CN102117318A - 一种企业信息化系统的数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种企业信息化系统的数据处理方法，包括对数据建立索引以及对数据进行检索。其中，对数据建立索引按照以下步骤：步骤1、根据要求定制关注方面；步骤2、针对关注方面建立元数据模型，所述元数据模型至少包含以下几个方面：关键字、类型、类型级别、关联字；步骤3、按照预先设定的标准对元数据模型进行验证，将符合标准的元数据模型转换为数据库模型；步骤4、进行脏数据处理；步骤5、将步骤4得到的数据持久化为索引文件。本发明的数据处理方法与数据库无关，搜索得到的结果可以追溯，且不存在数据冗余，检索的目的性强。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据处理方法，尤其涉及一种企业信息化系统的数据处理方法，该方法包括对数据建立索引以及对数据进行检索。
背景技术
随着企业信息化应用的深入，企业信息化系统中的数据量日益增大，难以避免会出现脏数据，数据质量随之下降；另一方面，随着数据源、数据依从关系的日益复杂，企业通过各系统提取信息的效率也在逐渐降低。
在现有的企业信息化系统中主要是基于全文文档搜索的搜索信息化方案或者是基于数据库全文搜索的信息化方案。全文文档搜索主要包括以下步骤：抓取文档内容，抓取方式可以是网络、本地，但被抓取的文档本身是公用文本格式的(如，txt、doc、html等)；建立索引数据库，将抓取的内容以搜索引擎本身的方式构建成为索引文件；在索引文件中搜索排序。全文文档搜索的侧重面是在第三步上，即根据优良的分词方法得到用户想知道的、准确的文档内容或是文档摘要。
数据库全文检索则首先对数据库的表建立索引，然后在SQL中使用特定的关键字定位。
全文文档搜索的方法存在如下缺陷：
1)全文文档搜索一般采用的是TF-IDF算法或是超链分析算法，索引中没有明确体现企业信息化特有的数据关系；
2)全文文档搜索是一维层次的搜索，只需要用户给出关键字描述；但是企业信息化中的查询需要用户明确查询的类型范围、条件；
3)全文文档搜索存在大量的数据冗余，通过对比过滤其中的冗余部分，要求索引服务器或集群的配置非常的高，成本昂贵；
数据库全文检索方法则存在以下缺陷：
1)数据针对性不强，会存在大量的不需要的脏数据；
2)数据库全文检索索引时间长，占用系统内存、空间大；
3)数据库全文检索没有相关性，不能得知信息与信息间的关系，信息与信息间是以孤岛方式存在的。
4)数据库全文检索必须每张表都需要有一个主键，言外之意即只能对数据库物理表进行索引，不能对系统中的虚表(视图、存储过程)等建立索引。
5)数据库全文检索会过多的依赖SQL语句的，因此会有跨数据库的问题。
6)数据库全文检索对数据库间的链接不能丢失，过多的依赖数据连接。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服上述现有数据处理方法所存在的问题，提供一种企业信息化系统的数据处理方法，该方法包括对数据建立索引以及对数据进行检索。
本发明采用以下技术方案：
一种企业信息化系统的数据处理方法，包括对数据建立索引以及对数据进行检索，对数据建立索引按照以下步骤：
步骤1、根据要求定制关注方面；
步骤2、针对关注方面建立元数据模型，所述元数据模型至少包含以下几个方面：关键字、类型、类型级别、关联字；
步骤3、按照预先设定的标准对元数据模型进行验证，将符合标准的元数据模型转换为数据库模型；
步骤4、进行脏数据处理；
步骤5、将步骤4得到的数据持久化为索引文件；
对数据进行检索按照以下步骤：
步骤6、选择查询关键字类别；
步骤7、指定查询关键字内容；
步骤8、对得到的查询结果条目列表进行排序；
步骤9、指定查询条目获得原始表单数据；
步骤10、指定追溯关键字；
步骤11、得到追溯信息条目列表。
其中，步骤3中所述将符合标准的元数据模型转换为数据库模型，具体按照以下步骤：
步骤301、将关键字拆分为：数据库、数据库表、数据库表字段；
步骤302、根据类型级别建立类型表与子类型表；
步骤303、将类型表与子类型表做父子对应；
步骤304、将附加信息标注为关联字；
步骤305、合并数据库、数据库表、数据库表字段、关联字、类型键值、子类型键值为元数据的数据库表示。
相比现有技术，本发明的数据处理方法具有以下优点：
1)与数据库无关，因为使用了元数据模型建立，没有使用特殊的SQL语句，建立索引与检索的使用不需要使用与数据库特性相关的SQL语句；
2)索引文件本身存储了数据间的相互关系，所以数据信息是相互联系的，不是以信息孤岛存在的，因此搜索得到的结果是可以追溯的；
3)索引是有针对性的，不会对不需要的信息进行索引，不会存在数据冗余，索引文件本身的大小会比全文检索、数据库全文检索的索引文件小；
4)不需要必须针对一张表来建立索引，可以是视图、有返回结果集的存储过程等，因此不强求其必须存在主键；
5)可以让用户非常明确的指明其要检索的范围，而不是无目的性的、盲目的进行检索，从而得到的检索信息也是有目的性，较为明确的，即有的放矢。
附图说明
图1为本发明数据处理方法的流程图；
图2为采用本发明方法所建立的数据库模型实例；
图3为具体实施方式中所述关键字类别及关键字内容检索界面；
图4为具体实施方式中所述对关键字进行检索得到的结果；
图5为具体实施方式中所述根据指定的查询条目获得的原始表单数据；
图6为具体实施方式中所述追溯采购合同所得到的结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：
如图1所示，本发明的数据处理方法包括以下步骤：
步骤1、根据要求定制关注方面；所谓定制关注方面，也就是根据企业信息化系统中的数据处理要求定制相应的检索策略；例如：在财务系统的记账凭证子系统中，关注更多的是凭证等会计专业名词本身，那么我们的关注方面需要定义为凭证。
步骤2、针对关注方面建立元数据模型，所述元数据模型至少包含以下几个方面：关键字、类型、类型级别、关联字；定制完成关注方面后，将其抽象为元数据模型，本发明以xml文档结构表示，xml是国际通用的标准文档，被设计用来传送及携带数据信息的，也是属于对数据的描述，与元数据有天然的契合度，例如，元数据的xml描述可以如下：
<？xml version＝″1.0″encoding＝″utf-8″？>
<MetaInfo id＝””decription＝””>
<Type>
<id＝””/>
<decription＝””/>
</Type>
<SubType>
<id＝””/>
<decription＝””/>
</SubType>
<Condes>
<id＝””/>
<decription＝””/>
</Condes>
…………
</MetaInfo>。
步骤3、按照预先设定的标准对元数据模型进行验证，将符合标准的元数据模型转换为数据库模型；本发明方法利用元数据模型的DTD校验文档来校验元数据模型的准确性，例如，DTD格式可以如下：
<！ELEMENT MetaInfo(Type，SubTye，Codes，DBName，TableName，Clue)>
<！ELEMENT Type(#PCDATA)>
<！ATTLIST Type id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST Type decription CDATA#REQUIRED>
<！ELEMENT SubTye(#PCDATA)>
<！ATTLIST SubTye id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST SubTye decription CDATA#REQUIRED>
<！ELEMENT Codes(#PCDATA)>
<！ATTLIST Codes id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST Codes decription CDATA#REQUIRED>
<！ELEMENT DBName(#CDATA)>
<！ATTLIST DBName id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST DBName decription CDATA#REQUIRED>
<！ELEMENT TableName(#PCDATA)>
<！ATTLIST TableName id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST TableName decription CDATA#REQUIRED>
<！ELEMENT Clue(#PCDATA)>
<！ATTLIST Clue id CDATA#REQUIRED>
<！ATTLIST Clue decription CDATA#REQUIRED>
其中，所述将符合标准的元数据模型转换为数据库模型，具体按照以下步骤：
步骤301、将关键字拆分为：数据库、数据库表、数据库表字段；
步骤302、根据类型级别建立类型表与子类型表；
步骤303、将类型表与子类型表做父子对应；
步骤304、将附加信息标注为关联字；
步骤305、合并数据库、数据库表、数据库表字段、关联字、类型键值、子类型键值为元数据的数据库表示。
按照上述方法建立的数据库模型实例如附图2所示，其中，
类型(TYPEID)：为搜索时选择分类而构建；
子类型(SUBTYPEID)：描述搜索时的二级分类；
关键字：搜索时的关键字；
关键字描述：描述该关键字的信息；
关联字(CONDES)：追溯信息用；
关联字描述：描述该关联字信息；
数据库(DBNAME)：该信息从属的数据库或是表空间；
数据库描述(DBDESCRIPTION)：该数据库的信息描述；
表名(TABLENAME)：可以为视图、有数据集返回的存储过程，或是真正的物理表，该字段标识了数据的真正来源；
表描述(TABLEIDINFO)：该表的信息描述；
表标识(TABLEID)：与关联字联合使用，在追溯时为了得到追溯的信息，需要有一定的标识标注根据哪种规则展示追溯信息，表标识就是一种追溯规则，关联字则是展示追溯的概要信息。
追溯关心(CLUE)：追溯过程需要有一个相应的类别，例如，我们在查看到工程信息后想知道采购合同、经营合同的信息，那么该字段描述了采购合同、经营合同的上级信息：合同。
追溯关心描述(CLUEDESCRIPTION)：与追溯关心(CLUE)配合使用，该字段描述了追溯关心(CLUE)的下级信息：采购合同，经营合同。
步骤4、进行脏数据处理；本发明中对脏数据的定义是：没有保证事务原子性的数据。在元数据建立索引时，索引引擎会对元数据中标记dirty check状态为true的数据进行相关性检查。如果检查数据条目时发现该数据的相关性丢失，则将该数据条目排除索引，这类要求是在增量索引时发生，因为索引是瞬时发生的，不可能保证每个用户都将手头工作放下，等待搜索引擎的索引完成，因此需要在对一些具有级联删除、级联更新、触发器等操作的相关信息表建立索引时进行脏数据检查。
步骤5、将步骤4得到的数据持久化为索引文件；数据索引服务器会将有效的数据持久化到服务器上，以供数据检索服务器检索；本具体实施方式中索引引擎采用lucene索引方式构建，构建的索引结构如下：
Document<stored，indexed，tokenized<TYPEID>stored，indexed，tokenized<SUBTYPEID>
stored，indexed，tokenized<SUBTYPENAME>stored，indexed，tokenized<TYPENAME>
stored，indexed，tokenized<DBNAME>stored，indexed，tokenized<DBDESCRIPTION>
stored，indexed，tokenized<TABLENAME>
stored，indexed，tokenized<TABLEDESCRIPTION>stored，indexed，tokenized<FIELD>
stored，indexed，tokenized<DESCRIPTION>stored，indexed，tokenized<TABLEID>
stored，indexed，tokenized<CLUE>stored，indexed，tokenized<CLUEDESCRIPTION>
stored，indexed，tokenized<FIELDINFO>stored，indexed，tokenized<TABLEIDINFO>
stored，indexed，tokenized<CONDES>>
以下例举两条物资类别索引：
例1、Document<stored，indexed，tokenized<TYPEID：f188f95f25c14ef899a8126f831ae900>
stored，indexed，tokenized<SUBTYPEID：827cb94251ef4032b74e4420596c2785>
stored，indexed，tokenized<SUBTYPENAME：出库单>
stored，indexed，tokenized<TYPENAME：物资>stored，indexed，tokenized<DBNAME：wzxt>
stored，indexed，tokenized<DBDESCRIPTION：物资系统>
stored，indexed，tokenized<TABLENAME：SELECT*FROM wzxt.dbo.wzlldwj>
stored，indexed，tokenized<TABLEDESCRIPTION：物资出库信息>
stored，indexed，tokenized<FIELD：wzms>stored，indexed，tokenized<DESCRIPTION：物资描述>stored，indexed，tokenized<TABLEID：wzlld_id>stored，indexed，tokenized<CLUE：>
stored，indexed，tokenized<CLUEDESCRIPTION：>
stored，indexed，tokenized<FIELDINFO：T0701：船用法兰10050--GB/T2506-89>
stored，indexed，tokenized<TABLEIDINFO：4464>stored，indexed，tokenized<CONDES：领料日期：2008-11-30 00:00:00.0，料单编号：LXC0802062，仓库名称：五金库，保管员：赵佩佩，工程编号：T0701，>>
例2、Document<stored，indexed，tokenized<TYPEID：f188f95f25c14ef899a8126f831ae900>
stored，indexed，tokenized<SUBTYPEID：827cb94251ef4032b74e4420596c2785>
stored，indexed，tokenized<SUBTYPENAME：出库单>
stored，indexed，tokenized<TYPENAME：物资>stored，indexed，tokenized<DBNAME：wzxt>
stored，indexed，tokenized<DBDESCRIPTION：物资系统>
stored，indexed，tokenized<TABLENAME：SELECT*FROM wzxt.dbo.wzlldwj>
stored，indexed，tokenized<TABLEDESCRIPTION：物资出库信息>
stored，indexed，tokenized<FIELD：wzms>stored，indexed，tokenized<DESCRIPTION：物资描述>stored，indexed，tokenized<TABLEID：wzlld_id>stored，indexed，tokenized<CLUE：>
stored，indexed，tokenized<CLUEDESCRIPTION：>
stored，indexed，tokenized<FIELDINFO：T0601：同心异径接头34*27*3.5>
stored，indexed，tokenized<TABLEIDINFO：4465>stored，indexed，tokenized<CONDES：领料日期：2008-11-30 00:00:00.0，料单编号：LXC0802061，仓库名称：五金库，保管员：赵佩佩，工程编号：T0601，>>
对数据进行检索按照以下步骤：
步骤6、选择查询关键字类别；
步骤7、指定查询关键字内容；
步骤8、对得到的查询结果条目列表进行排序；
步骤9、指定查询条目获得原始表单数据；
步骤10、指定追溯关键字；
步骤11、得到追溯信息条目列表。
下面以上述索引实例来说明数据检索的过程：
首先在附图3所示检索界面中选择类别：工程；输入关键字：化学品；此时数据检索服务器将会以TYPENAME与FIELDINFO作为关键字组，在索引文件中查找TYPENAME为工程，FIELDINFO中存在化学品的条目列表。这里的FIELDINFO在元数据中并不存在，因为它是建立索引时根据表名(TABLENAME)中的描述自动产生的。此时得到附图4所示检索界面。点击第一个条目：高诚1#9000吨化学品船，工程编号T0601，得到附图5所示检索结果。追溯采购合同，得到有关工程编号T0601的所有采购合同信息，如附图6所示。在追溯关联信息时，追溯关心(CLUE)与追溯关心描述(CLUEDESCRIPTION)会作为关键字组，在索引文件中查找相应的数据条目。同样的原理，如果该合同还将有追溯关心(CLUE)，那么仍然可以对该追溯关心(CLUE)进行追溯。这样的检索将会使得企业的数据形成一个网状的或是树状的。信息与信息间不会是孤岛，而是群岛。信息与信息间是共享互换的、信息与业务流程将不再是脱节的。
Claims (5)
1.一种企业信息化系统的数据处理方法，包括对数据建立索引以及对数据进行检索，其特征在于，对数据建立索引按照以下步骤：
步骤1、根据要求定制关注方面；
步骤2、针对关注方面建立元数据模型，所述元数据模型至少包含以下几个方面：关键字、类型、类型级别、关联字；
步骤3、按照预先设定的标准对元数据模型进行验证，将符合标准的元数据模型转换为数据库模型；
步骤4、进行脏数据处理；
步骤5、将步骤4得到的数据持久化为索引文件；
对数据进行检索按照以下步骤：
步骤6、选择查询关键字类别；
步骤7、指定查询关键字内容；
步骤8、对得到的查询结果条目列表进行排序；
步骤9、指定查询条目获得原始表单数据；
步骤10、指定追溯关键字；
步骤11、得到追溯信息条目列表。
2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，步骤3中所述将符合标准的元数据模型转换为数据库模型，具体按照以下步骤：
步骤301、将关键字拆分为：数据库、数据库表、数据库表字段；
步骤302、根据类型级别建立类型表与子类型表；
步骤303、将类型表与子类型表做父子对应；
步骤304、将附加信息标注为关联字；
步骤305、合并数据库、数据库表、数据库表字段、关联字、类型键值、子类型键值为元数据的数据库表示。
3.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述元数据模型以xml文档结构表示。
4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，步骤3中所述对元数据模型进行验证是利用元数据模型的DTD校验文档来验证元数据模型的准确性。
5.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，步骤4中所述脏数据是指没有保证事务原子性的数据。
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