基于数据分层的功能问题定位方法、装置、设备和介质

摘要

本申请涉及大数据技术领域，尤其是一种基于数据分层的功能问题定位方法、装置、设备和介质。所述方法包括：接收待定位的功能问题，所述功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述功能标识对应的功能表；查询与所述功能问题的功能表对应的数据分层；基于所述数据分层以及所述功能问题的发生时间确定对应的问题数据。此外，本申请还涉及区块链技术，待定位的功能问题以及问题数据可存储于区块链节点中。采用本方法能够提高处理效率。

说明书

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种基于数据分层的功能问题定位方法、装置、设备和介质。

背景技术

大数据是各个应用的底层支撑，当应用需要进行数据分析或者数据获取等时，需要从底层存储数据的存储设备中获取到对应的数据。从而在获取到数据后，根据预先设置的计算规则或者模型等可以对数据进行处理以得到最终所需要的分析结论。

但是由于目前数据存储管理不规范，例如所有的数据都全量存储，而在出现问题后，无法确定问题所对应的数据，或者是仅能确定问题所对应的全量的数据，还需要进一步地进行排查，从而导致问题解决效率降低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高处理效率的基于数据分层的功能问题定位方法、装置、设备和介质。

一种基于数据分层的功能问题定位方法，所述方法包括：

接收待定位的功能问题，所述功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；

扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述功能标识对应的功能表；

查询与所述功能问题的功能表对应的数据分层；

基于所述数据分层以及所述功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

在其中一个实施例中，所述扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述功能标识对应的功能表，包括：

查询与所述功能标识对应的应用程序接口；

扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述应用程序接口对应的功能表。

在其中一个实施例中，所述查询与所述功能标识对应的应用程序接口包括：

扫描得到所述功能标识对应的代码；

识别所述代码的结构，以确定所述代码包含的待处理文件夹；

获取与所述待处理文件夹对应的识别逻辑；

通过所述识别逻辑对所述待处理文件夹进行识别得到所述功能标识对应的应用程序接口。

在其中一个实施例中，所述数据分层包括整合层和模型层；所述方法还包括：

通过公共接口从公共数据库同步第一数据，通过私有接口从用户数据库同步第二数据；

将所述第一数据和所述第二数据增量备份至备份库；

将所述第一数据和所述第二数据进行增量数据整合处理，并将整合后的增量数据存储至预先生成的各个整合层数据表中；

将所述整合层数据表以及所述模型层中已有的功能表中的数据输入至预先定义的模型中，得到与所述模型层数据对应的模型层数据表中的数据。

在其中一个实施例中，所述数据分层还包括应用层；所述方法还包括：

获取目标功能对应的数据需求，并分析所述数据需求所对应的数据维度；

从所述整合层和/或所述模型层中获取与所述数据维度对应的数据；

基于所获取的与所述数据维度对应的数据计算得到所述目标功能对应的应用层数据；

基于所述应用程序数据生成功能表；

所述查询与所述功能问题的功能表对应的数据分层，包括：

优先确定所述功能问题对应的功能表是否属于应用层；

若否，则继续确定所述功能问题对应的功能表是否属于所述整合层和所述模型层。

在其中一个实施例中，所述数据分层还包括管理层；所述方法还包括：

获取功能被调用过程中用户录入的数据，将所述用户录入的数据输入至预先生成的与所述功能对应的录入表中。

一种基于数据分层的功能问题定位装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收待定位的功能问题，所述功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；

扫描模块，用于扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述功能标识对应的功能表；

查询模块，用于查询与所述功能问题的功能表对应的数据分层；

定位模块，用于基于所述数据分层以及所述功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

在其中一个实施例中，所述扫描模块包括：

第一查询单元，用于查询与所述功能标识对应的应用程序接口；

功能表确定单元，用于扫描预先生成的功能映射关系以确定与所述应用程序接口对应的功能表。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

上述基于数据分层的功能问题定位方法、装置、设备和介质，将数据进行分层存储，这样在确定功能存在问题后，可以查询功能对应的功能表，并确定功能表对应的数据分层，进而根据功能问题的发生时间确定了问题数据，不需要对全量的数据进行一一排查，提高了处理效率。

附图说明

图1为一个实施例中基于数据分层的功能问题定位方法的应用场景图；

图2为一个实施例中基于数据分层的功能问题定位方法的流程示意图；

图3为一个实施例中数据分层的结构示意图；

图4为一个实施例中基于数据分层的功能问题定位装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的基于数据分层的功能问题定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中终端102向服务器104发送待定位的功能问题，该功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间，其中服务器104扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表，从而确定功能表对应的数据分层，以确定了数据源，进而根据功能问题的发生时间确定对应的问题数据，即确定了增量的数据中存在问题的数据，从而可以根据功能问题的发生时间确定了问题数据，不需要对全量的数据进行一一排查，提高了处理效率。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于数据分层的功能问题定位方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202：接收待定位的功能问题，功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间。

具体地，功能问题包括但不限于数据不正确、数据缺失导致功能执行失败等。当功能存在问题时，则终端向数据平台，即服务器发送待定位的功能问题，该功能问题包括出现问题的功能的功能标识以及功能问题的发生时间，其中功能的标识即对应的功能的唯一标识，其可以通过应用程序以及卡片API(应用程序接口)来进行标识，即功能标识中的一些预设位标识应用程序，另外一些预设位标识API。功能问题的发生时间即本次问题时间，其目的主要是为了确定数据范围，以减少查询量。

S204：扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表。

具体地，功能映射关系是指功能和功能表的关系，具体地，可以通过预先设置一张映射关系表的方式来建立功能和功能表之间的映射关系。或者是将功能表的名称直接命名为功能标识，从而可以直接扫描表名称来获取到对应的功能表，其中功能表中存储了该功能所需要的数据。例如金融领域统计产品购买量，可以直接生成一张产品购买量表格，从而直接读取到该表格的名称即可以获取到对应的功能表。

S206：查询与功能问题的功能表对应的数据分层。

具体地，数据分层包括但不限于模型层、整合层、应用层以及管理层，每个功能表都有唯一的一个数据分层，通过查询功能表所在的数据分层，可以确定功能表中的数据来源，从而定位存在问题的源数据。

S208：基于数据分层以及功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

具体地，服务器通过确定数据分层从而确定了数据来源，但是由于数据是实时更新的，因此需要确定出现问题的数据，还需要确定功能问题的发生时间，这样可以根据该发生时间以及历史未发生问题的最晚时间确定数据出现问题的时间范围，这样根据该时间范围可以所以数据源，从而定位到了存在问题的数据，以便于后续处理。例如重新进行数据的同步，或者是查询备份库中的数据是否正确等。

上述基于数据分层的功能问题定位方法，将数据进行分层存储，这样在确定功能存在问题后，可以查询功能对应的功能表，并确定功能表对应的数据分层，进而根据功能问题的发生时间确定了问题数据，不需要对全量的数据进行一一排查，提高了处理效率。

在其中一个实施例中，扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表，包括：查询与功能标识对应的应用程序接口；扫描预先生成的功能映射关系以确定与应用程序接口对应的功能表。

具体地，服务器先查询与功能标识对应的卡片应用程序接口API的方式包括：通过代码扫描的方式，即扫描与功能标识对应的代码以获取到对应的应用程序接口API，其中可以通过扫描requsts请求或者是urls文件的方式来获取到代码中的应用程序接口API。

在其中一个实施例中，查询与功能标识对应的应用程序接口包括：扫描得到功能标识对应的代码；识别代码的结构，以确定代码包含的待处理文件夹；获取与待处理文件夹对应的识别逻辑；通过识别逻辑对待处理文件夹进行识别得到功能标识对应的应用程序接口。

具体地，为了扫描到功能标识对应的卡片应用程序接口API，首先扫描得到功能标识对应的代码，其中代码包括公共部分、菜单部分和卡片部分，每个部分对应有特定的待处理文件夹，服务器可以通过识别文件夹的名称的方式确定对应的待处理文件夹，然后获取到预先存储的与待处理文件夹对应的识别逻辑，最后根据识别逻辑对待处理文件夹进行识别得到功能标识对应的应用程序接口。

具体地，不同的待处理文件夹的识别逻辑不同，具体可以参见下文：

其中对于公共部分，则主要包括对公共组件、各个子库模块的公共组件、公共的Filters以及常量文件等的提取。

具体地，urls文件方式包括：服务器读取redux(Redux是JavaScript状态容器，提供可预测化的状态管理)中的urls.js/urls.jsx。

request请求方式包括：es6语法，即模板字符串拼接，例如`${baseApi}/urlPath`匹配，url变量方式匹配以及url换行方式兼容。具体地，url变量方式匹配可以是request(url)，这种请求方式，此时url变量定义在文件顶部。具体地，url换行方式兼容方式可以是request(

`${baseApi}/urlPath`

)这种请求方式，即需要对字符匹配的换行情况做兼容。

公共部分匹配包括：公共给自己、Filter以及Filter嵌套组件，其中公共给自己是指公共组件再次嵌套公共组件。

菜单部分提取可以包括：获取目标文件夹对应的路由文件夹，并对其进行语法识别，通过将文件字符串识别为AST语法抽象树，来解析出路由下使用的菜单文件，并对应出菜单的唯一标识符；解析目标文件夹下的所有文件，并将记录每个文件路径下所调用的API列表；将API调用列表与路由中的引入文件路径做匹配，并成功标记出对应菜单下的API列表。

其中AST语法抽象树是源代码结构的一种抽象表示，它以树状的形式表现编程语言的语法结构，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。该实施例的项目中使用@babel/parser依赖包来解析文件字符，通过词法分析生成token，之后再通过语法分析生成了AST，通过遍历语法树，获取每个菜单配置数据，即菜单权限唯一标识符。

而对于目标文件夹中的API的识别则是根据项目已有的发送请求的语法规则，进行了API规则匹配，主要包含：request请求获取API和urls.js(x)文件获取API这两种匹配方式。

卡片是指菜单粒度较小的局部展示区域，可以理解一个菜单一般由多个卡片组成；另外，卡片中也会有引入公共部分的情况。

实际应用中，读取卡片下的所有文件，并识别出config.js来获取卡片标识符，并以此认定次卡片为有效的；查找已有卡片标识符下的所有文件夹，并将所有调用的API列表归拢至当前卡片下。

其对于卡片下的所有文件夹的API的提取的逻辑可以包括urls文件方式、request方式以及公共引入部分方式。公共引入部分方式包括绝对路径、相对路径、别名路径以及Filter特殊配置路径，其中绝对路径类似于Import button from‘components/button’这种以绝对路径引入组件的方式。相对路径类似于Import button from‘./components/button’这种以相对路径引入组件的方式。别名路径则类似于Import button from‘.newtonComponents/button’，其中newtonComponents是路径modules/NEWTON/components的别名，即组件最终引入路径为modules/NEWTON/components/button。而Filter特殊配置路径则是卡片配置中，可以通过配置来引入filters，此时也相当于该卡片引入了该filter组件。

上述实施例中，通过了不同的方式来对应用程序接口进行了识别和提取，保证了代码中应用程序接口提取的准确性，进而保证了各个功能对应的应用程序接口的准确性。

在其中一个实施例中，数据分层包括整合层和模型层；该方法还包括：通过公共接口从公共数据库同步第一数据，通过私有接口从用户数据库同步第二数据；将第一数据和第二数据增量备份至备份库；将第一数据和第二数据进行增量数据整合处理，并将整合后的增量数据存储至预先生成的各个整合层数据表中；将整合层数据表以及模型层中已有的功能表中的数据输入至预先定义的模型中，得到与模型层数据对应的模型层数据表中的数据。

具体地，参见图3所示，图3为一个实施例中数据分层的结构示意图，其中，数据存储的时候设计了备份存储机制，开发公共备份ETL，这样接口层中可以通过公关接口和私有接口来进行数据同步，其中公关接口对接公共数据库，私有接口则对接各个用户自己的数据库，且私有接口设置有扩展接口，这样用户可以根据自己的需要对扩展接口进行扩展处理。此外公共接口则进行增量数据同步，即数据保留当次数据，数据范围依赖整合层数据需求。

此外，该接口获取的数据还可以用于数据模型的训练，数据模型则是由接口加工、处理和得到的，该数据模型不做接口数据的聚合统计。其中数据模型的计算数据来源于接口层数据，数据在存储过程中通过对接口数据进行数据抽取得到整合层数据，再通过统计模型、计算模型对整合层数据进行计算得到模型层数据。日常按需增量提取接口数据，而模型的计算的初始数据，即初始化数据则从备份库提取，以避免模型一开始计算时数据的缺失。

具体地，结合图3，在获取到接口数据后，则对接口数据的整合处理后作为整合层的数据，整合层的数据按照需要存储到各个整合层功能表中，从而功能在执行时则直接调用整合层功能表中的数据即可。

此外，还可以根据需要对整合层中的数据进行进一步的处理，以得到模型层数据。即首先明确计算模型，确定模型输入、输出数据(忽略模型中间表，即中间计算数据)，然后根据整合层中的数据以及模型层中已有的功能表中的数据进行模型计算以得到新的模型层功能表。但需要说明的时模型层的数据的计算不得使用应用层的数据，也就是说应用层的优先级大于模型层的优先级大于整合层的优先级。

这样在确定了问题功能的功能表后，然后确定该功能表的数据层，即模型层还是整合层，可以更好地定位到数据源。

在其中一个实施例中，数据分层还包括应用层；该方法还包括：获取目标功能对应的数据需求，并分析数据需求所对应的数据维度；从整合层和/或模型层中获取与数据维度对应的数据；基于所获取的与数据维度对应的数据计算得到目标功能对应的应用层数据；基于应用程序数据生成应用层功能表；查询与功能问题的功能表对应的数据分层，包括：优先确定功能问题对应的功能表是否属于应用层；若否，则继续确定功能问题对应的功能表是否属于整合层和模型层。

具体地，继续结合图3，数据分层还包括一应用层，该应用层中的功能表是聚焦应用功能，以易用、提速为核心，是业务扩展表，即功能在没有业务扩展表的时候优先使用整合层、模型层数据，当性能、易用性问题较大时，设计应用层数据。应用层数据使用整合层数据、模型层数据，不可使用接口层数据。从而在功能使用的时候先判断应用层中是否存在对应的功能表，若是存在，则使用应用层中的功能表，否则使用整合层和模型层中的功能表。

因此在定位问题的时候，需要先定位应用层，若是应用层中存在对应的功能表，则直接定位该功能表为数据源，否则则继续查询整合层和模型层。

上述实施例中，根据层级进行优先级确定，从而在定位问题时不需要遍历所有层级，提高了处理的效率。

在其中一个实施例红，数据分层还包括管理层；该方法还包括：获取功能被调用过程中用户录入的数据，将用户录入的数据输入至预先生成的与功能对应的录入表中。

具体地，从而查询与功能问题的功能表对应的数据分层，还包括：查询管理层中的录入表是否为功能问题的功能表，若是，则获取管理层作为与功能问题的功能表对应的数据分层。

具体地，结合图3，所有涉及用户录入的非ETL生成的数据，分离到管理库，即管理层，即功能在被调用的时候，当存在需要用户录入的数据的时候，则将用户录入的数据存储至管理层中，管理层中预先设置有与该功能对应的录入表，这样还可以确定功能问题的功能表是否存在管理层中，即是否用户录入的数据存在问题，从而简化操作。

需要强调的是，为进一步保证上述待定位的功能问题的私密和安全性，上述待定位的功能问题还可以存储于一区块链的节点中。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于数据分层的功能问题定位装置，包括：接收模块100、扫描模块200、查询模块300和定位模块400，其中：

接收模块100，用于接收待定位的功能问题，功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；

扫描模块200，用于扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表；

查询模块300，用于查询与功能问题的功能表对应的数据分层；

定位模块400，用于基于数据分层以及功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

在其中一个实施例中，上述的扫描模块200包括：

第一查询单元，用于查询与功能标识对应的应用程序接口；

功能表确定单元，用于扫描预先生成的功能映射关系以确定与应用程序接口对应的功能表。

在其中一个实施例中，上述第一查询单元包括：

扫描子单元，用于扫描得到功能标识对应的代码；

待处理文件夹确定子单元，用于识别代码的结构，以确定代码包含的待处理文件夹；

逻辑获取子单元，用于获取与待处理文件夹对应的识别逻辑；

识别子单元，用于通过识别逻辑对待处理文件夹进行识别得到功能标识对应的应用程序接口。

在其中一个实施例中，数据分层包括整合层和模型层；上述装置还可以包括：

同步模块，用于通过公共接口从公共数据库同步第一数据，通过私有接口从用户数据库同步第二数据；

备份模块，用于将第一数据和第二数据增量备份至备份库；

整合处理模块，用于将第一数据和第二数据进行增量数据整合处理，并将整合后的增量数据存储至预先生成的各个整合层数据表中；

模型处理模块，用于将整合层数据表以及模型层中已有的功能表中的数据输入至预先定义的模型中，得到与模型层数据对应的模型层数据表中的数据。

在其中一个实施例中，数据分层还包括应用层；上述装置还可以包括：

数据维度获取模块，用于获取目标功能对应的数据需求，并分析数据需求所对应的数据维度；

数据获取模块，用于从整合层和/或模型层中获取与数据维度对应的数据；

计算模块，用于基于所获取的与数据维度对应的数据计算得到目标功能对应的应用层数据；

功能表生成模块，用于基于应用程序数据生成功能表；

上述查询模块300包括：

第一判断单元，用于优先确定功能问题对应的功能表是否属于应用层；

第二判断单元，用于若否，则继续确定功能问题对应的功能表是否属于整合层和模型层。

在其中一个实施例中，数据分层还包括管理层；上述装置还可以包括：

录入模块，用于获取功能被调用过程中用户录入的数据，将用户录入的数据输入至预先生成的与功能对应的录入表中。

关于基于数据分层的功能问题定位装置的具体限定可以参见上文中对于基于数据分层的功能问题定位方法的限定，在此不再赘述。上述基于数据分层的功能问题定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储待定位的功能问题以及问题数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于数据分层的功能问题定位方法。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收待定位的功能问题，功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表；查询与功能问题的功能表对应的数据分层；基于数据分层以及功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表，包括：查询与功能标识对应的应用程序接口；扫描预先生成的功能映射关系以确定与应用程序接口对应的功能表。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的查询与所述功能标识对应的应用程序接口包括：扫描得到功能标识对应的代码；识别代码的结构，以确定代码包含的待处理文件夹；获取与待处理文件夹对应的识别逻辑；通过识别逻辑对待处理文件夹进行识别得到功能标识对应的应用程序接口。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所涉及的数据分层包括整合层和模型层；处理器执行计算机程序时还可以实现以下步骤：通过公共接口从公共数据库同步第一数据，通过私有接口从用户数据库同步第二数据；将第一数据和第二数据增量备份至备份库；将第一数据和第二数据进行增量数据整合处理，并将整合后的增量数据存储至预先生成的各个整合层数据表中；将整合层数据表以及模型层中已有的功能表中的数据输入至预先定义的模型中，得到与模型层数据对应的模型层数据表中的数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所涉及的数据分层还包括应用层；处理器执行计算机程序时还可以实现以下步骤：获取目标功能对应的数据需求，并分析数据需求所对应的数据维度；从整合层和/或模型层中获取与数据维度对应的数据；基于所获取的与数据维度对应的数据计算得到目标功能对应的应用层数据；基于应用程序数据生成应用层功能表；查询与功能问题的功能表对应的数据分层，包括：优先确定功能问题对应的功能表是否属于应用层；若否，则继续确定功能问题对应的功能表是否属于整合层和模型层。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所涉及的数据分层还包括管理层；处理器执行计算机程序时还可以实现以下步骤：获取功能被调用过程中用户录入的数据，将用户录入的数据输入至预先生成的与功能对应的录入表中。

在一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收待定位的功能问题，功能问题携带有功能标识以及功能问题的发生时间；扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表；查询与功能问题的功能表对应的数据分层；基于数据分层以及功能问题的发生时间确定对应的问题数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的扫描预先生成的功能映射关系以确定与功能标识对应的功能表，包括：查询与功能标识对应的应用程序接口；扫描预先生成的功能映射关系以确定与应用程序接口对应的功能表。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的查询与所述功能标识对应的应用程序接口包括：扫描得到功能标识对应的代码；识别代码的结构，以确定代码包含的待处理文件夹；获取与待处理文件夹对应的识别逻辑；通过识别逻辑对待处理文件夹进行识别得到功能标识对应的应用程序接口。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的数据分层包括整合层和模型层；计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：通过公共接口从公共数据库同步第一数据，通过私有接口从用户数据库同步第二数据；将第一数据和第二数据增量备份至备份库；将第一数据和第二数据进行增量数据整合处理，并将整合后的增量数据存储至预先生成的各个整合层数据表中；将整合层数据表以及模型层中已有的功能表中的数据输入至预先定义的模型中，得到与模型层数据对应的模型层数据表中的数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的数据分层还包括应用层；计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：获取目标功能对应的数据需求，并分析数据需求所对应的数据维度；从整合层和/或模型层中获取与数据维度对应的数据；基于所获取的与数据维度对应的数据计算得到目标功能对应的应用层数据；基于应用程序数据生成应用层功能表；查询与功能问题的功能表对应的数据分层，包括：优先确定功能问题对应的功能表是否属于应用层；若否，则继续确定功能问题对应的功能表是否属于整合层和模型层。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的数据分层还包括管理层；计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：获取功能被调用过程中用户录入的数据，将用户录入的数据输入至预先生成的与功能对应的录入表中。

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。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上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。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。