[发明专利]数据源表的大数据加工检测方法及装置有效
申请号: | 202010147771.9 | 申请日: | 2020-03-05 |
公开(公告)号: | CN111338966B | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | 严琳;徐雅光;李晓东;陈世强;刘利刚;俞浩;韩路 | 申请(专利权)人: | 中国银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 赵平;周永君 |
地址: | 100818 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据源 数据 加工 检测 方法 装置 | ||
1.一种数据源表的大数据加工检测方法,其特征在于,包括:
分析并抽象出数据源表和目标结果表的需求;
基于event-b语言,用谓词化语言描述所述需求,得到多个用于描述需求性质的需求用例;
根据所述需求用例生成event-b模型,并同时生成模型不变式;
利用所述模型不变式验证所述需求用例,进而检测所述数据源表的大数据加工可行性;
利用所述event-b模型确定由数据源表到目标结果表的转换操作以及转换操作序列;
所述根据所述需求用例生成event-b模型,包括:
根据所述需求用例对造成状态转换的操作进行建模得到event-b模型,同时构建模型不变式;
对于数据加工这一场景,定义的不定式如下:
select所对应的字段名称不能为空;
select、where、order_by、join所对应的字段名称应当属于源表的字段集合中;
join.col1所对应的类型应该与join.col2所对应的类型相同;
where.col1所对应的类型应当与where.col2所对应的类型相同;
order_by.col所对应的类型应当可以排序。
2.根据权利要求1所述的大数据加工检测方法,其特征在于,所述谓词化语言包括:select、group by、join以及where。
3.根据权利要求1所述的大数据加工检测方法,其特征在于,还包括:
对所述event-b模型进行精化操作。
4.根据权利要求3所述的大数据加工检测方法,其特征在于,所述对所述event-b模型进行精化操作,包括:
在event-b模型使用过程中,判断是否产生新的需求用例,若产生,逐步精化所述event-b模型。
5.一种数据源表的大数据加工检测装置,其特征在于,包括:
需求分析模块,分析并抽象出数据源表和目标结果表的需求;
需求用例生成模块,基于event-b语言,用谓词化语言描述所述需求,得到多个用于描述需求性质的需求用例;
模型生成模块,根据所述需求用例生成event-b模型,并同时生成模型不变式;
可行性检测模块,利用所述模型不变式验证所述需求用例,进而检测所述数据源表的大数据加工可行性;
模拟模块,利用所述event-b模型确定由数据源表到目标结果表的转换操作以及转换操作序列;
所述模型生成模块,包括:
转换操作序列生成单元,根据所述需求用例确定由数据源表到目标结果表的转换操作以及转换操作序列;
模型建立单元,对所述转换操作序列中造成状态转换的操作进行建模得到event-b模型,同时构建模型不变式;
对于数据加工这一场景,定义的不定式如下:
select所对应的字段名称不能为空;
select、where、order_by、join所对应的字段名称应当属于源表的字段集合中;
join.col1所对应的类型应该与join.col2所对应的类型相同;
where.col1所对应的类型应当与where.col2所对应的类型相同;
order_by.col所对应的类型应当可以排序。
6.根据权利要求5所述的大数据加工检测装置,其特征在于,所述谓词化语言包括:select、group by、join以及where。
7.根据权利要求5所述的大数据加工检测装置,其特征在于,还包括:
精化模块,对所述event-b模型进行精化操作。
8.根据权利要求7所述的大数据加工检测装置,其特征在于,所述精化模块在event-b模型使用过程中,判断是否产生新的需求用例,若产生,逐步精化所述event-b模型。
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