(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210993656.2 (22)申请日 2022.08.18 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 张忠　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 郝少剑 (51)Int.Cl. G06F 16/21(2019.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 数据模型构造方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例属于大数据领域， 应用于大数 据业务场景下的数据模型构造 领域中， 涉及一种 数据模型构造方法、 装置、 计算机设备及存储介 质， 包括基于数据访问层和第一配置项获取业务 数据； 通过数据构造层对业务数据进行展开和提 取， 通过第二配置项进行实例模型初构造； 根据 业务场景筛选出m个初构造的实例模型， 根据数 据组合层对m个初构造的实例模型进行组合， 获 取第三配置项， 基于第三配置项初始化目标数据 模型； 判断是否需对所述目标数据模 型进行扩展 处理。 既能在一次交互下完成数据渲染， 提高数 据安全性， 也能避免盲目在大数据业务场景下构 建数据缓存区， 导 致数据压力过大的问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 CN 115328888 A 2022.11.11 CN 115328888 A 1.一种数据模型构造方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 基于数据访问层和第一配置项获取业 务数据； 通过数据构造层对所述业务数据进行格式转换和目标数据提取， 通过预设构造器和第 二配置项对提取的目标 数据进行实例模型初构造； 根据业务场景筛选出应用于所述业务场景的m个初构造的实例模型， 根据数据组合层 对所述m个初构 造的实例模 型进行组合， 获取第三配置项， 基于所述构造器和所述第三配置 项初始化目标 数据模型， 其中， m为大于1的正整数； 判断所述目标数据模型中包含的数据是否可以表征所述业务场景的目标数据映射要 求； 根据所述判断结果， 对所述目标 数据模型进行区分处 理。 2.根据权利要求1所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述第 一配置项包括与本地 数据库进行连接关系的本地配置文件， 或/和与对应远程访问接口建立连接关系的远程配 置文件， 所述 通过数据访问层和第一配置项获取业 务数据的步骤， 具体包括： 所述数据访 问层通过预设数据库访 问器和所述本地配置文件， 使用代理取值的方式， 获取数据库内缓存的符合所述 业务场景需求的业 务数据； 所述数据访问层通过预设外部系统访问器和所述远程配置文件， 使用远程调用的方 式， 获取符合所述 业务场景需求、 但部署在外 部系统内的业 务数据。 3.根据权利要求1所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述通过数据构造层对所述 业务数据进行格式转换和目标 数据提取的步骤， 具体包括： 通过所述数据构造层中预设前置转换器， 对所述业务数据对应的大字段String类型数 据字段进行JSON格式转换， 获取JSON类型的业务数据， 其中， 所述大字段Str ing类型数据字 段表示超过 预设字符长度的St ring类型数据字段； 通过所述数据构造层中预设取值器， 对所述JSON类型的业务数据进行分类取值， 分别 获取业务场景配置数据、 业务场景赋值数据和业务场景基础数据， 其中， 在所述业务场景中 用于配置所述业务场景展示格式的数据作为业务场景配置数据， 在所述业务场景中用于展 示且持续变化的数据作为业务场景赋值数据， 在所述业务场景中用于展示且固定不变的数 据作为业务场景基础数据。 4.根据权利要求1所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述第 二配置项表示对实例 对象进行初始化构 造的配置文件， 所述通过预设构 造器和第二配置项对提取的目标数据进 行实例模型初构造的步骤， 具体包括： 获取所述第二配置项的配置属性及所述配置属性与所述目标 数据间的映射关系； 基于所述构造器、 所述第二配置项的配置属性和所述映射关系， 对所述实例模型进行 初始化， 完成所述实例模型的初构造 。 5.根据权利要求1所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述第 三配置项表示对所述 实例对象进行再构造的配置文件， 所述根据数据 组合层对所述m个初构造的实例模型进行 组合， 获取第三配置项， 基于所述构 造器和所述第三配置项初始 化目标数据模型的步骤， 具 体包括： 获取所述m个初构造的实例模型； 将所述目标 数据模型作为所述第三配置项的目标配置对象；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115328888 A 2将所述m个初构造的实例模型作为所述第三配置项的配置属性， 基于所述数据组合层 中组合模型完成所述配置属 性与所述m个初构造的实例模型间的映射关系配置， 完成所述 第三配置项的配置； 基于所述构造器、 所述第三配置项的配置属性和所述映射关系， 对所述目标配置对象 进行初始化， 获取目标 数据模型。 6.根据权利要求5所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述将所述m个初构造的实 例模型作为所述第三配置项的配置属性， 基于所述数据组合层中组合模型完成所述配置属 性与所述m个初构造的实例模型间的映射关系配置， 完成所述第三配置项的配置的步骤之 前， 所述方法还 包括： 在将要进行配置的第三配置项内预留配置 冗余区域； 将所述m个初构造的实例模型中每一个实例模型都作为一条所述配置属性， 逐行添加 到所述配置 冗余区域。 7.根据权利要求6所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述将所述m个初构造的实 例模型中每一个实例模型都作为一条所述配置属性， 逐行添加到所述配置冗余区域的步骤 之前， 所述方法还 包括： 基于预设重要度筛选模型， 对所述m个初构造的实例模型进行重要度排序， 获取重要度 排序结果， 其中， 所述重要度筛选模型的筛选依据可以为所述m个初构造的实例模型在预设 时间段内分别在所述 业务场景中预估发生数据交 互的次数； 所述将所述m个初构造的实例模型中每一个实例模型都作为一条所述配置属性， 逐行 添加到所述配置 冗余区域的步骤， 具体包括： 使用所述组合模型一一将所述m个初构造的实例模型， 根据 所述重要度排序结果， 添加 到所述配置 冗余区域。 8.根据权利要求1所述的数据模型构造方法， 其特征在于， 所述根据所述判断结果， 对 所述目标 数据模型进行区分处 理的步骤， 具体包括： 若所述目标数据模型中包含的数据 可以完全表征所述业务场景的目标数据映射要求， 则所述目标 数据模型构造 完成； 若所述目标数据模型中包含的数据不可以完全表征所述业务场景的目标数据映射要 求， 则基于数据扩展层获取所述业务场景还需进 行扩展的数据对所述目标数据模型进 行增 补扩展， 直到扩展完毕， 所述目标 数据模型构造 完成。 9.一种数据模型构造装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于基于数据访问层和第一配置项获取业 务数据； 单实例构造模块， 用于通过数据构造层对所述业务数据进行格式转换和目标数据提 取， 通过预设构造器和第二配置项对提取的目标 数据进行实例模型初构造； 单实例组合模块， 用于根据业务场景筛选出应用于所述业务场景的m个初构造的实例 模型， 根据数据 组合层对所述m个初构造的实例模型进行组合， 获取第三配置项， 基于所述 构造器和所述第三配置项初始化目标 数据模型， 其中， m为大于1的正整数； 业务映射判断模块， 用于判断所述目标数据模型中包含的数据 是否可以完全表征所述 业务场景的目标 数据映射要求； 区分处理模块， 用于根据所述判断结果， 对所述目标 数据模型进行区分处 理。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115328888 A 3