CN115408399A - 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115408399A
CN115408399A CN202211121781.0A CN202211121781A CN115408399A CN 115408399 A CN115408399 A CN 115408399A CN 202211121781 A CN202211121781 A CN 202211121781A CN 115408399 A CN115408399 A CN 115408399A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
target
field
blood relationship
statement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211121781.0A
Other languages
English (en)
Inventor
周单
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Consumer Finance Co Ltd
Original Assignee
Ping An Consumer Finance Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Consumer Finance Co Ltd filed Critical Ping An Consumer Finance Co Ltd
Priority to CN202211121781.0A priority Critical patent/CN115408399A/zh
Publication of CN115408399A publication Critical patent/CN115408399A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2282—Tablespace storage structures; Management thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/2433—Query languages
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/12—Use of codes for handling textual entities
    • G06F40/14—Tree-structured documents
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/253—Grammatical analysis; Style critique

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及数据分析技术，揭露一种基于SQL脚本的血缘关系分析方法，包括：对SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选SQL脚本文件中的目标SQL语句；对目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；遍历抽象语法树的所有节点，以筛选抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；对目标节点进行字段解析以解析目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；根据字段血缘关系将每个表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。本发明还涉及一种区块链技术，所述目标节点可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种基于SQL脚本的血缘关系分析装置、设备以及介质。本发明可以提高血缘关系分析的效率及分析结果的可视化效果。

Description

基于SQL脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据分析技术，尤其涉及一种基于SQL脚本的血缘关系分析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着大数据技术的发展与应用，在大数据治理领域出现了数据的血缘关系分析的需求。
但是现有的血缘关系分析方法只能根据数据库的操作记录进行血缘关系分析，进而分析上游数据的来源与下游数据的去向，但是由于操作记录的数据量较大且分析结果显示繁杂，导致血缘关系分析效率不高且分析结果的可视化效果差。
发明内容
本发明提供一种基于SQL脚本的血缘关系分析方法、装置、电子设备及存储介质，其主要目的在于提高了血缘关系分析的效率及分析结果的可视化效果。
获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；
对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；
对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
可选地，所述对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树，包括：
筛选所述目标SQL语句中在预设的第一关键词集合中存在的单词作为第一关键词；
利用所述第一关键词作为切分节点对所述目标SQL语句进行切分，得到至少一个切分语句；
将每个所述切分语句作为节点生成所述抽象语法树。
可选地，所述对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系，包括：
筛选所述目标节点中在预设第二关键词集合中存在的单词，得到第二关键词；
利用所述第二关键词对所述目标节点进行划分，得到至少一个节点划分语句，并对所述节点划分语句进行数据表标签标记；
提取所述节点划分语句中所述数据表关键词后跟随的字段，得到所述表字段；
根据所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签定位所述目标节点中所有表字段的字段血缘关系。
可选地，所述利用所述第二关键词对所述目标节点进行划分，得到至少一个节点划分语句，并对所述节点划分语句进行数据表标签标记，包括：
将所述第二关键词作为划分节点对所述目标节点进行划分，得到所述节点划分语句；
当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的起始关键词集合中的关键词，将该划分语句标记起始数据表标签；
当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的目标关键词集合中的关键词将该划分语句标记目标数据表标签，其中，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的交集为空集，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的并集为所述第二关键词集合。
可选地，所述根据所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签定位所述目标节点中所有表字段的字段血缘关系，包括：
当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为起始数据表标签，则将所述表字段确定为起始表字段；
当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为目标数据表标签，则将所述表字段确定为目标表字段；
汇总每个所述目标节点对应的起始表字段及目标表字段，得到所述字段血缘关系。
可选地，所述根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果，包括：
将所述字段血缘关系中所述起始表字段作为上级节点，所述目标表字段作为下级节点，并按照所述上级节点指向所述下级节点的指向关系进行连接，得到初始节点图；
将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果。
可选地，所述将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果，包括：
将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到血缘关系图；
提取所述数据表关键词中的临时表关键词；
将基于所述临时表关键词提取的表字段确定为临时表字段；
将所述血缘关系图中所述临时表字段对应的节点标记预设的节点标识，得到所述血缘关系结果。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于SQL脚本的血缘关系分析装置，所述装置包括：
语句解析模块，用于获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
节点解析模块，用于对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
血缘关系分析模块，用于根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个计算机程序；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法。
本发明实施例对目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；对抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；对目标节点进行字段解析以解析目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；根据字段血缘关系将每个表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。不需要运行SQL脚本节本后在对操作记录进行血缘分析，直接对脚本中的目标SQL语句进行分析即可得到血缘分析结果，目标SQL语句相对于操作记录数据量更低，提高了血缘关系分析的效率，同时可以在操作前提前分析，进一步提高了血缘关系分析的效率，同时利用有向无环图来表示血缘分析结果使得血缘分析结果更加直观，提高了血缘分析结果的可视化效果。因此本发明实施例提出的基于SQL脚本的血缘关系分析方法、装置、电子设备及可读存储介质提高了血缘关系分析的效率及分析结果的可视化效果。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于SQL脚本的血缘关系分析方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于SQL脚本的血缘关系分析方法中得到抽象语法树的的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的基于SQL脚本的血缘关系分析装置的模块示意图；
图4为本发明一实施例提供的实现基于SQL脚本的血缘关系分析方法的电子设备的内部结构示意图；
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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种基于SQL脚本的血缘关系分析方法。所述基于SQL脚本的血缘关系分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于SQL脚本的血缘关系分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示的本发明一实施例提供的基于SQL脚本的血缘关系分析方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述基于SQL脚本的血缘关系分析方法包括以下步骤S1～S5：
S1、获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；
本发明实施例中所述SQL脚本文件为包含目标SQL语句的脚本，本发明实施例中对所述SQL脚本文件的具体类型不做限制。
进一步地，本发明实施例中为过滤所述SQL脚本文件中的无关内容以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤。
具体地，本发明实施例中所述对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句，包括以下步骤i～ii：
步骤i、获取所述SQL脚本文件的过滤标志符号；
步骤ii、根据所述标签符号定位所述SQL脚本文件中需要过滤的内容进行删除，得到所述目标SQL语句。
可选地，本发明实施例中所述标志符号可以为注释符号，本发明实施例根据所述注释符号定位所述SQL脚本文件中的内容中的注释内容进行过滤，得到所述目标SQL语句。
S2、对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
本发明实施例中为了更直观分析所述目标SQL语句中不同数据表的血缘关系，对所述目标SQL语句进行语法解析已生成抽象语法树。
详细地，如图2所示，本发明实施例中对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树，包括以下步骤S21～S23：
S21、筛选所述目标SQL语句中在预设的第一关键词集合中存在的单词作为第一关键词；
可选地，本发明实施例中所述第一关键词集合为SQL关键词的集合，但不包括子查询关键词。
S22、利用所述第一关键词作为切分节点对所述目标SQL语句进行切分，得到至少一个切分语句；
例如：所述第一关键词为A和B，所述目标SQL语句为A***B#####，那么所述切分语句为“A***”及“B#####”。
S23、将每个所述切分语句作为节点生成所述抽象语法树。
S3、对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；
本发明实施例中血缘关系分析主要为分析数据表之间的血缘关系，因此，本发明实施例中所述数据表关键词为用来标识定位数据表的词语或符号。
进一步地，本发明实施例中为了尽快确认所述抽象语法树中需要解析的节点，对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点。
本发明另一实施例中，所述目标节点可以存储在区块链节点中，利用区块链节点高吞吐的特性，提高数据的取用效率。
S4、对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
本发明实施例中确认所述目标节点中包含的数据表的字段血缘关系，对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系。
具体地，本发明实施例中对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系，包括以下步骤A～F：
步骤A：筛选所述目标节点中在预设第二关键词集合中存在的单词，得到第二关键词；
步骤B：利用所述第二关键词对所述目标节点进行划分，得到至少一个节点划分语句，并对所述节点划分语句进行数据表标签标记；
详细地，本发明实施例中将所述第二关键词作为划分节点对所述目标节点进行划分，得到所述节点划分语句；当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的起始关键词集合中的关键词，将该划分语句标记起始数据表标签；当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的目标关键词集合中的关键词将该划分语句标记目标数据表标签，其中，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的交集为空集，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的并集为所述第二关键词集合。
可选地，本发明实施例中所述起始关键词集合'FROM','JOIN','INNERJOIN','LEFT JOIN','RIGHT JOIN','LEFT OUTER JOIN','RIGHT OUTER JOIN','FULLOUTERJOIN','CROSS JOIN'等，所述目标关键词集合包括“CREATE”、“INSERT”、“SELECT”'INTO','OVERWRITE'等，通过关键词分别识别出节点划分语句中数据表的来源和去向，以分析不同的数据表的来源和去向从而分析出对应表字段的血缘关系。
例如：目标节点为select*from table1 B，第二关键词为“select”、“from”，那么将所述目标节点划分为select*及from table1 B共两个节点划分语句。
进一步地，本发明实施例为了更好区分数据表的来源，对所述节点划分语句进行标签标记，具体地，本发明实施例中当所述节点划分语句对应的第二关键词为起始关键词集合中的关键词那么将该划分语句标记起始数据表标签；当所述节点划分语句对应的第二关键词为目标关键词集合中的关键词那么将该划分语句标记目标数据表标签。例如：节点划分语句为“select*”对应的第二关键词为目标关键词集合中的关键词，那么将节点划分语句“select*”标记目标数据表标签。
步骤E：提取所述节点划分语句中所述数据表关键词后跟随的字段，得到所述表字段；
可选地，本发明实施例中所述第一关键词为table，提取所述目标节点中所述第一关键词后跟随的字段，如：table B，那么对应的表字段为B。
具体地，本发明实施例中对所述节点划分语句进行先序遍历或前序遍历以尽快定位所述节点划分语句中所述第一关键词后跟随的字段，得到所述表字段。
步骤F：根据所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签定位所述目标节点中所有表字段的字段血缘关系。
详细地，本发明实施例中当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为起始数据表标签，则将所述表字段确定为起始表字段；当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为目标数据表标签，则将所述表字段确定为目标表字段，起始表字段与目标表字段的字段血缘关系为起始表字段对应的数据表为目标表字段对应的数据表的上游数据表。
S5、根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
本发明实施例中为了更直观的体现所述表字段的血缘关系，根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
具体地，本发明实施例中根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果，包括以下步骤a～b：
步骤a、将所述字段血缘关系中所述起始表字段作为上级节点，所述目标表字段作为下级节点，并按照所述上级节点指向所述下级节点的指向关系进行连接，得到初始节点图；
步骤b、将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果。
例如：共有两个初始节点图分别为“A节点→B节点”及“B节点→C节点”，那么重复节点为B节点，将B节点作为关联节点关联两个初始节点图，构建的有向无环图即血缘结果为“A节点→B节点→C节点”。
进一步地，由于所述表字段对应的数据表还可能包含临时数据表，临时数据表与正常数据表的作用差别较大，为了更便于用户查看所述SQL脚本中不同数据表的血缘关系，因此，需要标识出临时数据表对应的表字段。
详细地，本发明实施例中将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果，包括以下步骤I～IV：
步骤I、将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到血缘关系图；
步骤II、提取所述数据表关键词中的临时表关键词；
本发明实施例中所述临时表关键词为标识临时数据表的单词或符号，可选地，本发明实施例中所述临时表关键词为“#”。
步骤III、将基于所述临时表关键词提取的表字段确定为临时表字段；
步骤IV、将所述血缘关系图中所述临时表字段对应的节点标记预设的节点标识，得到所述血缘关系结果。
具体地，本发明实施例中可以为文字标签或颜色标签，本发明实施例对所述节点标识的具体表现形式不做限制。
如图3所示，是本发明基于SQL脚本的血缘关系分析装置的功能模块图。
本发明所述基于SQL脚本的血缘关系分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于SQL脚本的血缘关系分析装置可以包括语句解析模块101、节点解析模块102、血缘关系分析模块103，本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述语句解析模块101用于获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
所述节点解析模块102用于对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
所述血缘关系分析模块103用于根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
详细地，本发明实施例中所述基于SQL脚本的血缘关系分析装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图4所示，是本发明实现基于SQL脚本的血缘关系分析方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于SQL脚本的血缘关系分析程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于SQL脚本的血缘关系分析程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如基于SQL脚本的血缘关系分析程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(PerIPheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
图4仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障分类电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的基于SQL脚本的血缘关系分析程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；
对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；
对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明实施例还可以提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；
对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；
对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；
对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；
对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
2.如权利要求1所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树，包括：
筛选所述目标SQL语句中在预设的第一关键词集合中存在的单词作为第一关键词；
利用所述第一关键词作为切分节点对所述目标SQL语句进行切分，得到至少一个切分语句；
将每个所述切分语句作为节点生成所述抽象语法树。
3.如权利要求1所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系，包括：
筛选所述目标节点中在预设第二关键词集合中存在的单词，得到第二关键词；
利用所述第二关键词对所述目标节点进行划分，得到至少一个节点划分语句，并对所述节点划分语句进行数据表标签标记；
提取所述节点划分语句中所述数据表关键词后跟随的字段，得到所述表字段；
根据所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签定位所述目标节点中所有表字段的字段血缘关系。
4.如权利要求3所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述利用所述第二关键词对所述目标节点进行划分，得到至少一个节点划分语句，并对所述节点划分语句进行数据表标签标记，包括：
将所述第二关键词作为划分节点对所述目标节点进行划分，得到所述节点划分语句；
当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的起始关键词集合中的关键词，将该划分语句标记起始数据表标签；
当所述节点划分语句对应的第二关键词为预设的目标关键词集合中的关键词将该划分语句标记目标数据表标签，其中，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的交集为空集，所述目标关键词集合与所述起始关键词集合的并集为所述第二关键词集合。
5.如权利要求3所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述根据所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签定位所述目标节点中所有表字段的字段血缘关系，包括：
当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为起始数据表标签，则将所述表字段确定为起始表字段；
当所述表字段对应的节点划分语句的数据表标签为目标数据表标签，则将所述表字段确定为目标表字段；
汇总每个所述目标节点对应的起始表字段及目标表字段，得到所述字段血缘关系。
6.如权利要求5所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果，包括：
将所述字段血缘关系中所述起始表字段作为上级节点，所述目标表字段作为下级节点，并按照所述上级节点指向所述下级节点的指向关系进行连接，得到初始节点图；
将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果。
7.如权利要求6所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法，其特征在于，所述将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到所述血缘关系结果，包括：
将所有所述初始节点图中的重复节点作为关联节点关联所有所述初始节点图以构建有向无环图，得到血缘关系图；
提取所述数据表关键词中的临时表关键词；
将基于所述临时表关键词提取的表字段确定为临时表字段；
将所述血缘关系图中所述临时表字段对应的节点标记预设的节点标识，得到所述血缘关系结果。
8.一种基于SQL脚本的血缘关系分析装置，其特征在于，包括：
语句解析模块，用于获取SQL脚本文件，对所述SQL脚本文件中的内容进行解析过滤以筛选所述SQL脚本文件中的目标SQL语句；对所述目标SQL语句进行语法解析以生成抽象语法树；
节点解析模块，用于对所述抽象语法树的所有节点进行深度优先遍历，以筛选所述抽象语法树中包含预设数据表关键词的节点作为目标节点；对所述目标节点进行字段解析以解析所述目标节点中包含的数据表的表字段及表字段的字段血缘关系；
血缘关系分析模块，用于根据所述字段血缘关系将每个所述表字段作为节点构建有向无环图，得到血缘关系分析结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于SQL脚本的血缘关系分析方法。
CN202211121781.0A 2022-09-15 2022-09-15 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质 Pending CN115408399A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211121781.0A CN115408399A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211121781.0A CN115408399A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115408399A true CN115408399A (zh) 2022-11-29

Family

ID=84165976

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211121781.0A Pending CN115408399A (zh) 2022-09-15 2022-09-15 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115408399A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116010445A (zh) * 2023-03-28 2023-04-25 恒生电子股份有限公司 数据库sql脚本的处理方法及装置
CN116257563A (zh) * 2022-11-30 2023-06-13 荣耀终端有限公司 一种数据价值评估方法及电子设备
CN117474312A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质
CN117786023A (zh) * 2024-02-28 2024-03-29 北方健康医疗大数据科技有限公司 医疗数据血缘分析方法、系统、终端及存储介质

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116257563A (zh) * 2022-11-30 2023-06-13 荣耀终端有限公司 一种数据价值评估方法及电子设备
CN116257563B (zh) * 2022-11-30 2023-11-21 荣耀终端有限公司 一种数据价值评估方法及电子设备
CN116010445A (zh) * 2023-03-28 2023-04-25 恒生电子股份有限公司 数据库sql脚本的处理方法及装置
CN117474312A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质
CN117474312B (zh) * 2023-12-28 2024-04-05 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质
CN117786023A (zh) * 2024-02-28 2024-03-29 北方健康医疗大数据科技有限公司 医疗数据血缘分析方法、系统、终端及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111813963B (zh) 知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质
CN115408399A (zh) 基于sql脚本的血缘关系分析方法、装置、设备及存储介质
CN113961584A (zh) 字段血缘分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN112364107A (zh) 系统分析可视化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN112231417A (zh) 数据分类方法、装置、电子设备及存储介质
CN112528013A (zh) 文本摘要提取方法、装置、电子设备及存储介质
CN114398194A (zh) 数据收集方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113886204A (zh) 用户行为数据收集方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113687827B (zh) 基于微件的数据列表生成方法、装置、设备及存储介质
CN113254446B (zh) 数据融合方法、装置、电子设备及介质
CN115129753A (zh) 数据血缘关系分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN114398282A (zh) 测试脚本的生成方法、装置、设备及存储介质
CN113434542A (zh) 数据关系识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111553133B (zh) 报表生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN115146064A (zh) 意图识别模型优化方法、装置、设备及存储介质
CN114816371A (zh) 消息处理方法、装置、设备及介质
CN115174555A (zh) 文件传输方法、装置、电子设备及存储介质
CN115221274A (zh) 文本情感分类方法、装置、电子设备及存储介质
CN114490666A (zh) 基于数据需求的图表生成方法、装置、设备及存储介质
CN111680204A (zh) 数据采集方法、装置及计算机可读存储介
CN113886446A (zh) 作业自动调度方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112528112B (zh) 数据收集及分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN113672565B (zh) 一种文件标记方法、装置、电子设备及存储介质
CN115130673A (zh) 图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质
CN115827423A (zh) 基于多场景聚类的测试案例生成方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination