【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机软件测试领域，尤其涉及一种基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法。
技术介绍
1、数据库是计算机科学领域中的一个重要分支，它涉及到数据管理、存储、处理和安全等方面的知识。随着计算机技术的不断发展，数据库技术也在不断演进和创新，例如大数据、云计算、人工智能、软件测试等领域的发展，都对数据库技术提出了更高的要求和挑战。
2、在软件测试过程中，会产生大量测试用例数据集，面临着大量的现场数据的采集和存储问题，同一个测试用例有不同类型的数据，不同类型的数据存储到一起容易引起数据错乱、数据丢失等问题，而对markov链数据及遗传算法数据由于结构的不一致性，难以对其进行可靠的数据存储，因此，有必要设计一种实时性好、数据吞吐量大、存储空间节省的数据库。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：现有的数据库难以适应法令测试用例的采集和存储问题，容易出现数据错乱、数据丢失等问题。
2、为此，本专利技术提供一种基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法。
3、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
4、一种基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，包括以下步骤，
5、步骤一、构建双站实时数据库系统，设计数据采集功能，两个数据站分别进行实时数据的采集工作，并对存储信息进行同步；
6、步骤二、设计markov链模型数据库，对markov链模型的数据内容进行结构化设计，对markov链模型运行数据
7、步骤三、设计遗传算法参数数据库，对遗传算法运行数据进行结构化设计，对遗传算法运行过程中各种数据的分类存储，包括记录id、markov链模型名称、运行索引、遗传算法运行数据、创建时间等；
8、步骤四、设计数据同步方法，间隔时间进行一次数据同步以保证双站数据库中对应存储的数据为同一测试用例的数据参数；
9、步骤五、设计双站数据库对外接口，实现外部对数据库数据的查询。
10、进一步地，在步骤一中，具体包括以下步骤：
11、s1.1设计双站实时数据库系统，基于mysql，建立基于链式演化策略双站实时数据库系统，在链式演化策略双站实时数据库系统中，围绕光纤环网构成，在光纤环网上分布着测试站、控制器、数据站1、数据站2、管理终端等，测试站实现测试用例生成后将测试用例生成数据通过光纤环网存储到分别存储到markov数据库站及遗传算法数据库站，通过控制器实现写入、读取、同步等一系列操作，并统一上传到云平台通过管理终端进行统一管理；
12、s1.2确定需要采集的目标，连接mysql数据库，采用基于指定时间间隔读取数据的方式进行数据采集。
13、进一步地，在步骤二中，对测试站生成的测试用例进行markov链数据库表结构设计包括状态集合表、转移矩阵表、初始状态分布表等，所述状态集合表用于存储markov链模型状态集合，所述转移矩阵表用于存储markov链模型博弈过程中生成的转移矩阵，所述初始状态分布表用于存储所有可能的状态。
14、进一步地，所述状态集合表中包括状态的唯一标识符和状态名称。
15、进一步地，所述转移矩阵表包括起始状态的唯一标识符、目标状态的唯一标识符以及从起始状态到目标状态的转移概率。
16、进一步地，所述初始状态分布表包括状态的唯一标识符和初始状态的概率。
17、进一步地，步骤三中，设计测试站生成的测试用例进行演化数据库表结构，所述数据库系统结构表包括测试用例生成的记录id、遗传算法运行数据和每次遗传算法运行的时间。
18、进一步地，所述遗传算法运行数据通过运行数据分类表获得，所述运行数据分类表包括种群id、种群所处的代数、种群大小、遗传算法运行时的交叉率、变异率、生成的最优解个体以及种群创建时间。
19、进一步地，在步骤四中，将一个数据站分别在不同起始时间和结束时间生成的时段文件分别一致化到该数据站中，将另一个数据站分别在不同起始时间和结束时间生成的时段文件也分别一致化到该数据站中，形成有时间重复的时段文件，读取的时候只读取需要时刻的数据即可。
20、进一步地，在步骤四中，通过实时同步策略，设置定时任务和监控机制，及时发现和解决数据采集中的问题。
21、本专利技术的有益效果是，本专利技术主要设计了数据库的系统体系、数据采集、markov链模型数据库设计、遗传算法参数数据库设计、数据同步方法、双站数据库对外接口设计等。当测试用例自动生成系统自动生成测试用例时，将数据包由两个数据站通过id将数据保存至不同的数据库站内实现分组存储，并对存储内容进行同步确保双站存储的数据为同一测试用例，其组成分别包括测试用例表、适应度函数表、状态转移概率表、交叉概率表、测试结果表和测试用例覆盖表等多个表格。基于双站策略，可将markov链博弈过程及遗传算法演化过程的数据进行存储，通过该数据库，可以高效地存储和管理大量的测试用例数据和状态转移概率信息，支持复杂的查询和分析操作，同时也支持高效地存储和管理遗传算法种群数据等非结构化数据。
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1.一种基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤一中，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤二中，对测试站生成的测试用例进行Markov链数据库表结构设计包括状态集合表、转移矩阵表、初始状态分布表等，所述状态集合表用于存储Markov链模型状态集合，所述转移矩阵表用于存储Markov链模型博弈过程中生成的转移矩阵，所述初始状态分布表用于存储所有可能的状态。
4.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述状态集合表中包括状态的唯一标识符和状态名称。
5.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述转移矩阵表包括起始状态的唯一标识符、目标状态的唯一标识符以及从起始状态到目标状态的转移概率。
6.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，
7.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，步骤三中，设计测试站生成的测试用例进行演化数据库表结构，所述数据库系统结构表包括测试用例生成的记录Id、遗传算法运行数据和每次遗传算法运行的时间。
8.根据权利要求7所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述遗传算法运行数据通过运行数据分类表获得，所述运行数据分类表包括种群ID、种群所处的代数、种群大小、遗传算法运行时的交叉率、变异率、生成的最优解个体以及种群创建时间。
9.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤四中，将一个数据站分别在不同起始时间和结束时间生成的时段文件分别一致化到该数据站中，将另一个数据站分别在不同起始时间和结束时间生成的时段文件也分别一致化到该数据站中，形成有时间重复的时段文件，读取的时候只读取需要时刻的数据即可。
10.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤四中，通过实时同步策略，设置定时任务和监控机制，及时发现和解决数据采集中的问题。
...【技术特征摘要】
1.一种基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤一中，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，在步骤二中，对测试站生成的测试用例进行markov链数据库表结构设计包括状态集合表、转移矩阵表、初始状态分布表等，所述状态集合表用于存储markov链模型状态集合，所述转移矩阵表用于存储markov链模型博弈过程中生成的转移矩阵，所述初始状态分布表用于存储所有可能的状态。
4.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述状态集合表中包括状态的唯一标识符和状态名称。
5.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述转移矩阵表包括起始状态的唯一标识符、目标状态的唯一标识符以及从起始状态到目标状态的转移概率。
6.根据权利要求3所述的基于链式演化策略双站实时数据库的结构设计方法，其特征在于，所述初始状态分布表包括状态的唯一标识...
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