[发明专利]一种逆向模型的构建方法及系统

说明书

本发明提供了一种逆向模型的构建方法及系统，其方法包括：S1：基于建模范围在供应链管理数据库中获取所有供应链数据表；S2：对所有供应链数据表的数据内容进行解析，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图；S3：识别出所有供应链数据表中所有主外键关系和所有父子表逻辑关系，基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果；S4：基于供应链实体联系图和正误性判断结果生成模型逻辑拓扑关系图，基于模型逻辑拓扑关系图搭建出供应链数据逆向模型；用以识别出多个数据表中的主外键关系和父子表逻辑关系并对主外键关系的正误性的判断，进而生成数据逻辑模型，提供了数据表的逆向建模功能，大大提高了建模的效率。

技术领域

本发明涉及数据建模技术领域，特别涉及一种逆向模型的构建方法及系统。

背景技术

目前，供应链数据模型是供应链数据治理的核心内容，通常的供应链数据建模是正向的创建，从供应链概念到供应链逻辑到供应链物理模型，但更多实际情况是在当前信息化发展已逐步成熟的情况下，供应链数据的逆向建模成为了核心主要诉求。在此背景下，如何自动将数据表自动识别，生成供应链数据的逆向模型，是当前供应链数据领域中比较重要的内容。

但是，现存的供应链数据的逆向建模方法多根据用户输入或者预先定义的数据表之间的引用关系或者名称对应的实体属性的主外键关系来分析数据表中的数据逻辑关系，且也无法判断用户输入或者预先定义的数据表之间的引用关系或者名称对应的实体属性的主外键关系的正误性，进而无法保证基于此分析出的数据逻辑关系的可靠性，进而基于此搭建出的逆向模型的可靠性也完全依赖于前期外部确定的关系。

因此，本发明提出了一种逆向模型的构建方法及系统。

发明内容

本发明提供一种逆向模型的构建方法及系统，用以通过对多个供应链数据表的数据内容解析确定出多个数据表的供应链实体联系图，并可自动识别出多个数据表中的主外键关系和父子表逻辑关系，并实现对主外键关系的正误性的判断，保证了实体属性之间的关系的准确性和可靠性，可自动分析出多个供应链数据表的所有实体对应的实体属性之间的逻辑关系，进而形成所有供应链数据整体的模型逻辑拓扑关系图，进而生成准确可靠的供应链数据的逆向模型，大大提高了逆向建模的效率和可靠性。

本发明提供一种逆向模型的构建方法，包括：

S1：基于建模范围在供应链管理数据库中获取所有供应链数据表；

S2：对所有供应链数据表的数据内容进行解析，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图；

S3：识别出所有供应链数据表中所有主外键关系和所有父子表逻辑关系，基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果；

S4：基于供应链实体联系图和正误性判断结果生成模型逻辑拓扑关系图，基于模型逻辑拓扑关系图搭建出供应链数据逆向模型。

优选的，所述的一种逆向模型的构建方法，S2：对所有供应链数据表的数据内容进行解析，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图，包括：

S201：对所有供应链数据表进行表结构解析获得表结构解析结果，基于表结构解析结果和预设表结构定义确定出每个供应链数据表的实体和实体属性；

S202：基于实体和实体属性确定出每个供应链数据表的实体联系图；

S203：确定出所有供应链数据表的实体之间的实体联系和对应的联系属性；

S204：基于实体联系和对应的联系属性将所有供应链数据表的实体联系图进行连接，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图。

优选的，所述的一种逆向模型的构建方法，S3：识别出所有供应链数据表中所有主外键关系和所有父子表逻辑关系，基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果，包括：