CN108345684A - 基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法 - Google Patents

基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法，所述系统包括：数据抽取模块，用于从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；数据存储模块，用于将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；数据建模模块，用于将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；前端展示模块，用于对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。本发明应用多种开源技术，减少了软件设计时采用商业方案时的成本昂贵问题，同时解决数据时间戳抽取、无法实时传递数据的问题，实现更高效的数据抽取。

Description

基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法
技术领域
本发明涉及智能分析技术，具体涉及一种基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法。
背景技术
智能报表系统通过对原始数据的分析整合,将结果(表现形式为文字\表格\图形等)反馈给企业客户，客户可以通过系统提供的多维度的指标实现多指标的分析查看，得到业务的具体行业指标的数据呈现。现有智能分析的报表设计系统处理流程，是从数据源中抽取数据到目标数据库，通过数据建模代码程序处理再到前台页面展示，以及常规系统由客户提出特定业务的统计诉求，开发人员编码开发，针对技术一般采用主从库分摊压力，添加索引，中间数据解决效率问题。
对于处理流程一般采取两种方案，第一是商业方案是采用Oracle 业务智能企业增强版BI 产品Oracle BIEE，该产品通过Oracle流复制实现数据抽取，Oracle RAC真正应用集群，是Oracle9i新版数据库中采用的一项新技术RAC聚簇表 TIMESTEN实现存储数据仓库，再由CUBE建模工具实现建模，最后前台仪表盘设计器展示。
上述方案的商业问题：前端展现组件定制困难，成本昂贵。
第二为一般的开源方案Kettle（开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定）将数据抽取到三方数据库MySQL通过Mondrian建模工具最后采用Jpivot，Saiku前端技术实现页面。
开源方案的问题：时间戳抽取、无法实时传递数据，Mondrian bug修复不及时，JPivotSaiku展现单一，修改不易。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多维度多指标体系的智能分析系统及分析方法，解决目前的智能分析方案前端展现组件定制困难以及时间戳抽取、无法实时传递数据的问题。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种基于多维度多指标体系的智能分析系统，所述系统包括：
数据抽取模块，用于从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
数据存储模块，用于将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
数据建模模块，用于将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
前端展示模块，用于对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
一种基于多维度多指标体系的智能分析方法，包括以下步骤：
S1：数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
S2：数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
S3：数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
S4：前端展示模块对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
作为优选，所述S1步骤中数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复的具体方法是：
S11：查看指定binlog文件的内容；
S12：查看当前正在写入的binlog文件的内容；
S13：获取指定位置binlog文件的内容。
作为优选，所述S2步骤中数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储的具体方法是：通过修改MySQL数据库安装目录下的my.ini配置文件，进行实时备份并开启主从库同步。
作为优选，所述S2步骤中开启主从库同步复制的方式是：
S21：master将数据变更记录到二进制日志binlog文件；
S22：slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志relay log文件中；
S23：slave重做中继日志中的事件，更新数据。
作为优选，所述S3步骤中数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model的具体方法是：采用spring框架并结合Java多线程的异步调用机制将数据根据用户的请求封装为多个model，返回给springmvc框架的modelandview对象。
作为优选，所述S4步骤中前端展示模块采用ajax的异步调用机制。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明应用多种开源技术，减少了软件设计时采用商业方案时的成本昂贵问题，相对于一般的开源方案，基于MySQL的Binlog方式抽取是一种基于数据本身的存储仓库的抽取，相对的开源的ETL工具java编写Kettle第三方工具更好的解决数据时间戳抽取、无法实时传递数据的问题，实现更高效的数据抽取。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对本发明的智能分析系统的一个实施例是，一种基于多维度多指标体系的智能分析系统，所述系统包括：
数据抽取模块，用于从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
数据存储模块，用于将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
数据建模模块，用于将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
前端展示模块，用于对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
MySQL binlog日志记录了MySQL数据库从启用日志以来所有对当前数据库的变更。
MySQL的二进制日志binlog是MySQL最重要的日志，它记录了所有的DDL和DML语句（除了数据查询语句select），以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间，对于获取数据库插入的数据，用binlog是最快的方式 。
数据抽取是给予binglog的方式抽取，这是mysql自己的日志系统，所以相对于Kettle工具更加快捷，抽取后得数据要有中间数据库作为存储仓库，访问数据是用jdbc或者时mycat访问的，对于抽取到数据仓库得数据要进行数据建模展示，而建模得方式事采用并行化得数据访问，并行化就是采用异步得方式，可以不用像队列似等待请求，用户访问数据会更快，而数据最终展示给用户，可以使用BashBoard这种前端专业框架进行展示也可以采用自己开发封装的前端框架进行展示。
数据存储模块中数据仓库的选择可以除了mysql之外其他的几种主流的数据库如Oracle，Sql Server DB2等，MyCat都可以很好的兼容，另外数据量比较大并发量大的情况下可以考虑非关系型数据库的应用。
采用Dashboard仪表盘前端框架或者自己封装的前端展示框架相对于OracleBIEE 更加经济。
针对本发明的智能分析方法的一个实施例是，一种基于多维度多指标体系的智能分析方法，包括以下步骤：
S1：数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
S2：数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
S3：数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
S4：前端展示模块对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
进一步地，针对本发明的智能分析方法的另一个实施例中，所述S1步骤中数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复的具体方法是：
S11：查看指定binlog文件的内容；
S12：查看当前正在写入的binlog文件的内容；
S13：获取指定位置binlog文件的内容。
进一步地，针对本发明的智能分析方法的另一个实施例中，所述S2步骤中数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储的具体方法是：通过修改MySQL数据库安装目录下的my.ini配置文件，进行实时备份并开启主从库同步。
修改mysql安装目录下my.ini配置文件的方式如下：
#MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性
#每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去
#当sync_binlog =N (N>0) ，MySQL 在每写 N次 二进制日志binary log时，会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去。sync_binlog 的默认值是0，像操作系统刷其他文件的机制一样，MySQL不会同步到磁盘中去而是依赖操作系统来刷新binary log。
#mysql复制模式，三种：SBR（基于sql语句复制），RBR（基于行的复制），MBR（混合模式复制）
binlog_format=MIXED 此处采用混合模式复制
expire_logs_days=7 用以设置binlog过期清理时间
max_binlog_size=20M 用以设置binlog每个日志文件大小
从库要做相同操作，并且完成如上步骤之后：开启同步
开启主从同步
主库（master）上查看binlog日志文件，以及坐标。
从库配置访问信息，开启同步。
采用mysql数据库作为数据仓库，访问层采用 轻量级、可快速定位排查的jdbc，以及开源分布式数据库中间件MyCat，可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里，更好的实现支持缓存、分布式数据库。
进一步地，针对本发明的智能分析方法的另一个实施例中，所述S2步骤中开启主从库同步复制的方式是：
S21：master将数据变更记录到二进制日志binlog文件；
S22：slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志relay log文件中；
S23：slave重做中继日志中的事件，更新数据。
进一步地，针对本发明的智能分析方法的另一个实施例中，所述S3步骤中数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model的具体方法是：采用spring框架并结合Java多线程的异步调用机制将数据根据用户的请求封装为多个model，返回给springmvc框架的modelandview对象。
进一步地，针对本发明的智能分析方法的另一个实施例中，所述S4步骤中前端展示模块采用ajax的异步调用机制。
前端展示模块采用ajax异步调用机制同后端的spring框架和Java多线程结合实现并行化处理，能够提高处理效率。
前端页面展示要结合商业智能仪表盘Dashboard仪表盘（business intelligencedashboard，BI dashboard），它是一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，是向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具。并在前端设计时候结合自定义布局器这样就可以根据客户的不同要求现实不同样式的图表以及最大限度的发挥维度、指标的组合的报表功能。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (7)

1.一种基于多维度多指标体系的智能分析系统，其特征在于：所述系统包括：
数据抽取模块，用于从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
数据存储模块，用于将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
数据建模模块，用于将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
前端展示模块，用于对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
2.一种基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复；
S2：数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储；
S3：数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model；
S4：前端展示模块对数据建模模块封装的数据进行访问采用前端展示框架进行前端页面展示。
3.根据权利要求2所述的基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：所述S1步骤中数据抽取模块从MySQL binlog日志中提取并生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及时间点的恢复的具体方法是：
S11：查看指定binlog文件的内容；
S12：查看当前正在写入的binlog文件的内容；
S13：获取指定位置binlog文件的内容。
4.根据权利要求2所述的基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：所述S2步骤中数据存储模块将从MySQL binlog日志中提取出来的数据利用主从库的方式进行数据存储的具体方法是：通过修改MySQL数据库安装目录下的my.ini配置文件，进行实时备份并开启主从库同步。
5.根据权利要求2所述的基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：所述S2步骤中开启主从库同步复制的方式是：
S21：master将数据变更记录到二进制日志binlog文件；
S22：slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志relay log文件中；
S23：slave重做中继日志中的事件，更新数据。
6.根据权利要求2所述的基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：所述S3步骤中数据建模模块将数据存储模块中存储的数据进行封装为多个model的具体方法是：采用spring框架并结合Java多线程的异步调用机制将数据根据用户的请求封装为多个model，返回给springmvc框架的modelandview对象。
7.根据权利要求2所述的基于多维度多指标体系的智能分析方法，其特征在于：所述S4步骤中前端展示模块采用ajax的异步调用机制。
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