CN117171367A - 一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，包括：获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容；获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准；基于指定属性值、指定属性值限制内容和综合设置规范标准，生成待检测用知识图谱；利用预设的规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检测，获得规范检测结果。本发明通过基于数据库表的指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱，并利用规范检测模型进行检测，提高了数据库表的指定属性值的规范检测的效率和准确性，有利于不同数据库表的高效处理。
Description
技术领域
本发明涉及数据库处理技术领域，尤其涉及一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法。
背景技术
数据库表(TABLE)是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据的集合，是整个数据库***的基础；表定义为列的集合，数据在表中式按行和列的格式组织排列的，表中的每一列都设计为存储某种类型的信息(例如日期、名称、美元金额或数字)；每一列都有自己的属性值，这些属性值定义了该列可以存储的数据类型和其他限制；如在MySQL数据表中，常见的表的属性值有：整数型、可变长字符串型，定长字符串型、固定点数型和浮点数型；常见的属性值限制包括主键、外键、唯一键、该列中的值不能为空、如果未指定该列中的任何值，则使用默认值；这些限制将帮助确保表中的数据始终有效、整洁和有用。
现有的数据库产品均支持结构化查询语言SQL作为标准处理语言；SQL本身有不同标准版本，造成数据库产品中存在不同种类的数据库表，对应于数据库表也存在不同的属性值和属性值限制；对这些属性值的规范检测，大多依赖已有的数据库或利用编译的检测语句进行检测，增加了检测的工作量，降低了检测的效率，不利于检测的更新和扩展应用。
申请号为CN202211396817.6的专利申请文件，公开了及一种SQL语句的检测方法及装置，其中，该方法通过对开发阶段的待检测源代码进行解析，获取待检测源代码中的待检测SQL语句，并根据待检测SQL语句生成随机数据和随机变量分别填充至SQL数据库和待检测SQL语句中的待填充参数，从而基于已填充的SQL数据库运行已填充的SQL语句，生成运行结果；这一专利申请文件通过将SQL语句的检测提前到***开发阶段，提高SQL语句问题发现的及时性同时降低SQL语句修复的成本，并通过生成随机数据与随机变量的方式实现预先运行SQL数据库中的所有SQL语句，从而实现对所有SQL语句的检测；但这检测方法存在依赖预先设置的SQL数据库进行检测，需要预先设计数据庞杂的数据库，运行效率不够高效，检测的准确性难以得到保证。
申请号为CN202310141430.4的专利申请文件，公开了一种数据库兼容性检测方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：构建应用***对应的目标虚拟数据库，所述目标数据库基于容器方式模拟目标真实数据库得到且未预先导入应用***对应的数据库表结构；从应用***对应的源代码中提取用于数据库操作的目标结构化查询语句；通过将所述目标结构化查询语句在所述目标虚拟数据库上运行，检测所述目标真实数据库对结构化查询语句的兼容性。该方法实现数据库兼容性的快速检测，快速适配与目标真实数据库兼容的目标结构化查询语言，并简化应用***的数据库部署方式；该申请危机对数据库兼容性的检测也是通过目标结构化查询语句进行检测，存在检测执行效率不高，检测准确性不够高的情况。
因此，有必要提供一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法。
发明内容
本发明提供了一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，通过基于数据库表的指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱，并利用规范检测模型进行检测，提高了数据库表的指定属性值的规范检测的效率和准确性，有利于不同数据库表的高效处理。
本发明提供了一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，包括：
S1：获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容；
S2：获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准；
S3：基于指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱；
S4：利用预设的规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
进一步地，S1包括：
S101:获取若干个不同的数据库表的创建脚本语言；
S102:基于预设的检索提取模板，根据预设的指定属性值的关键词，在创建脚本语言中检索提取获得指定属性值和指定属性值限制内容。
进一步地，S2包括：
S201:获取指定属性值所对应的第一设置规范标准和指定属性值限制内容所对应的第二设置规范标准；
S202:汇总第一设置规范标准和第二设置规范标准，生成设置规范标准。
进一步地，S3包括：
基于知识图谱技术，将指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准作为实体，并根据指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准之间的关系，生成待检测用知识图谱。
进一步地，S4包括：
S401:构建规范检测模型；
S402:基于规范检测模型，对待检测知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
进一步地，S401包括：
S4011：获取若干个测试用指定属性值和测试用指定属性值限制内容；
S4012：获取测试用属性值和测试用指定属性值限制内容中的关键词，基于关键词，在待检测用知识图谱中进行若干次检索；
S4013：基于S4011和S4012的检索流程，设计编写检索程序，根据检索程序，生成规范检测模型。
进一步地，S402包括:
S4021：利用规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检索，获得若干个推荐结果；推荐结果包括若干个设置规范标准的内容项；
S4022：获取内容项与设置规范标准的差异程度值；
S4023：基于预设的差异程度值与规范检测结果的匹配对应关系库，获取相匹配的规范检测结果。
进一步地，S4022包括：
S4022-1：对内容项按照归属于第一设置规范标准，以及归属于第二设置规范标准进行拆分，获得第一内容项，以及第二内容项；
S4022-2：根据预设的差异程度值的计算公式，比较第一内容项与第一设置规范标准的差异程度，获得第一差异程度值；比较第二内容项与第二设置规范标准的差异程度，获得第二差异程度值；
S4022-3：将第一差异程度值和第二差异程度值，分别加权累加后求平均值，获得差异程度值。
进一步地，还包括S5，根据规范检测结果，对影响数据库表的质量评估的负影响因素数据进行分析；具体步骤为：
S501：获取历史差异程度值，并获取历史差异程度值对数据库表的规范程度的影响值；构建差异程度值与影响值的第一匹配对应关系表；
S502：根据第一匹配对应关系表，分别获得第一差异程度值对应的第一影响值，以及第二差异程度值对应的第二影响值；
S503：获取历史影响值，并计算获取历史影响值对数据库表的质量评估的负影响因素中的占比；构建历史影响值与占比的第二匹配对应关系表；
S504：根据第二匹配对应关系表，分别获得第一影响值对应的第一占比，以及第二影响值对应的第二占比；
S505：汇总第一占比和第二占比，生成综合占比；基于综合占比，生成对数据库表的质量评估的负影响因素数据。
进一步地，还包括S6，基于预设的微服务架构，对数据库表的指定属性值进行规范检测、针对检测异常进行数据库表的修改、修改编译执行和数据库表后续执行进行连贯处理；
S601：建立数据库表检测处理的微服务架构；微服务架构中的微服务包括规范检测微服务、检测修改微服务、修改校对微服务和数据库表后续处理微服务；规范检测微服务用于对数据库表的指定属性值进行规范检测，检测修改微服务用于对数据库表的指定属性值的不规范的内容进行修改，修改校对微服务用于对修改后的数据库表的脚本进行编译执行，数据库表后续处理微服务用于对规范检测无异常的数据库表进行后续处理；
S602：获取预设的调用指令库中的若干个调用指令；
S603：根据调用指令，调用微服务进行流程处理；流程处理包括：根据规范检测结果，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，对编译执行成功的数据库表，再次调用规范检测微服务进行规范检测，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则再次调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，直至规范检测结果无异常。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本发明通过基于数据库表的指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱，并利用规范检测模型进行检测，提高了数据库表的指定属性值的规范检测的效率和准确性，有利于不同数据库表的高效处理。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法步骤示意图；
图2为获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容的方法步骤示意图；
图3为获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准的方法步骤示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，如图1所示，包括：S1：获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容；
S2：获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准；
S3：基于指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱；
S4：利用预设的规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
上述技术方案的工作原理为：S1：获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容；
S2：获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准；
S3：基于指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱；
S4：利用预设的规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过基于数据库表的指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱，并利用规范检测模型进行检测，提高了数据库表的指定属性值的规范检测的效率和准确性，有利于不同数据库表的高效处理。
在一个实施例中，如图2所示，S1包括：
S101:获取若干个不同的数据库表的创建脚本语言；
S102:基于预设的检索提取模板，根据预设的指定属性值的关键词，在创建脚本语言中检索提取获得指定属性值和指定属性值限制内容。
上述技术方案的工作原理为：S1包括：
S101:获取若干个不同的数据库表的创建脚本语言；
S102:基于预设的检索提取模板，根据预设的指定属性值的关键词，在创建脚本语言中检索提取获得指定属性值和指定属性值限制内容。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过利用检索提取模板进行检索提取，可保证快速高效地获取到指定属性值和指定属性值限制内容。
在一个实施例中，如图3所示，S2包括：
S201:获取指定属性值所对应的第一设置规范标准和指定属性值限制内容所对应的第二设置规范标准；
S202:汇总第一设置规范标准和第二设置规范标准，生成设置规范标准。
上述技术方案的工作原理为：S2包括：
S201:获取指定属性值所对应的第一设置规范标准和指定属性值限制内容所对应的第二设置规范标准；
S202:汇总第一设置规范标准和第二设置规范标准，生成设置规范标准。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，提供生成设置规范标准，为后续的规范检测提供必要条件。
在一个实施例中，S3包括：
基于知识图谱技术，将指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准作为实体，并根据指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准之间的关系，生成待检测用知识图谱。
上述技术方案的工作原理为：S3包括：
基于知识图谱技术，将指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准作为实体，并根据指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准之间的关系，生成待检测用知识图谱。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过生成待检测用知识图谱，为后续的规范检测提供条件。
在一个实施例中，S4包括：
S401:构建规范检测模型；
S402:基于规范检测模型，对待检测知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
上述技术方案的工作原理为：S4包括：
S401:构建规范检测模型；
S402:基于规范检测模型，对待检测知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过利用规范检测模型进行检测，可保证规范检测的高效执行和规范检测结果的准确性。
在一个实施例中，S401包括：
S4011：获取若干个测试用指定属性值和测试用指定属性值限制内容；
S4012：获取测试用属性值和测试用指定属性值限制内容中的关键词，基于关键词，在待检测用知识图谱中进行若干次检索；
S4013：基于S4011和S4012的检索流程，设计编写检索程序，根据检索程序，生成规范检测模型。
上述技术方案的工作原理为：S401包括：
S4011：获取若干个测试用指定属性值和测试用指定属性值限制内容；
S4012：获取测试用属性值和测试用指定属性值限制内容中的关键词，基于关键词，在待检测用知识图谱中进行若干次检索；
S4013：基于S4011和S4012的检索流程，设计编写检索程序，根据检索程序，生成规范检测模型。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过在待检测用知识图谱中进行检索的流程，设计编写检索程序，保证了规范检测模型生成的质量。
在一个实施例中，S402包括:
S4021：利用规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检索，获得若干个推荐结果；推荐结果包括若干个设置规范标准的内容项；
S4022：获取内容项与设置规范标准的差异程度值；
S4023：基于预设的差异程度值与规范检测结果的匹配对应关系库，获取相匹配的规范检测结果。
上述技术方案的工作原理为：S402包括:
S4021：利用规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检索，获得若干个推荐结果；推荐结果包括若干个设置规范标准的内容项；
S4022：获取内容项与设置规范标准的差异程度值；
S4023：基于预设的差异程度值与规范检测结果的匹配对应关系库，获取相匹配的规范检测结果。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过利用规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检索，可保证获取到精确的规范检测结果。
在一个实施例中，S4022包括：
S4022-1：对内容项按照归属于第一设置规范标准，以及归属于第二设置规范标准进行拆分，获得第一内容项，以及第二内容项；
S4022-2：根据预设的差异程度值的计算公式，比较第一内容项与第一设置规范标准的差异程度，获得第一差异程度值；比较第二内容项与第二设置规范标准的差异程度，获得第二差异程度值；
S4022-3：将第一差异程度值和第二差异程度值，分别加权累加后求平均值，获得差异程度值。
上述技术方案的工作原理为：S4022包括：
S4022-1：对内容项按照归属于第一设置规范标准，以及归属于第二设置规范标准进行拆分，获得第一内容项，以及第二内容项；
S4022-2：根据预设的差异程度值的计算公式，比较第一内容项与第一设置规范标准的差异程度，获得第一差异程度值；比较第二内容项与第二设置规范标准的差异程度，获得第二差异程度值；
S4022-3：将第一差异程度值和第二差异程度值，分别加权累加后求平均值，获得差异程度值。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过对内容项的拆分处理，可保证差异程度值的准确性和合理性。
在一个实施例中，还包括S5，根据规范检测结果，对影响数据库表的质量评估的负影响因素数据进行分析；具体步骤为：
S501：获取历史差异程度值，并获取历史差异程度值对数据库表的规范程度的影响值；构建差异程度值与影响值的第一匹配对应关系表；
S502：根据第一匹配对应关系表，分别获得第一差异程度值对应的第一影响值，以及第二差异程度值对应的第二影响值；
S503：获取历史影响值，并计算获取历史影响值对数据库表的质量评估的负影响因素中的占比；构建历史影响值与占比的第二匹配对应关系表；
S504：根据第二匹配对应关系表，分别获得第一影响值对应的第一占比，以及第二影响值对应的第二占比；
S505：汇总第一占比和第二占比，生成综合占比；基于综合占比，生成对数据库表的质量评估的负影响因素数据。
上述技术方案的工作原理为：还包括S5，根据规范检测结果，对影响数据库表的质量评估的负影响因素数据进行分析；具体步骤为：
S501：获取历史差异程度值，并获取历史差异程度值对数据库表的规范程度的影响值；构建差异程度值与影响值的第一匹配对应关系表；
S502：根据第一匹配对应关系表，分别获得第一差异程度值对应的第一影响值，以及第二差异程度值对应的第二影响值；
S503：获取历史影响值，并计算获取历史影响值对数据库表的质量评估的负影响因素中的占比；构建历史影响值与占比的第二匹配对应关系表；
S504：根据第二匹配对应关系表，分别获得第一影响值对应的第一占比，以及第二影响值对应的第二占比；
S505：汇总第一占比和第二占比，生成综合占比；基于综合占比，生成对数据库表的质量评估的负影响因素数据。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过根据规范检测结果，对影响数据库表的质量评估的负影响因素数据进行分析，生成对数据库表的质量评估的负影响因素数据，可为数据库表的质量评估提供有力的参考数据。
在一个实施例中，还包括S6，基于预设的微服务架构，对数据库表的指定属性值进行规范检测、针对检测异常进行数据库表的修改、修改编译执行和数据库表后续执行进行连贯处理；
S601：建立数据库表检测处理的微服务架构；微服务架构中的微服务包括规范检测微服务、检测修改微服务、修改校对微服务和数据库表后续处理微服务；规范检测微服务用于对数据库表的指定属性值进行规范检测，检测修改微服务用于对数据库表的指定属性值的不规范的内容进行修改，修改校对微服务用于对修改后的数据库表的脚本进行编译执行，数据库表后续处理微服务用于对规范检测无异常的数据库表进行后续处理；
S602：获取预设的调用指令库中的若干个调用指令；
S603：根据调用指令，调用微服务进行流程处理；流程处理包括：根据规范检测结果，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，对编译执行成功的数据库表，再次调用规范检测微服务进行规范检测，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则再次调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，直至规范检测结果无异常。
上述技术方案的工作原理为：还包括S6，基于预设的微服务架构，对数据库表的指定属性值进行规范检测、针对检测异常进行数据库表的修改、修改编译执行和数据库表后续执行进行连贯处理；
S601：建立数据库表检测处理的微服务架构；微服务架构中的微服务包括规范检测微服务、检测修改微服务、修改校对微服务和数据库表后续处理微服务；规范检测微服务用于对数据库表的指定属性值进行规范检测，检测修改微服务用于对数据库表的指定属性值的不规范的内容进行修改，修改校对微服务用于对修改后的数据库表的脚本进行编译执行，数据库表后续处理微服务用于对规范检测无异常的数据库表进行后续处理；
S602：获取预设的调用指令库中的若干个调用指令；
S603：根据调用指令，调用微服务进行流程处理；流程处理包括：根据规范检测结果，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，对编译执行成功的数据库表，再次调用规范检测微服务进行规范检测，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则再次调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，直至规范检测结果无异常。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案，通过构建微服务架构，可以对不同的数据库表进行批量的检测处理，提高检测处理的效率。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，包括：
S1：获取数据库表的指定属性值和指定属性值限制内容；
S2：获取指定属性值和指定属性值限制内容所对应的设置规范标准；
S3：基于指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准，生成待检测用知识图谱；
S4：利用预设的规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S1包括：
S101:获取若干个不同的数据库表的创建脚本语言；
S102:基于预设的检索提取模板，根据预设的指定属性值的关键词，在创建脚本语言中检索提取获得指定属性值和指定属性值限制内容。
3.根据权利要求1所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S2包括：
S201:获取指定属性值所对应的第一设置规范标准和指定属性值限制内容所对应的第二设置规范标准；
S202:汇总第一设置规范标准和第二设置规范标准，生成设置规范标准。
4.根据权利要求1所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S3包括：
基于知识图谱技术，将指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准作为实体，并根据指定属性值、指定属性值限制内容和设置规范标准之间的关系，生成待检测用知识图谱。
5.根据权利要求1所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S4包括：
S401:构建规范检测模型；
S402:基于规范检测模型，对待检测知识图谱进行检测，获得规范检测结果。
6.根据权利要求5所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S401包括：
S4011：获取若干个测试用指定属性值和测试用指定属性值限制内容；
S4012：获取测试用属性值和测试用指定属性值限制内容中的关键词，基于关键词，在待检测用知识图谱中进行若干次检索；
S4013：基于S4011和S4012的检索流程，设计编写检索程序，根据检索程序，生成规范检测模型。
7.根据权利要求5所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S402包括:
S4021：利用规范检测模型，对待检测用知识图谱进行检索，获得若干个推荐结果；推荐结果包括若干个设置规范标准的内容项；
S4022：获取内容项与设置规范标准的差异程度值；
S4023：基于预设的差异程度值与规范检测结果的匹配对应关系库，获取相匹配的规范检测结果。
8.根据权利要求7所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，S4022包括：
S4022-1：对内容项按照归属于第一设置规范标准，以及归属于第二设置规范标准进行拆分，获得第一内容项，以及第二内容项；
S4022-2：根据预设的差异程度值的计算公式，比较第一内容项与第一设置规范标准的差异程度，获得第一差异程度值；比较第二内容项与第二设置规范标准的差异程度，获得第二差异程度值；
S4022-3：将第一差异程度值和第二差异程度值，分别加权累加后求平均值，获得差异程度值。
9.根据权利要求8所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，还包括S5，根据规范检测结果，对影响数据库表的质量评估的负影响因素数据进行分析；具体步骤为：
S501：获取历史差异程度值，并获取历史差异程度值对数据库表的规范程度的影响值；构建差异程度值与影响值的第一匹配对应关系表；
S502：根据第一匹配对应关系表，分别获得第一差异程度值对应的第一影响值，以及第二差异程度值对应的第二影响值；
S503：获取历史影响值，并计算获取历史影响值对数据库表的质量评估的负影响因素中的占比；构建历史影响值与占比的第二匹配对应关系表；
S504：根据第二匹配对应关系表，分别获得第一影响值对应的第一占比，以及第二影响值对应的第二占比；
S505：汇总第一占比和第二占比，生成综合占比；基于综合占比，生成对数据库表的质量评估的负影响因素数据。
10.根据权利要求1所述的一种对不同数据库表的指定属性值的规范检测方法，其特征在于，还包括S6，基于预设的微服务架构，对数据库表的指定属性值进行规范检测、针对检测异常进行数据库表的修改、修改编译执行和数据库表后续执行进行连贯处理；
S601：建立数据库表检测处理的微服务架构；微服务架构中的微服务包括规范检测微服务、检测修改微服务、修改校对微服务和数据库表后续处理微服务；规范检测微服务用于对数据库表的指定属性值进行规范检测，检测修改微服务用于对数据库表的指定属性值的不规范的内容进行修改，修改校对微服务用于对修改后的数据库表的脚本进行编译执行，数据库表后续处理微服务用于对规范检测无异常的数据库表进行后续处理；
S602：获取预设的调用指令库中的若干个调用指令；
S603：根据调用指令，调用微服务进行流程处理；流程处理包括：根据规范检测结果，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，对编译执行成功的数据库表，再次调用规范检测微服务进行规范检测，若规范检测结果无异常，则调用数据库表后续处理微服务进行后续处理；若规范检测结果异常，则再次调用检测修改微服务、修改校对微服务执行修改和编译执行，直至规范检测结果无异常。
Priority Applications (1)
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