CN109634976A - 非关系型数据库的运维方法、装置、系统及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种非关系型数据库的运维方法、装置、系统及可读存储介质。该方法包括：通过服务端接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；通过所述服务端在所述非关系型数据库存储的路由关系表中查询所述运维请求对应的业务处理模块；通过所述服务端将所述运维请求路由到所述业务处理模块中；以及通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理。该方法能够对非关系型数据库进行大规模的数据运维处理。

Description

非关系型数据库的运维方法、装置、系统及可读存储介质

技术领域

本发明涉及数据库技术，具体而言，涉及一种非关系型数据库的运维方法、装置、系统及可读存储介质。

背景技术

保险行业的业务系统通常采用传统的关系型数据库，但随着保险行业的快速发展，传统的关系型数据库因受限于对高并发数据访问的处理能力及快速响应能力，使其成为影响业务快速发展的瓶颈。因此，以REDIS及MONGODB为代表的非关系型数据库逐渐得到保险行业的大规模应用。

REDIS数据库是Key-Value(键-值)型数据库，是一个开源的、使用ANSI C语言编写的、可基于内存存储亦可持久化存储的日志型数据库，其可以为多种语言提供应用程序接口(Application Program Interface，API)，并可支持高并发数据访问。

目前REDIS数据库主要采用REDIS桌面管理(Redis DeskTop Management)客户端作为可视化查询工具，但通过该客户端难以进行类似于关系型数据库的模糊查询、批量模块删除和更新等操作，也很难将业务逻辑模块集成到基础操作中，并且不支持对于业务逻辑较为复杂的操作，因而难以进行大规模的数据运维处理。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明提供一种非关系型数据库的运维方法、装置、系统及可读存储介质，能够对非关系型数据库进行大规模的数据运维处理。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的一方面，提供一种非关系型数据库的运维方法，包括：通过服务端接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；通过所述服务端在所述非关系型数据库存储的路由关系表中查询所述运维请求对应的业务处理模块；通过所述服务端将所述运维请求路由到所述业务处理模块中；以及通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理。

根据本发明的一实施方式，所述非关系型数据库存储的数据包括：关系型数据库存储的数据的备份数据。

根据本发明的一实施方式，所述关系型数据库存储的数据包括：映射关系表；所述映射关系表包括：保险客户的通用标识码、各保单管理系统的客户号、各保单管理系统的系统编码、客户信息及保单信息之间的映射关系。

根据本发明的一实施方式，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：当所述关系型数据库存储的所述映射关系表中全部或部分的映射关系中的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码发生变化时，根据所述运维请求中包括的发生变化的数据，在所述非关系型数据库中查询出相应的数据列表，所述数据列表包括：所述发生变化的数据对应的所述通用标识码；根据所述数据列表中的所述通用标识码，在所述关系型数据库中查询所述映射关系表，获取更新后的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码；将更新后的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

根据本发明的一实施方式，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：根据所述运维请求，逐条遍历所述非关系型数据库存储的所述映射关系表中的各映射关系；针对每条映射关系，通过正则表达式对所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息进行匹配，以判断所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息是否异常；以及如果所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息发生异常，根据所述发生异常的数据，在所述非关系型数据库中查询出相应的数据列表，所述数据列表包括：所述发生异常的数据对应的所述通用标识码；根据所述数据列表中的所述通用标识码，在所述关系型数据库中查询所述映射关系表，获取更新后的所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息；将更新后的所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

根据本发明的一实施方式，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：当所述关系型数据库存储的所述映射关系表中全部或部分的映射关系中的所述通用标识码发生变化时，根据所述运维请求中包括的发生变化的所述通用标识码，删除所述非关系型数据库存储的所述映射关系表中所述发生变化的所述通用标识码对应的映射关系；从所述关系型数据库中获取更新后的所述通用标识码对应的映射关系，并将所述映射关系存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

根据本发明的一实施方式，所述非关系型数据库为Redis数据库，所述客户端为基于HTML5构建的WEB客户端，所述服务端基于Node.js Express构建。

根据本发明的一方面，提供一种非关系型数据库的运维装置，包括：请求接收模块，用于接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；路由查询模块，用于在所述非关系型数据库存储的路由关系表中查询所述运维请求对应的业务处理模块；请求路由模块，用于将所述运维请求路由到所述业务处理模块中；以及业务处理模块，用于通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理。

根据本发明的一方面，提供一种非关系型数据库的运维系统，包括：客户端及服务端；所述服务端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的可执行指令，所述处理器执行所述可执行指令时实现如上述任意一种方法。

根据本发明的一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时实现如上述任意一种方法。

根据本发明的非关系型数据库的运维方法，通过构建客户端及服务端，集成了针对非关系型数据库中数据结构的业务处理模块，并通过提供对相应业务处理模块的路由操作，可以对非关系型数据库存储的数据进行大规模运维处理，一方面满足了对非关系型数据库的运维要求，另一方面降低了人力运维成本。

另外，根据一些实施例，本发明的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对关系型数据库中的数据发生变化时，因应更新非关系型数据库中的备份数据的运维方法，解决了关系型数据库与非关系型数据库之间数据无法同步更新的问题。

根据另一些实施例，本发明的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对非关系型数据库中的数据发生异常时，对异常数据因应更新的运维方法，解决了非关系型数据库中数据出现异常如何更新的问题。

根据再一些实施例，本发明的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对关系型数据库中的通用标识码发生变化时，因应更新非关系型数据库中的备份数据的运维方法，解决了关系型数据库与非关系型数据库之间数据无法同步更新的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本发明的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。

图1是根据一示例性实施方式示出的一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

图2是根据一示例示出的保险系统的结构示意图。

图3是根据一示例性实施方式示出的另一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

图4是根据一示例性实施方式示出的再一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

图5是根据一示例性实施方式示出的再一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

图6是根据一示例性实施方式示出的一种非关系型数据库的运维装置的框图。

图7是根据一示例性实施方式示出的一种电子设备的结构示意图。

图8是根据一示例性实施方式示出的一种计算机可读存储介质的示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本发明的各方面变得模糊。

现有非关系型数据库的运维工具，通过其客户端难以进行类似于关系型数据库的模糊查询、批量模块删除和更新等操作，也很难将业务逻辑模块集成到基础操作中，并且不支持对于业务逻辑较为复杂的操作，因而难以进行大规模的数据运维处理。

例如，传统的关系型数据库因受限于对高并发数据访问的处理能力及快速响应能力，已无法适应大数据业务的处理。为了适应业务的快速发展，通常在原有传统关系型数据库的系统架构中进一步增加非关系型数据库，用于对关系型数据库中存储的数据进行备份，以快速响应高并发数据访问。但当关系型数据库中存储的数据发生变化时，无法同步更新非关系型数据库中的备份数据。而因现有非关系型数据库的运维工具无法进行大规模的数据运维处理，导致两者很难进行数据同步。

因此，本发明提供一种非关系型数据库的运维方法，可对非关系型数据库中存储的数据进行大规模运维处理。

图1是根据一示例性实施方式示出的一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

参考图1，非关系型数据库的运维方法10包括：

在步骤S102中，通过服务端接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求。

当运维人员需要对非关系型数据库进行运维时，可通过前端可视化的客户端向服务端发送相应的运维请求。

在一些实施例中，前端可视化的客户端例如可以为通过HTML5构建的WEB客户端，具有查询、删除、更新、上传文件等功能。服务端例如可以基于Node.js Express框架构建。Node.js Express是一个简洁而灵活的Node.js WEB应用框架，可创建各种WEB应用，并提供了丰富的HTTP工具。其中通过Node.js脚本语言可以构建仿关系型数据库，从而使得客户端可以进行查询、更新及删除等操作。

在步骤S104中，通过服务端在非关系型数据库存储的路由关系表中查询运维请求对应的业务处理模块。

可在非关系型数据库中存储路由关系表。以非关系型数据库为Redis数据库为例，该路由关系表可采用键值(key-value)结构，键(key)中存储运维请求的类型(如查询、更新、删除、上传等)，值(value)中存储相应的业务处理模块的路由，该路由例如可以为URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)链接，但本发明不以此为限。

在步骤S106中，通过服务端将运维请求路由到业务处理模块中。

通过查询路由关系表，服务端将运维请求相应的路由到业务处理模块中，以根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行处理。

在步骤S108中，通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行处理。

服务端在相应的业务处理模块中，根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行相应处理。

根据本发明实施方式的非关系型数据库的运维方法，通过构建客户端及服务端，集成了针对非关系型数据库中数据结构的业务处理模块，并通过提供对相应业务处理模块的路由操作，可以对非关系型数据库存储的数据进行大规模运维处理，一方面满足了对非关系型数据库的运维要求，另一方面降低了人力运维成本。

应清楚地理解，本发明描述了如何形成和使用特定示例，但本发明的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本发明公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施方式。

图2是根据一示例示出的保险系统的结构示意图。如图2所示，该保险系统1包括：多个保单管理系统11、通用客户编码系统12、客户分单存储系统13、非关系型缓存数据库14。

其中，保单管理系统11如可以包括：处理银行保单的银行保单管理系统，处理各代理人所承接保单的保单管理系统等。每个保单管理系统11具有其系统编码，用于唯一标识该保单管理系统。此外，在每个保单管理系统11中，每个客户用一个客户号标识，即该客户在该保单管理系统11中使用该客户号唯一标识。每个保单管理系统11中还存储有保单信息及相应的客户信息，如身份证号、护照号等身份证件信息。

通用客户编码系统12用于为整个保险系统1中的客户分配唯一的通用标识码，也即通过该通用标识码可以在整个保险系统1中唯一地标识一个客户。此外，通用客户编码系统12中还对应存储有各个客户的客户信息，如客户的身份证号、护照号等身份证件信息，以与保单管理系统11中使用客户号来标识的客户进行关系映射。

客户分单存储系统13中使用关系型数据库存储通用客户编码系统12与各保单管理系统11的整合数据，该整合数据例如可以为映射关系表，该映射关系表可以包括：保险客户的通用标识码、各保单管理系统的客户号、各保单管理系统的系统编码、客户信息及保单信息之间的映射关系。其中，一个通用标识码可以对应多个保单管理系统的客户号，客户信息例如可以包括客户的身份证件信息(如身份证号码、护照号码等)，保单信息例如可以包括保单号码等。

非关系型缓存数据库14例如可以为Redis数据库，用于存储客户分单存储系统13中数据的备份数据，以提供高速的数据访问。

当客户分单存储系统13存储的数据发生变化时，由于与非关系型缓存数据库14之间的异构模式，无法对非关系型缓存数据库14中的备份数据同步进行更新，因此需要将客户分单存储系统13存储数据发生变化的消息通知给运维人员，进而可通过下述本发明实施方式提供的非关系型数据库的运维方法对非关系型数据库中的数据进行运维处理。

此外，如图中所示，由客户端151及服务端152构成的非关系型数据库的运维系统15用于对非关系型缓存数据库14提供运维操作。

客户端151例如可以为通过HTML5构建的WEB客户端，具有查询、删除、更新、上传文件等功能。服务端152例如可以基于Node.js Express框架构建，通过Node.js脚本语言可以构建仿关系型数据库，从而使得客户端151可以进行查询、更新及删除等操作。

图3是根据一示例性实施方式示出的另一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

参考图3，与图1中所示方法10不同之处在于，图3所示的方法20进一步提供了当客户分单存储系统13中的关系型数据库存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的客户号、保单信息和/或系统编码发生变化时，如何通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库(如图2中所示的非关系型缓存数据库14)存储的数据进行处理的方法，也即方法20提供了对方法10中步骤S108的进一步扩展实施例，方法20包括：

在步骤S202中，根据运维请求中包括的发生变化的数据，在非关系型数据库中查询出相应的数据列表。

当客户分单存储系统13中的关系型数据库存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的客户号、保单信息和/或系统编码发生变化时，运维人员在获取到发生变化的数据时，例如可以将发生变化的数据直接输入至客户端，或者也可以通过上传附件的方式将发生变化的数据上传至客户端，客户端在向服务端发送运维请求中，可将这些发生变化的数据包括在运维请求中。

服务端收到这些运维请求后，通过相应的业务处理模块，在非关系型数据库中查询出相应的数据列表。数据列表例如可以包括：发生变化的数据对应的通用标识码。

在步骤S204中，根据数据列表中的通用标识码，在关系型数据库中查询映射关系表，获取更新后的客户号、保单信息和/或系统编码。

查询出了发生变化的数据对应的通用标识码后，在客户分单存储系统13的关系型数据库中查询其存储的映射关系表，获取这些通用标识码对应的、更新后的客户号、保单信息和/或系统编码。

在步骤S206中，将更新后的客户号、保单信息和/或系统编码存储至非关系型数据库的映射关系表中。

根据本发明实施方式的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对关系型数据库中的数据发生变化时，因应更新非关系型数据库中的备份数据的运维方法，解决了关系型数据库与非关系型数据库之间数据无法同步更新的问题。

图4是根据一示例性实施方式示出的再一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

参考图4，与图1中所示方法10不同之处在于，图4所示的方法30进一步提供了当非关系型缓存数据库(如图2中所示的非关系型缓存数据库14)存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的系统编码、客户信息和/或保单信息异常时，如何通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行处理的方法，也即方法30提供了对方法10中步骤S108的进一步扩展实施例，方法30包括：

在步骤S302中，根据运维请求，逐条遍历非关系型数据库存储的映射关系表中的各映射关系。

该运维请求例如可以为对非关系型数据库中存储数据进行异常查询。服务端接收到该运维请求后，通过相应的业务处理模块逐条遍历非关系型数据库存储的映射关系表中的各映射关系。

在步骤S304中，针对每条映射关系，通过正则表达式对系统编码、客户信息和/或保单信息进行匹配，以判断系统编码、客户信息和/或保单信息是否异常。

针对每条映射关系，通过正则表达式对系统编码、客户信息和/或保单信息进行匹配，以判断系统编码、客户信息和/或保单信息是否出现异常。正则表达式(RegularExpression)又称规则表达式，是对字符串操作的一种逻辑公式，用事先定义好的一些特定字符及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，用来表达对字符串的一种过滤逻辑。通过正则表达式可对系统编码、客户信息和/或保单信息进行匹配，可判断系统编码、客户信息和/或保单信息是否出现异常，例如系统编码缺失或错误，客户信息缺失或错误，保单信息不全等。

如果匹配结果异常，可判断系统编码、客户信息和/或保单信息异常。

在步骤S306中，如果系统编码、客户信息和/或保单信息发生异常，根据发生异常的数据，在非关系型数据库中查询出相应的数据列表；根据数据列表中的通用标识码，在关系型数据库中查询映射关系表，获取更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息；将更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息存储至非关系型数据库的映射关系表中。

根据正则表达式匹配结果，确定出发送异常的数据，并在非关系型数据库中查询出相应的数据列表，该数据列表包括：发送异常的数据对应的通用标识码。

之后，根据数据列表中的通用标识码，在关系型数据库中查询映射关系表，获取更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息；将更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息存储至非关系型数据库的映射关系表中。

根据本发明实施方式的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对非关系型数据库中的数据发生异常时，对异常数据因应更新的运维方法，解决了非关系型数据库中数据出现异常如何更新的问题。

图5是根据一示例性实施方式示出的再一种非关系型数据库的运维方法的流程图。

参考图5，与图1中所示方法10不同之处在于，图5所示的方法40进一步提供了当客户分单存储系统13中的关系型数据库存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的通用标识码发生变化时，如何通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库(如图2中所示的非关系型缓存数据库14)存储的数据进行处理的方法，也即方法40提供了对方法10中步骤S108的进一步扩展实施例，方法40包括：

在步骤S402中，根据运维请求中包括的发生变化的通用标识码，删除非关系型数据库存储的映射关系表中发生变化的通用标识码对应的映射关系。

保险客户的通用标识码也有可能发生变化，例如会将已有的多个通用标识码合并成一个新的通用标识码(该场景如发现多个通用标识码标识的同一个客户，比如身份证号码重复、客户姓名重复等都会导致该场景发生)。当客户分单管理系统13监听到通用标识码合并消息后，对其中的关系型数据库进行相应的更新。并将更新消息通知给运维人员。

运维人员发现关系型数据库中的通用标识码发生变化时，通过客户端向服务端发送运维请求，来请求相应更新非关系型数据库中的数据。

该运维请求中可以包括发生变化的通用标识码，相应的业务处理模块接收到该运维请求后，删除非关系型数据库存储的映射关系表中发生变化的通用标识码对应的映射关系。

在步骤S404中，从关系型数据库中获取更新后的通用标识码对应的映射关系。

在删除了非关系型数据库中发生变化的通用标识码对应的映射关系后，从关系型数据库中获取更新后的通用标识码对应的映射关系。

在步骤S406中，将映射关系存储至非关系型数据库的映射关系表中。

根据本发明实施方式的非关系型数据库的运维方法，进一步提供了应对关系型数据库中的通用标识码发生变化时，因应更新非关系型数据库中的备份数据的运维方法，解决了关系型数据库与非关系型数据库之间数据无法同步更新的问题。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本发明提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

图6是根据一示例性实施方式示出的一种非关系型数据库的运维装置的框图。

参考图6，非关系型数据库的运维装置50包括：请求接收模块502、路由查询模块504、请求路由模块506、业务处理模块508。

其中，请求接收模块502用于接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求。

路由查询模块504用于在非关系型数据库存储的路由关系表中查询运维请求对应的业务处理模块。

请求路由模块506用于将运维请求路由到业务处理模块中。

业务处理模块508用于通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行处理。

在一些实施例中，非关系型数据库存储的数据包括：关系型数据库存储的数据的备份数据。

在一些实施例中，关系型数据库存储的数据包括：映射关系表；映射关系表包括：保险客户的通用标识码、各保单管理系统的客户号、各保单管理系统的系统编码、客户信息及保单信息之间的映射关系。

在一些实施例中，业务处理模块508包括：数据处理单元，用于当关系型数据库存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的客户号、保单信息和/或系统编码发生变化时，根据运维请求中包括的发生变化的数据，在非关系型数据库中查询出相应的数据列表，数据列表包括：发生变化的数据对应的通用标识码；根据数据列表中的通用标识码，在关系型数据库中查询映射关系表，获取更新后的客户号、保单信息和/或系统编码；将更新后的客户号、保单信息和/或系统编码存储至非关系型数据库的映射关系表中。

在一些实施例中，业务处理模块508包括：映射关系遍历单元、数据异常判断单元及异常数据处理单元。其中，映射关系遍历单元用于根据运维请求，逐条遍历非关系型数据库存储的映射关系表中的各映射关系。数据异常判断单元用于针对每条映射关系，通过正则表达式对系统编码、客户信息和/或保单信息进行匹配，以判断系统编码、客户信息和/或保单信息是否异常。异常数据处理单元用于当数据异常判断单元确定系统编码、客户信息和/或保单信息发生异常时，根据发生异常的数据，在非关系型数据库中查询出相应的数据列表，数据列表包括：发生异常的数据对应的通用标识码；根据数据列表中的通用标识码，在关系型数据库中查询映射关系表，获取更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息；将更新后的系统编码、客户信息和/或保单信息存储至非关系型数据库的映射关系表中。

在一些实施例中，业务处理模块508包括：数据处理单元，用于当关系型数据库存储的映射关系表中全部或部分的映射关系中的通用标识码发生变化时，根据运维请求中包括的发生变化的通用标识码，删除非关系型数据库存储的映射关系表中发生变化的通用标识码对应的映射关系；从关系型数据库中获取更新后的通用标识码对应的映射关系，并将映射关系存储至非关系型数据库的映射关系表中。

在一些实施例中，非关系型数据库为Redis数据库，客户端为基于HTML5构建的WEB客户端，服务端基于Node.js Express构建。

根据本发明实施方式的非关系型数据库的运维装置，通过构建客户端及服务端，集成了针对非关系型数据库中数据结构的业务处理模块，并通过提供对相应业务处理模块的路由操作，可以对非关系型数据库存储的数据进行大规模运维处理，一方面满足了对非关系型数据库的运维要求，另一方面降低了人力运维成本。

需要注意的是，上述附图中所示的框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图7是根据一示例性实施方式示出的一种电子设备的结构示意图。需要说明的是，图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备800以通用计算机设备的形式表现。电子设备800的组件包括：至少一个中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序代码或者从至少一个存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序代码而执行各种适当的动作和处理。

特别地，根据本发明的实施例，所述程序代码可以被中央处理单元801执行，使得中央处理单元801执行本说明书上述方法实施例部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，中央处理单元801可以执行如图1-图5中所示的步骤。

在RAM 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入单元806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出单元807；包括硬盘等的存储单元808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信单元809。通信单元809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储单元808。

图8是根据一示例性实施方式示出的一种计算机可读存储介质的示意图。

参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的设置为实现上述方法的程序产品900，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：

通过服务端接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；

通过服务端在非关系型数据库存储的路由关系表中查询运维请求对应的业务处理模块；

通过服务端将运维请求路由到业务处理模块中；以及

通过业务处理模块根据运维请求，对非关系型数据库存储的数据进行处理。

以上具体地示出和描述了本发明的示例性实施方式。应可理解的是，本发明不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本发明意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (10)

1.一种非关系型数据库的运维方法，其特征在于，包括：

通过服务端接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；

通过所述服务端在所述非关系型数据库存储的路由关系表中查询所述运维请求对应的业务处理模块；

通过所述服务端将所述运维请求路由到所述业务处理模块中；以及

通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非关系型数据库存储的数据包括：关系型数据库存储的数据的备份数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关系型数据库存储的数据包括：映射关系表；所述映射关系表包括：保险客户的通用标识码、各保单管理系统的客户号、各保单管理系统的系统编码、客户信息及保单信息之间的映射关系。

4.根据所述权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：

当所述关系型数据库存储的所述映射关系表中全部或部分的映射关系中的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码发生变化时，根据所述运维请求中包括的发生变化的数据，在所述非关系型数据库中查询出相应的数据列表，所述数据列表包括：所述发生变化的数据对应的所述通用标识码；根据所述数据列表中的所述通用标识码，在所述关系型数据库中查询所述映射关系表，获取更新后的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码；将更新后的所述客户号、所述保单信息和/或所述系统编码存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

5.根据所述权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：

根据所述运维请求，逐条遍历所述非关系型数据库存储的所述映射关系表中的各映射关系；

针对每条映射关系，通过正则表达式对所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息进行匹配，以判断所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息是否异常；以及

如果所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息发生异常，根据所述发生异常的数据，在所述非关系型数据库中查询出相应的数据列表，所述数据列表包括：所述发生异常的数据对应的所述通用标识码；根据所述数据列表中的所述通用标识码，在所述关系型数据库中查询所述映射关系表，获取更新后的所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息；将更新后的所述系统编码、所述客户信息和/或所述保单信息存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

6.根据所述权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理包括：

当所述关系型数据库存储的所述映射关系表中全部或部分的映射关系中的所述通用标识码发生变化时，根据所述运维请求中包括的发生变化的所述通用标识码，删除所述非关系型数据库存储的所述映射关系表中所述发生变化的所述通用标识码对应的映射关系；从所述关系型数据库中获取更新后的所述通用标识码对应的映射关系，并将所述映射关系存储至所述非关系型数据库的所述映射关系表中。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述非关系型数据库为Redis数据库，所述客户端为基于HTML5构建的WEB客户端，所述服务端基于Node.js Express构建。

8.一种非关系型数据库的运维装置，其特征在于，包括：

请求接收模块，用于接收客户端发送的对非关系型数据库的运维请求；

路由查询模块，用于在所述非关系型数据库存储的路由关系表中查询所述运维请求对应的业务处理模块；

请求路由模块，用于将所述运维请求路由到所述业务处理模块中；以及

业务处理模块，用于通过所述业务处理模块根据所述运维请求，对所述非关系型数据库存储的数据进行处理。

9.一种非关系型数据库的运维系统，其特征在于，包括：客户端及服务端；所述服务端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的可执行指令，所述处理器执行所述可执行指令时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。