CN103678420B - 一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例公开一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置,涉及数据库领域,能够提高建立多维数据集的效率。该方法包括:存储用户输入的扩展字段,为扩展字段定义扩展属性;通过视图定义将扩展字段转换为多行形式的视图;将所述多行形式的视图对应的事实表,根据所述扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。发明的实施例应用于数据库建立多维数据集。
Description
技术领域
本发明涉及数据库领域,尤其涉及通过一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置。
背景技术
联机分析技术是一种常用的商业智能分析方法,多维数据集是进行联机分析处理分析的基础,多维数据集中都包含一个事实表,事实表存储分析主题中主要的业务数据,对应一个数据库表或视图,其中我们也是通过建立多维数据集生成用户扩展字段事实表。
出于用户业务需要的灵活性,现在使用的业务系统也具有用户扩展字段功能。例如,当考核系统部署后并未定义有哪些考核指标,这个时候随着业务的发展,用户相继定义了数量、得分、奖金这类考核指标,但是这些指标都是用户需要扩展的字段,系统的部署这时候也没有完全生成。要根据这类用户扩展字段为维度进行多维数据分析,就会需要系统后台人工操作执行并产生新的多维数据集而且占用大量的时间和系统资源,不仅浪费时间,而且效率低下。
发明内容
本发明的实施例提供一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置,能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率。
为达到上述目的,本发明的实施例采用如下技术方案:
一方面,提供一种建立多维数据集的方法,
存储用户输入的扩展字段,为所述扩展字段定义扩展属性;
通过视图定义将所述扩展字段转换为多行形式的视图;
将所述多行形式的视图作为事实表,根据所述扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。
建立多维数据集的方法,还包括:
通过触发器调用所述视图定义的存储过程动态更新所述视图定义;
将多维数据集与分析软件进行链接,对所述扩展字段进行转置展示,同时对多维数据集进行多维分析。
所述对所述扩展字段进行行列转置展示包括:对所述扩展字段进行行列转置展示。
所述分析软件包括excel数据透视表。
所述多维分析包括联机分析处理。
另一方面,提供一种多维数据集处理装置,包括:
扩展字段定义模块,用于存储用户输入的扩展字段,为所述扩展字段定义扩展属性维度和度量值;
视图定义模块,用于通过视图定义将所述扩展字段转换为多行形式的视图;
多维数据集定义模块,用于将所述多行形式的视图作为事实表,根据所述扩展属性与预设的维表进行关联生成多维数据集。
多维数据集处理装置还包括:
视图定义模块,还用于通过触发器调用所述视图定义的存储过程动态更新所述视图定义;
分析展示模块,用于将所述多维数据集与分析软件进行链接,对所述扩展字段进行展示,同时对多维数据集进行多维分析。所述分析展示模块还用于:对所述扩展字段进行行列转置展示。
本发明实施例提供的建立多维数据集方法和多维数据集处理装置,能够根据视图定义将用户扩展的字段转换为多行形式的视图,并将该视图作为事实表关联必要的维表生成多维数据集,进而能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种建立多维数据集的方法流程示意图;
图2为本发明另一实施例提供的一种建立多维数据集的方法流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种多维数据集处理装置结构示意图;
图4为本发明另一实施例提供的一种多维数据集处理装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例所提供的建立多维数据集的方法可以应用于在MS Sql Server(Microsoft Structured Query Language Server,微软的结构化查询语言数据服务器)平台上。下面以在数据库表中存在一种考核系统的业务数据为例。
本发明的实施例提供一种建立多维数据集的方法,参照图1所示,包括以下流程:
S101、多维数据集处理装置存储用户输入的扩展字段,为扩展字段定义扩展属性。
参照表1所示,在考核系统中业务数据存储在数据库业务表中,数据库业务表支持用户扩展字段(包括对扩展字段定义的扩展属性),如表2所示,扩展属性包括:数量、奖金、得分,当然表2中还包括了与扩展字段相关的必要数据,如:生成的名称(result name),生成的标题(result title),生成的单位(result unit),生成的精度(result precision),生成的可运载(result carry),生成的预算(result budget),生成的索引(result index)和生成的状态(result state)。
表1包含扩展字段的业务表结构
表2用户定义的扩展字段
S102、通过视图定义将扩展字段转换为多行形式的视图。
这里视图是从一个特定的角度来查看数据库中的数据,视图是由SELECT(查询)语句组成的查询定义的虚拟表,从数据库系统外部来看,视图就如同一张表一样,对表能够进行的一般操作都可以应用于视图,通过视图定义可以实现对增加的扩展字段实现以表的形式的操作,例如查询,插入,修改,删除操作等。
表3为多行形式的视图结构,通过视图定义将包含扩展字段的业务表转换为多行形式的视图,这里,通过视图定义将表2扩展字段转换为多行形式的视图,可以直接通过SQL语言的查询、定义过程实现,该过程包括直接选择如表3中的“staff_id,task_id,outcom_id,outcom_type,alias_or_name,column_date”等非扩展字段,和以属性(attr_name)、值(attr_value)方式展示扩展字段的两部分,最后执行转换生成表3所示的多行形式的视图。
列名 | 数据类型 | 允许空 | |
task_id | int | ||
outcom_id | int | ||
outcom_type | int | ||
staff_id | int | ||
alias_or_name | varchar(255) | ||
column_date | datetime | ||
attr_name | varchar(255) | ||
attr_value | decimal(19,7) |
表3多行形式的视图结构
S103、将多行形式的视图作为事实表,根据扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。
具体的,将多行形式的视图作为事实表根据扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。这里维表为数据库中预先存储的,本发明的实施例实现过程中只是对涉及到的维表进行运用即可。这里具体是将扩展字段的每一个扩展属性作为维表的一个维度,将扩展字段值作为对应维度的度量值添加至多维数据集,实现多维数据集的更新。
本发明实施例提供的建立多维数据集的方法,能够根据视图定义将用户扩展的字段转换为多行形式然后关联必要的维表生成多维数据集,能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率。
进一步,可选的,参照图2所示,该方法还包括:
S104、通过触发器调用上述视图定义的存储过程动态更新视图定义对应的视图。
这里通过触发器和视图定义的存储过程,动态更新视图定义的视图,使视图包含用户使用过程中扩展的字段。在这个过程中用户扩展字段在存储后通过视图定义生成了多行形式的动态视图,所以用户的扩展字段才有了对应的事实表,当然触发器可以为一个应用程序。
这里可以直接参照步骤S102的过程,通过事实表触发器,调用S102中视图定义过程中扩展字段的存储过程,使用户在进行字段扩展后能够重新生成包含刚加入的扩展字段的视图。这样扩展字段操作结束后可以实现视觉化的查验,从而提高了多维数据集处理过程的效率和精确度。
S105、将多维数据集与分析软件进行链接,对扩展字段进行转置展示,同时对多维数据集进行多维分析。
可选的,这里分析软件可以采用excel数据透视表,当然这里通过前端工具可以实现对扩展字段进行行列转置展示,同时实现对多维数据集的切片、切块、旋转、钻取等OLAP(On-Line Analysis Processing,联机分析处理)多维分析。
在经过上述步骤的定义、分析、生成后,重新获得了多维数据集,多维数据集在经过了联机分析处理后通过分析软件excel数据透视表进行了展示,同时这个过程中在不改变多维数据集的情况下还将用户的扩展字段进行了展示。
本发明实施例提供的建立多维数据集方法,能够根据视图定义将用户扩展的字段转换为多行形式然后关联必要的维表生成多维数据集,能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率,此外还能实现对多维数据集中新增字段的动态视图生成和展示分析。
本发明实施例提供一种多维数据集的处理装置3,参照图3所示,包括:扩展字段定义模块31,视图定义模块32和多维数据集定义模块33。
扩展字段定义模块31,用于存储用户输入的扩展字段,为扩展字段定义扩展属性;
视图定义模块32,用于通过视图定义将扩展字段转换为多行形式的视图;
多维数据集定义模块33,用于将多行形式的视图作为事实表,根据扩展属性与预设的维表进行关联生成多维数据集。
本发明实施例提供多维数据集处理装置,能够根据视图定义将用户扩展的字段转换为多行形式然后关联必要的维表生成多维数据集,能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率。
进一步可选的,参照图4所示,多维数据集处理装置3还包括:
视图定义模块32,还用于通过触发器调用视图定义的存储过程动态更新所述视图定义对应的视图;
分析展示模块34,用于将多维数据集与分析软件进行链接,对扩展字段进行展示,同时对多维数据集进行多维分析。
可选的,分析展示模块34还用于对扩展字段进行行列转置展示。
本发明实施例提供的多维数据集处理装置,能够根据视图定义将用户扩展的字段转换为多行形式然后关联必要的维表生成多维数据集,能够节约时间和系统资源,提高多维数据集的建立的效率,此外还能实现对多维数据集中新增字段的动态视图生成和展示分析。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种建立多维数据集的方法,其特征在于:
存储用户输入的扩展字段,为所述扩展字段定义扩展属性;
通过视图定义将所述扩展字段转换为多行形式的视图;
将所述多行形式的视图作为事实表,根据所述扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
通过触发器调用所述视图定义的存储过程动态更新所述视图定义对应的视图;
将多维数据集与分析软件进行链接,对所述扩展字段进行转置展示,同时对多维数据集进行多维分析。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述扩展字段进行转置展示包括:对所述扩展字段进行行列转置展示。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分析软件包括excel数据透视表。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多维分析包括联机分析处理。
6.一种多维数据集处理装置,其特征在于,包括:
扩展字段定义模块,用于存储用户输入的扩展字段,为所述扩展字段定义扩展属性;
视图定义模块,用于通过视图定义将所述扩展字段转换为多行形式的视图;
多维数据集定义模块,用于将所述多行形式的视图作为事实表,根据所述扩展属性与预设的维表进行关联生成多维数据集。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
视图定义模块,还用于通过触发器调用所述视图定义的存储过程动态更新所述视图定义对应的视图;
分析展示模块,用于将所述多维数据集与分析软件进行链接,对所述扩展字段进行展示,同时对多维数据集进行多维分析。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分析展示模块还用于:对所述扩展字段进行行列转置展示。
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