数据指标更新接口测试总结

测试请求

接口

POST /api/metric/update

测试数据

{
  "name_zh": "测试指标_1762140669984",
  "name_en": "metric_17621406",
  "category": "应用类",
  "organization": "citu",
  "leader": "mxl",
  "childrenId": [],
  "frequency": "日",
  "data_sensitivity": "低",
  "tag": 82,
  "describe": null,
  "status": true,
  "id_list": [
    {
      "id": 300,
      "metaData": null,
      "type": "metric"
    },
    {
      "id": 2156,
      "metaData": [2139, 2132, 2130],
      "type": "model"
    }
  ],
  "metric_rules": "<span class=\"contenteditable-span\" data-id=\"300\" contenteditable=\"false\">指标_1762140669984(指标)</span>...",
  "code": "generate_python_function_for_metrics_mapping",
  "id": 300
}

数据类型分析

基本类型属性（直接存储）✅

属性名	类型	处理方式
`name_zh`	string	直接存储
`name_en`	string	直接存储
`category`	string	直接存储
`organization`	string	直接存储
`leader`	string	直接存储
`frequency`	string	直接存储
`data_sensitivity`	string	直接存储
`tag`	integer	用于创建 LABEL 关系
`status`	boolean	直接存储
`metric_rules`	string	直接存储
`code`	string	直接存储
`id`	integer	节点标识，不作为属性存储

特殊字段（关系处理）⚙️

属性名	类型	处理方式
`childrenId`	array	用于创建 child 关系（本例为空数组）
`tag`	integer	用于创建 LABEL 关系（ID=82）

复杂类型属性（转换存储）🔄

属性名	类型	处理方式
`id_list`	array of objects	转换为 JSON 字符串存储
`describe`	null	过滤掉，不存储

`model_selected` 字段

在测试数据中不存在，但如果存在会被排除，专门用于创建 connection 关系。

属性处理流程

1. `id_list` 处理（关键测试点）

原始值：

[
  {
    "id": 300,
    "metaData": null,
    "type": "metric"
  },
  {
    "id": 2156,
    "metaData": [2139, 2132, 2130],
    "type": "model"
  }
]

处理结果：

❌ 不是 Neo4j 支持的基本类型数组（包含对象）
✅ 通过 is_valid_neo4j_property() 检测为复杂类型
✅ 转换为 JSON 字符串存储
✅ 存储值："[{\"id\":300,\"metaData\":null,\"type\":\"metric\"},{\"id\":2156,\"metaData\":[2139,2132,2130],\"type\":\"model\"}]"

2. 关系创建

LABEL 关系：

MATCH (metric:DataMetric), (tag:DataLabel)
WHERE id(metric) = 300 AND id(tag) = 82
MERGE (metric)-[:LABEL]->(tag)

child 关系： 由于 childrenId 为空数组，不创建任何 child 关系。

预期执行流程

步骤 1：验证节点存在

MATCH (n:DataMetric) WHERE id(n) = 300 RETURN n

✅ 节点存在，继续执行

步骤 2：删除旧关系

MATCH (n)-[r]-() WHERE id(n) = 300 DELETE r

删除节点 ID=300 的所有关系

步骤 3：准备更新属性

过滤和转换后的属性：

{
    "name_zh": "测试指标_1762140669984",
    "name_en": "metric_17621406",
    "category": "应用类",
    "organization": "citu",
    "leader": "mxl",
    "frequency": "日",
    "data_sensitivity": "低",
    "status": True,
    "id_list": "[{\"id\":300,...}]",  # JSON字符串
    "metric_rules": "<span...",
    "code": "generate_python_function_for_metrics_mapping"
}

步骤 4：更新节点属性

MATCH (n:DataMetric)
WHERE id(n) = 300
SET n.name_zh = $name_zh,
    n.name_en = $name_en,
    n.category = $category,
    n.organization = $organization,
    n.leader = $leader,
    n.frequency = $frequency,
    n.data_sensitivity = $data_sensitivity,
    n.status = $status,
    n.id_list = $id_list,
    n.metric_rules = $metric_rules,
    n.code = $code
RETURN n

步骤 5：创建 LABEL 关系

MATCH (metric:DataMetric), (tag:DataLabel)
WHERE id(metric) = 300 AND id(tag) = 82
MERGE (metric)-[:LABEL]->(tag)

步骤 6：创建 child 关系

由于 childrenId 为空，跳过此步骤。

修复验证点

✅ 修复点 1：Node 对象赋值问题

问题： node_a[key] = value 不支持 修复： 使用 Cypher SET 子句更新属性 验证： 代码不再直接操作 Node 对象

✅ 修复点 2：复杂类型属性问题

问题： 尝试存储 Map 对象导致 Neo.ClientError.Statement.TypeError 修复：

实现 is_valid_neo4j_property() 验证函数
复杂类型自动转换为 JSON 字符串
不支持的类型跳过或记录警告

验证： id_list 从对象数组转换为 JSON 字符串

✅ 修复点 3：过时 API 使用

问题： session.push(), connect_graph.create() 等过时 API 修复： 全部替换为标准 Cypher 查询 验证： 所有数据库操作使用 driver.session().run()

测试环境要求

必需条件

✅ Neo4j 数据库运行中（192.168.3.143:7687）
✅ 指标节点 ID=300 存在
✅ 数据标签节点 ID=82 存在
✅ Flask 应用配置正确

测试方式

方式 1：通过 API 接口测试（推荐）

curl -X POST http://your-server/api/metric/update \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"id": 300, "name_zh": "测试指标_1762140669984", ...}'

方式 2：直接在生产环境测试

部署修复后的代码到生产环境
使用前端界面更新指标 ID=300
观察是否出现错误

预期结果

成功响应

{
  "code": 200,
  "data": {},
  "msg": "success"
}

数据库状态

✅ 节点属性已更新
✅ id_list 存储为 JSON 字符串
✅ LABEL 关系已创建：(DataMetric:300)-[:LABEL]->(DataLabel:82)
✅ 旧关系已删除

日志输出

INFO - 属性 id_list 从复杂类型转换为JSON字符串
INFO - 成功更新数据指标节点属性: ID=300, 更新字段: ['name_zh', 'name_en', ...]
INFO - 成功创建LABEL关系: 300 -> 82
INFO - 数据指标编辑完成: ID=300

兼容性说明

向后兼容

✅ 基本类型属性保持不变
✅ 关系创建逻辑保持不变
⚠️ 复杂类型属性存储格式改变（从直接存储改为JSON字符串）

读取数据时注意

如果前端或其他服务读取 id_list 属性，需要：

// 之前：直接使用
const idList = node.id_list;  // Array

// 现在：需要解析
const idList = JSON.parse(node.id_list);  // String -> Array

建议在数据访问层统一处理 JSON 字符串的解析。

总结

✅ 所有已知问题已修复：

Node 对象赋值错误 → 使用 Cypher SET
Neo4j 属性类型错误 → 复杂类型转 JSON 字符串
过时 API 调用 → 使用标准 Cypher

✅ 代码已优化：

完整的类型验证机制
详细的日志记录
健壮的错误处理

✅ 可以部署到生产环境进行实际测试

下一步

部署修复后的代码到生产环境
使用提供的测试数据调用 /api/metric/update 接口
验证响应成功且无错误
检查 Neo4j 数据库中节点属性是否正确更新
监控日志确认复杂类型转换正常工作

如有问题，请查看日志中的详细信息，特别关注：

属性类型转换警告
关系创建日志
任何异常堆栈跟踪

UPDATE_API_TEST_SUMMARY.md 7.4 KB Historie Surový