[发明专利]表间关系获得方法及装置

权利要求书

1.一种表间关系获得方法，其特征在于，所述方法包括：

获得数据库的类型并基于所述数据库的类型获得该数据库对应的系统表，其中，所述数据库中存储有多张普通表，所述系统表中包括各普通表的表外键；

根据所述表外键得到存在表间关系的普通表，并基于该存在表间关系的普通表得到所述数据库的物理主外键拓扑；

获得所述数据库中各普通表的字段信息，并基于各所述字段信息得到各所述普通表之间的字段相关系数拓扑；

获得所述数据库中各普通表的列数据，并基于各所述列数据得到各所述普通表之间的表间数据相关系数拓扑；

根据所述物理主外键拓扑、字段相关系数拓扑以及表间数据相关系数拓扑得到所述数据库的全库表间关系关联拓扑；

其中，获得所述数据库中各普通表的列数据，并基于各所述列数据得到各所述普通表之间的表间数据相关系数拓扑的步骤包括：

获得所述数据库中各普通表的列数据，并从该列数据中获得样本数据；

采用机器学习的特征工程将所述样本数据进行向量化处理，并基于机器学习数据相似度算法对各所述普通表对应的向量处理后的样本数据进行计算得到各所述普通表之间的表数据相关系数；

根据各所述普通表之间的表数据相关系数得到各所述普通表之间的表间数据相关系数拓扑。

2.根据权利要求1所述的表间关系获得方法，其特征在于，获得数据库的类型并基于所述数据库的类型获得该数据库对应的系统表的步骤包括：

获取数据库中存储的普通表的地址信息，并基于该地址信息得到所述数据库的类型；

根据所述数据库的类型获得所述数据库的系统表。

3.根据权利要求1所述的表间关系获得方法，其特征在于，获得所述数据库中各普通表的字段信息，并基于各所述字段信息得到各所述普通表之间的字段相关系数拓扑的步骤包括：

获得所述数据库中各普通表的字段信息，并对各所述字段信息采用相似度算法进行计算得到各所述普通表之间的字段相关系数；

根据所述字段相关系数得到各所述普通表之间的字段相关系数拓扑。

4.根据权利要求1所述的表间关系获得方法，其特征在于，根据所述物理主外键拓扑、字段相关系数拓扑以及表间数据相关系数拓扑得到所述数据库的全库表间关系关联拓扑的步骤包括：

根据所述字段相关系数拓扑、表间数据相关系数、所述字段相关系数拓扑对应的第一预设权重以及所述表间数据相关系数对应的第二预设权重得到表间关系相关系数拓扑；

根据所述表间关系相关系数拓扑和所述物理主外键拓扑得到所述数据库的全库表间关系关联拓扑。

5.一种表间关系获得装置，其特征在于，所述装置包括：

系统表获得模块，用于获得数据库的类型并基于所述数据库的类型获得该数据库对应的系统表，其中，所述数据库中存储有多张普通表，所述系统表中包括各普通表的表外键；

物理拓扑获得模块，用于根据所述表外键得到存在表间关系的普通表，并基于该存在表间关系的普通表得到所述数据库的物理主外键拓扑；

字段拓扑获得模块，用于获得所述数据库中各普通表的字段信息，并基于各所述字段信息得到各所述普通表之间的字段相关系数拓扑；

数据拓扑获得模块，用于获得所述数据库中各普通表的列数据，并基于各所述列数据得到各所述普通表之间的表间数据相关系数拓扑；

表间关系获得模块，用于根据所述物理主外键拓扑、字段相关系数拓扑以及表间数据相关系数拓扑得到所述数据库的全库表间关系关联拓扑；

其中，所述数据拓扑获得模块包括：

样本数据获得模块，用于获得所述数据库中各普通表的列数据，并从该列数据中获得样本数据；

第二计算子模块，用于采用机器学习的特征工程将所述样本数据进行向量化处理，并基于机器学习数据相似度算法对各所述普通表对应的向量处理后的样本数据进行计算得到各所述普通表之间的列数据相关系数；

第二拓扑获得子模块，用于根据各所述普通表之间的列数据相关系数得到各所述普通表之间的表间数据相关系数拓扑。