互联网造数方法及系统

技术领域

本发明属于软件测试技术领域，涉及一种造数系统，尤其涉及一种互联网造数方法及系统。

背景技术

系统在测试过程中往往需要预置各类不同的测试数据，部分数据关联性强，涉及范围广，数据量大，往往需要专用的造数工具来构造测试数据。

现有测试方式中，通过存储过程、专项造数工具等方式，批量在数据库中插入测试数据。现有方式存在如下缺陷：(1)数据表之间关系复杂时，对应的造数逻辑复杂，开发和维护工作量大；(2)造数工具局限在关系型数据库的数据构造，无法适用于NoSQL和文件系统等；(3)难以扩展，系统的变更往往需要更新大量脚本，无法统一管理，维护成本高，延展性偏弱，易用性差。

有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的测试数据构造方式，以便克服现有测试数据构造方式存在的上述至少部分缺陷。

发明内容

本发明提供一种互联网造数方法及系统，可提高造数的效率，易使用，维护成本低，拓展性高。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，采用如下技术方案：

一种互联网造数方法，所述互联网造数方法包括：

数据生成规则设定步骤；设定场景对应的数据生成规则，建立场景及数据生成规则的对应关系；

数学模型建立步骤；建立数学模型，数据生成规则作为数学模型中的组成部分；场景对应至少一数据生成规则，场景由至少一数据生成规则形成；

造数步骤；根据造数需求获取其对应场景，从而根据对应场景获取对应的数据生成规则，通过所述数学模型建立步骤建立的数学模型将对应场景对应的各数据生成规则组合，形成与对应场景对应的数据。

所述数据生成规则设定步骤中，自动监控数据库、缓存、文件系统的数据变更，将变更的数据转换成内部的变更序列；

自动监控和提取数据变更，并以参数化的形式形成规则；管控并更新最新的数据规则，自动进行数据清洗；自动加密规则中设定关键参数信息。

作为本发明的一种实施方式，所述数据生成规则设定步骤中，将客户场景拆解成至少一个单元对象，每个对象由多个属性构成，将属性通过离散化方法自由组成不同的规则；

设置基本场景规则，使用动态规划算法将场景可能出现的情况进行智能分析，通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景。

作为本发明的一种实施方式，所述数学模型建立步骤中，通过规则输入、结果输出的方式经过内部处理后转化为场景特征；通过规则任意组合、阈值设定的方式输出对应应用场景；不同规则之间组合使用“与”、“或”、“非”、“包含”、“不包含”中的至少一逻辑运算，将模型计算结果与用户输入场景进行匹配，输出匹配度最高的一组规则。

作为本发明的一种实施方式，所述造数步骤中，获取用户通过人机交互界面输入的造数需求场景；将建立的数学模型中对预设的数据生成规则所得结果进行匹配；找出匹配度最高的模型演练结果，获取对应数据生成规则；智能监控造数成功失败的频率，支持账号销毁重置操作；

预设有限个场景，然后将场景拆解成至少一个属性单元，通过索引的方式保存入库；再利用离散化方法将属性组成不同的规则，通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景，最终通过场景-规则-属性映射出需要插入的数据，自行造数；

将场景对应的数据生成规则存储于规则库中，规则库作为场景的属性，规则的实现由关系型数据库、非关系型数据库、文件系统数据自动生成；数据生成规则作为数学模型中的最小存在单元；

所述造数步骤中，采用数据建模的方式，通过规则自动有机组合成新的造数场景、造数功能，满足测试功能全覆盖的造数需要。

作为本发明的一种实施方式，所述方法进一步包括：

自动监控规则库数据冗余量；若超出设定阈值则报警，并发出修复建议，始终保证规则库数据纯净单一；

设置新的数据生成规则，在插入元数据时，根据规则索引与元数据的对应关系会触发报警机制，提示规则可能存在冗余的提示，通过修改元数据枚举类型来重新建立新的索引，避免重读。

根据本发明的另一个方面，采用如下技术方案：一种互联网造数系统，所述互联网造数系统包括：

数据生成规则设定模块，用以设定场景对应的数据生成规则，建立场景及数据生成规则的对应关系；

数学模型建立模块，用以建立数学模型，数据生成规则作为数学模型中的组成部分；场景对应至少一数据生成规则，场景由至少一数据生成规则形成；

造数模块，用以根据造数需求获取其对应场景，从而根据对应场景获取对应的数据生成规则，通过所述数学模型建立步骤建立的数学模型将对应场景对应的各数据生成规则组合，形成与对应场景对应的数据。

作为本发明的一种实施方式，所述数据生成规则设定模块用以将场景对应的数据生成规则存储于规则库中，规则库作为场景的属性，规则的实现由关系型数据库、非关系型数据库、文件系统数据自动生成；数据生成规则作为数学模型中的最小存在单元；

所述数据生成规则设定模块用以自动监控数据库、缓存、文件系统的数据变更，将数据变更转换成内部的变更序列；所述数据生成规则设定模块用以自动监控和提取数据变更，并以参数化的形式形成规则；管控并更新最新的数据规则，自动进行数据清洗；自动加密规则中设定关键参数信息；

所述数据生成规则设定模块用以将客户场景拆解成至少一个单元对象，每个对象由多个属性构成，将属性通过离散化方法自由组成不同的规则；所述数据生成规则设定模块用以设置基本场景规则，使用动态规划算法将场景可能出现的情况进行智能分析，再通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景；

作为本发明的一种实施方式，所述造数模块获取造数需求场景；将建立的数学模型中对预设的数据生成规则所得结果进行匹配；找出匹配度最高的模型演练结果，获取对应数据生成规则；智能监控造数成功失败的频率，支持账号销毁重置操作；

所述数据生成规则设定模块用以预设有限个场景，将场景拆解成至少一个属性单元，通过索引的方式保存入库；利用离散化方法将属性组成不同的规则；

所述数学模型建立模块通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景；所述造数模块用以通过场景、规则、属性映射出需要插入的数据，自行造数；

所述造数模块采用数据建模的方式，通过规则自动有机组合成新的造数场景、造数功能，满足测试功能全覆盖的造数需要。

作为本发明的一种实施方式，所述方法进一步包括数据监测模块，用以自动监控规则库数据冗余量；若超出设定阈值则报警，并发出修复建议，始终保证规则库数据纯净单一；

设置新的数据生成规则，在插入元数据时，根据规则索引与元数据的对应关系会触发报警机制，提示规则可能存在冗余的提示，通过修改元数据枚举类型来重新建立新的索引，避免重读。

本发明的有益效果在于：本发明提出的互联网造数方法及系统，可提高造数的效率，易使用，维护成本低，拓展性高。

本发明通过建模的方式自动生成造数工具，不需要维护大量脚本和编写大量代码，实现维护成本低、易使用、高效的特点。同时，本发明能有效集成mysq l、nosq l、文件系统功能差异的特点，适用于不同中间主件的造数需要，实现跨平台、拓展性高的特点。此外，本发明具备学习和功能裂变的能力，通过组合场景和规则，自动生成测试工具。

附图说明

图1为本发明一实施例中互联网造数方法的流程图。

图2为本发明一实施例中互联网造数方法的流程图。

图3为本发明一实施例中互联网造数系统的组成示意图。

图4为本发明一实施例中互联网造数系统的组成示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

为了进一步理解本发明，下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明权利要求的限制。

该部分的描述只针对几个典型的实施例，本发明并不仅局限于实施例描述的范围。相同或相近的现有技术手段与实施例中的一些技术特征进行相互替换也在本发明描述和保护的范围内。

说明书中的“连接”既包含直接连接，也包含间接连接。

本发明揭示了一种互联网造数方法，图1为本发明一实施例中互联网造数方法的流程图；请参阅图1，所述互联网造数方法包括：

【步骤S1】数据生成规则设定步骤；设定场景对应的数据生成规则，建立场景及数据生成规则的对应关系。

在一实施例中，将场景对应的数据生成规则存储于规则库中，规则库作为场景的属性，规则的实现由关系型数据库、非关系型数据库、文件系统数据自动生成。

在本发明的一实施例中，全自动化的监控数据库、缓存、文件系统的数据变更，将变更的数据转换成内部的变更序列。全自动化的监控和提取数据变更，并以参数化的形式形成规则；管控并事实更新最新的数据规则，自动进行数据清洗；自动加密规则中关键参数信息。

例如，数据生成规则可能有以下几条：(1)生成用户的注册记录；2)生成用户的活体认证记录；(3)生成用户的一次交易记录；(4)生成用户资信数据；

再如“生成用户活体认证记录”的规则，实际手工操作一次用户活体认证，会自动生成以下数据变更序列：(1)在数据库XXX表中增加一条活体认证信息；(2)在数据库YYY表中更新一条活体完成状态信息；(3)在缓存中增加一条XXX记录；(4)在文件系统中增加一条用户的活体照片。

【步骤S2】数学模型建立步骤；建立数学模型，数据生成规则作为数学模型中的组成部分；场景对应至少一数据生成规则，场景由至少一数据生成规则形成。在一实施例中，数据生成规则作为数学模型中的最小存在单元。

在一实施例中，将客户场景拆解成至少一个单元对象，每个对象由多个属性构成，将属性通过离散化方法自由组成不同的规则。设置基本场景规则，然后使用动态规划算法，将场景可能出现的情况进行智能分析，再通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景。

在本发明的一实施例中，通过规则输入、结果输出的方式来经过内部处理后转化为场景特征；通过规则任意组合，阈值设定，输出对应应用场景；不同规则之间组合使用“与”、“或”、“非”、“包含”、“不包含”中至少一个逻辑运算；将模型计算结果与用户输入场景进行匹配，输出匹配度最高的一组规则。

以下通过几个模型生成场景的具体案例进一步介绍上述步骤S2。例如：

(1)当输入规则组合为①生成用户的注册记录，并且②生成用户的活体认证记录时，输出场景为“完成活体”；

(2)当输入规则组合为①生成用户的注册记录，并且②生成用户的活体认证记录，并且③生成用户身份证认证记录时，输出场景为“完成身份证”

(3)当输入规则组合为①生成用户账户信息，并且②生成用户额度信息，并且③生成用户交易记录，输出场景为“发起借款”

(4)当输入规则组合为①生成用户账户信息，并且②生成用户额度信息，并且③生成用户交易记录，并且④生成用户还款计划时，输出场景为“借款成功”

(5)例如用户期望造放款成功的账号，会自动匹配各规则的输出结果，假设最终与规则组合(3)的输出结果匹配程度为60％，与规则组合(4)的输出结果匹配度为90％，则将会通过规则组合(4)来生成场景为“放款成功”的元数据。

【步骤S3】造数步骤；根据造数需求获取其对应场景，从而根据对应场景获取对应的数据生成规则，通过所述数学模型建立步骤建立的数学模型将对应场景对应的各数据生成规则组合，形成与对应场景对应的数据。

在本发明的一实施例中，造数步骤中，根据场景需求、生成规则自动解析ER模型并生成相应测试数据；场景指不同的功能测试需求。例如：需要一批待支付的定单，需要一批待评价的定单，需要一批用了优惠券的定单等等；不同的场景定义了其具体需要的数据规则。

造数的核心在于通过智能化的手段将规则进行有机组合，采用数据监控模块，用以自动监控规则库数据冗余量，避免出现脏数据，保证数据纯洁单一。

图2为本发明一实施例中互联网造数方法的流程图；请参阅图2，在本发明的一实施例中，所述方法进一步包括步骤S4：自动监控规则库数据冗余量；若超出设定阈值则报警，并发出修复建议，始终保证规则库数据纯净单一。

在一实施例中，所述造数步骤中，采用数据建模的方式，通过规则自动有机组合成新的造数(或造号)场景，造数功能，满足测试功能全覆盖的造数需要。

在本发明的一实施例中，通过人机交互界面输入造数需求场景；模型中对预设的数据生成规则所得结果进行匹配；找出匹配度最高的模型演练结果，获取对应数据生成规则；智能监控造数成功失败的频率，支持账号销毁重置操作。

首选可以预设有限个场景，然后将场景拆解成至少一个属性单元，通过索引的方式保存入库；再利用离散化方法将属性组成不同的规则，通过神经网络的学习功能、遗传算法的方式建立标准造数场景，最终通过场景-规则-属性映射出需要插入的数据，自行造数。

造数控制中：(1)保证数据生成规则的纯净，不冗余；(2)模型尽可能保证数据生成规则组合的随机性及多样性；(3)数据生成规则越丰富，造数成功率越大；

保证数据生成规则纯净单一。数据生成规则例如生成用户的注册记录，生成用户的活体认证记录，通过索引建立规则与元数据对应关系，例如：用户注册记录包含在XXX表中生成数据，用户活体认证记录包含在XXX表中生成数据，在YYY表中生成数据，可以发现，两条规则都包含在XXX表中生成数据，这里就存在了冗余，正确的生成用户活体认证记录规则应该是：在YYY表生成数据。

本发明可保证模型组合规则的多样性。可通过穷举和排列组合的方法，将规则的个数、先后顺序进行逻辑运算，例如：有A、B两个数据生成规则，那么对应的组合有①A，②B，③A&B，④B&A，⑤A||B，⑥

本发明可保证数据生成规则更加丰富。业务的复杂多样性决定了数据生成规则的丰富程度，例如业务中除了包含常规的注册登录、借款还款外，还有会员、权益、福利发放的业务，就需要加上会员、福利发放类型的规则，这样可以组成新的场景，在用户借款时可以使用免息券的福利等等。

在本发明的一种使用场景中，数据库ER模型可以为：(1)将用户场景分解成至少一个实体，每一个实体对于多个属性，也就是我们说的字段；(2)各字段通过实体建立索引关联；(3)通过模型进行自动解析场景、属性；(4)新增造数功能通过配置字段规则的方式对模型进行自动化解析，并且通过造数场景及对应关系实现全自动化造数；(5)适用于关系型和非关系型数据库的造数功能，也适用于对文件系统的造数，零编码，易扩展。

本发明还揭示一种互联网造数系统，图3为本发明一实施例中互联网造数系统的组成示意图；请参阅图3，所述互联网造数系统包括：数据生成规则设定模块1、数学模型建立模块2及造数模块3。

数据生成规则设定模块1用以设定场景对应的数据生成规则，建立场景及数据生成规则的对应关系。在本发明的一实施例中，所述数据生成规则设定模块用以将场景对应的数据生成规则存储于规则库中，规则库作为场景的属性，规则的实现由关系型数据库、非关系型数据库、文件系统数据自动生成。

数学模型建立模块2用以建立数学模型，数据生成规则作为数学模型中的组成部分；场景对应至少一数据生成规则，场景由至少一数据生成规则形成。在一实施例中，数据生成规则作为数学模型中的最小存在单元。

造数模块3用以根据造数需求获取其对应场景，从而根据对应场景获取对应的数据生成规则，通过所述数学模型建立步骤建立的数学模型将对应场景对应的各数据生成规则组合，形成与对应场景对应的数据。在本发明的一实施例中，所述造数模块3采用数据建模的方式，通过规则自动有机组合成新的造数场景，造数功能，满足测试功能全覆盖的造数需要。

图4为本发明一实施例中互联网造数系统的组成示意图；请参阅图4，在本发明的一实施例中，所述方法进一步包括数据监测模块，用以自动监控规则库数据冗余量；若超出设定阈值则报警，并发出修复建议，始终保证规则库数据纯净单一。可设置新的数据生成规则，在插入元数据时，根据规则索引与元数据的对应关系会触发报警机制，提示规则可能存在冗余的提示，通过修改元数据枚举类型来重新建立新的索引，避免重读。

综上所述，本发明提出的互联网造数方法及系统，可提高造数的效率，易使用，维护成本低，拓展性高。

本发明通过建模的方式自动生成造数工具，不需要维护大量脚本和编写大量代码，实现维护成本低、易使用、高效的特点。同时，本发明能有效集成mysq l、nosq l、文件系统功能差异的特点，适用于不同中间主件的造数需要，实现跨平台、拓展性高的特点。此外，本发明具备学习和功能裂变的能力，通过组合场景和规则，自动生成测试工具。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。实施例中所涉及的效果或优点可因多种因素干扰而可能不能在实施例中体现，对于效果或优点的描述不用于对实施例进行限制。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。