CN110502545A - 数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110502545A CN110502545A CN201910767996.1A CN201910767996A CN110502545A CN 110502545 A CN110502545 A CN 110502545A CN 201910767996 A CN201910767996 A CN 201910767996A CN 110502545 A CN110502545 A CN 110502545A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- unit
- periodic
- result
- predetermined period
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims abstract description 216
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 24
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 12
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 5
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 4
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011038 discontinuous diafiltration by volume reduction Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2282—Tablespace storage structures; Management thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Abstract
本发明公开一种数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质,所述方法包括:当检测到达预设时间时,获取预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;确定预设周期数据表中在时间上距离当前周期单元最远的目标周期单元,并将目标周期单元中所存储的目标数据删除;根据预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各周期单元中存储的数据进行转存,并将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中。本方案的预设周期数据表包括多个对应不同时间的周期单元,基于大数据处理技术实现了对新生数据的周期性循环存储;在对近期生成的数据进行查询时,依据预设周期数据表中所存储的数据筛选即可,提高了数据查询的效率。
Description
技术领域
本发明主要涉及数据处理技术领域,具体地说,涉及一种数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前数据库在数据存储的过程中,通常以分类的形式进行整体存储,即先将各个数据归为不同的类型,再对各个类型的数据进行整体存储;在各类型数据众多的情况下,所存储的各类型数据量也巨大。而对于近期新生成的数据因具有不稳定性,通常具有频繁的查询需求,在查询时依据整个数据库进行筛选,筛选的工作量大,效率低;此外,频繁查找还容易影响数据库的稳定运行。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术在对近期所生成的数据进行查询时,因数据库存储的数据量大,查询效率低,且容易影响数据库稳定运行的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种数据存储方法,所述数据存储方法包括以下步骤:
当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
优选地,所述根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存的步骤包括:
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,确定排列在所述时间先后顺序中除所述目标周期单元外的时间最早的最早周期单元,并读取所述最早周期单元中存储的最早数据,将所述最早数据转存到排列在所述最早周期单元前列的周期单元中;
将排列在所述最早周期单元后列的周期单元作为新的最早周期单元,执行读取所述最早周期单元中存储的最早数据的步骤,直到所述预设周期数据表中各周期单元所存储的数据均进行转存。
优选地,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
对由所述预设周期数据表中各所述周期单元生成的周期环比结果进行调用,并根据所述目标数据,确定所述周期环比结果中的待删除子结果;
读取排列在所述当前周期单元前列的周期单元中的前列数据,并将所述新生数据和所述前列数据对比,生成新生子结果;
将所述待删除子结果从所述周期环比结果中删除,并将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中。
优选地,所述将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中的步骤之后包括:
将所述新生子结果和第一预设值对比,判断所述新生子结果是否大于所述第一预设值;
若大于所述第一预设值,则读取所述周期环比结果中其他子结果与所述第一预设值之间的大小关系,并根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势;
在所述变化趋势为持续下降趋势时,抓取所述新生子结果和各所述其他子结果中的第一变化因子,生成第一提示信息。
优选地,所述根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势的步骤包括:
对各所述大小关系进行分类,确定各所述大小关系中所述其他子结果大于或等于第一预设值的第一大小关系数量,以及所述其他子结果小于第一预设值的第二大小关系数量;
当所述第一大小关系数量大于所述第二大小关系数量时,判定所述第一大小关系数量对应的各所述其他子结果在时间上是否具有连续性;
若具有连续性,则将所述周期环比结果的变化趋势确定为持续下降趋势。
优选地,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
将所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据进行对比,生成周期同比结果,并判断所述周期同比结果是否大于第二预设值;
若大于所述第二预设值,则抓取所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据中的第二变化因子,生成第二提示信息。
优选地,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
当接收到查询指令时,读取所述查询指令中的查询条件,并判断所述预设周期数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
若所述预设周期数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出;
若所述预设周期数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则判断预设备份总数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
若所述预设备份总数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出,若所述预设备份总数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则生成并输出第三提示信息。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种数据存储装置,所述数据存储装置包括:
获取模块,用于当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
删除模块,用于确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
存储模块,用于根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种数据存储设备,所述数据存储设备包括:存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的数据存储程序;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述数据存储程序,以实现以下步骤:
当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于:
当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
本实施例的数据存储方法,当检测到达预设时间时,先获取预设时间在预设周期数据表中所对应的当前周期单元;再确定预设周期数据表中在时间上距离当前周期单元最远的目标周期单元,并将目标周期单元中所存储的目标数据删除;此后,依据预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中。本方案用于存储数据的预设周期数据表包括多个对应不同时间的周期单元,以用于存储不同时间的数据;当到达预设时间时,先将目标周期单元中的目标数据删除,再将各周期单元中存储的数据进行转存,以使得当前周期单元空出,进而将在当前的预设时间所生成的新生数据存储到该当前周期单元中,实现各周期单元中的数据按照周期循环存储;在一个周期完结后,即对初始所存储的数据删除,避免对所生成数据的全量存储;在对近期新生成的数据进行查询时,依据预设周期数据表中所存储的数据进行筛选即可,避免对数据库中所存储的数据进行全量筛选,提高了查询效率,且有利于数据库的稳定运行。
附图说明
图1是本发明的数据存储方法第一实施例的流程示意图;
图2是本发明的数据存储装置第一实施例的功能模块示意图;
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
本发明提供一种数据存储方法。
请参照图1,图1为本发明数据存储方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中,所述数据存储方法包括:
步骤S10,当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
本发明的数据存储方法应用于数据库的控制中心,适用于通过控制中心对数据按照进行循环存储;因各个领域中均涉及到数据库的应用,如各企业内部的数据库、对外提供服务企业的数据库等,本实施例以金融机构领域为例进行说明,即本实施例中的数据库为部署于金融机构中的数据库。金融机构中所涉及到的数据众多,如投保数据、理赔数据、理财数据等,各数据以数据表的形式存储于数据库中。具体地,为了对各类数据进行存储,预先设置有预设周期数据表和预设备份总数据表,预设周期数据表用于按照预设周期对新生成的数据进行存储,预设备份总数据表用于对所生成的数据进行整体备份存储。其中,预设周期数据表依据预设周期的周期天数设置有多个不同的周期单元,不同的周期单元用于循环存储不同周期天数内所生成的数据。如设定的周期为上一周的周一到下一周的周一,则预设周期的周期天数为八天;而当设定的周期为上一月的1号到下一月的1号,则预设周期的周期天数为31天等;预设周期数据表对应该不同周期天数的星期数或日期特性设定有周期单元,各周期单元用于存储预设周期中各星期数或日期所生成的新生数据。如对于上述8天的周期天数,则对应的周期单元为8个,分别用于存储上一周的周一到下一周的周一八天内所生成的数据。
同时各周期单元中所存储的数据具有随着周期循环变换的特性,如当前时间为周一,则预设周期数据表的各周期单元中所存储的数据分别为上周一到本周一之间八天的数据,而若当前时间由周一变化为周二时,则预设周期数据表的各周期单元中所存储的数据变换为为上周二到本周二之间八天的数据,上周一的数据被删除。通过预设周期的循环存储,可确保预设周期数据表的各周期单元中所存储的数据为最新生成的数据,便于近期新数据的查询。
为了对新生成数据进行存储,预先设置有预设时间,如每天23点,当检测到达该预设时间时,说明需要对当天所新生成的数据进行存储操作。因不同天数所对应的周期单元不相同,在存储之前,需要先确定预设时间在预设周期数据表中所对应的周期单元;周期单元与周期天数的星期数或日期相关,而星期数和日期具有时间上的先后关系,从而依据该时间上的先后关系,确定预设周期数据表中表征时间最新的周期单元,该时间最新的周期单元即为预设时间所对应的周期单元。如当前时间到达预设时间0点,抓取到当前的日期23号和星期二,依据各周期单元时间上的先后关系,即可获知对应表征日期23号和星期二的周期单元,将该获知的周期单元作为用于存储当前所生成数据的当前周期单元进行区分。
步骤S20,确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
可理解地,当前周期单元存储由前一天所生成的数据,为了对当天所生成的数据进行存储,设定有将存储时间最长的数据进行删除,以腾出存储空间对新生成数据存储的机制。具体地,因预设周期数据表中各周期单元所存储的数据依据时间的先后顺序进行存储,从而距离当前周期单元时间最远的周期单元中所存储的数据,即为存储时间最长的数据;如对于周期单元为八个,分别用于存储八天数据的情况,若当前周期单元对应周三,则距离其时间最远的周期单元为用于存储八天前数据的周期单元,即该周期单元所存储的数据为上周二所生成的数据。依据预设周期数据表中各周期单元的数量,可确定预设周期数据表中在时间上距离当前周期单元最远的周期单元;将该周期单元作为目标周期单元进行区分,并将其中所存储的数据作为目标数据进行删除;即将存储时间最长的数据进行删除,以存储新生成的数据。
步骤S30,根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
进一步地,为了实现对各周期单元中的数据按照时间先后顺序进行存储,在将存储时间最长的数据删除后,需要对未进行删除的各周期单元中的数据进行转存,将存储时间短的在后生成的数据转移到表征存储时间长的在先生成的周期单元中存储;即按照各周期单元对应的时间先后顺序,将存储在后顺序周期单元中的数据转移到依次转移到其前一位的周期单元中,使得在最后的与当前时间对应的当前周期单元中没有存储数据,以将新生成的数据添加到该当前周期单元中存储。具体地,根据预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各周期单元中存储的数据进行转存的步骤包括:
步骤S31,根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,确定排列在所述时间先后顺序中除所述目标周期单元外的时间最早的最早周期单元,并读取所述最早周期单元中存储的最早数据,将所述最早数据转存到排列在所述最早周期单元前列的周期单元中;
更进一步地,为了避免不同日期数据的重合存储,在转存过程中,以表征时间最早的最早周期单元为起点进行转存;因目标周期单元中存储时间最长的数据已经删除,不需要进行转存,从而此处时间最早的最早周期单元为除目标周期单元之外的,且位于目标周期单元后一位的周期单元。依据各周期单元所对应的时间先后顺序,即可确定排列在时间先后顺序中时间最早的最早周期单元;如对于周期单元1、2、3、4、5、6、7、8,分别存储有时间先后顺序为周三、周四、周五、周六、周日、周一、周二、周三的数据A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8;当需要对周四所新生成的数据A9进行存储时,则将8确定为时间最新的当前周期单元,而将1确定为时间上具有8最远的目标周期单元,并将1中所存储的目标数据A1删除;此后将时间先后顺序中除1之外的时间最早的周期单元2确定为最早周期单元,读取2中所存储的最早数据A2,并将其转存到排列在最早周期单元前列的周期单元中;因此时排列在最早周期单元2前列的周期单元为1,即将A2转移到周期单元1中存储。
步骤S32,将排列在所述最早周期单元后列的周期单元作为新的最早周期单元,执行读取所述最早周期单元中存储的最早数据的步骤,直到所述预设周期数据表中各周期单元所存储的数据均进行转存。
进一步地,因预设周期数据表中所涉及的周期单元众多,各周期单元中所存储的数据均需要转存。在将除目标周期单元外时间最早的最早周期单元中的最早数据进行转移后,将排列在该最早周期单元后列的周期单元作为新的最早周期单元,对该新的最早周期单元中存储的最早数据进行读取并转存;以此循环,直到预设周期数据表中各周期单元所存储的数据均进行转存。如对于上述周期单元1、2、3、4、5、6、7、8,在将2中的最早数据A2转存到1中之后,将排列在其后列的周期单元3作为新的最早周期单元,而读取其中的最早数据A3,并将其转存到2中;如此循环,分别将A4转存到3中、A5转存到4中、A6转存到5中、A7转存到6中、A8转存到7中,完成各周期单元中各数据的转存。
更进一步地,在将目标周期单元中的数据删除,并将其他周期单元中的数据进行转存之后,当前周期单元中的数据则转存到排列在其前列的周期单元中,当前周期单元中没有存储有数据。此时,可将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到该当前周期单元中,预设时间的间隔表征的是当天时间;如对于预设时间为0点,则其间隔为前一天的0点到当前的0点;预设时间的间隔内所生成的新生数据即为当天时间所生成的新生数据,依次实现按照时间先后顺序,对周期天数内所生成的各数据进行循环存储。
可理解地,对于存储的各项数据通常支持筛选查询,即从存储的各项数据中筛选查找出某一项数据,预设周期数据表中所存储的数据同样的支持查询;同时因预设周期数据表中循环存储近期内生成的数据,所存储的数据量较小,可实现快速筛选查询。查询依据查询指令进行,具体地,将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中的步骤之后包括:
步骤a,当接收到查询指令时,读取所述查询指令中的查询条件,并判断所述预设周期数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
进一步地,在有查询需求时,向数据库发送查询指令,数据库在接收到该查询指令时,对其中的查询条件进行读取;该查询条件为对数据进行查询的依据,用该查询条件对预设周期数据表中的各数据进行筛选比对。通过筛选比对来判断预设周期数据表中是否存在与查询条件对应的查询结果,如查询条件为对编码为a的数据进行查询,则将该编码a和预设周期数据表中所具有数据的各编码对比,判断其中是否存在和编码a对应的作为查询结果的数据。
步骤b,若所述预设周期数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出;
若经比对判断出预设数据表中存在与查询条件对应的查询结果,则说明需要查询的数据为近期生成并存储在预设周期数据表中,尚未被删除的数据;将该查询结果输出,以实现查询需求。
步骤c,若所述预设周期数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则判断预设备份总数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
当预设周期数据表中不存在与查询条件对应的查询结果,则说明该需要查询的数据可能被删除操作所删除或者根本就不存在于数据库中;为了判定该需要查询的数据是否存在于数据库中,将查询条件和预设备份总数据表对比。新生成的数据在添加到预设周期数据表进行循环存储的同时,还添加到预设备份总数据表中进行备份存储,以避免数据的丢失。通过查询条件和预设备份总数据表之间的对比,判断预设备份总数据表中是否存在与查询条件对应的查询结果,可确定需要查询的数据是否存在于数据库中。
步骤d,若所述预设备份总数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出,若所述预设备份总数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则生成并输出第三提示信息。
进一步地,当判断出预设备份总数据表中存在与查询条件对应的查询结果,则说明需要查询的数据为此前生成并在预设周期数据表中删除,而在预设备份总数据表中备份的数据,将该查询得到的结果输出,实现查询需求。当预设备份总数据表中不存在与查询条件对应的查询结果,则说明需要查询的数据根本不存在于数据库中,查询条件存在错误;从而生成修改查询条件的第三提示信息,并将该第三提示信息输出,以提示对查询条件进行修改,便于依据正确的查询条件进行数据查询操作。
本实施例的数据存储方法,当检测到达预设时间时,先获取预设时间在预设周期数据表中所对应的当前周期单元;再确定预设周期数据表中在时间上距离当前周期单元最远的目标周期单元,并将目标周期单元中所存储的目标数据删除;此后,依据预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中。本方案用于存储数据的预设周期数据表包括多个对应不同时间的周期单元,以用于存储不同时间的数据;当到达预设时间时,先将目标周期单元中的目标数据删除,再将各周期单元中存储的数据进行转存,以使得当前周期单元空出,进而将在当前的预设时间所生成的新生数据存储到该当前周期单元中,实现各周期单元中的数据按照周期循环存储;在一个周期完结后,即对初始所存储的数据删除,避免对所生成数据的全量存储;在对近期新生成的数据进行查询时,依据预设周期数据表中所存储的数据进行筛选即可,避免对数据库中所存储的数据进行全量筛选,提高了查询效率,且有利于数据库的稳定运行。
进一步地,在本发明数据存储方法另一实施例中,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
步骤S40,对由所述预设周期数据表中各所述周期单元生成的周期环比结果进行调用,并根据所述目标数据,确定所述周期环比结果中的待删除子结果;
更进一步地,为了表征所生成的数据在近期内的变化趋势,设置有将预设周期数据表中的各数据生成环比趋势图以及周期环比结果的机制;即用预设周期数据表在各周期单元内的数据生成环比趋势图,表征各数据的数据量在各周期天数内的变化情况;同时分别用后一周期单元中的数据和前一周期单元中的数据进行对比,生成各个作为周期环比结果的对比子结果,表征相对于前一周期天数各数据的数据量在后一周期天数的变化情况大小。在预设时间将新生成的新生数据存储到当前周期单元中,预设周期数据表中的数据更新完成后,依据新生数据,对由预设周期数据表的各周期单元中数据所生成的环比趋势图和周期环比结果进行更新。
具体地,对由预设周期数据表中各周期单元的数据所生成的环比趋势图进行调用,并将其中的目标数据删除;即将环比趋势图中展示时间最长的目标数据删除,同时将新生数据添加到环比趋势图中,以对环比趋势图更新。此外,调用由预设周期数据表中各周期单元的数据所生成的周期环比结果,并由目标数据,确定周期环比结果中的待删除子结果。因周期环比结果中的各项对比子结果均由后一周期单元中的数据和前一周期单元中的数据对比生成,而目标数据为预设周期数据表中所需要删除的数据;从而由目标数据,可查找到由其所生成的对比子结果,将该对比子结果确定为周期环比结果中所需要删除的待删除子结果。
步骤S50,读取排列在所述当前周期单元前列的周期单元中的前列数据,并将所述新生数据和所述前列数据对比,生成新生子结果;
进一步地,按照时间先后顺序,读取排列在当前周期单元前列的周期单元中的前列数据;当前周期单元中所存储的数据为新生数据,排列在其前列的周期单元中的前列数据为在新生数据前一天所生成的数据。用新生数据和前列数据对比,生成新生子结果,表征相对于前一天当前天所生成数据的变化情况。其中后一周期单元中数据和前一周期单元中数据的对比,可采用差值对比也可用比值对比;即可用新生数据减去前列数据,也可用新生数据和前列数据做比值,得到新生子结果。本实施例以差值对比进行说明,当新生子结果为正数的差值,则说明当前天所新生成的数据量相对于前一天的数据量变大;而当新生子结果为负数的差值,则说明当前天所新生成的数据量相对于前一天的数据量变小。
步骤S60,将所述待删除子结果从所述周期环比结果中删除,并将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中。
更进一步地,在确定周期环比结果中所需要删除的待删除子结果,以及所需要新增的新生子结果后,则将待删除子结果从周期环比结果中删除,并将新生子结果添加到周期环比结果中,以对周期环比结果进行更新。
可理解地,各数据的不同变化情况,反映了数据所对应机构中与该数据对应产品或性能的变化情况;如对于金融机构中的保单数据,若保单数据变少,则说明保险产品的销售量下降,而对于服务器的访问数据,若访问数据变多,则说明服务器的访问量增加。在对周期环比结果更新后,为了确定数据变化情况的大小,对新生子结果和预先所设定的第一预设值之间的大小关系进行判定;具体地,将新生子结果添加到周期环比结果中的步骤之后包括:
步骤S70,将所述新生子结果和第一预设值对比,判断所述新生子结果是否大于所述第一预设值;
进一步地,第一预设值为预先依据实际需求设定的的表征变化大小的数值,将所生成的新生子结果和该第一预设值对比,判断新生子结果是否大于该第一预设值。需要说明的是,本实施例所关注的变化为数据量减少的变化,即新生子结果为负数;在和第一预设值进行对比时,先对新生子结果取绝对值处理,再用绝对值处理之后的新生子结果和第一预设值进行相减,判断新生子结果是否大于第一预设值。
步骤S80,若大于所述第一预设值,则读取所述周期环比结果中其他子结果与所述第一预设值之间的大小关系,并根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势;
若经对比确定新生子结果大于第一预设值,则说明新生数据相对于前一周期单元所生成数据的数据量变化较大,即相对于前一天所生成数据的数据量下降较多。而若经对比确定新生子结果不大于第一预设值,则说明新生数据相对于前一周期单元所生成数据的数据量变化不大,处于相对平稳状态。对于变化较大的情况,为了判断该下降是否具有持续性,即判断周期环比结果中连续的其他子结果是否也小于第一预设值,对周期环比结果中此前所生成的其他子结果与第一预设值之间的大小关系进行读取;以依据该各项大小关系,来表征周期环比结果的变化趋势。具体地,根据各大小关系,确定周期环比结果的变化趋势的步骤包括:
步骤S81,对各所述大小关系进行分类,确定各所述大小关系中所述其他子结果大于或等于第一预设值的第一大小关系数量,以及所述其他子结果小于第一预设值的第二大小关系数量;
进一步地,各项其他子结果与第一预设值之间的大小关系,包括其他子结果大于或等于第一预设值的关系和其他子结果小于第一预设值的关系;依次对各大小关系进行分类,将其他子结果大于或等于第一预设值的关系确定为第一大小关系,而将其他子结果小于第一预设值的关系确定为第二大小关系。此后对第一大小关系的数量进行统计,得到第一大小关系数量,并对第二大小关系的数量进行统计,得到第二大小关系数量;通过第一大小关系数量和第二大小关系数量,来确定各项其他子结果中大于或等于第一预设值的其他子结果数量,以及小于第一预设值的其他子结果数量。
步骤S82,当所述第一大小关系数量大于所述第二大小关系数量时,判定所述第一大小关系数量对应的各所述其他子结果在时间上是否具有连续性;
步骤S83,若具有连续性,则将所述周期环比结果的变化趋势确定为持续下降趋势。
更进一步地,将第一大小关系数量和第二大小关系数量对比,判断第一大小关系数量是否大于第二大小关系数量;若大于则说明各项其他子结果中大于第一预设值的其他子结果较多,预设数据周期数据表中存在较多周期单元的数据相对于其前一周期单元的数据为下降变化。因对于持续下降在时间上具有连续性,即连续的几个周期单元的数据均下降;从而在判定出第一大小关系数量大于第二大小关系数量之后,继续判断与第一大小关系数量对应的各其他子结果在时间上是否具有连续性。第一大小关系数量与第一大小关系相关,而第一大小关系为其他子结果大于或等于第一预设值的关系;与第一大小关系数量对应的各其他子结果,其实质为各项其他子结果中大于或等于第一预设值的其他子结果。判断与第一大小关系数量对应的各其他子结果在时间上的连续性,即为判断大于或等于第一预设值的其他子结果是否为连续的周期单元生成。若在连续的周期单元生成,则说明与第一大小关系数量对应的各其他子结果在时间上具有连续性,周期环比结果的变化趋势为持续下降;而若该各项其他子结果不在连续的周期单元生成,则说明周期环比结果的变化趋势为起伏波动,而不是持续下降。
步骤S90,在所述变化趋势为持续下降趋势时,抓取所述新生子结果和各所述其他子结果中的第一变化因子,生成第一提示信息。
进一步地,在经判断确定变化趋势持续下降后,为了确定引起下降的因素,读取预设周期数据表中各周期单元的访问量数据、政策变动数据、竞争数据等,并抓取各周期单元的数据中所具有的相同介入数据,即新生子结果和各其他子结果中的相同介入数据,将该相同的介入数据作为影响数据量持续下降的第一变化因子。如在各周期单元的各项数据中均存在竞争对手促销的数据,或者均存在政策缩紧的数据,则说明数据量下降的原因为竞争对手或者政策的原因等;将抓取的第一变化因子作为引起数据量环比下降的原因添加到提示信息中,生成第一提示信息输出,以对数据量环比下降的原因进行预警。
可理解地,预设周期数据表的周期单元中最后一个周期单元和第一个周期单元具有相同的时间特征,可能是相邻两周中的同一天,或者相邻两个月中的同一天等;从而可通过最后一个周期单元中的数据和第一个周期单元中数据,来表征预设周期数据表的周期同比结果;具体地,将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中的步骤之后包括:
步骤e,将所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据进行对比,生成周期同比结果,并判断所述周期同比结果是否大于第二预设值;
进一步地,当前周期单元为预设周期数据表中的第一个周期单元,而目标周期单元为预设周期数据表中的最后一个周期单元;当前周期单元中存储的数据为新生数据,而目标周期单元中存储的数据为经转存操作后的数据。将目标周期单元中经转存操作的数据作为转存数据进行读取,并用新生数据和该读取的转存数据进行差值对比,生成周期同比结果,表征预设周期数据表中新生数据相对同时期的变化情况。为了表征该变化情况,预先设定有第二预设值,将所生成的周期同比结果和该第二预设值对比,判断周期同比结果是否大于第二预设值。同样地,本实施例所关注的变化为数据量减少的变化,即生成周期同比结果的差值为负数;在和第二预设值进行对比时,先对周期同比结果取绝对值处理,再用绝对值处理之后的周期同比结果和第二预设值进行相减,判断新生子结果是否大于第二预设值。
步骤f,若大于所述第二预设值,则抓取所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据中的第二变化因子,生成第二提示信息。
更进一步地,若经对比确定周期同步结果大于第二预设值,则说明新生数据相对于具有相同时间特征的周期单元所生成数据的数据量变化较大,即相对于上一周或上一月同一星期数或日期所生成数据的数据量下降较多。此时为了确定引起下降的因素,读取生成周期同比结果的各周期单元中的访问量数据、政策变动数据、竞争数据等,并抓取各周期单元的数据中所具有的相同介入数据,即新生子结果和目标周期单元中转存数据之间的相同介入数据,将该相同的介入数据作为影响数据量同比下降的第二变化因子。如在新生数据和转存数据中均存在访问量数据降低的现象,则说明数据量下降的原因为访问量的原因等;将抓取的第二变化因子作为引起数据量同比下降的原因添加到提示信息中,生成第二提示信息输出,以对数据量同比下降的原因进行预警。
此外,请参照图2,本发明提供一种数据存储装置,在本发明数据存储装置第一实施例中,所述数据存储装置包括:
获取模块10,用于当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
删除模块20,用于确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
存储模块30,用于根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
本实施例的数据存储装置,当检测到达预设时间时,获取模块10先获取预设时间在预设周期数据表中所对应的当前周期单元;删除模块20再确定预设周期数据表中在时间上距离当前周期单元最远的目标周期单元,并将目标周期单元中所存储的目标数据删除;此后,存储模块30依据预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到当前周期单元中。本方案用于存储数据的预设周期数据表包括多个对应不同时间的周期单元,以用于存储不同时间的数据;当到达预设时间时,先将目标周期单元中的目标数据删除,再将各周期单元中存储的数据进行转存,以使得当前周期单元空出,进而将在当前的预设时间所生成的新生数据存储到该当前周期单元中,实现各周期单元中的数据按照周期循环存储;在一个周期完结后,即对初始所存储的数据删除,避免对所生成数据的全量存储;在对近期新生成的数据进行查询时,依据预设周期数据表中所存储的数据进行筛选即可,避免对数据库中所存储的数据进行全量筛选,提高了查询效率,且有利于数据库的稳定运行。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述存储模块还用于:
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,确定排列在所述时间先后顺序中除所述目标周期单元外的时间最早的最早周期单元,并读取所述最早周期单元中存储的最早数据,将所述最早数据转存到排列在所述最早周期单元前列的周期单元中;
将排列在所述最早周期单元后列的周期单元作为新的最早周期单元,执行读取所述最早周期单元中存储的最早数据的步骤,直到所述预设周期数据表中各周期单元所存储的数据均进行转存。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述数据存储装置还包括:
调用模块,用于对由所述预设周期数据表中各所述周期单元生成的周期环比结果进行调用,并根据所述目标数据,确定所述周期环比结果中的待删除子结果;
读取模块,用于读取排列在所述当前周期单元前列的周期单元中的前列数据,并将所述新生数据和所述前列数据对比,生成新生子结果;
添加模块,用于将所述待删除子结果从所述周期环比结果中删除,并将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述数据存储装置还包括:
对比模块,用于将所述新生子结果和第一预设值对比,判断所述新生子结果是否大于所述第一预设值;
确定模块,用于若大于所述第一预设值,则读取所述周期环比结果中其他子结果与所述第一预设值之间的大小关系,并根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势;
抓取模块,用于在所述变化趋势为持续下降趋势时,抓取所述新生子结果和各所述其他子结果中的第一变化因子,生成第一提示信息。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述确定模块还用于:
对各所述大小关系进行分类,确定各所述大小关系中所述其他子结果大于或等于第一预设值的第一大小关系数量,以及所述其他子结果小于第一预设值的第二大小关系数量;
当所述第一大小关系数量大于所述第二大小关系数量时,判定所述第一大小关系数量对应的各所述其他子结果在时间上是否具有连续性;
若具有连续性,则将所述周期环比结果的变化趋势确定为持续下降趋势。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述数据存储装置还包括:
判断模块,用于将所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据进行对比,生成周期同比结果,并判断所述周期同比结果是否大于第二预设值;
生成模块,用于若大于所述第二预设值,则抓取所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据中的第二变化因子,生成第二提示信息。
进一步地,在本发明数据存储装置另一实施例中,所述数据存储装置还包括:
接收模块,用于当接收到查询指令时,读取所述查询指令中的查询条件,并判断所述预设周期数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
输出模块,用于若所述预设周期数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出;
所述判断模块还用于:若所述预设周期数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则判断预设备份总数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
所述输出模块还用于:若所述预设备份总数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出,若所述预设备份总数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则生成并输出第三提示信息。
其中,上述数据存储装置的各虚拟功能模块存储于图3所示数据存储设备的存储器1005中,处理器1001执行数据存储程序时,实现图2所示实施例中各个模块的功能。
参照图3,图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例数据存储设备可以是PC(personal computer,个人计算机),也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图3所示,该数据存储设备可以包括:处理器1001,例如CPU(CentralProcessing Unit,中央处理器),存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM(random accessmemory,随机存取存储器),也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地,该数据存储设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(RadioFrequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi(Wireless Fidelity,无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的数据存储设备结构并不构成对数据存储设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图3所示,作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及数据存储程序。操作系统是管理和控制数据存储设备硬件和软件资源的程序,支持数据存储程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信,以及与数据存储设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的数据存储设备中,处理器1001用于执行存储器1005中存储的数据存储程序,实现上述数据存储方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述数据存储方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种数据存储方法,其特征在于,所述数据存储方法包括以下步骤:
当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
2.如权利要求1所述的数据存储方法,其特征在于,所述根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存的步骤包括:
根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,确定排列在所述时间先后顺序中除所述目标周期单元外的时间最早的最早周期单元,并读取所述最早周期单元中存储的最早数据,将所述最早数据转存到排列在所述最早周期单元前列的周期单元中;
将排列在所述最早周期单元后列的周期单元作为新的最早周期单元,执行读取所述最早周期单元中存储的最早数据的步骤,直到所述预设周期数据表中各周期单元所存储的数据均进行转存。
3.如权利要求1所述的数据存储方法,其特征在于,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
对由所述预设周期数据表中各所述周期单元生成的周期环比结果进行调用,并根据所述目标数据,确定所述周期环比结果中的待删除子结果;
读取排列在所述当前周期单元前列的周期单元中的前列数据,并将所述新生数据和所述前列数据对比,生成新生子结果;
将所述待删除子结果从所述周期环比结果中删除,并将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中。
4.如权利要求3所述的数据存储方法,其特征在于,所述将所述新生子结果添加到所述周期环比结果中的步骤之后包括:
将所述新生子结果和第一预设值对比,判断所述新生子结果是否大于所述第一预设值;
若大于所述第一预设值,则读取所述周期环比结果中其他子结果与所述第一预设值之间的大小关系,并根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势;
在所述变化趋势为持续下降趋势时,抓取所述新生子结果和各所述其他子结果中的第一变化因子,生成第一提示信息。
5.如权利要求4所述的数据存储方法,其特征在于,所述根据各所述大小关系,确定所述周期环比结果的变化趋势的步骤包括:
对各所述大小关系进行分类,确定各所述大小关系中所述其他子结果大于或等于第一预设值的第一大小关系数量,以及所述其他子结果小于第一预设值的第二大小关系数量;
当所述第一大小关系数量大于所述第二大小关系数量时,判定所述第一大小关系数量对应的各所述其他子结果在时间上是否具有连续性;
若具有连续性,则将所述周期环比结果的变化趋势确定为持续下降趋势。
6.如权利要求1-5任一项所述的数据存储方法,其特征在于,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
将所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据进行对比,生成周期同比结果,并判断所述周期同比结果是否大于第二预设值;
若大于所述第二预设值,则抓取所述新生数据和所述目标周期单元中的转存数据中的第二变化因子,生成第二提示信息。
7.如权利要求1-5任一项所述的数据存储方法,其特征在于,所述将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中的步骤之后包括:
当接收到查询指令时,读取所述查询指令中的查询条件,并判断所述预设周期数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
若所述预设周期数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出;
若所述预设周期数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则判断预设备份总数据表中是否存在与所述查询条件对应的查询结果;
若所述预设备份总数据表中存在与所述查询条件对应的查询结果,则将所述查询结果输出,若所述预设备份总数据表中不存在与所述查询条件对应的查询结果,则生成并输出第三提示信息。
8.一种数据存储装置,其特征在于,所述数据存储装置包括:
获取模块,用于当检测到达预设时间时,获取所述预设时间在预设周期数据表中对应的当前周期单元;
删除模块,用于确定所述预设周期数据表中在时间上距离所述当前周期单元最远的目标周期单元,并将所述目标周期单元中所存储的目标数据删除;
存储模块,用于根据所述预设周期数据表中各周期单元所对应的时间先后顺序,将各所述周期单元中存储的数据进行转存,并将在所述预设时间的间隔内所生成的新生数据存储到所述当前周期单元中。
9.一种数据存储设备,其特征在于,所述数据存储设备包括:存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的数据存储程序;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述数据存储程序,以实现如权利要求1-7中任一项所述的数据存储方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有数据存储程序,所述数据存储程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的数据存储方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910767996.1A CN110502545B (zh) | 2019-08-15 | 2019-08-15 | 数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910767996.1A CN110502545B (zh) | 2019-08-15 | 2019-08-15 | 数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110502545A true CN110502545A (zh) | 2019-11-26 |
CN110502545B CN110502545B (zh) | 2023-12-05 |
Family
ID=68588876
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910767996.1A Active CN110502545B (zh) | 2019-08-15 | 2019-08-15 | 数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110502545B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111538711A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-14 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 日志存储方法及装置 |
CN113326397A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-08-31 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 业务数据的处理方法、装置 |
CN113468153A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-10-01 | 王跃 | 一种基于大数据的医疗数据管理系统 |
CN116389398A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-07-04 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 数据访问控制方法、车辆控制方法及设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101631128A (zh) * | 2009-08-19 | 2010-01-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 发送流媒体数据的方法和装置 |
CN103279307A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-09-04 | 方昌銮 | 一种数据存储方法及基于该方法的智能存储卡 |
US20140040276A1 (en) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for processing time series data |
CN104301360A (zh) * | 2013-07-19 | 2015-01-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种日志数据记录的方法、日志服务器及系统 |
CN107193968A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-22 | 努比亚技术有限公司 | 一种位置信息存储的方法、装置及计算机可读存储介质 |
US20170357691A1 (en) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | International Business Machines Corporation | Managing Data Obsolescence in Relational Databases |
CN109165194A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据转存方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN109815094A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-28 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据表的监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110019541A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-07-16 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 数据查询方法、装置及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-08-15 CN CN201910767996.1A patent/CN110502545B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101631128A (zh) * | 2009-08-19 | 2010-01-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 发送流媒体数据的方法和装置 |
US20140040276A1 (en) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for processing time series data |
CN103279307A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-09-04 | 方昌銮 | 一种数据存储方法及基于该方法的智能存储卡 |
CN104301360A (zh) * | 2013-07-19 | 2015-01-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种日志数据记录的方法、日志服务器及系统 |
US20170357691A1 (en) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | International Business Machines Corporation | Managing Data Obsolescence in Relational Databases |
CN107193968A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-22 | 努比亚技术有限公司 | 一种位置信息存储的方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110019541A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-07-16 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 数据查询方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109165194A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据转存方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN109815094A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-28 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据表的监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111538711A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-14 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 日志存储方法及装置 |
CN113468153A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-10-01 | 王跃 | 一种基于大数据的医疗数据管理系统 |
CN113326397A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-08-31 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 业务数据的处理方法、装置 |
CN116389398A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-07-04 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 数据访问控制方法、车辆控制方法及设备 |
CN116389398B (zh) * | 2023-05-30 | 2023-10-20 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 数据访问控制方法、车辆控制方法及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110502545B (zh) | 2023-12-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110502545A (zh) | 数据存储方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN113886382A (zh) | 数据库任务处理方法、设备及存储介质 | |
CN109558991B (zh) | 基于自贩机的货道量推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110502515A (zh) | 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN111277274A (zh) | 数据压缩方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109614270A (zh) | 基于Hbase的数据读写方法、装置、设备及存储介质 | |
CN104166661A (zh) | 数据存储系统和数据存储方法 | |
CN110457312A (zh) | 多类型数据的采集方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN110297959A (zh) | 数据存储方法、装置、存储介质及边缘服务器 | |
CN107797850A (zh) | 分布式事务处理的方法、装置与系统 | |
CN110502513A (zh) | 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN112948099A (zh) | 任务发布流程方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110362554A (zh) | 定时器的设定方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN113895846B (zh) | 仓储策略管理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115729687A (zh) | 任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
CN115357352A (zh) | 分布式异步任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
CN110297650B (zh) | 一种应用程序升级的方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN113010310A (zh) | 作业数据的处理方法、装置和服务器 | |
CN110515946A (zh) | 数据提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN115329733B (zh) | 报表统计方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN109669937A (zh) | 列表数据比对方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
US20230418667A1 (en) | Computing device for handling tasks in a multi-core processor, and method for operating computing device | |
CN111881181B (zh) | 一种基于分布式数据库的数据统计方法、装置及设备 | |
CN115061982B (zh) | 基于案件自定义的关系图构建方法、系统、终端及介质 | |
CN117873422A (zh) | 芯片数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |