CN111259009B - 一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法及系统，包括如下步骤：将柔性数据库划分为多个用于容纳不同数据的互补数据库，并且将所有互补数据库建立互补连通关系实现容量补偿；将数据拆分多个相同的关键字，将多个关键字以及对应每个关键字的键值作为数据集合依次保存在互补数据库内；对不同数据集合的同一关键字进行数据处理，并对同一数据集合内的不同关键字进行汇总处理；提取数据库内的数据集合按照云维格表的形式显示；本方案的操作用户基于闪电Lightning实时协同技术，能多人实时协同同步与编辑，兼备数据的稳定安全性，防止他人任意修改数据。
Description
技术领域
本发明实施例涉及云处理技术领域，具体涉及一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法及系统。
背景技术
云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
而“柔性”是当前工作流系统领域中最主要的研究课题之一。近几年，国外发达国家对工作流系统的柔性问题进行了大量的研究工作，这主要集中在工作流系统的柔性体系结构研究、柔性工作流模型构建、工作流管理中的柔性约束、工作流系统柔性的形式化描述等方面。
因此将柔性多维系统应用到云计算和云储存的计算系统中，可有效的对云储存空间进行容量分化，但是现有利用云计算实现云维格表显示的系统方法还存在以下缺陷：
(1)云维格表的安全性不够，任何人即可在云维格表内修改表格内容，因此存在对数据内容修改的隐患；
(2)云储存的系统分化需要人工操作，因此导致在云盘存满时的数据处理速度慢，影响数据处理的稳定性和快速性。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法及系统，采用先将数据保存在数据库内，然后根据云维格表的操作指令对数据库内的数据进行统计处理，然后将原始数据和数据统计结果一并显示在云维格表内，以解决现有技术中云维格表的安全性不够，任何人即可在云维格表内修改表格内容，因此存在对数据内容修改的隐患的问题。
为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，包括如下步骤：
步骤100、将柔性数据库划分为多个用于容纳不同数据的互补数据库，并且将所有所述互补数据库建立互补连通关系实现容量补偿；
步骤200、将数据拆分多个相同的关键字，将多个关键字以及对应每个所述关键字的键值作为数据集合依次保存在所述互补数据库内；
步骤300、对不同数据集合的同一关键字进行数据处理，并对同一数据集合内的不同关键字进行汇总处理；
步骤400、提取所述数据库内的数据集合按照云维格表的形式显示。
2、根据权利要求1所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在所述步骤100中，每个互补数据库的容量相同，多个所述互补数据库的容量互补保持正在使用的互补数据库具有稳定保存容量，建立多个互补数据库之间的容量互补关系的具体实现步骤为：
步骤101、将柔性数据库的容量划分成多个容量相同的互补数据库；
步骤102、实时监控正在保存数据的互补数据库的剩余容量；
步骤103、选择其他互补数据库的容量补偿到正在保存数据的互补数据库以确保正在保存数据的互补数据库的稳定保存容量不变。
作为本发明的一种优选方案，在所述步骤100中，每个互补数据库的容量相同，多个所述互补数据库的容量互补保持正在使用的互补数据库具有稳定保存容量，建立多个互补数据库之间的容量互补关系的具体实现步骤为：
步骤101、将柔性数据库的容量划分成多个容量相同的互补数据库；
步骤102、实时监控正在保存数据的互补数据库的剩余容量；
步骤103、选择其他互补数据库的容量补偿到正在保存数据的互补数据库以确保正在保存数据的互补数据库的稳定保存容量不变。
作为本发明的一种优选方案，每个所述互补数据库的数据保存结构为柔性结构，具体的实现步骤为：将每个所述互补数据库的存储空间的行列关系式构设为柔性关系；所述数据集合每增加新关键字以及对应关键字的键值，所述互补数据库的行区间向外延展，同时所述互补数据库的列区间向上移动以保证存储空间的行列总和不变。
作为本发明的一种优选方案，在所述步骤200中，将数据按照数据库的保存方式存储到数据库内，具体的实现步骤为；
将所述关键字以及对应每个关键字的键值作为数据集合；
将数据集合的关键字作为对应云维格表的列名，将每个关键字对应的键值在云维格表内对应在列名所在列；
在数据集合内留有用于新增关键字和键值的冗余空间。
作为本发明的一种优选方案，在步骤300中，对不同数据集合的同一关键字进行数据处理的具体实现步骤为：
新建统计数据集合；
在统计数据集合内新增表示对同一关键字数据处理结果的关键字；
将同一关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
作为本发明的一种优选方案，在步骤300中，对同一数据集合的不同关键字进行数据处理的具体实现步骤为：
在同一个数据集合内新增表示对不同关键字数据处理结果的关键字；
将同一个数据集合内的不同关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
作为本发明的一种优选方案，在步骤400中，将数据库内的数据集合导入云维格表的具体实现步骤为：
步骤401、在云维格表上建立数据显示模式，并且将数据显示模式与数据库的运行算法耦合；
步骤402、对选定的数据集合按照选择的数据显示模式对应的运行算法进行数据处理；
步骤403、在数据库内选定符合运行算法要求的数据集合，并且将选定的数据集合按照选择的数据显示模式顺次导出；
步骤404、按照先出先入的方式，将数据库的数据集合按照从上到下的顺序集成在云维格表内；
步骤405、将数据集合按照云维格表的数据显示形式输出。
作为本发明的一种优选方案，在步骤400中，所述云维格表的操作受身份权限限定，所述身份权限等级越高，对所述云维格表的操作范围越大，在所述云维格表修改的数据实时在数据库内存储。
另外，本发明还提供了一种柔性多维的数据库式云维格表处理系统，包括：
柔性数据库空间，包括若干个用于保存不同数据的互补数据库；
数据集合单元，用于将数据划分为代表不同内容的关键字，以及对应每个关键字的键值；
新增关键字单元，用于在每个数据集合内增加新的关键字；
新增数集单元，用于在所述柔性数据库空间内按序增加新的数据集合；
数据处理单元，用于实现对每个数据集合的不同关键字的统计处理，以及对所有数据集合的同一关键字的统计处理；
数据显示单元，用于在云维格表内显示查询的数据；
权限限定单元，用于限定不同权限等级对云维格表的处理操作范围。
作为本发明的一种优选方案，所述数据处理单元对每个数据集合的不同关键字的统计结果作为新增关键字补充在每个数据集合内，所述数据处理单元对一个数据集合的同一关键字的统计结果作为新增的数据集合补充在对应数据集合内。
本发明的实施方式具有如下优点：
(1)本发明先将数据保存在数据库内，然后根据云维格表的操作指令对数据库内的数据进行统计处理，然后将原始数据和数据统计结果一并显示在云维格表内，因此普通的权限等级较低的操作用户只能查看数据，而无法更改数据，操作用户基于闪电Lightning实时协同技术，能多人实时协同同步与编辑，兼备数据的稳定安全性，防止他人任意修改数据；
(2)本发明的数据库在保存数据时为柔性数据结构，建立所有数据库之间的互补连通关系，根据每个数据库的保存数据大小和剩余空间大小，将其他的数据库容量补充到正在使用的数据库内，以防止数据保存时丢失，使系统具有更好的柔性和生命力，使得单个数据库具有很好的适应性性、扩展性和灵活性；
(3)本发明的云维格表同样具有统计权限的使用者能够灵活、动态地对数据库字段进行投影和选择运算，以满足系统的柔性要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施方式中的数据库式云维格表处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施方式中的数据库式云维格表处理系统的结构框图。
图中：
1-柔性数据库空间；2-数据集合单元；3-新增关键字单元；4-新增数集单元；5-数据处理单元；6-数据显示单元；7-权限限定单元。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。
如图1所示，本发明提供了一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，本实施方式先将数据保存在数据库内，然后根据云维格表的操作指令对数据库内的数据进行统计处理，然后将原始数据和数据统计结果一并显示在云维格表内，因此普通的权限等级较低的操作用户只能查看数据，而无法更改数据，因此提高数据的稳定安全性，防止他人任意修改数据。
其次，本实施方式的数据库在保存数据时为柔性数据结构，建立所有数据库之间的互补连通关系，根据每个数据库的保存数据大小和剩余空间大小，将其他的数据库容量补充到正在使用的数据库内，以防止数据保存时丢失，使系统具有更好的柔性和生命力，使得数据保存在数据库的保存条件或过程状态发生变化时，数据库能快速响应和跟随变化而适应性变化，使得单个数据库具有很好的适应性性、扩展性和灵活性。
另外，本实施方式的云维格表同样具有统计权限的使用者能够灵活、动态地对数据库字段进行投影和选择运算，以满足系统的柔性要求。
包括如下步骤：
步骤100、将柔性数据库划分为多个用于容纳不同数据的互补数据库，并且将所有所述互补数据库建立互补连通关系实现容量补偿。
在本步骤中，每个互补数据库的容量相同，多个所述互补数据库的容量互补保持正在使用的互补数据库具有稳定保存容量，建立多个互补数据库之间的容量互补关系的具体实现步骤为：
I、将柔性数据库的容量划分成多个容量相同的互补数据库；
II、实时监控正在保存数据的互补数据库的剩余容量；
III、选择其他互补数据库的容量补偿到正在保存数据的互补数据库以确保正在保存数据的互补数据库的稳定保存容量不变。
步骤100通过建立容量互补连通的互补数据库，来确保正在进行存储工作的互补数据库的稳定保存容量不变，众所周知，当数据库的内存剩余量越少，数据库的存储速度和稳定性越差，很容易出现数据丢失的问题。
而本实施方式通过柔性数据库的连接关系可防止数据保存时丢失，使系统具有更好的柔性和生命力，使得数据保存在数据库的保存条件或过程状态发生变化时，数据库能快速响应和跟随变化而适应性变化，使得单个数据库具有很好的适应性性、扩展性和灵活性。
每个所述互补数据库的数据保存结构为柔性结构，具体的实现步骤为：将每个所述互补数据库的存储空间的行列关系式构设为柔性关系；所述数据集合每增加新关键字以及对应关键字的键值，所述互补数据库的行区间向外延展，同时所述互补数据库的列区间向上移动以保证存储空间的行列总和不变。
每个互补数据库的初始行宽与数据的关键字和键值所占的长度相同，因此互补数据库的行宽小，对应的列数多。
在后期需要对该数据库的某个数据新增关键字和键值，延长数据所占长度时，则互补数据库的柔性数据存储结构，则将互补数据库的行宽和列高适应性修改。
通过上述互补数据库的调整方式，本实施方式的互补数据库的适应性好，并且确保数据库所占的空间大小不变，因此尽可能多的减少数据库每行的空间浪费，尽可能的增加数据库列高，从而提高数据库的存储空间和数据储存量。
步骤200、将数据拆分多个相同的关键字，将多个关键字以及对应每个所述关键字的键值作为数据集合依次保存在所述互补数据库内。
本实施方式的数据在保存时，并不是以行和列的方式进行存储，而是通过关键字和键值对应的方式存储，因此当对互补数据库内的特定数据进行修改时，可通过在选定的数据内增加关键字和对应的键值即可实现对每个数据的特定独立的修改，而不是在所有的数据内均增加相同的关键字。
因此本实施方式在对数据集合检索时，只需要检索新增的关键字，即可实现快速的数据筛选，减少对互补数据库内的数据筛选次数，因此提高查询数据库的工作效率。
对应步骤100的互补数据库的设计，所述步骤200中，将数据按照数据库的保存方式存储到数据库内，具体的实现步骤为；
将所述关键字以及对应每个关键字的键值作为数据集合；
将数据集合的关键字作为对应云维格表的列名，将每个关键字对应的键值在云维格表内对应在列名所在列；
在数据集合内留有用于新增关键字和键值的冗余空间。
新增的关键字可以为所有数据集合同一个关键字对应的键值的总和、平均值、最大值和最小值；也可以是同一个数据集合的不同关键字的键值总和、每一个关键字在所有数据集合内的排序结果。
步骤300、对不同数据集合的同一关键字进行数据处理，并对同一数据集合内的不同关键字进行汇总处理。
在步骤300中，对互补数据库内的数据集合的数据处理保护横向数据处理和纵向数据处理。
纵向数据处理就是对不同数据集合的同一关键字进行数据处理，则对不同数据集合的纵向数据处理结构可作为一个新的数据集合，具体实现步骤为：
㈠、新建统计数据集合；
㈡、在统计数据集合内新增表示对同一关键字数据处理结果的关键字；
㈢、将同一关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
横向数据处理就是对同一数据集合的不同关键字进行数据处理，因此横向数据处理结果可作为同一个数据集合的新增关键字，具体实现步骤为：
⑴、在同一个数据集合内新增表示对不同关键字数据处理结果的关键字；
⑵、将同一个数据集合内的不同关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
本实施方式将对数据集合的横向处理和纵向处理在数据库内自动实现，因此将数据库内的数据在云维格表内显示时，无需人工操作数据处理过程，本实施方式的云维格表平台只是相当于一个显示面，避免他人对数据修改。步骤400、提取所述数据库内的数据集合按照云维格表的形式显示。
将数据库内的数据集合导入云维格表的具体实现步骤为：
1、在云维格表上建立数据显示模式，并且将数据显示模式与数据库的运行算法耦合；
2、对选定的数据集合按照选择的数据显示模式对应的运行算法进行数据处理；
3、在数据库内选定符合运行算法要求的数据集合，并且将选定的数据集合按照选择的数据显示模式顺次导出；
4、按照先出先入的方式，将数据库的数据集合按照从上到下的顺序集成在云维格表内；
5、将数据集合按照云维格表的数据显示形式输出。
本实施方式中，操作人员在将数据库内的数据集合导入到云维格表显示时，可以有多种显示方式，必须说某一个关键字键值的升序和倒序显示等等。
因此操作人员只需要选定响应的显示方式，则云维格表处理系统自动控制数据库进行响应的处理，最终在云维格表处理系统上显示。
所述云维格表的操作受身份权限限定，所述身份权限等级越高，对所述云维格表的操作范围越大，在所述云维格表修改的数据实时在数据库内存储。
本实施方式的云维格表同样具有统计权限的使用者能够灵活、动态地对数据库字段进行投影和选择运算，以满足系统的柔性要求。
另外，本发明还提供了一种柔性多维的数据库式云维格表处理系统，包括柔性数据库空间1、数据集合单元2、新增关键字单元3、新增数集单元4、数据处理单元5、数据显示单元6和权限限定单元7；
其中柔性数据库空间1包括若干个用于保存不同数据的互补数据库；数据集合单元2用于将数据划分为代表不同内容的关键字，以及对应每个关键字的键值。
新增关键字单元3用于在每个数据集合内增加新的关键字；新增数集单元4用于在所述柔性数据库空间内按序增加新的数据集合。
数据处理单元5用于实现对每个数据集合的不同关键字的统计处理，以及对所有数据集合的同一关键字的统计处理；
数据显示单元6用于在云维格表内显示查询的数据；权限限定单元7用于限定不同权限等级对云维格表的处理操作范围。
所述数据处理单元6对每个数据集合的不同关键字的统计结果作为新增关键字补充在每个数据集合内，所述数据处理单元6对一个数据集合的同一关键字的统计结果作为新增的数据集合补充在对应数据集合内。
本实施方式先将数据保存在数据库内，然后根据云维格表的操作指令对数据库内的数据进行统计处理，然后将原始数据和数据统计结果一并显示在云维格表内，因此普通的权限等级较低的操作用户只能查看数据，而无法更改数据，因此提高数据的稳定安全性，防止他人任意修改数据。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤100、将柔性数据库划分为多个用于容纳不同数据的互补数据库，并且将所有所述互补数据库建立互补连通关系实现容量补偿；
步骤200、将数据拆分多个相同的关键字，将多个关键字以及对应每个所述关键字的键值作为数据集合依次保存在所述互补数据库内；
步骤300、对不同数据集合的同一关键字进行数据处理，并对同一数据集合内的不同关键字进行汇总处理；
步骤400、提取所述数据库内的数据集合按照云维格表的形式显示；
在所述步骤100中，每个互补数据库的容量相同，多个所述互补数据库的容量互补保持正在使用的互补数据库具有稳定保存容量，建立多个互补数据库之间的容量互补关系的具体实现步骤为：
步骤101、将柔性数据库的容量划分成多个容量相同的互补数据库；
步骤102、实时监控正在保存数据的互补数据库的剩余容量；
步骤103、选择其他互补数据库的容量补偿到正在保存数据的互补数据库以确保正在保存数据的互补数据库的稳定保存容量不变；
每个所述互补数据库的数据保存结构为柔性结构，具体的实现步骤为：将每个所述互补数据库的存储空间的行列关系式构设为柔性关系；所述数据集合每增加新关键字以及对应关键字的键值，所述互补数据库的行区间向外延展，同时所述互补数据库的列区间向上移动以保证存储空间的行列总和不变。
2.根据权利要求1所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在所述步骤200中，将数据按照数据库的保存方式存储到数据库内，具体的实现步骤为；
将所述关键字以及对应每个关键字的键值作为数据集合；
将数据集合的关键字作为对应云维格表的列名，将每个关键字对应的键值在云维格表内对应在列名所在列；
在数据集合内留有用于新增关键字和键值的冗余空间。
3.根据权利要求2所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在步骤300中，对不同数据集合的同一关键字进行数据处理的具体实现步骤为：
新建统计数据集合；
在统计数据集合内新增表示对同一关键字数据处理结果的关键字；
将同一关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
4.根据权利要求3所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在步骤300中，对同一数据集合的不同关键字进行数据处理的具体实现步骤为：
在同一个数据集合内新增表示对不同关键字数据处理结果的关键字；
将同一个数据集合内的不同关键字的键值数据处理赋给新增关键字的键值。
5.根据权利要求3所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在步骤400中，将数据库内的数据集合导入云维格表的具体实现步骤为：
步骤401、在云维格表上建立数据显示模式，并且将数据显示模式与数据库的运行算法耦合；
步骤402、对选定的数据集合按照选择的数据显示模式对应的运行算法进行数据处理；
步骤403、在数据库内选定符合运行算法要求的数据集合，并且将选定的数据集合按照选择的数据显示模式顺次导出；
步骤404、按照先出先入的方式，将数据库的数据集合按照从上到下的顺序集成在云维格表内；
步骤405、将数据集合按照云维格表的数据显示形式输出。
6.根据权利要求5所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，在步骤400中，所述云维格表的操作受身份权限限定，所述身份权限等级越高，对所述云维格表的操作范围越大，在所述云维格表修改的数据实时在数据库内存储。
7.一种柔性多维的数据库式云维格表处理系统，应用于权利要求1-6任一项所述的柔性多维的数据库式云维格表处理方法，其特征在于，包括：
柔性数据库空间(1)，包括若干个用于保存不同数据的互补数据库；
数据集合单元(2)，用于将数据划分为代表不同内容的关键字，以及对应每个关键字的键值；
新增关键字单元(3)，用于在每个数据集合内增加新的关键字；
新增数集单元(4)，用于在所述柔性数据库空间内按序增加新的数据集合；
数据处理单元(5)，用于实现对每个数据集合的不同关键字的统计处理，以及对所有数据集合的同一关键字的统计处理；
数据显示单元(6)，用于在云维格表内显示查询的数据；
权限限定单元(7)，用于限定不同权限等级对云维格表的处理操作范围。
8.根据权利要求7所述的一种柔性多维的数据库式云维格表处理系统，其特征在于：所述数据处理单元(6)对每个数据集合的不同关键字的统计结果作为新增关键字补充在每个数据集合内，所述数据处理单元(6)对一个数据集合的同一关键字的统计结果作为新增的数据集合补充在对应数据集合内。
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