[发明专利]一种数据库元数据关系知识图谱生成方法

说明书

本发明公开了一种数据库元数据关系知识图谱生成方法，包括：基于数据库的历史SQL查询语句形成历史查询元数据知识图谱；基于数据列之间的值完全匹配形成数据关联元数据知识图谱；基于数据库的模式信息形成数据库模式元数据知识图谱；基于获得的三个知识图谱，将各个知识图谱中相同实体组成的三元组关系进行对齐，汇总成完整的数据库元数据关系知识图谱；使用基于表示的知识推理模型对获得的完整知识图谱进行推理，对图谱中的关系进行补全，进一步完善数据库元数据关系知识图谱。本发明构建了新的元数据关系知识图谱，并基于知识推理方法对图谱中的关系进行补全，为数据库的数据探索形成有效支撑，增强数据探索和数据分析的效果。

技术领域

本发明涉及知识图谱领域，尤其涉及一种数据库元数据关系知识图谱生成方法。

背景技术

知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。知识图谱由实体(Entity)、关系(Relation)及描述实体和关系的对应关系的三元组构成。

元数据，即描述数据结构的数据、描述数据属性的数据，是一种格式化描述信息的方式，以便于快速理解和处理信息，描述了数据的若干属性以及多维度的特征，例如数据结构、数据存储位置、数据流等等。传统的关系型数据库的元数据通常包含数据表的字段信息、主外键信息、访问权限、索引、数据块的分布信息等内容。

但是，传统的关系型数据库的元数据所包含的数据语义还不够完善，例如缺失了存在数据关联性但是没有主外键关系的字段之间的信息。数据语义的缺失意味着传统的元数据的信息表达能力不够强，因此传统的关系型数据库已经无法满足分析的需求；即基于传统元数据进行关系型数据库的数据探索结果质量将会受到元数据的限制，而元数据的数据语义质量不佳将降低数据探索算法的性能上限。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，采用知识推理技术对元数据的知识图谱进行推理补全，能够充分挖掘现有元数据知识中潜在的数据语义，对元数据知识图谱进行补全，从而获取更为丰富和完善的数据语义，进一步为后续关系型数据库的数据探索算法性能提升提供有效支持；从而提供一种数据库元数据关系知识图谱生成方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种数据库元数据关系知识图谱生成方法，包括以下步骤：

步骤1：基于数据库的历史SQL查询语句形成历史查询元数据知识图谱；

步骤2：基于数据列之间的值完全匹配形成数据关联元数据知识图谱；

步骤3：基于数据库的模式信息形成数据库模式元数据知识图谱；

步骤4：基于步骤1、2和3获得的三个知识图谱，将各个知识图谱中相同实体组成的三元组关系进行对齐，汇总成完整的数据库元数据关系知识图谱；

步骤5：使用基于表示的知识推理模型对步骤4获得的完整知识图谱进行推理，对图谱中的关系进行补全，进一步完善数据库元数据关系知识图谱。

进一步的，所述数据库的模式信息为表和列的定义信息。