CN113434413A - 基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113434413A CN113434413A CN202110721427.0A CN202110721427A CN113434413A CN 113434413 A CN113434413 A CN 113434413A CN 202110721427 A CN202110721427 A CN 202110721427A CN 113434413 A CN113434413 A CN 113434413A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- field
- data
- statement
- version
- fields
- 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
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 98
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 92
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012827 research and development Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 26
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/3684—Test management for test design, e.g. generating new test cases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/3688—Test management for test execution, e.g. scheduling of test suites
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/194—Calculation of difference between files
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/70—Software maintenance or management
- G06F8/71—Version control; Configuration management
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及研发管理技术,揭露了一种基于数据差异的数据测试方法,包括:获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,利用字段编号对第一版本数据和第二版本数据中的字段进行标记,将第一版本数据拆分为第一拆分语句,将第二版本数据拆分为第二拆分语句,按照标记的字段编号将第一拆分语句和第二拆分语句转换为第一语句向量和第二语句向量,计算第一语句向量和第二语句向量的差异值,以筛选出第一版本数据和第二版本数据中不同的***源码,对筛选出的***源码进行数据测试。此外,本发明还涉及区块链技术,第一版本数据可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于数据差异的数据测试装置、设备及介质。本发明可以提高数据测试的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及研发管理技术领域,尤其涉及一种基于数据差异的数据测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
数据测试是人工智能、大数据领域重要的一环,例如,在***进行迭代版本时,需要对***源码的数据进行测试,以确保新版本的可用性,减少***上线后的漏洞。
现有的测试方法中,多为在版本迭代后对新版本的***源码进行完整校验,但由于***源码往往包含大量的代码,且多数代码与版本迭代之前的***源码相同,因此,若直接对***源码进行测试,会造成对大量重复代码进行测试,导致无法完整针对性的对***源码变动的部分进行测试,导致测试的精确度不高。
发明内容
本发明提供一种基于数据差异的数据测试方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于解决进行数据测试时的精确度较低的问题。
为实现上述目的,本发明提供的一种基于数据差异的数据测试方法,包括:
获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
可选地,所述对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,包括:
获取预设的字段分隔符号,查询所述字段分隔符号在所述第一版本数据中的符号位置;
根据所述符号位置分别对所述第一版本数据进行拆分,得到第一数据字段。
可选地,所述对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,包括:
构建所述汇总字段中每个字段的索引;
依次从所述汇总字段中选取目标字段;
根据所述目标字段的索引在所述汇总字段中进行检索,并将检索结果中除所述目标字段之外的汇总字段进行字段删除;
返回选取目标字段的步骤,直至所述汇总字段中所有字段完成字段删除的步骤,得到去重字段。
可选地,所述利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记,包括:
将所述去重字段与每个去重字段对应的字段编码汇集为字段编码表;
构建所述字段编码表的索引;
根据所述第一数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第一版本数据中每个第一字段对应的字段编码,将每个第一字段对应的字段编码作为下标对所述第一字段进行标记;
根据所述第二数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第二版本数据中每个第二字段对应的字段编码,将每个第二字段对应的字段编码作为下标对所述第二字段进行标记。
可选地,所述将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,包括:
提取预设的语句隔离符号在所述第一版本数据中的位置信息;
根据所述位置信息对所述第一版本数据进行拆分,得到版本语句;
按照所述版本语句在所述第一版本数据中位置从前向后的顺序,选取目标语句,提取所述目标语句的语法结构;
判断所述语法结构与预设标准结构是否相同;
若所述语法结构与预设标准结构不相同,则将所述版本语句中与所述目标语句相邻的语句,与所述目标语句进行合并,得到合并语句,并返回提取所述目标语句的语法结构的步骤;
若所述语法结构与预设标准结构相同,则将所述目标语句作为所述第一拆分语句。
可选地,所述按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,包括:
将所述第一拆分语句中的字段,按照在所述第一拆分语句中位置的先后顺序进行排列,得到一维向量;
利用所述第一拆分语句中每个字段的字段编号对所述一维向量中的字段进行替换,得到第一语句向量。
可选地,所述提取所述待测试语句的语句类型,包括:
提取所述待测试语句中的类型字段;
计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度,确定所述匹配度大于预设匹配阈值的标准类型为所述待测试语句的语句类型。
为了解决上述问题,本发明还提供一种基于数据差异的数据测试装置,所述装置包括:
自段拆分模块,用于获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
字段标记模块,用于对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
语句拆分模块,用于将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
向量转换模块,用于按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
语句筛选模块,用于计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
语句测试模块,用于提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
为了解决上述问题,本发明还提供一种电子设备,所述电子设备包括:
存储器,存储至少一个指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的基于数据差异的数据测试方法。
为了解决上述问题,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令,所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于数据差异的数据测试方法。
本发明实施例将不同版本的***源码进行拆分,得到语句粒度的拆分语句,并将拆分语句转换为向量,进而实现快速计算、查询出版本之间代码不相同的地方,并根据不相同的拆分语句的语句类型选取相应的测试用例对其进行测试,避免了对新版本的***源码中于旧版本***源码中重复代码进行测试所有代码的测试,提高了测试效率,且实现了句粒度的测试,提高了测试的精确度。因此本发明提出的基于数据差异的数据测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,可以解决进行数据测试时的精确度较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于数据差异的数据测试方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例提供的对第一版本数据和第二版本数据中的字段进行标记的流程示意图;
图3为本发明一实施例提供的语句拆分的流程示意图;
图4为本发明一实施例提供的基于数据差异的数据测试装置的功能模块图;
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于数据差异的数据测试方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于数据差异的数据测试方法。所述基于数据差异的数据测试方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之,所述基于数据差异的数据测试方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行,所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于:单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示,为本发明一实施例提供的基于数据差异的数据测试方法的流程示意图。在本实施例中,所述基于数据差异的数据测试方法包括:
S1、获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段。
本发明实施例中,所述预设***源码是指支持预设***运行的底层代码,所述预设***包括任何可进行数据处理的***,例如,用于身份识别的***、用于图书管理的***、用于数据存储的***等。
本发明其中一个实际应用场景中,***在被使用时,往往会根据用户需求的变动对***中原先的功能进行增删和改进,因此,需对***进行版本更新,以实现对***中原先的功能的增删和改进。
本发明实施例中,所述第一版本数据是指预设***当前的***源码的数据,所述第二版本数据是指用于对预设***进行版本更新的***源码的数据。
本发明实施例可利用具有数据抓取功能的计算机语句(如java语句,python语句等)从预先构建的用于存储预设***的***源码的存储区域,抓取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,所述存储区域把控但不限于数据库、区块链节点、网络缓存等。
本发明实施例中,可利用具有字段拆分功能的智能模型对所述第一版本数据和第二版本数据进行字段拆分,得到第一版本数据对应的第一数据字段,和第二版本数据对应的第二数据字段。
详细地,所述智能模型包括但不限于NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型,HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)。
本发明另一实施例中,还可利用预设的字段分隔符号对所述第一版本数据和所述第二版本数据进行字段拆分,所述字符分隔符号包括但不限于:空格符号、逗号、分号、句号。
本发明另一实施例中,所述对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,包括:
获取预设的字段分隔符号,查询所述字段分隔符号在所述第一版本数据中的符号位置;
根据所述符号位置分别对所述第一版本数据进行拆分,得到第一数据字段。
详细地,所述字段分隔符号可由用户预先上传,可通过遍历所述第一版本数据的方式,来确定该字段分隔符号在所述第一版本数据中的符号位置,进而根据该符号位置将所述第一版本数据进行拆分,得到第一数据字段。
例如,存在第一版本数据“select a,b from table”,预设的字段分隔符号为空格符号和逗号,因此,遍历所述第一版本数据,确定数据字段select和数据字段a之间存在分隔符号(空格符号),数据字段a和数据字段b之间存在分隔符号(逗号),以此类推,确定该第一版本数据中所有字段分隔符号的符号位置,并按照符号位置将所述第一版本数据拆分为select、a、b、from、table五个数据字段,并将拆分得到的数据字段作为第一数据字段。
本发明实施例中,所述对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段的步骤,与对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段的步骤一致,在此不做赘述。
本发明实施例中,将所述第一版本数据拆分得到的第一数据字段,与所述第二版本数据拆分得到的第二数据字段进行汇集,得到汇总字段。
S2、对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记。
本发明实施例中,由于第一版本数据与第二版本数据为预设***源码的不同版本,因此,将第一版本数据拆分得到的第一数据字段,与第二版本数据拆分得到的第二数据字段汇集得到的汇总字段中,包含大量重复的字段,为了提高后续数据校验的效率,本发明实施例对所述汇总字段进行去重处理,以删除所述汇总字段中重复的字段。
本发明实施例中,可通过计算不同汇总字段之间的重复度,以判断该汇总字段是否重复,进而对重复的汇总字段进行删除,实现对汇总字段的去重处理。
本发明实施例中,所述对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,包括:
构建所述汇总字段中每个字段的索引;
依次从所述汇总字段中选取目标字段;
根据所述目标字段的索引在所述汇总字段中进行检索,并将检索结果中除所述目标字段之外的汇总字段进行字段删除;
返回选取目标字段的步骤,直至所述汇总字段中所有字段完成字段删除的步骤,得到去重字段。
详细地,可利用SQL库中的CREATE INDEX函数构建所述汇总字段中每个字段的索引。
示例性地,CREATE INDEX函数可以为:
CREATE INDEX index name
ON table name(column name)
其中,index name为索引名称,table name为汇总字段,column name为汇总字段中每个字段的名称。
具体地,依次从所述汇总字段中选取目标字段,利用所述目标字段的索引在汇总字段中进行检索,得到所述汇总字段中与该目标字段的索引对应的所有字段,并将检索到的字段中,除该目标字段之外的所有字段进行删除,保留该目标字段,以实现对该目标字段的去重。
本发明实施例依次从所述汇总字段中选取目标字段,并将选取的目标字段按照上述步骤进行去重处理,直至所述汇总字段中所有字段完成去重处理,得到不包含任何重复字段的去重字段。
本发明实施例中,可利用预设的唯一性函数生成所述去重字段中每个字段的字段编号,所述唯一性函数包括但不限于Oracle库中的sys guid()函数,Postgresql库中的pseudo encrypt函数。
详细地,可分别利用所述唯一性函数对每个去重字段进行字段编码生成,所述字段编码具有唯一性。
例如,所述去重字段中包含字段select,a,b,from,table四个字段,则利用所述唯一性函数生字段select的字段编码:1;利用所述唯一性函数生字段a的字段编码:2;利用所述唯一性函数生字段b的字段编码:3;利用所述唯一性函数生字段from的字段编码:4;利用所述唯一性函数生字段table的字段编码:5。
进一步地,由于所述去重字段中包含第一版本数据和第二版本数据中的所有字段,因此,在生成所述去重字段中每个字段的字段编号之后,可利用该去重字段的字段编码对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记。
本发明实施例中,参图2所示,所述利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记,包括:
S21、将所述去重字段与每个去重字段对应的字段编码汇集为字段编码表;
S22、构建所述字段编码表的索引;
S23、根据所述第一数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第一版本数据中每个第一字段对应的字段编码,将每个第一字段对应的字段编码作为下标对所述第一字段进行标记;
S24、根据所述第二数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第二版本数据中每个第二字段对应的字段编码,将每个第二字段对应的字段编码作为下标对所述第二字段进行标记。
详细地,可将所述去重字段与每个去重字段对应的字段编码,以数据列表的形式进行汇集,得到字段编码表,并利用SQL库中CREATE INDEX构建所述字段编码表的索引。
进而根据第一版本数据中的第一数据字段与所述索引,从所述字段编码表中检索到与每一个第一数据字段对应的字段编码,利用检索到的字段编码对第一数据字段作为该第一数据字段的下标,以实现对该第一数据字段的标记。
例如,存在第一数据字段select,利用该第一数据字段select与索引在字段编码表中进行检索,得到字段select的字段编码为1,则将1作为该字段select的下标对该字段进行标记:select1。
本发明其他实施例中,还可将所述字段编号以附属字段的形式添加至所述去重字段中,以对第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记。
例如,存在第一数据字段select,利用该第一数据字段select与索引在字段编码表中进行检索,得到字段select的字段编码为1,则将1作为该字段select的附属字段对该字段进行标记:select-1。
本发明实施例中,对第二字段进行标记的步骤,与对第一字段进行标记的步骤一致,在此不做赘述。
S3、将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句。
本发明实施例中,由于在对***源码的数据进行校验时,往往是对完整的语句进行校验,进而校验该语句的功能是否可用,因此,本发明实施例将所述第一版本数据语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句,以便于后续对第一拆分语句与第二拆分语句进行数据校验。
本发明实施例中,由于***源码的数据通常以语句隔离符号(如分号)将不同的语句隔离开,因此可利语句隔离符号在***源码的数据中的位置将该数据进行拆分为不同的语句,且完整的语句通常具备完整的语法结构,因此,可通过根据语句中是否包含完整的语法结构将第一版本数据与第二版本数据进行通过语句隔离符号拆分后的结果进行验证,进而对通过语句隔离符号拆分后的结果进行修正,以实现更精确的拆分。
本发明实施例中,参图3所示,所述将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,包括:
S31、提取预设的语句隔离符号在所述第一版本数据中的位置信息;
S32、根据所述位置信息对所述第一版本数据进行拆分,得到版本语句;
S33、按照所述版本语句在所述第一版本数据中位置从前向后的顺序,选取目标语句,提取所述目标语句的语法结构;
S34、判断所述语法结构与预设标准结构是否相同;
若所述语法结构与预设标准结构不相同,则执行S35、将所述版本语句中与所述目标语句相邻的语句,与所述目标语句进行合并,得到合并语句,并返回提取所述目标语句的语法结构的步骤;
若所述语法结构与预设标准结构相同,则执行S36、将所述目标语句作为所述第一拆分语句。
详细地,可利用预设的java语句提取预设的语句隔离符号在所述第一版本数据中的位置信息;所述根据所述位置信息对所述第一版本数据进行拆分的步骤,与步骤S1中对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段的步骤一致,在此不做赘述。
具体地,对所述第一版本数据进行拆分后,可得到多个版本语句,进而根据每一个版本语句在所述第一版本数据中从前向后的顺序选取目标语句的,利用具有语法结构提取功能的python语句提取所述目标语句的语法结构,并判断所述语法结构与预设标准结构是否相同。
本发明实施例中,所述语法结构为目标语句中包含的关键词,例如查询语句中,需包含查询方式的关键词、查询目标的关键词、查询条件的关键词等。
详细地,所述判断所述语法结构与预设标准结构是否相同,即判断所述目标语句的语法结构中包含的关键词与预设标准结构中包含的关键词是否相同。
若所述语法结构与预设标准结构不相同,则说明该语法结构对应的目标语句不完整,将所述版本语句集中与所述目标语句相邻的语句,与所述目标语句进行合并,得到合并语句。
例如,版本语句中存在语句A,语句B和语句C,其中,语句B为目标语句,当语句B的语法结构与预设标准结构不同,则将版本语句中语句B的相邻语句(语句A和语句C),与语句B进行合并,得到合并语句(语句A-语句B-语句C)。
获取所述合并语句后,返回提取语法结构的步骤,提取所述合并语句的语法结构,并判断所述合并语句的语法结构与预设标准结构是否相同。
若所述语法结构与预设标准结构相同,则将所述目标语句作为所述第一拆分语句。
进一步地,所述将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句的步骤,与将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句的步骤相同,在此不做赘述。
S4、按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量。
本发明实施例中,由于所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段均被利用所述字段编号进行标记,因此,可利用所述字段编号将所述第一版本数据拆分得到的第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二版本数据拆分得到的第二拆分语句转换为第二向量。
本发明实施例中,所述按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,包括:
将所述第一拆分语句中的字段,按照在所述第一拆分语句中位置的先后顺序进行排列,得到一维向量;
利用所述第一拆分语句中每个字段的字段编号对所述一维向量中的字段进行替换,得到第一语句向量。
例如,第一拆分语句为:select a,b from table,其中,字段select的字段编码为1,字段a的字段编码为2,字段b的字段编码为3,字段from的字段编码为4,字段table的字段编码为5;按照每个字段在所述第一拆分语句中的位置的先后顺序,可对字段进行排列,得到一维向量:[select,a,b,from,table],并利用该第一拆分语句中每个字段对应的字段编码,对所述一维向量中的字段进行替换,得到第一语句向量:[1,2,3,4,5]。
进一步地,所述将所述第二拆分语句转换为第二语句向量的步骤,与按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量的步骤一致,在此不做赘述。
本发明实施例将第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量,可实现对所述第一拆分语句与所述第二拆分语句的数值化,有利于提高后续数据校验的效率。
S5、计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句。
本发明一个实际应用场景中,由于预设***在进行版本更替时,预设***源码的第一版本数据和第二版本数据中并不完全不同,因此,只需对所述第二版本数据中与所述第一版本数据不相同的部分进行测试,避免了对第二版本数据中所有的数据进行测试,进而提高测试的效率。
本发明实施例中通,可计算第一版本数据中第一拆分语句对应的第一语句向量和第二版本数据中第二拆分语句对应的第二语句向量之间差异值,进而根据该差异值从所述第二版本数据中筛选出与第一版本数据不同的第二拆分语句作为待测试数据。
详细地,本发明实施例可利用预设的差异值算法计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,所述差异值算法包括欧式距离算法、余弦距离算法等。
本发明实施例中,所述计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,包括:
利用如下差异值算法计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值:
其中,D为所述距离值,x为所述第一语句向量,y为所述第二语句向量。
例如,第一版本数据中存在第一拆分语句A,第二版本数据中存在第二额拆分语句B,其中,第一拆分语句A对应的第一语句向量为a,第二拆分语句B对应的第二语句向量为b,计算得到所述第一语句向量为a与所述第二语句向量为b之间的差异值为80,若预设阈值为70,则所述差异值大于所述预设阈值,则选取所述第二版本数据中所述第二语句向量b对应的第二拆分语句B为待测试数据;
或者,第一版本数据中存在第一拆分语句C,第二版本数据中存在第二拆分语句D,其中,第一拆分语句C对应的第一语句向量为c,第二拆分语句D对应的第二语句向量为d,计算得到所述第一语句向量c与所述第二语句向量为d之间的差异值为20,若预设阈值为70,则所述差异值小于所述预设阈值,则确定所述第二版本数据中所述第二语句向量d对应的第二拆分语句D,与所述第一版本数据中所述第一语句向量c对应的第一拆分语句C相同,无需对所述第二拆分语句D进行测试。
S6、提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
本发明实施例中,由于不同类型的语句需要利用不同的测试用例进行测试,因此,可提取所述待测试语句的语句类型,进而获取与所述语句类型相应的测试用例对所述待测试语句进行测试,所述语句类型包括但不限于查询类语句、存储类语句、打包类语句。
详细地,所述测试用例是指可对待测试语句进行测试的数据、程序、插件等,用于测试所述待测试语句的可执行性。
本发明实施例中,所述提取所述待测试语句的语句类型,包括:
提取所述待测试语句中的类型字段;
计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度,确定所述匹配度大于预设匹配阈值的标准类型为所述待测试语句的语句类型。
详细地,可利用预设的具有类型字段提取功能的java语句提取所述待测试语句中的类型字段,所述类型字段用于对所述待测试语句的语句类型进行标记。
具体地,所述计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度,包括:
利用如下匹配度算法计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度:
其中,P为所述匹配度,s为所述类型字段,k为所述标准类型,α、β为预设权重系数。
进一步地,在计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度后,确定所述匹配值大于预设匹配阈值的标准类型为所述待测试语句的语句类型。
本发明实施例中,可将所述待测试语句的语句类型发送至用户,并获取用户对所述语句类型返回的测试用例,以利用所述测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
例如,当所述待测试语句的语句类型为查询类语句时,所述测试用例可以为包含可查询数据的数据表,利用所述待测试语句对所述数据表中的数据进行查询,当所述待测试语句可对所述数据表中的数据进行查询时,则说明所述待测试语句具有可执行性,得到所述待测试语句通过测试的测试结果;或者,当所述待测试语句无法对所述数据表中的数据进行查询时,则说明所述待测试语句不具有可执行性,得所述待测试语句不通过测试的测试结果。
本发明实施例将不同版本的***源码进行拆分,得到语句粒度的拆分语句,并将拆分语句转换为向量,进而实现快速计算、查询出版本之间代码不相同的地方,并根据不相同的拆分语句的语句类型选取相应的测试用例对其进行测试,避免了对新版本的***源码中于旧版本***源码中重复代码进行测试所有代码的测试,提高了测试效率,且实现了句粒度的测试,提高了测试的精确度。因此本发明提出的基于数据差异的数据测试方法,可以解决进行数据测试时的精确度较低的问题。
如图4所示,是本发明一实施例提供的基于数据差异的数据测试装置的功能模块图。
本发明所述基于数据差异的数据测试装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能,所述基于数据差异的数据测试装置100可以包括自段拆分模块101、字段标记模块102、语句拆分模块103、向量转换模块104、语句筛选模块105及语句测试模块106。本发明所述模块也可以称之为单元,是指一种能够被电子设备处理器所执行,并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段,其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中,关于各模块/单元的功能如下:
所述自段拆分模块101,用于获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
所述字段标记模块102,用于对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
所述语句拆分模块103,用于将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
所述向量转换模块104,用于按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
所述语句筛选模块105,用于计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
所述语句测试模块106,用于提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
详细地,本发明实施例中所述基于数据差异的数据测试装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于数据差异的数据测试方法一样的技术手段,并能够产生相同的技术效果,这里不再赘述。
如图5所示,是本发明一实施例提供的实现基于数据差异的数据测试方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13,还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序,如基于数据差异的数据测试程序。
其中,所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit),利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于数据差异的数据测试程序等),以及调用存储在所述存储器11内的数据,以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如:SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元,例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据,例如基于数据差异的数据测试程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture,简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信,包括网络接口和用户接口。可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备,本领域技术人员可以理解的是,图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
例如,尽管未示出,所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池),优选地,电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连,从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于数据差异的数据测试程序是多个指令的组合,在所述处理器10中运行时,可以实现:
获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
具体地,所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述,在此不赘述。
进一步地,所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的,也可以是非易失性的。例如,所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时,可以实现:
获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述方法包括:
获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
2.如权利要求1所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,包括:
获取预设的字段分隔符号,查询所述字段分隔符号在所述第一版本数据中的符号位置;
根据所述符号位置分别对所述第一版本数据进行拆分,得到第一数据字段。
3.如权利要求1所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,包括:
构建所述汇总字段中每个字段的索引;
依次从所述汇总字段中选取目标字段;
根据所述目标字段的索引在所述汇总字段中进行检索,并将检索结果中除所述目标字段之外的汇总字段进行字段删除;
返回选取目标字段的步骤,直至所述汇总字段中所有字段完成字段删除的步骤,得到去重字段。
4.如权利要求1所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记,包括:
将所述去重字段与每个去重字段对应的字段编码汇集为字段编码表;
构建所述字段编码表的索引;
根据所述第一数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第一版本数据中每个第一字段对应的字段编码,将每个第一字段对应的字段编码作为下标对所述第一字段进行标记;
根据所述第二数据字段与所述索引在所述字段编码表中进行检索,得到所述第二版本数据中每个第二字段对应的字段编码,将每个第二字段对应的字段编码作为下标对所述第二字段进行标记。
5.如权利要求1所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,包括:
提取预设的语句隔离符号在所述第一版本数据中的位置信息;
根据所述位置信息对所述第一版本数据进行拆分,得到版本语句;
按照所述版本语句在所述第一版本数据中位置从前向后的顺序,选取目标语句,提取所述目标语句的语法结构;
判断所述语法结构与预设标准结构是否相同;
若所述语法结构与预设标准结构不相同,则将所述版本语句中与所述目标语句相邻的语句,与所述目标语句进行合并,得到合并语句,并返回提取所述目标语句的语法结构的步骤;
若所述语法结构与预设标准结构相同,则将所述目标语句作为所述第一拆分语句。
6.如权利要求1至5中任一项所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,包括:
将所述第一拆分语句中的字段,按照在所述第一拆分语句中位置的先后顺序进行排列,得到一维向量;
利用所述第一拆分语句中每个字段的字段编号对所述一维向量中的字段进行替换,得到第一语句向量。
7.如权利要求1至5中任一项所述的基于数据差异的数据测试方法,其特征在于,所述提取所述待测试语句的语句类型,包括:
提取所述待测试语句中的类型字段;
计算所述类型字段与预设的标准类型的匹配度,确定所述匹配度大于预设匹配阈值的标准类型为所述待测试语句的语句类型。
8.一种基于数据差异的数据测试装置,其特征在于,所述装置包括:
自段拆分模块,用于获取预设***源码的第一版本数据和第二版本数据,对所述第一版本数据进行字段拆分,得到第一数据字段,对所述第二版本数据进行字段拆分,得到第二数据字段,汇集所述第一数据字段和所述第二数据字段为汇总字段;
字段标记模块,用于对所述汇总字段进行去重处理,得到去重字段,生成所述去重字段中每个字段的字段编号,并利用所述字段编号对所述第一版本数据和所述第二版本数据中的字段进行标记;
语句拆分模块,用于将所述第一版本数据进行语句拆分,得到第一拆分语句,将所述第二版本数据进行语句拆分,得到第二拆分语句;
向量转换模块,用于按照所述字段编号将所述第一拆分语句转换为第一语句向量,将所述第二拆分语句转换为第二语句向量;
语句筛选模块,用于计算所述第一语句向量和所述第二语句向量的相似度差异值,选取所述差异值大于预设阈值的第二语句向量对应的第二拆分语句为待测试语句;
语句测试模块,用于提取所述待测试语句的语句类型,根据所述语句类型获取测试用例对所述待测试语句进行测试,得到测试结果。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于数据差异的数据测试方法。
10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于数据差异的数据测试方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110721427.0A CN113434413B (zh) | 2021-06-28 | 2021-06-28 | 基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110721427.0A CN113434413B (zh) | 2021-06-28 | 2021-06-28 | 基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113434413A true CN113434413A (zh) | 2021-09-24 |
CN113434413B CN113434413B (zh) | 2023-06-06 |
Family
ID=77754970
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110721427.0A Active CN113434413B (zh) | 2021-06-28 | 2021-06-28 | 基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113434413B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114169309A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-11 | 平安养老保险股份有限公司 | 修改行为数据表的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6061643A (en) * | 1998-07-07 | 2000-05-09 | Tenfold Corporation | Method for defining durable data for regression testing |
US20130031098A1 (en) * | 2010-04-12 | 2013-01-31 | Nec Corporation | Mismatch detection system, method, and program |
US20180203844A1 (en) * | 2017-01-19 | 2018-07-19 | International Business Machines Corporation | Detection of meaningful changes in content |
CN108491331A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-04 | 平安普惠企业管理有限公司 | 软件测试方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN111309596A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-19 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据库测试方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN112732567A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 平安银行股份有限公司 | 基于ip的mock数据测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-06-28 CN CN202110721427.0A patent/CN113434413B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6061643A (en) * | 1998-07-07 | 2000-05-09 | Tenfold Corporation | Method for defining durable data for regression testing |
US20130031098A1 (en) * | 2010-04-12 | 2013-01-31 | Nec Corporation | Mismatch detection system, method, and program |
US20180203844A1 (en) * | 2017-01-19 | 2018-07-19 | International Business Machines Corporation | Detection of meaningful changes in content |
CN108491331A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-04 | 平安普惠企业管理有限公司 | 软件测试方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN111309596A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-19 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 数据库测试方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN112732567A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 平安银行股份有限公司 | 基于ip的mock数据测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114169309A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-11 | 平安养老保险股份有限公司 | 修改行为数据表的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113434413B (zh) | 2023-06-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2022121171A1 (zh) | 相似文本匹配方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
WO2022160449A1 (zh) | 文本分类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113449187A (zh) | 基于双画像的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111651453B (zh) | 用户历史行为查询方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113033198B (zh) | 相似文本推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
CN113378970B (zh) | 语句相似性检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114138784B (zh) | 基于存储库的信息溯源方法、装置、电子设备及介质 | |
CN114979120B (zh) | 数据上传方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113887941B (zh) | 业务流程生成方法、装置、电子设备及介质 | |
CN113886708A (zh) | 基于用户信息的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112231417A (zh) | 数据分类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112733551A (zh) | 文本分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN113434542B (zh) | 数据关系识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113434413B (zh) | 基于数据差异的数据测试方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113344125A (zh) | 长文本匹配识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112801222A (zh) | 基于二分类模型的多分类方法、装置、电子设备及介质 | |
CN111538768A (zh) | 基于n元模型的数据查询方法、装置、电子设备及介质 | |
CN116578696A (zh) | 文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112506931B (zh) | 数据查询方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115774717A (zh) | 数据搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN115114297A (zh) | 数据轻量存储及查找方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113505117A (zh) | 基于数据指标的数据质量评估方法、装置、设备及介质 | |
CN114610854A (zh) | 智能问答方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112733537A (zh) | 文本去重方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN113419951A (zh) | 人工智能模型优化方法、装置、电子设备及存储介质 |
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 |