930409A - 基于动态生成规则的数据校验方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动态生成规则的数据校验方法，包括：获取待校验数据；根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；若存在，则根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。本发明还公开了一种基于动态生成规则的数据校验装置。本发明通过预先收集相关通用的各类数据类型的规则以及相关业务规则，并建立对应的数据类型库，从而完成待校验数据的数据类型确定以及校验规则的生成，同时也降低了数据校验工作开发的复杂度，减少了维护的工作量，提高了数据校验的准确率与校验效率。

Description

基于动态生成规则的数据校验方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及基于动态生成规则的数据校验方法及装置。

背景技术

在当前大数据时代背景下，大数据不仅仅是一个简单的数量概念，而是它提供了在新的和正在出现的数据和内容中洞悉事物的机会，使得业务处理更加灵活、深入，以此提高决策能力、洞察力和流程优化。同时大数据的发展也必然会带来数据获取、整合、存储、分析等方面的新发展，产生相应的新技术或者将已有的技术创新地应用于大数据的管理与分析。同时，大数据的这些特点也决定了传统的、以人工分析为主的工作模式将遇到瓶颈，计算机辅助分析或基于计算机的智能化分析，将成为大数据时代数据与信息分析的主流模式。获取正确的数据是大数据发展的首要前提条件，如何既要保证输入数据的准确性，同时又要不断提高数据校验的效率，这是当前制约大数据发展的一个重要问题。

现有的数据校验方式大都是开发人员预先设置好数据的输入格式及对应的校验规则，然后再根据预设的校验规则直接对输入的数据进行校验。此类方式尽管也可以实现对数据的校验，但当需要输入的数据类型特别多时，对应需要设置的校验规则将会大幅增加，这将大大增加开发人员的工作量，同时也降低了数据校验的效率。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于动态生成规则的数据校验方法及装置，旨在解决如何提升输入数据的准确性与数据校验的效率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于动态生成规则的数据校验方法，所述基于动态生成规则的数据校验方法包括：

获取待校验数据；

根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

若存在，则根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

优选地，所述当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则包括：

当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

优选地，所述查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型之后还包括：

当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存；

根据创建的所述待校验数据的校验规则，对所述待校验数据进行校验。

优选地，所述数据类型库中保存有数据类型所对应的通用规则及业务规则。

优选地，所述根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征之后包括：

当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。

进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种基于动态生成规则的数据校验装置，所述基于动态生成规则的数据校验装置包括：

获取模块，用于获取待校验数据；

第一分析模块，用于根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

查找模块，用于查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

规则生成模块，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

校验模块，用于根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

优选地，所述规则生成模块包括：

获取单元，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

生成单元，用于将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

优选地，所述数据校验装置还包括：

第二分析模块，用于当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

规则创建模块，用于若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存。

优选地，所述数据类型库中保存有数据类型所对应的通用规则及业务规则。

优选地，所述数据校验装置还包括：

上报模块，用于当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。

本发明通过预先收集相关通用的各类数据类型的规则以及相关业务规则，并建立对应的数据类型库，从而完成待校验数据的数据类型确定以及校验规则的生成，同时也降低了数据校验工作开发的复杂度，减少了维护的工作量，提高了数据校验的准确率与校验效率。此外，本发明还可以根据实际校验需要，通过对已有规则的继承或组合生成更多新的具有实际校验意义的数据类型，从而可形成更大量的规则数据库，继而以完成对于大量不同类型数据的校验。

附图说明

图1为本发明基于动态生成规则的数据校验方法第一实施例的流程示意图；

图2为获取待校验数据方式的一示例图；

图3为图1中步骤S40的细化流程示意图；

图4为本发明基于动态生成规则的数据校验方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第一实施例的功能模块示意图；

图6为图5中规则生成模块的细化功能模块示意图；

图7为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第二实施例的功能模块示意图；

图8为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第三实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明基于动态生成规则的数据校验方法第一实施例的流程示意图。本实施例中，所述数据校验方法包括：

步骤S10，获取待校验数据；

在日常生活中的多种业务办理时，如使用账户密码登陆邮箱，在网站上提交注册信息等，又例如使用银行的业务管理软件办理各种银行业务等都会使用到数据校验。通常对于要校验的数据都是预先提供好数据输入格式后再输入待校验数据的，本实施例中对于待校验数据的获取方式不限。此外，本实施例中的待校验数据既可以是数字，也可以是字符或者字符串。

步骤S20，根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

本实施例中，通用规则或业务规则具体是用于对数据的属性的约束。例如数据类型为身份证，则对应的属性包括姓名、性别、籍贯、身份证号码，而规则是对上述各属性的约束。比如性别只能为男或女。

当待校验数据并非通过固定输入格式输入的时，可通过预设的通用规则，分析待校验数据的数据类型。例如，输入的数据为“110、119、120”，则根据通用规则“匪警电话110、火警电话119、急救电话120”即可确定该输入的待校验数据的数据类型为“公用紧急电话类型”。再例如，输入的数据为“李三，男，湖南，430721199910191234”，则根据通用规则“姓名、性别、籍贯、身份证号”即可确定该输入的待校验数据的数据类型为“身份证”。此外，对于业务处理过程中所输入的数据，则需要根据预设的对应业务规则进行数据类型分析。

例如，如图2所示的业务数据的输入方式。其中，姓名输入框对应姓名输入规则，性别输入框对应性别输入规则，从而根据上述业务规则(姓名及性别规则)，得到对应的数据类型(比如个人信息数据类型)。

此外，需要进一步说明的是，对于无法通过通用规则及业务规则分析得出数据类型的待校验数据，本实施例的处理方式不限，具体根据实际需要进行设置。例如，可以自定义一种数据类型，然后通过分析得到相应的规则，进而可创建新的规则及新的数据类型。或者也可以提示用户输入错误或通过邮件方式告知开发人员开发相应的数据类型及校验规则等。

步骤S30，查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

可选的，数据类型库中的数据类型与通用规则及业务规则具有相互对应关联关系的，也即数据类型库中保存有数据类型所对应的各种通用规则及业务规则。因此，若能通过通用规则及业务规则分析得出数据类型的待检测数据，必然能够在数据类型库中查找到对应的数据类型，反之，则数据类型库中可能存在对应的数据类型或者不存在对应的数据类型。

此外，本实施例中，若数据类型库中查找匹配到多个数据类型时，则自动分析这几个数据类型生成的时间以及相互间的逻辑包含关系，从而可以进一步唯一确定待校验数据所对应的数据类型。例如，若查找匹配后的结果唯一确定，例如匹配结果为数据类型“人”，则可确定待校验数据的数据类型为“人”；而若匹配后的结果有多个，例如匹配结果为数据类型“人”、“儿童”、“外国人”等，则自动分析这几个数据类型生成的时间以及相互间的逻辑包含关系，从而可以进一步唯一确定待校验数据所对应的数据类型。本实施例优选生成时间最早且在逻辑上包含其他数据类型的数据类型作为待校验数据对应的数据类型。

步骤S40，若存在，则根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

步骤S50，根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

本实施例中，当数据类型库中存在匹配的数据类型时，即可根据该数据类型及其对应的规则，生成对应的校验规则。例如待校验数据类型为“身份证”，则其对应的规则包括姓名规则、性别规则、籍贯规则、身份证号码规则等，从而根据上述规则，可生成对“身份证”数据类型的校验规则，从而根据上述校验规则，可对待校验数据进行校验。

本实施例中，通过预先收集相关通用的各类数据类型的规则以及相关业务规则，并建立对应的数据类型库，从而完成待校验数据的数据类型确定以及校验规则的生成，同时也降低了数据校验工作开发的复杂度，减少了维护的工作量，提高了数据校验的准确率与校验效率。

参照图3，图3为图1中步骤S40的细化流程示意图。基于上述实施例，本实施例中，上述步骤S40包括：

步骤S401，当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

步骤S402，将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

本实施例中，数据类型对应具有一个或多个属性值，例如数据类型“身份证”具有姓名属性值、性别属性值、籍贯属性值、身份证号码属性值。数据类型“学生”具有姓名属性值、性别属性值、年级属性值、班级属性值。本实施例中，通过将待校验数据在数据库中所对应的数据类型的属性值赋予该待校验数据(相同的数据类型下的不同数据具有相同的属性值)，从而即可生成赋予待校验数据的属性值所对应的校验规则。

本实施例中的数据类型库中存储有不同的数据类型以及该数据类型的属性值及属性值所对应的规则。从而，通过确定待校验数据的数据类型，进而进一步确定对应的属性值，最终可生成待校验数据的校验规则以对待校验数据进行校验。

参照图4，图4为本发明基于动态生成规则的数据校验方法第二实施例的流程示意图。基于上述实施例，本实施例中，上述步骤S30之后还包括：

步骤S60，当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

本实施例中，由于数据类型库中并不能完全包含有所有的数据类型，因而并不能采用上述实施例中的直接生成规则的方式进行校验。同时，考虑到未来对于新的数据类型的校验需求，因此，本实施例中，可通过分析而生成新的数据类型及其对应的校验规则，具体根据通用规则或业务规则分析待校验数据是否具有通用性属性特征。

例如，输入的数据为“雪佛兰、别克、丰田、本田、吉利、奇瑞、比亚迪”，则根据相应的业务规则，比如汽车销售业务规则，即可确定上述数据具有“汽车”“名字”的通用性属性特征。

步骤S70，若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存；

步骤S80，根据创建的所述待校验数据的校验规则，对所述待校验数据进行校验。

若具有通用性属性特征，比如“汽车”属性特征、“名字”属性特征，则可通过采用继承与组合通用规则或业务规则的方式，创建该待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存到数据类型库中。比如，可以自定义一种新的数据类型“汽车品牌”，而上述输入的数据即可作为新数据类型“汽车品牌”的校验规则，进而可根据创建的新的数据类型及新的校验规则，完成对待校验数据的校验。

可选的，当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。本实施例中，通过上报校验异常，比如将异常情况邮件通知开发人员，从而通过开发人员单独开发相应的校验规则。

本实施例中，通过分析新数据类型的通用性属性特征，进而再根据通用规则及业务规则，创建对应的新的数据类型及新的校验规则，从而通过自我学习的方式动态扩展了数据类型库中所包含的数据类型的数量，提高了本发明进行数据校验的适用范围。此外，需要说明的是，如果待校验数据不具备通用性属性特征，则可提示用户数据输入错误，或者邮件告知开发人员进行该数据类型的开发，或者也可以直接动态生成一个特殊的数据类型并创建对应的校验规则。

参照图5，图5为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第一实施例的功能模块示意图。本实施例中，所述基于动态生成规则的数据校验装置包括：

获取模块10，用于获取待校验数据；

在日常生活中的多种业务办理时，如使用账户密码登陆邮箱，在网站上提交注册信息等，又例如使用银行的业务管理软件办理各种银行业务等都会使用到数据校验。通常对于要校验的数据都是预先提供好数据输入格式后再输入待校验数据的，本实施例中对于待校验数据的获取方式不限。此外，本实施例中的待校验数据既可以是数字，也可以是字符或者字符串。

第一分析模块20，用于根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

本实施例中，通用规则或业务规则具体是用于对数据的属性的约束。例如数据类型为身份证，则对应的属性包括姓名、性别、籍贯、身份证号码，而规则是对上述各属性的约束。比如性别只能为男或女。

当待校验数据并非通过固定输入格式输入的时，可通过预设的通用规则，分析待校验数据的数据类型。例如，输入的数据为“110、119、120”，则根据通用规则“匪警电话110、火警电话119、急救电话120”即可确定该输入的待校验数据的数据类型为“公用紧急电话类型”。再例如，输入的数据为“李三，男，湖南，430721199910191234”，则根据通用规则“姓名、性别、籍贯、身份证号”即可确定该输入的待校验数据的数据类型为“身份证”。此外，对于业务处理过程中所输入的数据，则需要根据预设的对应业务规则进行数据类型分析。

例如，如图2所示的业务数据的输入方式。其中，姓名输入框对应姓名规则，性别输入框L20对应性别规则，从而根据上述业务规则(姓名及性别规则)，得到对应的数据类型(姓名与性别)。

此外，需要进一步说明的是，对于无法通过通用规则及业务规则分析得出数据类型的待校验数据，本实施例的处理方式不限，具体根据实际需要进行设置。例如，可以自定义一种数据类型，然后通过分析得到相应的规则，进而可创建新的规则及新的数据类型。或者也可以提示用户输入错误或通过邮件方式告知开发人员开发相应的数据类型及校验规则等。

查找模块30，用于查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

本实施例中，数据类型库中的数据类型与通用规则及业务规则具有相互对应关联关系的，也即数据类型库中保存有数据类型所对应的各种通用规则及业务规则。因此，若能通过通用规则及业务规则分析得出数据类型的待检测数据，必然能够在数据类型库中查找到对应的数据类型，反之，则数据类型库中可能存在对应的数据类型或者不存在对应的数据类型。

此外，本实施例中，若数据类型库中查找匹配到多个数据类型时，则自动分析这几个数据类型生成的时间以及相互间的逻辑包含关系，从而可以进一步唯一确定待校验数据所对应的数据类型。例如，若查找匹配后的结果唯一确定，例如匹配结果为数据类型“人”，则可确定待校验数据的数据类型为“人”；而若匹配后的结果有多个，例如匹配结果为数据类型“人”、“儿童”、“外国人”等，则自动分析这几个数据类型生成的时间以及相互间的逻辑包含关系，从而可以进一步唯一确定待校验数据所对应的数据类型。本实施例优选生成时间最早且在逻辑上包含其他数据类型的数据类型作为待校验数据对应的数据类型。

规则生成模块40，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

校验模块50，用于根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

本实施例中，当数据类型库中存在匹配的数据类型时，即可根据该数据类型及其对应的规则，生成对应的校验规则。例如待校验数据类型为“身份证”，则其对应的规则包括姓名规则、性别规则、籍贯规则、身份证号码规则等，从而根据上述规则，可生成对“身份证”数据类型的校验规则，从而根据上述校验规则，可对待校验数据进行校验。

本实施例中，通过预先收集相关通用的各类数据类型的规则以及相关业务规则，并建立对应的数据类型库，从而完成待校验数据的数据类型确定以及校验规则的生成，同时也降低了数据校验工作开发的复杂度，减少了维护的工作量，提高了数据校验的准确率与校验效率。

参照图6，图6为图5中规则生成模块的细化功能模块示意图。基于上述实施例，本实施例中，上述规则生成模块40包括：

获取单元401，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

生成单元402，用于将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

本实施例中，数据类型对应具有一个或多个属性值，例如数据类型“身份证”具有姓名属性值、性别属性值、籍贯属性值、身份证号码属性值。数据类型“学生”具有姓名属性值、性别属性值、年级属性值、班级属性值。本实施例中，通过将待校验数据在数据库中所对应的数据类型的属性值赋予该待校验数据(相同的数据类型下的不同数据具有相同的属性值)，从而即可生成赋予待校验数据的属性值所对应的校验规则。

本实施例中的数据类型库中存储有不同的数据类型以及该数据类型的属性值及属性值所对应的规则。从而，通过确定待校验数据的数据类型，进而进一步确定对应的属性值，最终可生成待校验数据的校验规则以对待校验数据进行校验。

参照图7，图7为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第二实施例的功能模块示意图。本实施例中，所述数据校验装置还包括：

第二分析模块60，用于当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

本实施例中，由于数据类型库中并不能完全包含有所有的数据类型，因而并不能采用上述实施例中的直接生成规则的方式进行校验。同时，考虑到未来对于新的数据类型的校验需求，因此，本实施例中，可通过分析而生成新的数据类型及其对应的校验规则，具体根据通用规则或业务规则分析待校验数据是否具有通用性属性特征。

例如，输入的数据为“雪佛兰、别克、丰田、本田、吉利、奇瑞、比亚迪”，则根据相应的业务规则，比如汽车销售业务规则，即可确定上述数据具有“汽车”“名字”的通用性属性特征。

规则创建模块70，用于若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存。

若具有通用性属性特征，比如“汽车”属性特征、“名字”属性特征，则可通过采用继承与组合通用规则或业务规则的方式，创建该待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存到数据类型库中。比如，可以自定义一种新的数据类型“汽车品牌”，而上述输入的数据即可作为新数据类型“汽车品牌”的校验规则，进而可根据创建的新的数据类型及新的校验规则，完成对待校验数据的校验。

本实施例中，通过分析新数据类型的通用性属性特征，进而再根据通用规则及业务规则，创建对应的新的数据类型及新的校验规则，从而通过自我学习的方式动态扩展了数据类型库中所包含的数据类型的数量，提高了本发明进行数据校验的适用范围。此外，需要说明的是，如果待校验数据不具备通用性属性特征，则可提示用户数据输入错误，或者邮件告知开发人员进行该数据类型的开发，或者也可以直接动态生成一个特殊的数据类型并创建对应的校验规则。

参照图8，图8为本发明基于动态生成规则的数据校验装置第二实施例的功能模块示意图。本实施例中，所述数据校验装置还包括：

上报模块80，用于当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。

本实施例中，当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，通过上报模块80上报校验异常通知，比如将异常情况邮件通知开发人员，从而通过开发人员单独开发相应的校验规则。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于动态生成规则的数据校验方法，其特征在于，所述基于动态生成规则的数据校验方法包括：

获取待校验数据；

根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

若存在，则根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

2.如权利要求1所述的数据校验方法，其特征在于，所述当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则包括：

当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

3.如权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型之后还包括：

当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存；

根据创建的所述待校验数据的校验规则，对所述待校验数据进行校验。

4.如权利要求3所述的数据校验方法，其特征在于，所述数据类型库中保存有数据类型所对应的通用规则及业务规则。

5.如权利要求3所述的数据校验方法，其特征在于，所述根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征之后包括：

当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。

6.一种基于动态生成规则的数据校验装置，其特征在于，所述基于动态生成规则的数据校验装置包括：

获取模块，用于获取待校验数据；

第一分析模块，用于根据预设的通用规则或业务规则进行数据类型分析，得到所述待校验数据的数据类型；

查找模块，用于查找预设数据类型库中是否存在所述待校验数据的数据类型；

规则生成模块，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述待校验数据的数据类型，生成对应校验规则；

校验模块，用于根据所述校验规则，对所述待校验数据进行校验。

7.如权利要求6所述的数据校验装置，其特征在于，所述规则生成模块包括：

获取单元，用于当所述数据类型库中存在所述待校验数据的数据类型时，获取所述数据类型库中所述待校验数据的数据类型所对应的一个或多个属性值；

生成单元，用于将获取的所述属性值赋予所述待校验数据，并生成所述属性值所对应的所述校验规则。

8.如权利要求6或7所述的数据校验装置，其特征在于，所述数据校验装置还包括：

第二分析模块，用于当所述数据类型库中不存在所述待校验数据的数据类型时，根据所述通用规则或业务规则，分析所述待校验数据是否具有通用性属性特征；

规则创建模块，用于若具有通用性属性特征，则根据所述通用性属性特征，采用继承与组合所述通用规则或业务规则的方式，创建所述待校验数据的校验规则以及对应数据类型并保存。

9.如权利要求8所述的数据校验装置，其特征在于，所述数据类型库中保存有数据类型所对应的通用规则及业务规则。

10.如权利要求8所述的数据校验装置，其特征在于，所述数据校验装置还包括：

上报模块，用于当所述待校验数据不具有通用性属性特征时，上报校验异常通知并退出。