CN116975032A - 数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 - Google Patents
数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116975032A CN116975032A CN202310873031.7A CN202310873031A CN116975032A CN 116975032 A CN116975032 A CN 116975032A CN 202310873031 A CN202310873031 A CN 202310873031A CN 116975032 A CN116975032 A CN 116975032A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- command
- data table
- volume ratio
- amount
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims abstract description 59
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims abstract description 59
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 21
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013502 data validation Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
-
- 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
- G06F16/2445—Data retrieval commands; View definitions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种数据对齐方法和系统。其中,所述方法包括:分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。本发明实施例通过自动化生成相应的插入命令或删除命令,提高了数据对齐的效率和准确性,增强了可扩展性,并具备通用性和可移植性。
Description
技术领域
本发明涉及数据库技术领域,特别是涉及一种数据对齐方法、一种数据对齐系统,以及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
背景技术
在当前的数据对齐方案中,针对日常压测环境与生产环境数据量相差较大的问题,一种常见的做法是手动构造大量铺底数据或删除多余的数据。这通常涉及手动编写insert(插入)语句和delete(删除)语句,并在客户端上执行这些语句。然而,这种方案存在一些缺点,限制了其效率和准确性。
首先,手动编写和执行大量的结构化查询语言(Structured Query Language,简称SQL)语句是一项耗时耗力的任务。特别是在数据量差异巨大的情况下,需要投入大量的时间和人力资源来构造或删除数据。
其次,手动操作存在人为错误的风险。由于操作的复杂性和繁琐性,可能出现编写错误的SQL语句或错误地选择要插入或删除的数据的情况。这会导致数据对齐过程中出现错误,无法保证数据的准确性。
此外,手动操作在可扩展性方面也存在局限性。对于大规模系统和大数据量的情况,手动操作难以满足需求。构造大量数据或删除大量数据的过程中,难以保证操作的效率和准确性。
另外,手动操作往往依赖特定的数据库和语法。这限制了方案的通用性和可移植性。在不同的数据库系统之间进行数据对齐时,需要重新适应和调整SQL语句,增加了额外的工作量和复杂性。
综上所述,现有的手动构造和删除数据的方案在数据对齐过程中存在一些明显的缺点,包括时间和资源消耗大、数据准确性难以保证、可扩展性差和依赖特定数据库和语法。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据对齐方法和相应的一种数据对齐系统。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种数据对齐方法,所述方法包括:分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。
可选地,所述根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令,包括:根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值;将所述实际数据量比值与预设数据量比值进行比较得到比较结果;根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令。
可选地,所述根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令,包括:当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令;当所述比较结果表示所述实际数据量比值大于所述预设数据量比值时,生成所述删除命令。
可选地,所述当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令,包括:当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,从所述第一数据表或所述第二数据表中获取样本数据;根据所述样本数据的各字段属性生成所述插入命令。
可选地,所述执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据,包括:将所述预设数据量比值减去所述实际数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述插入命令的执行次数;按照所述插入命令的执行次数执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据。
可选地,所述执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据,包括:将所述实际数据量比值减去所述预设数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述删除命令的执行次数;按照所述删除命令的执行次数执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据。
可选地,所述根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值,包括:将所述第二数据量除以所述第一数据量得到所述实际数据量比值。
本发明实施例还公开了一种数据对齐系统,其特征在于,所述系统包括:数据量获取模块,用于分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;命令生成模块,用于根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;命令执行模块,用于执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。
可选地,所述命令生成模块,包括:实际数据量比值计算模块,用于根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值;数据量比值比较模块,用于将所述实际数据量比值与预设数据量比值进行比较得到比较结果;插入/删除命令生成模块,用于根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令。
可选地,所述插入/删除命令生成模块,包括:插入命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令;删除命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值大于所述预设数据量比值时,生成所述删除命令。
可选地,所述插入命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,从所述第一数据表或所述第二数据表中获取样本数据;根据所述样本数据的各字段属性生成所述插入命令。
可选地,所述命令执行模块,包括:插入命令执行次数计算模块,用于将所述预设数据量比值减去所述实际数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述插入命令的执行次数;插入命令执行模块,用于按照所述插入命令的执行次数执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据。
可选地,所述命令执行模块,包括:删除命令执行次数计算模块,用于将所述实际数据量比值减去所述预设数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述删除命令的执行次数;删除命令执行模块,用于按照所述删除命令的执行次数执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据。
可选地,所述实际数据量比值计算模块,用于将所述第二数据量除以所述第一数据量得到所述实际数据量比值。
本发明实施例还公开了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备执行如上所述的一种数据对齐方法。
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质,其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述的一种数据对齐方法。
本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例提供的数据对齐方法方案,分别获取第一数据表的第一数据量以及与第一数据表对应的第二数据表的第二数据量。根据第一数据量、第二数据量和预设数据量比值生成针对第二数据表的插入命令或删除命令。执行插入命令或删除命令,以便在第二数据表中增加数据或减少数据。
本发明实施例中的第一数据表可以是生产环境中的数据表,第二数据表可以是压测环境中与第一数据表相对应的数据表。本发明实施例通过分别获取第一数据表的第一数据量以及第二数据表的第二数据量,利用第一数据量、第二数据量和预设数据量比值实现了自动化生成针对第二数据表的插入命令或删除命令,从而避免了手动编写和执行大量的SQL语句的繁琐过程,大大提高了数据对齐的效率。相比手动操作,自动生成命令可以节省大量的时间和人力资源,特别是在数据量差异巨大的情况下。通过自动生成命令,避免了手动操作可能出现的人为错误。命令的自动生成可以确保数据对齐过程中的准确性,并降低因人为错误而引入的数据不一致性的风险。本发明实施例具有更好的可扩展性,能够适应不同规模和数据量的系统。自动生成命令的过程可以很容易地应用于大规模的数据对齐任务,而无需额外的工作量和复杂性。不依赖于特定的数据库和语法。通过自动生成命令,可以灵活适应不同的数据库系统,提高方案的通用性和可移植性。
综上所述,本发明实施例通过自动化生成相应的插入命令或删除命令,提高了数据对齐的效率和准确性,增强了可扩展性,并具备通用性和可移植性。
附图说明
图1是本发明实施例的一种数据对齐方法的步骤流程图;
图2是本发明实施例的一种数据对齐方法的流程示意图;
图3是本发明实施例的一种数据对齐系统的结构框图;
图4是本发明实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例采用自动化的方式解决了现有方案中存在的问题。通过获取第一数据表和对应的第二数据表的数据量,并根据预设数据量比值自动生成插入或删除命令来实现数据对齐。本发明实施例提高了数据对齐的效率、提高了数据对齐的准确性、增强了数据对齐的可扩展性,同时具备通用性和可移植性。通过自动化计算和命令生成,数据对齐过程更加高效、可靠,并能适应不同规模和数据库系统的需求。
参照图1,示出了本发明实施例的一种数据对齐方法的步骤流程图。该一种数据对齐方法具体可以包括如下步骤:
步骤101,分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量。
第一数据表和第二数据表是指在本发明的实施例中,分别表示生产环境和压测环境中的数据表。这两个数据表具有相同的字段,并且这些字段的属性也相同。第一数据表包含了实际生产环境中的数据,而第二数据表则是压测环境中对应于第一数据表的数据表。
通过查询第一数据表中的记录数,可以得到第一数据表的数据量。可以通过执行类似于以下SQL语句来实现:
SELECT COUNT(*)FROM first_table;
其中,“first_table”表示第一数据表的名称。执行该查询语句后,可以获得第一数据表的记录数,也就是第一数据量。
根据第一数据表和第二数据表相对应的关系,可以执行类似于以下SQL语句来获取第二数据表的数据量:
SELECT COUNT(*)FROM second_table;
其中,“second_table”表示与第一数据表相对应的第二数据表的名称。执行该查询语句后,可以获得第二数据表的记录数,即第二数据量。
需要注意的是,第一数据表的第一数据量与第二数据表的第二数据量是不相等的,这是因为在压测环境中,数据量通常会有所调整,以满足特定的测试需求。
步骤102,根据第一数据量、第二数据量和预设数据量比值生成针对第二数据表的插入命令或删除命令。
在本发明的实施例中,预设数据量比值是根据对第二数据表与第一数据表期望的数据量比值进行设定的。这个比值可以根据实际需求来确定,用于控制第二数据表中的数据量与第一数据表的数据量之间的关系。
在实际应用中,具体生成插入命令或删除命令的方式取决于数据库系统和使用的编程语言。例如,可以通过编写适当的SQL插入语句作为插入命令:
INSERT INTO second_table(column1,column2,...)VALUES(value1,value2,...);
其中,“second_table”表示第二数据表的名称,“(column1,column2,...)”表示第二数据表中的字段列表,“(value1,value2,...)”表示要插入的对应字段的值。
可以通过编写适当的SQL删除语句作为删除命令:
DELETE FROM second_table WHERE condition;
其中,“second_table”表示第二数据表的名称,“condition”表示要删除的记录的条件。
需要注意的是,生成的插入命令或删除命令应该能够在第二数据表中增加或删除足够数量的数据。
步骤103,执行插入命令或删除命令,以便在第二数据表中增加数据或减少数据。
在本发明的实施例中,需要执行之前生成的插入命令或删除命令,以便在第二数据表中增加或减少数据量,从而实现数据对齐。
当生成了插入命令时,可以使用生成的插入命令向第二数据表中插入足够数量的新记录。如果生成的插入命令是单条插入语句,可以直接执行该语句来向第二数据表中插入一条记录。然后,根据需要的插入数量,重复执行该插入语句多次,直到插入足够数量的新记录。如果生成的插入命令是批量插入语句,可以将多个记录一次性插入到第二数据表中。这样可以提高插入的效率。具体实现方式可以根据所使用的数据库系统和编程语言来确定。
当生成了删除命令时,可以使用生成的删除命令删除第二数据表中多余的记录。根据生成的删除命令,执行相应的SQL语句来删除符合条件的记录。这可以通过执行单个删除语句或批量删除语句来实现,具体取决于数据库系统和编程语言的支持。
需要注意的是,在执行插入命令或删除命令之前,确保已经建立了与数据库的连接,并具备执行相应操作的权限。执行命令的过程可以借助编程语言、数据库管理工具或脚本来实现。
本发明实施例提供的数据对齐方法方案,分别获取第一数据表的第一数据量以及与第一数据表对应的第二数据表的第二数据量。根据第一数据量、第二数据量和预设数据量比值生成针对第二数据表的插入命令或删除命令。执行插入命令或删除命令,以便在第二数据表中增加数据或减少数据。
本发明实施例中的第一数据表可以是生产环境中的数据表,第二数据表可以是压测环境中与第一数据表相对应的数据表。本发明实施例通过分别获取第一数据表的第一数据量以及第二数据表的第二数据量,利用第一数据量、第二数据量和预设数据量比值实现了自动化生成针对第二数据表的插入命令或删除命令,从而避免了手动编写和执行大量的SQL语句的繁琐过程,大大提高了数据对齐的效率。相比手动操作,自动生成命令可以节省大量的时间和人力资源,特别是在数据量差异巨大的情况下。通过自动生成命令,避免了手动操作可能出现的人为错误。命令的自动生成可以确保数据对齐过程中的准确性,并降低因人为错误而引入的数据不一致性的风险。本发明实施例具有更好的可扩展性,能够适应不同规模和数据量的系统。自动生成命令的过程可以很容易地应用于大规模的数据对齐任务,而无需额外的工作量和复杂性。不依赖于特定的数据库和语法。通过自动生成命令,可以灵活适应不同的数据库系统,提高方案的通用性和可移植性。
综上所述,本发明实施例通过自动化生成相应的插入命令或删除命令,提高了数据对齐的效率和准确性,增强了可扩展性,并具备通用性和可移植性。
在本发明的一种示例性实施例中,根据第一数据量、第二数据量和预设数据量比值生成针对第二数据表的插入命令或删除命令的一种实施方式为,根据第一数据量和第二数据量计算第一数据表和第二数据表的实际数据量比值,将实际数据量比值与预设数据量比值进行比较得到比较结果,根据比较结果生成插入命令或删除命令。
将第二数据量除以第一数据量得到实际数据量比值。实际数据量比值可以使用以下公式计算:
实际数据量比值=第二数据量/第一数据量
将计算得到的实际数据量比值与预设数据量比值进行比较,以确定两者之间的关系。比较的结果可能有三种情况:
实际数据量比值等于预设数据量比值:如果实际数据量比值与预设数据量比值相等,说明第二数据表的数据量已经与第一数据表对齐,无需进行进一步的插入或删除操作。
实际数据量比值小于预设数据量比值:如果实际数据量比值小于预设数据量比值,说明第二数据表的数据量较小,需要增加数据以达到对齐要求。接下来将生成插入命令来向第二数据表中插入足够数量的新记录。
实际数据量比值大于预设数据量比值:如果实际数据量比值大于预设数据量比值,说明第二数据表的数据量较大,需要删除多余的数据以达到对齐要求。接下来将生成删除命令来删除第二数据表中多余的记录。
根据比较结果,生成相应的插入命令或删除命令来调整第二数据表的数据量。如果实际数据量比值小于预设数据量比值,生成的插入命令用于向第二数据表中插入足够数量的新记录,以达到对齐要求。如果实际数据量比值大于预设数据量比值,生成的删除命令用于删除第二数据表中多余的记录,以达到对齐要求。
本发明实施例通过计算实际数据量比值并与预设数据量比值进行比较,可以根据实际情况动态确定需要进行的插入或删除操作,实现数据对齐。这种动态适应性能够自动调整第二数据表的数据量,无需手动干预。允许根据预设数据量比值和实际数据量比值的比较结果生成插入命令或删除命令。这样可以根据具体情况灵活地调整第二数据表的数据量,使其与第一数据表保持一定的比例关系。生成插入命令或删除命令的过程可以通过编程语言或脚本自动化完成,从而提高效率并减少手动操作的工作量。这样可以节省时间和人力资源,并降低出错的风险。
在本发明的一种示例性实施例中,根据比较结果生成插入命令或删除命令的一种实施方式为,当比较结果表示实际数据量比值小于预设数据量比值时,生成插入命令;当比较结果表示实际数据量比值大于预设数据量比值时,生成删除命令。
如果实际数据量比值小于预设数据量比值,则表示第二数据表的数据量较小,需要增加数据以达到对齐要求。如果实际数据量比值大于预设数据量比值,则表示第二数据表的数据量较大,需要删除多余的数据以达到对齐要求。当实际数据量比值小于预设数据量比值时,可以根据需要的插入数量,生成相应的插入命令来向第二数据表中插入足够数量的新记录,以达到对齐要求。当实际数据量比值大于预设数据量比值时,可以根据需要的删除数量,生成相应的删除命令来删除第二数据表中多余的记录,以达到对齐要求。
本发明实施例简单直观,根据比较结果生成插入命令或删除命令,操作简便,易于理解和实施。根据比较结果动态生成插入命令或删除命令,可以根据实际情况灵活地调整第二数据表的数据量,确保与第一数据表的对齐关系。生成插入命令或删除命令的过程可以通过编程语言或脚本自动化完成,提高操作的效率和准确性,减少人为错误的风险。根据需求可以对插入命令和删除命令进行进一步的定制,如指定特定字段的值、生成随机数据等,以满足更多的测试需求。由于根据比较结果直接生成相应的命令,无需额外的计算步骤,可以节省时间并提高数据对齐的速度。
在本发明的一种示例性实施例中,当比较结果表示实际数据量比值小于预设数据量比值时,生成插入命令的一种实施方式为,当比较结果表示实际数据量比值小于预设数据量比值时,从第一数据表或第二数据表中获取样本数据,根据样本数据的各字段属性生成插入命令。
根据之前计算得到的实际数据量比值和预设数据量比值,进行比较。如果实际数据量比值小于预设数据量比值,则从第一数据表或第二数据表中获取一定数量的样本数据。样本数据的选择可以基于不同的策略,例如随机选择、按照特定条件筛选等。这些样本数据将作为基础数据用于生成插入命令。根据样本数据的各字段属性,生成相应的插入命令。对于每个样本数据,根据其字段的属性(例如数据类型、约束条件等),生成相应的插入命令语句。插入命令会将样本数据的字段值逐一插入到第二数据表中对应的字段中,从而实现数据的插入。
获取的样本数据可以是具有相同结构和字段属性的数据表中的任意记录。这些样本数据将作为模板,根据其字段属性生成插入命令来增加数据。
举例来说,假设有一个名为"employees"的数据表,该数据表可以是第一数据表也可以是第二数据表,该数据表包含以下字段:id、name、age、salary。从该数据表中获取样本数据作为模板。表1是一个示例样本数据:
id | name | age | salary |
1 | 张三 | 30 | 5000 |
2 | 李四 | 28 | 4500 |
3 | 王五 | 35 | 6000 |
表1
在这个示例中,获取了三条样本数据。根据这些样本数据的字段属性,可以生成插入命令来增加与之相同结构的新数据。生成的插入命令将使用这些样本数据的字段值作为模板,逐个插入到第二数据表中的对应字段中。
例如,使用上述样本数据生成的插入命令可以是:
INSERT INTO second_table(id,name,age,salary)VALUES(4,'刘六',40,7000);
通过执行这样的插入命令,可以在第二数据表中增加与样本数据相同结构的新数据。与样本数据相同结构的新数据即字段相同,字段值相同或不同的数据。
需要注意的是,样本数据的选择可以根据实际情况进行调整,以满足特定的测试需求。可以选择随机记录、特定条件下的记录或者是整个数据表中的一部分记录作为样本数据。
本发明实施例通过从第一数据表或第二数据表中获取样本数据,可以保证生成的插入命令的字段属性与实际数据表的对应字段属性一致,确保插入的数据符合预期的数据结构和约束条件。使用样本数据生成插入命令可以保证插入的数据具有一定的多样性,不仅仅是简单的重复数据。这样可以更好地模拟真实场景下的数据情况,增加测试的准确性和有效性。由于是根据样本数据的字段属性生成插入命令,可以灵活地适应不同的数据表结构和字段属性要求,提高了实施方式的适用性和通用性。生成插入命令的过程可以通过编程语言或脚本自动化完成,从而提高效率并减少手动操作的工作量。这样可以节省时间和人力资源,并降低出错的风险。根据需求可以对插入命令进行进一步的定制,例如添加特定的数据处理逻辑、自定义字段值生成规则等,以满足更多的测试需求。
在本发明的一种示例性实施例中,执行插入命令,以便在第二数据表中增加数据的一种实施方式为,将预设数据量比值减去实际数据量比值的差值与第一数据量相乘得到插入命令的执行次数,按照插入命令的执行次数执行插入命令,以便在第二数据表中增加数据。
首先,计算预设数据量比值减去实际数据量比值的差值。然后,将这个差值与第一数据量相乘,得到插入命令的执行次数。这样可以确定需要执行多少次插入命令来达到预设的数据量比值。根据计算得到的插入命令的执行次数,在第二数据表中执行相应数量的插入命令。每次执行插入命令时,将生成的数据插入到第二数据表中,逐步增加数据量。
在实际应用中,可以通过使用数据库客户端或编程语言提供的连接功能建立与第二数据表之间的连接。将生成的插入命令发送到与第二数据表建立的数据库连接中,以便在第二数据表中增加数据。具体执行的方式可以使用SQL语句的执行功能、编程语言的数据库操作函数或数据库管理工具来完成。执行插入命令后,数据库会将命令中指定的数据插入到第二数据表的相应字段中。每次执行插入命令,会向第二数据表中插入一条新的记录。如果插入命令需要执行多次,根据生成的插入命令的执行次数,重复执行上述步骤,直到插入足够数量的数据,以达到预设的数据量比值。需要确保插入命令中的字段值与第二数据表的字段属性相匹配,保持数据类型、约束条件等的一致性,以确保插入的数据符合预期的数据结构和规范。通过重复执行插入命令,根据样本数据的结构和字段属性,逐步向第二数据表中插入数据,从而实现数据的增加。
本发明实施例通过计算插入命令的执行次数,可以准确地控制插入的数据量,使其达到预设的数据量比值。这样可以确保第二数据表的数据量与第一数据表保持一定的比例关系。计算插入命令的执行次数和执行插入命令的过程可以通过编程语言或脚本自动化完成。这样可以提高操作的效率和准确性,减少手动操作的工作量。根据预设数据量比值和实际数据量比值的差值以及第一数据量的乘积计算插入命令的执行次数,可以灵活地调整插入的数据量,以满足不同的测试需求和数据对齐要求。由于通过计算得到插入命令的执行次数,可以在有限次数的插入命令执行中完成数据的增加,从而提高数据对齐的速度和效率。由于每次插入命令都是可追溯的,可以知道每次插入的数据量和执行的顺序。这对于调试和数据验证非常有用。
在本发明的一种示例性实施例中,执行删除命令,以便在第二数据表中减少数据的一种实施方式为,将实际数据量比值减去预设数据量比值的差值与第一数据量相乘得到删除命令的执行次数;按照删除命令的执行次数执行删除命令,以便在第二数据表中减少数据。
首先,计算实际数据量比值减去预设数据量比值的差值。然后,将这个差值与第一数据量相乘,得到删除命令的执行次数。这样可以确定需要执行多少次删除命令来达到预设的数据量比值。根据计算得到的删除命令的执行次数,在第二数据表中执行相应数量的删除命令。每次执行删除命令时,从第二数据表中删除一定数量的数据,逐步减少数据量。
在实际应用中,删除命令将删除第二数据表中的一定数量的数据,逐步减少数据量。生成的删除命令可以是SQL语句,具体格式如下:
DELETE FROM second_table WHERE condition;
其中,second_table是要删除数据的目标表名,即第二数据表的表名,condition是删除条件,用于指定要删除哪些记录。可以根据实际需求指定条件,例如根据某个字段的值、时间范围等进行删除。在生成删除命令时,为避免误删或删除不符合条件的数据。可以使用合适的查询条件来确保只删除符合条件的记录。
本发明实施例通过计算删除命令的执行次数,可以准确地控制删除的数据量,使其达到预设的数据量比值。这样可以确保第二数据表的数据量与第一数据表保持一定的比例关系。计算删除命令的执行次数和执行删除命令的过程可以通过编程语言或脚本自动化完成。这样可以提高操作的效率和准确性,减少手动操作的工作量。根据实际数据量比值和预设数据量比值的差值以及第一数据量的乘积计算删除命令的执行次数,可以灵活地调整删除的数据量,以满足不同的测试需求和数据对齐要求。由于通过计算得到删除命令的执行次数,可以在有限次数的删除命令执行中完成数据的减少,从而提高数据对齐的速度和效率。由于每次删除命令都是可追溯的,可以知道每次删除的数据量和执行的顺序。这对于调试和数据验证非常有用。通过逐步执行删除命令,可以避免意外删除过多数据或一次性删除数据表的风险,保护数据的完整性和安全性。
参照图2,示出了本发明实施例的一种数据对齐方法的流程示意图。
步骤201,设置压测数据表与生成数据表的预设数据量比值n。
步骤202,遍历压测环境下的所有数据库中的所有压测数据表以及生产环境下的所有数据库中的所有生产数据表。
步骤203,分别获取遍历到的压测数据表的数据量b和生产数据表的数据量a。
步骤204,计算压测数据表与生产数据表的实际数据量比例s=b/a。
步骤205,将预设数据量比值n与实际数据量比例s进行比较。
如果预设数据量比值n大于实际数据量比例s,则执行步骤206;如果预设数据量比值n小于实际数据量比例s,则执行步骤207。
步骤206,获取压测数据表中已存在的一条数据,以该条数据为模板。
步骤208,根据该条数据各字段的属性生成插入命令。
步骤209,计算压测数据表需要补充的数据量M=(n-s)*a。
步骤210,根据需要补充的数据量M批量执行插入命令。
在步骤210执行之后,该数据对齐方法的流程结束。
步骤207,计算压测数据表多余的数据量N=(s-n)*a。
步骤211,生成删除命令。
步骤212,根据多余的数据量N批量执行删除命令。
在步骤212执行之后,该数据对齐方法的流程结束。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图3,示出了本发明实施例的一种数据对齐系统的结构框图。该一种数据对齐系统具体可以包含如下模块。
数据量获取模块31,用于分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;
命令生成模块32,用于根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;
命令执行模块33,用于执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。
在本发明的一种示例性实施例中,所述命令生成模块32,包括:
实际数据量比值计算模块,用于根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值;
数据量比值比较模块,用于将所述实际数据量比值与预设数据量比值进行比较得到比较结果;
插入/删除命令生成模块,用于根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令。
在本发明的一种示例性实施例中,所述插入/删除命令生成模块,包括:
插入命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令;
删除命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值大于所述预设数据量比值时,生成所述删除命令。
在本发明的一种示例性实施例中,所述插入命令生成模块,用于当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,从所述第一数据表或所述第二数据表中获取样本数据;根据所述样本数据的各字段属性生成所述插入命令。
在本发明的一种示例性实施例中,所述命令执行模块33,包括:
插入命令执行次数计算模块,用于将所述预设数据量比值减去所述实际数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述插入命令的执行次数;
插入命令执行模块,用于按照所述插入命令的执行次数执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据。
在本发明的一种示例性实施例中,所述命令执行模块33,包括:
删除命令执行次数计算模块,用于将所述实际数据量比值减去所述预设数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述删除命令的执行次数;
删除命令执行模块,用于按照所述删除命令的执行次数执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据。
在本发明的一种示例性实施例中,所述实际数据量比值计算模块,用于将所述第二数据量除以所述第一数据量得到所述实际数据量比值。
对于系统实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图4示出了本发明实施例的一种电子设备400的结构示意图。如图4所示,电子设备400包括中央处理单元(CPU)401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序指令或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序指令,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还可存储电子设备400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405,包括:输入单元406,例如键盘、鼠标、麦克风等;输出单元407,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元408,例如磁盘、光盘等;以及通信单元409,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许电子设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
上文所描述的各个过程和处理,可由处理单元401执行。例如,上述任一实施例的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于计算机可读介质,例如存储单元408。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。当计算机程序被加载到RAM403并由CPU401执行时,可以执行上文描述的方法中的一个或多个动作。
在本发明的实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序可由电子设备的处理器执行,以完成上述任一实施例的一种数据对齐方法。例如,所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种数据对齐方法和系统,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种数据对齐方法,其特征在于,所述方法包括:
分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;
根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;
执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令,包括:
根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值;
将所述实际数据量比值与预设数据量比值进行比较得到比较结果;
根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述比较结果生成所述插入命令或所述删除命令,包括:
当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令;
当所述比较结果表示所述实际数据量比值大于所述预设数据量比值时,生成所述删除命令。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,生成所述插入命令,包括:
当所述比较结果表示所述实际数据量比值小于所述预设数据量比值时,从所述第一数据表或所述第二数据表中获取样本数据;
根据所述样本数据的各字段属性生成所述插入命令。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据,包括:
将所述预设数据量比值减去所述实际数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述插入命令的执行次数;
按照所述插入命令的执行次数执行所述插入命令,以便在所述第二数据表中增加数据。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据,包括:
将所述实际数据量比值减去所述预设数据量比值的差值与所述第一数据量相乘得到所述删除命令的执行次数;
按照所述删除命令的执行次数执行所述删除命令,以便在所述第二数据表中减少数据。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一数据量和所述第二数据量计算所述第一数据表和所述第二数据表的实际数据量比值,包括:
将所述第二数据量除以所述第一数据量得到所述实际数据量比值。
8.一种数据对齐系统,其特征在于,所述系统包括:
数据量获取模块,用于分别获取第一数据表的第一数据量以及与所述第一数据表对应的第二数据表的第二数据量;
命令生成模块,用于根据所述第一数据量、所述第二数据量和预设数据量比值生成针对所述第二数据表的插入命令或删除命令;
命令执行模块,用于执行所述插入命令或所述删除命令,以便在所述第二数据表中增加数据或减少数据。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的数据对齐方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储的计算机程序使得处理器执行如权利要求1至7任一项所述的数据对齐方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310873031.7A CN116975032B (zh) | 2023-07-14 | 2023-07-14 | 数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310873031.7A CN116975032B (zh) | 2023-07-14 | 2023-07-14 | 数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116975032A true CN116975032A (zh) | 2023-10-31 |
CN116975032B CN116975032B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=88480772
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310873031.7A Active CN116975032B (zh) | 2023-07-14 | 2023-07-14 | 数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116975032B (zh) |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101065723A (zh) * | 2004-11-26 | 2007-10-31 | 菲利普·K·钦 | 在表格中显示数据的方法 |
CN101968806A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-02-09 | 天津南大通用数据技术有限公司 | 数据存储方法、查询方法及装置 |
CN106648446A (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于时序数据的存储方法、装置及电子设备 |
CN108563694A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-09-21 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 对逻辑删除的sql执行方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US10248673B2 (en) * | 2016-03-23 | 2019-04-02 | International Business Machines Corporation | Allocating free space in a database |
CN110073301A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-07-30 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和系统 |
CN111753024A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-09 | 河北工程大学 | 一种面向公共安全领域的多源异构数据实体对齐方法 |
CN112395284A (zh) * | 2019-08-15 | 2021-02-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、数据库系统、电子设备及存储介质 |
CN112650762A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-04-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据质量监控的方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113010547A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-06-22 | 电子科技大学 | 一种基于图神经网络的数据库查询优化方法及系统 |
US20210266036A1 (en) * | 2020-02-24 | 2021-08-26 | Qualcomm Incorporated | Machine Learning Based Receiver Performance Improvement Using Peak Reduction Tones |
CN113806341A (zh) * | 2020-06-11 | 2021-12-17 | 华为技术有限公司 | 数据处理方法及存储设备 |
CN114328525A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-12 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 数据处理方法及设备 |
CN114614972A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-06-10 | 卫盈联信息技术(深圳)有限公司 | 数据对齐方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN115048447A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-13 | 华中科技大学 | 一种基于智能语义补全的数据库自然语言接口系统 |
CN116186060A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-30 | 中移信息技术有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及存储介质 |
CN116226104A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-06-06 | 雪球(北京)技术开发有限公司 | 数据表维护方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN116414820A (zh) * | 2021-12-29 | 2023-07-11 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据表的预处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-07-14 CN CN202310873031.7A patent/CN116975032B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101065723A (zh) * | 2004-11-26 | 2007-10-31 | 菲利普·K·钦 | 在表格中显示数据的方法 |
CN101968806A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-02-09 | 天津南大通用数据技术有限公司 | 数据存储方法、查询方法及装置 |
CN106648446A (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于时序数据的存储方法、装置及电子设备 |
US10248673B2 (en) * | 2016-03-23 | 2019-04-02 | International Business Machines Corporation | Allocating free space in a database |
CN110073301A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-07-30 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和系统 |
CN108563694A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-09-21 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 对逻辑删除的sql执行方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112395284A (zh) * | 2019-08-15 | 2021-02-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、数据库系统、电子设备及存储介质 |
US20210266036A1 (en) * | 2020-02-24 | 2021-08-26 | Qualcomm Incorporated | Machine Learning Based Receiver Performance Improvement Using Peak Reduction Tones |
CN113806341A (zh) * | 2020-06-11 | 2021-12-17 | 华为技术有限公司 | 数据处理方法及存储设备 |
CN111753024A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-09 | 河北工程大学 | 一种面向公共安全领域的多源异构数据实体对齐方法 |
CN112650762A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-04-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据质量监控的方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113010547A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-06-22 | 电子科技大学 | 一种基于图神经网络的数据库查询优化方法及系统 |
CN114328525A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-12 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 数据处理方法及设备 |
CN116414820A (zh) * | 2021-12-29 | 2023-07-11 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据表的预处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114614972A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-06-10 | 卫盈联信息技术(深圳)有限公司 | 数据对齐方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN115048447A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-13 | 华中科技大学 | 一种基于智能语义补全的数据库自然语言接口系统 |
CN116226104A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-06-06 | 雪球(北京)技术开发有限公司 | 数据表维护方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN116186060A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-30 | 中移信息技术有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
田芳等: "利用数据冗余性的高速缓存压缩校验技", 《小型微型计算机系统》, 15 September 2018 (2018-09-15), pages 2003 - 2009 * |
田芳等: "利用数据冗余性的高速缓存压缩校验技术", 《 小型微型计算机系统 》, 15 September 2018 (2018-09-15), pages 2003 - 2009 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116975032B (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110908997B (zh) | 数据血缘构建方法、装置、服务器及可读存储介质 | |
CN103838672A (zh) | 一种通用报表的自动化测试方法及装置 | |
US10701213B2 (en) | Dynamically generating an aggregation routine | |
CN111125064B (zh) | 一种生成数据库模式定义语句的方法和装置 | |
CN110019116B (zh) | 数据追溯方法、装置、数据处理设备及计算机存储介质 | |
US20090299498A1 (en) | Method and simulator for real-time calculation of state variables of a process model | |
CN116975032B (zh) | 数据对齐方法、系统和电子设备及存储介质 | |
CN111984826A (zh) | 基于xml的数据自动入库方法、系统、装置和存储介质 | |
CN112416333A (zh) | 软件模型训练方法、装置、系统、设备和存储介质 | |
US20140114728A1 (en) | Method and system for database benchmarking | |
CN116595038A (zh) | 一种数据血缘追溯方法、装置、设备及介质 | |
CN111427582A (zh) | Rtl代码的管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN116594887A (zh) | 一种基于cfd软件的自动化测试方法及系统 | |
CN107273293B (zh) | 大数据系统性能测试方法、装置及电子设备 | |
CN113033132B (zh) | 一种确定端口时序约束的方法及相关装置 | |
CN114860759A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN111709118B (zh) | 核电仿真数据协同方法及装置 | |
CN117573199B (zh) | 一种模型差异对比分析方法、装置、设备及介质 | |
CN116755684B (zh) | OAS Schema的生成方法、装置、设备及介质 | |
CN116383094B (zh) | 一种测试用例库构建方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115934684B (zh) | 一种多源数据库数据移植方法及装置、设备及存储介质 | |
CN116737569A (zh) | 文件下传类批量作业测试方法及装置 | |
CN117909318A (zh) | 一种数据库兼容性优化处理方法、装置、设备和存储介质 | |
CN118093545A (zh) | 一种基于统一模板维护多种数据库的方法 | |
CN115686479A (zh) | 一种文件的创建方法和相关装置 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |