【技術實現步驟摘要】
本申請涉及er圖生成，尤其涉及一種數據庫er圖生成方法和系統及設備。
技術介紹
1、隨著信息技術的飛速發展，數據已成為現代社會的重要資產。數據庫作為存儲和管理數據的關鍵工具，其結構和規模日益復雜化。在數據庫設計和管理過程中，實體-關系模型（entity-relationship?model，簡稱er模型）是一種常用的概念模型，用于描述現實世界中的實體以及實體之間的關系。er圖是er模型的圖形表示，它通過圖形化的方式直觀地展示了數據庫的結構，是數據庫設計和優化的重要工具。
2、傳統的er圖生成方法主要依賴于手工操作，即數據庫設計人員需要根據業務需求和數據結構，手動繪制er圖。這種方法雖然能夠精確地反映設計者的意圖，但存在以下缺點：
3、1.效率低下：手工繪制er圖需要設計人員投入大量的時間和精力，尤其是在處理大型和復雜的數據庫時，效率極低。隨著數據庫規模的擴大，手動繪制er圖的工作量呈指數級增長，嚴重限制了數據庫設計和優化的速度。
4、2.容易出錯：手工操作的另一個問題是容易出錯。設計人員在繪制er圖時可能會遺漏實體、關系或屬性，或者錯誤地表示實體之間的關系。這些錯誤可能會導致數據庫設計不準確，影響后續的數據庫實現和維護。
5、3.難以維護：隨著業務需求的變化，數據庫結構需要不斷地調整和優化。手工繪制的er圖難以快速響應這些變化，每次修改都需要重新繪制，增加了維護成本。
6、因此，如何開發一種自動化、高效且準確的er圖生成方法，以適應日益復雜的數據庫結構，成為亟待解決的技
技術實現思路
1、有鑒于此，為了克服現有技術的不足，本申請旨在提供一種數據庫er圖生成方法和系統及設備。
2、根據本申請的第一方面，提供一種數據庫er圖生成方法，該方法包括：
3、從目標數據庫提取元數據，通過對提取的元數據進行關系識別生成er圖；
4、對生成的er圖進行冗余字段識別，通過對識別的冗余字段抽象處理，重建er圖；
5、識別重建的er圖中數據表的關系，根據識別的數據表的關系對重建的er圖進行層次調整；
6、對經過層次調整的er圖進行聚類分析，根據聚類分析結果采用對應的布局策略對er圖進行布局優化；
7、將經過布局優化的er圖導出，根據用戶指令或數據變化對er圖和對應的數據進行動態調整和更新。
8、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，通過對提取的元數據進行關系識別生成er圖，包括：
9、判斷元數據是否存在外鍵和約束條件，當元數據存在外鍵和約束條件，根據元數據的外鍵和約束條件識別數據庫表間的關系，根據數據庫表間的關系構建數據庫表之間的連接，根據構建連接的數據庫表生成er圖；
10、當元數據不存在外鍵和約束條件，根據元數據的字段名、字段類型信息分析字段名相似度，根據字段名相似度推測數據庫表間的潛在關系，根據數據庫表之間的潛在關系構建數據庫表之間的連接，根據構建連接的數據庫表生成er圖。
11、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，對生成的er圖進行冗余字段識別，通過對識別的冗余字段抽象處理，重建er圖，包括：根據元數據的字段名、字段類型信息識別er圖中不同數據庫表中的相似字段，將識別的相似字段作為冗余字段，根據元數據的外鍵和約束條件將識別的冗余字段提取為新的獨立實體，重建經過冗余字段識別和提取的er圖。
12、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，識別重建的er圖中數據表的關系，根據識別的數據表的關系對重建的er圖進行層次調整，包括：識別重建的er圖中數據表的主從關系和依賴關系，根據數據表的主從關系和依賴關系調整數據表在er圖中的位置。
13、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，對經過層次調整的er圖進行聚類分析，包括：采用聚類分析算法計算數據庫表的關聯性。
14、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，根據聚類分析結果采用對應的布局策略對er圖進行布局優化，包括：采用網格布局策略對關聯性超過預設值的數據表進行排列，采用力導向布局策略對關聯性低于預設值的數據表進行排列。
15、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，將經過布局優化的er圖導出，包括：根據用戶的導出指令，將經過布局優化的er圖以與用戶導出指令相匹配的格式導出。
16、可選地，本申請的數據庫er圖生成方法中，根據用戶指令或數據變化對er圖和對應的數據進行動態調整和更新，包括：
17、當接收到用戶調整er圖指令或數據庫結構發生變化時，從目標數據庫中重新提取元數據，采用重新提取的元數據更新er圖，對更新后的er圖依次進行冗余字段處理、層次調整和布局優化。
18、根據本申請的第二方面，提供一種數據庫er圖生成系統，該系統包括er圖生成服務端，該er圖生成服務端包括：
19、元數據提取和識別模塊，用于從目標數據庫提取元數據，通過對提取的元數據進行關系識別生成er圖；
20、冗余字段處理模塊，用于對生成的er圖進行冗余字段識別，通過對識別的冗余字段抽象處理，重建er圖；
21、層次結構優化模塊，用于識別重建的er圖中數據表的關系，根據識別的數據表的關系對重建的er圖進行層次調整；
22、布局優化模塊，用于對經過層次調整的er圖進行聚類分析，根據聚類分析結果采用對應的布局策略對er圖進行布局優化；
23、導出更新模塊，用于將經過布局優化的er圖導出，根據用戶指令對er圖和對應的數據進行動態調整和更新。
24、根據本申請的第三方面，提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現本申請第一方面所述的方法。
25、本申請的數據庫er圖生成方法和系統，具有以下有益技術效果：
26、1.通過識別并簡化冗余字段，將它們轉化為獨立實體，降低er圖復雜性，提升數據庫設計效率和準確性；
27、2.利用聚類分析和力導向布局技術自動生成er圖，提高圖的清晰度、邏輯性和可讀性，減少設計工作量；
28、3.在數據庫結構變化時，er圖能自動更新，保持與數據庫結構同步，提高維護效率和設計準確性；
29、4.允許用戶反饋并根據反饋調整er圖，增強用戶體驗和設計的適應性；
30、5.支持多種數據庫類型，拓寬應用范圍，提供靈活性，降低跨數據庫開發和維護成本。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種數據庫ER圖生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，通過對提取的元數據進行關系識別生成ER圖，包括：
3.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，對生成的ER圖進行冗余字段識別，通過對識別的冗余字段抽象處理，重建ER圖，包括：根據元數據的字段名、字段類型信息識別ER圖中不同數據庫表中的相似字段，將識別的相似字段作為冗余字段，根據元數據的外鍵和約束條件將識別的冗余字段提取為新的獨立實體，重建經過冗余字段識別和提取的ER圖。
4.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，識別重建的ER圖中數據表的關系，根據識別的數據表的關系對重建的ER圖進行層次調整，包括：識別重建的ER圖中數據表的主從關系和依賴關系，根據數據表的主從關系和依賴關系調整數據表在ER圖中的位置。
5.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，對經過層次調整的ER圖進行聚類分析，包括：采用聚類分析算法計算數據庫表的關聯性。
6.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生
7.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，將經過布局優化的ER圖導出，包括：根據用戶的導出指令，將經過布局優化的ER圖以與用戶導出指令相匹配的格式導出。
8.根據權利要求1所述的數據庫ER圖生成方法，其特征在于，根據用戶指令或數據變化對ER圖和對應的數據進行動態調整和更新，包括：當接收到用戶調整ER圖指令或數據庫結構發生變化時，從目標數據庫中重新提取元數據，采用重新提取的元數據更新ER圖，對更新后的ER圖依次進行冗余字段處理、層次調整和布局優化。
9.一種數據庫ER圖生成系統，其特征在于，所述系統包括ER圖生成服務端，所述ER圖生成服務端包括：
10.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1-8中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種數據庫er圖生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的數據庫er圖生成方法，其特征在于，通過對提取的元數據進行關系識別生成er圖，包括：
3.根據權利要求1所述的數據庫er圖生成方法，其特征在于，對生成的er圖進行冗余字段識別，通過對識別的冗余字段抽象處理，重建er圖，包括：根據元數據的字段名、字段類型信息識別er圖中不同數據庫表中的相似字段，將識別的相似字段作為冗余字段，根據元數據的外鍵和約束條件將識別的冗余字段提取為新的獨立實體，重建經過冗余字段識別和提取的er圖。
4.根據權利要求1所述的數據庫er圖生成方法，其特征在于，識別重建的er圖中數據表的關系，根據識別的數據表的關系對重建的er圖進行層次調整，包括：識別重建的er圖中數據表的主從關系和依賴關系，根據數據表的主從關系和依賴關系調整數據表在er圖中的位置。
5.根據權利要求1所述的數據庫er圖生成方法，其特征在于，對經過層次調整的er圖進行聚類分析，包括：采用聚類分析算法計算數據庫表的關聯性。
6.根據權利要求1所述的數據庫er圖生...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳杰明，鐘曉鋒，
申請(專利權)人：北京海量數據技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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