检验数据命名的方法及装置、非易失性存储介质、处理器与流程

1.本技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种检验数据命名的方法及装置、非易失性存储介质、处理器。


背景技术：

2.为了提高数据中台工作的体系性，规范性，有效性，加快数据在数据中台的汇集，沉淀，推进“数字化”转型，基于数据中台运营及开发应用现状，制定数据标准，统一数据口径，编制统一命名规范，开发了数据中台配置规范监测工具，然而通过该工具对数据中台各项目空间下数据表、任务脚本、数据服务接口(application programming interface，api)命名规范进行核查时发现存在大量误查的情况，需要技术人员二次筛查，给数据中台数据命名规范核查及整改工作造成了“难梳理、耗时长”等问题。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种检验数据命名的方法及装置、非易失性存储介质、处理器，以至少解决由于现有技术中对数据命名的监测结果与实际情况偏差较大，需要人工二次核查，造成的数据命名规范核查及整改工作的难梳理，耗时长的技术问题。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种检验数据命名的方法，包括：确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
6.可选地，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，包括：获取数据表的命名信息，其中，数据表的命名信息包括以下至少之一：数据表的名称，数据表的创建时间，数据表的生命周期，数据表的数据容量，数据表的描述信息以及数据表的字段描述信息；将数据表的命名信息与数据表的命名标准进行对比，得到第一对比结果；根据第一对比结果对数据表的命名信息进行标识，并生成数据表的命名分析结果表，作为数据表的命名信息检验结果。
7.可选地，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，还包括：获取执行任务的项目空间的第一标识和创建任务的目标对象的第二标识；获取任务的命名信息，其中，任务的命名信息包括：第一标识指示的项目空间的名称，和第二标识指示的目标对象的名称；将项目空间的名称和目标对象的名称分别与任务的命名标准进行对比，得到第二对比结果；根据第二对比结果对任务的命名信息进行标识，并生成任务的命名分析结果表，作为任务的命名信息检验结果。
8.可选地，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，还包括：获取数据服务接口的命名信息，其中，数据服务接口的命名信息包括以下至少之一：数据服务接口的名称，与数据服务接口对应的路径的名称，数据服务接口的创建时间，数据服务接
口的描述信息，以及数据服务接口的分组信息；将数据服务接口的命名信息与数据服务接口的命名标准进行对比，得到第三对比结果；根据第三对比结果对数据服务接口的命名信息进行标识，并生成数据服务接口的命名分析结果表，作为数据服务接口的命名信息检验结果。
9.可选地，在得到检验结果之后，检验数据命名的方法还包括：确定输入时刻和输入顺序；将数据表的命名信息检验结果，任务的命名信息检验结果和数据服务接口的命名信息检验结果，按照输入时刻和输入顺序输入到数据库；获取数据表的命名信息检验结果，任务的命名信息检验结果和数据服务接口的命名信息检验结果中的不合格检验结果，并依据不合格检验结果生成不合格清单；展示不合格清单。
10.可选地，展示不合格清单，包括：显示不合格检验结果的类型，以及与不合格检验结果的类型对应的数量，其中，不合格检验结果的类型包括以下至少之一：数据表命名不合规，缺少数据表描述，缺少数据表字段描述，任务命名不合规，应用程序编程接口不合规；显示存在不合格检验结果的类型的项目空间名称。
11.可选地，在依据不合格检验结果生成不合格清单之后，检验数据命名的方法还包括：获取项目空间名称；依据项目空间名称对不合格清单进行分类，并将分类后的不合格清单发送到与项目空间名称对应的目标终端。
12.可选地，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，还包括：按照检验周期和检验顺序，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验；在确定检验对象之前，上述方法还包括：获取检验对象间的逻辑关系和命名规范，基于检验对象间的逻辑关系和命名规范编写命名标准。
13.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种检验数据命名的装置，该装置包括：确定模块，用于确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取模块，用于获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；检验模块，用于依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
14.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制该非易失性存储介质所在设备执行以上的检验数据命名的方法。
15.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的检验数据命名的方法。
16.在本技术实施例中，采用确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；根据命名标准对数据表、任务脚本、数据服务api命名规范的要求，获取检验对象的命名信息，将检验对象的命名信息与命名标准进行对比，确定检验对象的命名信息是否合规；并根据不合规的命名信息生成不合规清单，发送至目标终端的方法，实现了对数据命名规范核查的闭环管理，达到了减少了人工复查的工作量，提高工作效率的目的，从而实现了降低数据命名信息核查结果的误查率的技术效果，进而解决了由于现有技术中对数据命名的监测结果与实际情况偏差较大，需要人工二次核查，造成的数据命名规范核查及整改工作的难梳理，耗时长技术问题。
development kit sdk)，用于提供简单方便的python编程接口。
33.finebi：能够提供数据可视化功能的软件。
34.贴源层：数据中台体系结构的基础层，用于统一汇集源业务系统数据，为数据中台提供基础数据支撑。贴源层数据结构与源系统保持一致。
35.共享层：是数据中台体系结构的标准模型层，用于存储经过模型映射转换、编码统一、数据规范化后形成的企业级业务标准明细数据。数据对上层应用提供同源共享服务，均在共享层完成。
36.分析层：是数据中台体系结构的公共数据层，包括公共维度表、公共明细(事实)表和公共汇总表，由共享层数据加工而成，主要完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。
37.利用现有技术对数据中台中的数据的命名信息进行检测时，检测的结果为：不合规数据表为315张，不合规任务数为1856个，不合规api数量为565个，而实际不合规数据表为29张，不合规任务数为216个，不合规api数量为120个，由此可见，现有技术的监测结果与实际情况偏差较大，为解决上述问题，本技术实施例提供了一种检验数据命名的方法，利用编写的sql脚本，pyodps脚本对数据中台相关元仓表数据进行清洗、转化，实现数据表、任务、api不合规清单自动梳理，并结合finebi报表工具，研发“数据中台命名规范核查可视化在线监测平台”，同时基于浏览器自动化测试框架(selenium框架)完成不合规数据清单的邮件自动提醒功能，督促相关人员进行整改。进一步实现了数据命名规范核查的闭环管理，同时减轻了技术人员的工作负担，提高了工作效率。
38.根据本技术实施例，提供了一种检验数据命名的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
39.图1是根据本技术实施例的检验数据命名的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
40.步骤s102，确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据。
41.将检验数据命名的方法应用在供电公司电力系统中，根据步骤s102提供的方法，首先确定在数据中台的电力数据中确定要检验对象，其中，检验对象应包括数据表，任务和应用服务api。
42.步骤s104，获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息。
43.在步骤s104中，经过步骤s102确定检验对象为数据表，任务和应用服务api后，获取数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口(api)的命名信息，同时获取命名标准。
44.步骤s106，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
45.在步骤s106中，依据命名标准中记载的命名规范，分别对获取的数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口(api)的命名信息进行检验，判断获取的上述命名信息是否符合命名标准中记载的命名规范，得出检验结果。
46.通过上述步骤，可以实现从多个指标项维度对数据的命名信息进行自主筛查，自
动梳理命名信息不合规的数据表、任务和应用服务api清单，进而使命名信息不合规的数据及时被整改，在确保命名规范核查结果准确性的同时，进一步提高了核查的效率，实现数据命名规范核查的全链路闭环管理。
47.根据本技术一个可选的实施例，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，包括对数据表的命名信息进行检验：获取数据表的命名信息，其中，数据表的命名信息包括以下至少之一：数据表的名称，数据表的创建时间，数据表的生命周期，数据表的数据容量，数据表的描述信息以及数据表的字段描述信息；将数据表的命名信息与数据表的命名标准进行对比，得到第一对比结果；根据第一对比结果对数据表的命名信息进行标识，并生成数据表的命名分析结果表，作为数据表的命名信息检验结果。
48.在本实施例中，通过以下方法实现对数据中台的数据表的命名信息进行检验：从元仓数据表——“dpbiztenant_base_project”中获取省侧所有生产环境下的工作空间，在此基础上，遍历获取所有工作空间中数据表的命名信息，其中，每一个数据表的命名信息中均包括：数据表的名称、数据表的创建时间、数据表的生命周期、数据表的数据容量、数据表的表描述信息，以及数据表的字段描述信息；将上述信息与命名标准中记载的针对数据表命名的命名规范进行对比，得到对比结果(即第一对比结果)；其中对比结果包括合规和不合规两种，根据对比结果分别标识数据表的名称、数据表的创建时间、数据表的生命周期、数据表的数据容量、数据表的表描述信息，和数据表的字段描述信息；并生成数据表命名合规性分析结果表(即数据表的命名分析结果表)。
49.图2是数据表命名合规性分析结果表的示意图，对于一个项目空间中，其含有多个数据表，如图2所示，数据表命名合规性分析结果表中包括：第一列，项目空间；第二列，项目空间；第三列，数据表的名称(表名)；第四列，数据表的类型(是否为分区表)；第五列，数据表的合规性(包括合规和不合规)；第六列，数据表的数据容量(表容量)；第七列，数据表的生命周期(是否删表重建，如果数据表未到达生命周期则是否删表重建字段为否，如果数据表已到达生命周期则是否删表重建字段为是)；第八列，是否缺少表字段描述；第九列，表描述信息；第十列，数据表的创建时间。
50.根据本技术另一个可选的实施例，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，还包括对任务的命名信息进行检验：获取执行任务的项目空间的第一标识和创建任务的目标对象的第二标识；获取任务的命名信息，其中，任务的命名信息包括：第一标识指示的项目空间的名称，和第二标识指示的目标对象的名称；将项目空间的名称和目标对象的名称分别与任务的命名标准进行对比，得到第二对比结果；根据第二对比结果对任务的命名信息进行标识，并生成任务的命名分析结果表，作为任务的命名信息检验结果。
51.在本实施例中，通过以下方法实现对数据中台的任务的命名信息进行检验：从任务的元仓数据表——“dwphoenix_phoenix_node_def”中获取省侧所有相关任务信息，包括工作空间id(即第一标识)和组织id(即第二标识)，通过工作空间id和组织id关联元仓数据表，关联记录了运行该任务的项目空间的相关信息的元仓表“dpbiztenant_base_project”和记录了该任务的创建者的相关信息的元仓表“dpbiztenant_base_user_info”从而获取工作空间(项目空间)的名称和创建者(目标对象)的名称。其中，每一个任务的命名信息中均包含运行该任务的项目空间的名称，和创建该任务的目标对象的名称。在得到任务的命
名信息后，将其与命名标准中记载的任务的命名规范对比，得到对比结果(即第二对比结果)，其中，对比结果包括合规和不合规两种，根据对比结果分别标识任务的项目空间的名称，和创建该任务的目标对象的名称；并生成任务命名合规性分析结果表(即任务的命名分析结果表)。
52.需要说明的是，上述提及的任务的创建者，并不单单指代某一用户，也可指代启动该任务的项目/项目组，或是启动该任务的终端。
53.根据本技术又一个可选的实施例，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果，还包括对数据服务接口的命名信息进行检验：获取数据服务接口的命名信息，其中，数据服务接口的命名信息包括以下至少之一：数据服务接口的名称，与数据服务接口对应的路径的名称，数据服务接口的创建时间，数据服务接口的描述信息，以及数据服务接口的分组信息；将数据服务接口的命名信息与数据服务接口的命名标准进行对比，得到第三对比结果；根据第三对比结果对数据服务接口的命名信息进行标识，并生成数据服务接口的命名分析结果表，作为数据服务接口的命名信息检验结果。
54.在本实施例中，通过以下方法实现对数据中台的数据服务接口(api)的命名信息进行检验：从api的元仓数据表——“dwdataservice_api_info_version”中获取省侧数据服务接口(api)的名称，与数据服务接口对应的路径的名称，数据服务接口的创建时间，数据服务接口的描述信息和数据服务接口的分组信息，其中，分组信息用于描述api归属的分组，可以是具体的系统名，模块名或者抽象的标识；并通过api的id关联元仓数据表——“dwdataservice_api_group”获取api分组的中文名称。将api的命名信息，包括api的名称，api对应的路径的名称，api的创建时间，api的描述信息，与命名标准中记载的api的命名规范对比，得到对比结果(即第三对比结果)，其中，对比结果包括合规和不合规两种，根据对比结果对api的命名信息进行标识，并生成api命名合规性分析结果表(即数据服务接口的命名分析结果表)。
55.根据本技术再一个可选的实施例，在得到检验结果之后，检验数据命名的方法还包括以下步骤：确定输入时刻和输入顺序；将数据表的命名信息检验结果，任务的命名信息检验结果和数据服务接口的命名信息检验结果，按照输入时刻和输入顺序输入到数据库；获取数据表的命名信息检验结果，任务的命名信息检验结果和数据服务接口的命名信息检验结果中的不合格检验结果，并依据不合格检验结果生成不合格清单；展示不合格清单。
56.在本实施例中，编写脚本，在脚本中设置定时调度任务，设置数据表命名合规性分析结果表，任务命名合规性分析结果表，api命名合规性分析结果表的输入顺序；按照设置的输入顺序，通过工具dataworks-di将上述三个分析结果表的数据输入至关系型数据库(rrlational database service，rds)中；对数据表命名合规性分析结果表，任务命名合规性分析结果表，api命名合规性分析结果表中的数据进一步转化，将上述结果表中，表示为不合规的数据整合，生成不合格清单。基于finebi报表工具，构建“数据中台命名规范核查可视化在线监测平台”，同时基于selenium框架，编写python程序，抽取rds数据库中的不合规清单(即不合格清单)，使其在构建好的“数据中台命名规范核查可视化在线监测平台”以可见的形式显示。
57.根据本技术一些优选的实施例，展示不合格清单，包括展示以下内容：显示不合格检验结果的类型，以及与不合格检验结果的类型对应的数量，其中，不合格检验结果的类型
包括以下至少之一：数据表命名不合规，缺少数据表描述，缺少数据表字段描述，任务命名不合规，应用程序编程接口不合规；显示存在不合格检验结果的类型的项目空间名称。
58.图3是将不合格清单可视化的示意图，如图3所示，在本实施例中，将不合格清单可视化时，显示以下内容：不合格检验结果的类型，以及与不合格检验结果的类型对应的数量，如：数据表命名不合规：29，缺少数据表描述：819，缺少数据表字段描述：1120，任务命名不要合规：216，api命名不合规：120。显示存在不合格检验结果的类型的项目空间名称，如：项目空间名称1，项目空间名称2，项目空间名称3等；存在任务命名不合规类型的项目空间包括：项目空间1，项目空间2，项目空间3，不合格清单可视化时，还显示如图3所示的不合规统计分析图，该不合规统计分析图的横轴为不合格的类型，包括：数据表命名不合规，缺少数据表字段描述，缺少表描述，删表重建，任务命名不合规；该不合规统计分析图的纵轴为项目空间，包括：项目空间1-28。
59.还需要说明的是，将上述检验数据命名的方法应用在某一具体的电力系统中时，上述提及的项目空间1-28和项目空间名称1-3以字段或字符或者文字的形式显示，该字段或字符或者文字为项目空间的“名字”。
60.图4是可视化显示数据表的命名信息检验结果的示意图，如图4所示，在本实施例中，显示数据表的命名信息检验结果，包括：显示检验的项目空间，项目空间的名称，项目空间中数据表命名不合规的数量，缺少表描述的数量，缺少表字段描述的数量和删表重建的数量。
61.根据本技术一个可选的实施例，在依据不合格检验结果生成不合格清单之后，检验数据命名的方法还包括：获取项目空间名称；依据项目空间名称对不合格清单进行分类，并将分类后的不合格清单发送到与项目空间名称对应的目标终端。
62.在本实施例中，通过编写python程序，抽取rds数据库中的不合格清单，将抽取的不合格清单以项目组名称(即项目空间名称)进行划分，形成推送信息模版，使用selenium框架操控浏览器，模拟登录并填写相关信息，实现不合格清单整改邮件自动推送功能，将不合格清单以邮件的形式推送至对应的各项目组邮箱，以督促对不合格的数据命名信息进行整改。
63.根据本技术另一个可选的实施例，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，还包括以下步骤：按照检验周期和检验顺序，依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验；在确定检验对象之前，上述方法还包括：获取检验对象间的逻辑关系和命名规范，基于检验对象间的逻辑关系和命名规范编写命名标准。
64.在利用命名标准对数据表的命名信息，任务的命名信息和api的命名信息进行检验之前，首先需要编写命名标准，制定检验周期和检验顺序，在本实施例中提供了一种编写命名标准的方法：梳理数据中台相关元仓数据表之间的逻辑关系(即检验对象间的逻辑关系)，结合对数据表、任务、api的命名规范要求(即命名规范)；设计计算模版，编写数据清洗脚本，该数据清洗脚本即为命名标准。编写命名标准之后，依据制定的检验周期和检验顺序，对数据表的命名信息，任务的命名信息和api的命名信息进行检验。
65.需要说明的是，编写命名标准的过程为将检验对象间的逻辑关系和命名规范，转换为计算机可识别类型的文件的过程。
66.图5本技术实施例提供的一种检验数据命名的装置的结构图，该装置包括：确定模
块50，用于确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取模块52，用于获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；检验模块54，用于依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
67.在本实施例中，利用上述检验数据命名的装置对数据中台中的数据进行检测，图6是数据检验装置的工作流程示意图，如图6所示，上述检验数据命名的装置工作时。首先，从元仓数据表“dpbiztenant_base_project”中获取省侧所有生产环境下的工作空间名称；从元仓数据表“dwphoenix_phoenix_node_def”中获取省侧所有相关任务信息，并通过工作空间id和组织id关联元仓数据表“dpbiztenant_base_project”和“dpbiztenant_base_user_inf”，从而获取工作空间名称和创建者名称；从元仓数据表“dwdataservice_api_info_version”中获取省侧api名称、路径、描述、创建时间、分组等信息，并通过apiid关联元仓数据表“dwdataservice_api_group”获取api分组中文名称。
68.接下来，利用对数据表，任务和api的命名规范要求编写的pyodps脚本，对从上述从元仓数据表中获得数据进行检验，根据检验结果设置是否合规标识字段，形成数据表命名合规性分析结果表，任务命名合规性分析结果表和api命名合规性分析结果表，根据pyodps脚本形成数据表、任务、api命名合规性分析结果表的先后顺序，设置定时调度任务，并通过dataworks-di工具将分析结果数据同步至rds数据库中。
69.最后，形成可视化界面：以rds数据库中数据表、任务、api结果表为数据源，利用finebi报表工具，构建数据中台命名规范核查可视化在线监测平台，从多个维度对数据进行筛查，展示各项目空间下多项监测指标的统计结果。
70.另外，在利用dataworks-di工具将分析结果数据同步至rds数据库中之后，还根据预先编写的python程序，执行抽取rds数据库中的不合规清单，以项目组名称进行划分，形成推送信息模版，使用selenium框架操控浏览器，模拟登录并填写相关信息的功能，以实现不合规清单整改邮件自动推送功能。
71.本技术实施例还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制该非易失性存储介质所在设备执行以上的检验数据命名的方法。
72.上述非易失性存储介质用于存储执行以下功能的程序：确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
73.本技术实施例还提供了一种处理器，该处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的检验数据命名的方法。
74.上述处理器用于运行执行以下功能的程序：确定检验对象，其中，检验对象为数据中台中的电力数据；获取检验对象的命名信息和命名标准，其中，命名信息包括：数据表的命名信息，任务的命名信息和数据服务接口的命名信息；依据命名标准对检验对象的命名信息进行检验，得到检验结果。
75.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
76.在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有
详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
77.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
78.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
79.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
80.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
81.以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。