CN112100219B - 基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能领域，尤其是一种基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质。所述方法包括：采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中所述预设数据库是支持查询处理的数据库；通过与所述预设数据库对应的查询接口，从所述预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。采用本方法能够提高报表生成效率。此外，本申请还涉及区块链技术，增量基础数据和历史基础数据可存储于区块链中。

Description

基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，出现了数据自动分析技术，例如通过多张报表自动分析对应的产品的经营数据等，以指导业务发展。

现有的报表的生成方法是首先收集基础数据，然后对基础数据进行计算处理等，再将计算处理后的数据全量保存至一个支持查询的数据库中，从而可以对该支持查询的数据库进行查询以得到对应的报表数据。

但是这样的方法每次都需要将计算后的数据全量进行转移存储，数据计算量大，从而导致报表生成效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高报表生成效率的基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质。

一种基于数据库查询处理的报表生成方法，所述方法包括：

采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；

通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中所述预设数据库是支持查询处理的数据库；

通过与所述预设数据库对应的查询接口，从所述预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

在其中一个实施例中，所述通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，包括：

获取当前同步周期对应的同步时效，并查询所述同步时效对应的同步时间段；

基于所述同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；

根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

在其中一个实施例中，所述同步时间段的确定方式包括：

获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；

获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到所述预设数据库的最大并发处理量；

基于每个同步时效对应的最大任务量以及所述最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

在其中一个实施例中，所述将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：

根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；

将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

在其中一个实施例中，所述将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：

根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；

将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

一种基于数据库查询处理的定制化报表生成方法，所述基于数据库查询处理的定制化报表生成方法包括：

接收针对目标报表的选择指令，并基于所述选择指令将所选择的目标报表进行存储；

对所述目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度；

将所述待处理维度以及所述待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

在其中一个实施例中，所述接收针对目标报表的选择指令，并基于所述选择指令将所选择的目标报表进行存储之前，包括：

获取当前登录账户所对应的业务类型；

计算所述业务类型与各个目标报表的关联度，并获取所述目标报表中与所述业务类型对应的维度；

根据所述关联度对所述目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

一种基于数据库查询处理的报表生成装置，所述装置包括：

增量数据采集模块，用于采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；

处理模块，用于通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中所述预设数据库是支持查询处理的数据库；

第一报表生成模块，用于通过与所述预设数据库对应的查询接口，从所述预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法的步骤。

上述基于数据库查询处理的报表生成方法、装置、设备和介质，引入了支持查询处理的预设数据库，这样将存储数据库中的增量基础数据同步至预设数据库中，且直接通过该预设数据库的查询功能即可以进行报表的生成，不需要将预设数据库中所计算得到的字段信息全量导入至支持查询的数据库中，减少了数据的全量导入过程，从而提高了报表的生成效率。

附图说明

图1为一个实施例中基于数据库查询处理的报表生成方法的应用环境图；

图2为一个实施例中基于数据库查询处理的报表生成方法的流程示意图；

图3为一个实施例中基于数据库查询处理的定制化报表生成方法的流程示意图；

图4为一个实施例中基于数据库查询处理的报表生成装置的结构框图；

图5为一个实施例中基于数据库查询处理的定制化报表生成装置的结构框图；

图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图7为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的基于数据库查询处理的报表生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。其中服务器104可以采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中预设数据库是支持查询处理的数据库；通过与预设数据库对应的查询接口，从预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。这样终端102可以根据需要选择预设的目标报表，并生成定制化报表。其中由于所采用的架构是存储数据库-预设数据库-查询接口，不需要将预设数据库中所计算得到的字段信息全量导入至支持查询的数据库中，减少了数据的全量导入过程，从而提高了报表的生成效率其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于数据库查询处理的报表生成方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202：采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中。

具体地，增量基础数据是由服务器所采集的，并存储在存储数据库的，其包括分布在承保、保全、理赔等不同岗位流程中的数据。其中服务器可以根据数据的生成时间来确定增量基础数据，并将增量基础数据存储至数据库中。

可选地，该数据采集的步骤可以是在数据生成后，则主动存储至存储数据库中，即在一个同步时效内，若存在新的增量基础数据，则主动存储至存储数据库中。

S204：通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中预设数据库是支持查询处理的数据库。

具体地，预设数据库是支持查询处理的数据库，例如yellowbrick(mpp)，服务器将产品、平台、运营、费用相关的所有增量基础数据同步导入Yellowbrick库，在每个同步时效的同步时间段跑批完成导入，在同步时效的其他时间段即可查询最新数据。

其中Yellowbrick库，也即预设数据库根据不同字段的计算公式、分段要求进行数据加工计算，且支持查询。例如预设数据库结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理后得到预设维度的字段信息，其中对数据进行处理的过程可以是根据预设的计算公式和分段要求进行的，在此不做具体的限定。这样采用Yellowbrick这一新兴mpp架构数据库，同步时效的预设时间段跑批，其他时间段BI工具直连查询，避免了海量结果数据同步，提高了整体时效。且从清单报表到BI报表，支持亿万级数据运算，且即时出数，无需等待，大大提升数据分析效率。

S206：通过与预设数据库对应的查询接口，从预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

具体地，目标报表是预先设置的报表，其中每个目标报表包括了多个预设维度，通过该些维度与预设数据库中处理后的预设维度进行匹配，即可以将对应的字段信息同步至对应的目标报表中。查询接口可以根据需要选择，例如利用敏捷BI工具(永洪)提供数据查询接口，将数据结果导入至不同的目标报表中，进行结果数据展示。

这样通过上述的存储数据库-预设数据库-查询接口架构，所有数据提取、分析使用同一口径，避免不同操作人误差。且一套报表贯通产品、平台、运营、费用全流程闭环数据，集中提取高效简便。

需要强调的是，为进一步保证上述历史基础数据和增量基础数据的私密和安全性，上述历史基础数据和增量基础数据还可以存储于一区块链的节点中。

上述基于数据库查询处理的报表生成方法，引入了支持查询处理的预设数据库，这样将存储数据库中的增量基础数据同步至预设数据库中，且直接通过该预设数据库的查询功能即可以进行报表的生成，不需要将预设数据库中所计算得到的字段信息全量导入至支持查询的数据库中，减少了数据的全量导入过程，从而提高了报表的生成效率。

在其中一个实施例中，通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，包括：获取当前同步周期对应的同步时效，并查询同步时效对应的同步时间段；基于同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

具体地，同步周期可以是预设的一段时间，例如在该段时间内采用一种同步方式。同步时效是与同步方式对应的，不同的同步方式是根据同步时效进行划分的，该同步时效可以是1小时、半天或者一天等，即每次同步数据的间隔时间。同步时间段是根据同步时效以及预设数据库的性能所确定的需要进行数据同步的时间段，即将同步时效划分为同步时间段和使用时间段，在同步时间段中可以进行数据的同步处理，在使用时间段中进行数据的读取等操作。例如同步时效为一天，则同步时间段可以为6小时，基于该同步时间段可以确定同步起始时间和同步结束时间，例如确定为晚上11点至第二天5点，则在同步时效内，每天的晚上11点至第二天5点均通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

上述实施例中，根据同步时效设定同步时间段，进行数据同步，避免混乱。

在其中一个实施例中，同步时间段的确定方式包括：获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到预设数据库的最大并发处理量；基于每个同步时效对应的最大任务量以及最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

其中，同步时效是与同步方式对应的，不同的同步方式是根据同步时效进行划分的，该同步时效可以是1小时、半天或者一天等，即每次同步数据的间隔时间。同步时效对应的最大任务量可以是根据历史数据所确定的最大的任务量。硬件信息可以是指预设数据库中的服务器的数量，以及每个服务器的可用资源量，基于该硬件信息计算得到所述预设数据库的最大并发处理量，从而基于每个同步时效对应的最大任务量以及所述最大并发处理量计算得到每个同步时效对应的同步时间段，例如取比值，通过最大任务量/最大并发处理量得到对应的同步时间段。例如同步时效为1天，则同步时间段可以为6小时，但是不能超过1天，否则该同步时效不能使用。即同步时间段要小于等于同步时效，则该同步时效可以使用。

在其中一个实施例中，在生成目标报表后，还包括目标报表的应用步骤，该应用步骤可以包括两个方面：一方面是团体客户，其主要针对企业数据的核查和风险管控；另一方面是个人客户，其主要针对类似业务的数据的核查和风险管控。其中，具体地，针对团体客户，将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

针对个人客户，将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

具体地，目标报表可以准确分析各流程中的对应数据，如有异常，即可针对对应流程进行优化修改，及时发现保险公司流程问题。目标报表包含的客户投保全流程的数据，如果发现数据差错，可以最快速度发现相关流程中的数据，比如，前期发现产品保费、暴露人数与实际销量不一致，后发现公司有部分产品进行了续保迭代，这部分续保的数据直接进入原产品数据，无法体现不同产品对应的数据，后续请保全的同事将现有产品续保迭代关系在各个报表中进行了还原体现，有效解决了对应的数据不一致的问题。

也就是说针对个人客户，可以根据业务类型进行分类，例如根据保单类型，但是在续保的时候，例如A保险，续保的时候为B保险，这样B保险仍然划分至A保险下的话，则会存在问题，通过比对业务流程对应的产品保费、暴露人数与实际销量，则可以确定存在问题的保险的类型，进而进行处理。

其中目标全面覆盖核保、理赔数据，对于赔付恶化的业务、人员可以及时干预，进行风险管控。

对于团险客户，如果未满期数据已经恶化，将会提前下发预警通知，请业务员提前与客户做好方案调整、加费等沟通，有效经营客户。对于个人产品，如果未满期赔付已经恶化，将会提前下发预警通知，合理排查赔付恶化原因，机构根据实际情况升级产品等。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种基于数据库查询处理的定制化报表生成方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

S302：接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储。

其中，报表模板保存：公司核保、产品人员登录后，在查看报表中将须使用的报表进行模板保存，保存至个人文件夹中。

具体地，页面可以显示多个目标报表，然后基于用户输入的选择指定来确定用户所选择的报表，这样将用户所选择的报表进行存储。

S304：对目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度。

S306：将待处理维度以及待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

其中每个报表中包括个多个维度，用户可以根据需要进行灵活地选择得到待处理维度，并将所选择的待处理维度保存，例如获取到待处理维度对应的字段信息，然后进行保存得到定制化报表，这样后续可以直接查询该定制化报表即可。

且可选地，后续对于该定制化报表的内容的输出，用户可以直接查找到该报表，然后选择刷新报表后即可读取到最新的字段信息，并将字段信息导入，无需再次定制报表的操作。

定制化报表可以快速完成不同业务类型、组合产品、条款的分析，对于公司业务类型经营、组合产品包装、新条款开发均可进行全面应用。

其中以为了得到客户画像所生成定制化报表为例，对于投保客户年龄、性别、职业、投保行为、行业、地区、有无医保、新续保等指标进行分析，对应制定业务营销策略。因为现有智能报表包含大量客户保益、保单、理赔数据，在脱敏情况下，目标报表将对应的数据进行了梳理与展示，具体分析过程就是同类属性客户分类汇总，这样就可以看到在某个企业投保客户中0-3岁投保人员中，男、女分别投保人数多少，主要投保哪些险种，不同机构人员多少，在不同年度人员变化、赔付变化如何，根据这些需要在目标报表中均有对应的维度，因此在处理的时候则直接选取对应的目标报表中的待处理维度，然后生成定制化报表即可。

上述实施例中，首先上述的目标报表的生成不需要将预设数据库中所计算得到的字段信息全量导入至支持查询的数据库中，减少了数据的全量导入过程，从而提高了目标报表的生成过程。其次由于目标报表中数据量较大，为了方便用户的个性化查询，支持根据目标报表生成定制化报表，从而减少单个用户所需要的定制化报表的数据量，提高了定制化报表的生成效率。

在其中一个实施例中，接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储之前，包括：获取当前登录账户所对应的业务类型；计算业务类型与各个目标报表的关联度，并获取目标报表中与业务类型对应的维度；根据关联度对目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

具体地，业务类型可以是指用户的岗位，例如销售、核保等。然后计算业务类型与各个目标报表的关联度，具体可以计算目标报表中各个维度与业务类型的关联度，其中服务器中可以岗位相关的文本介绍，然后计算文本与目标报表中各个维度的关联度，并选择匹配成功的维度。这样服务器可以根据匹配成功的维度的个数来确定关联度，并根据关联度对目标报表进行排序，且在显示排序后的目标报表的时候，在目标报表后关联显示预设数量的匹配成功的维度，这样方面用户的选择。

应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于数据库查询处理的报表生成装置，包括：增量数据采集模块100、处理模块200和第一报表生成模块300，其中：

增量数据采集模块100，用于采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；

处理模块200，用于通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中预设数据库是支持查询处理的数据库；

第一报表生成模块300，用于通过与预设数据库对应的查询接口，从预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

在其中一个实施例中，上述处理模块200包括：

同步时间段获取单元，用于获取当前同步周期对应的同步时效，并查询同步时效对应的同步时间段；

时间确定单元，用于基于同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；

采集单元，用于根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

在其中一个实施例中，上述的报表生成装置还可以包括：

任务量获取模块，用于获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；

并发量获取模块，用于获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到预设数据库的最大并发处理量；

同步时间获取模块，用于基于每个同步时效对应的最大任务量以及最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

在其中一个实施例中，上述的报表生成装置还可以包括：

第一分类模块，用于根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

第一分组模块，用于将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；

第一比较模块，用于将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

在其中一个实施例中，上述的基于数据库查询处理的报表生成装置还可以包括：

第二分类模块，用于根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

第而分组模块，用于将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；

第二比较模块，用于将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种基于数据库查询处理的定制化报表生成装置，包括：接收模块400、选择模块500和第二报表生成模块600，其中：

接收模块400，用于接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储；

选择模块500，用于对目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度；

第二报表生成模块600，用于将待处理维度以及待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

在其中一个实施例中，上述基于数据库查询处理的定制化报表生成装置还可以包括：

业务类型获取模块，用于获取当前登录账户所对应的业务类型；

关联度计算模块，用于计算业务类型与各个目标报表的关联度，并获取目标报表中与业务类型对应的维度；

关联显示模块，用于根据关联度对目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

关于基于数据库查询处理的报表生成装置和定制化报表生成装置的具体限定可以参见上文中对于基于数据库查询处理的报表生成方法和定制化报表生成方法的限定，在此不再赘述。上述基于数据库查询处理的报表生成装置和定制化报表生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储历史基础数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种报表生成方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于数据库查询处理的定制化报表生成方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图6和图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中预设数据库是支持查询处理的数据库；通过与预设数据库对应的查询接口，从预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，包括：获取当前同步周期对应的同步时效，并查询同步时效对应的同步时间段；基于同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所涉及的同步时间段的确定方式包括：获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到预设数据库的最大并发处理量；基于每个同步时效对应的最大任务量以及最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储；对目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度；将待处理维度以及待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储之前，包括：获取当前登录账户所对应的业务类型；计算业务类型与各个目标报表的关联度，并获取目标报表中与业务类型对应的维度；根据关联度对目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

在一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中预设数据库是支持查询处理的数据库；通过与预设数据库对应的查询接口，从预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，包括：获取当前同步周期对应的同步时效，并查询同步时效对应的同步时间段；基于同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所涉及的同步时间段的确定方式包括：获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到预设数据库的最大并发处理量；基于每个同步时效对应的最大任务量以及最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

在一个实施例中，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储；对目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度；将待处理维度以及待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的接收针对目标报表的选择指令，并基于选择指令将所选择的目标报表进行存储之前，包括：获取当前登录账户所对应的业务类型；计算业务类型与各个目标报表的关联度，并获取目标报表中与业务类型对应的维度；根据关联度对目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于数据库查询处理的报表生成方法，其特征在于，所述方法包括：

服务器采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；

预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并预设数据库结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中所述预设数据库是支持查询处理的数据库；

服务器通过与所述预设数据库对应的查询接口，从所述预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表；

所述预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，包括：

获取当前同步周期对应的同步时效，并查询所述同步时效对应的同步时间段；

基于所述同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；

根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据；所述同步时间段的确定方式包括：

获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；

获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到所述预设数据库的最大并发处理量；

基于每个同步时效对应的最大任务量以及所述最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

2.根据权利要求1所述的基于数据库查询处理的报表生成方法，其特征在于，所述将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：

根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；

将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

3.根据权利要求1所述的基于数据库查询处理的报表生成方法，其特征在于，所述将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表之后，包括：

根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；

将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

4.一种基于数据库查询处理的定制化报表生成方法，其特征在于，所述定制化报表生成方法包括：

接收针对权利要求1至3任意一项所述的基于数据库查询处理的报表生成方法所生成的目标报表的选择指令，并基于所述选择指令将所选择的目标报表进行存储；

对所述目标报表中的预设维度进行选择得到待处理维度；

将所述待处理维度以及所述待处理维度对应的字段信息导出得到定制化报表。

5.根据权利要求4所述的基于数据库查询处理的定制化报表生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取当前登录账户所对应的业务类型；

计算所述业务类型与各个目标报表的关联度，并获取所述目标报表中与所述业务类型对应的维度；

根据所述关联度对所述目标报表进行排序，并将排序后的目标报表与所获取的维度进行关联显示。

6.一种基于数据库查询处理的报表生成装置，其特征在于，所述装置包括：

增量数据采集模块，用于服务器采集新生成的增量基础数据，并将所采集的增量基础数据存储至存储数据库中；

处理模块，用于预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据，并结合历史基础数据对所述增量基础数据进行处理，得到预设维度的字段信息，其中所述预设数据库是支持查询处理的数据库；

第一报表生成模块，用于服务器通过与所述预设数据库对应的查询接口，从所述预设数据库读取处理后的字段信息，并将处理后的字段信息导入至预设报表中得到生成后的目标报表；

所述处理模块包括：

同步时间段获取单元，用于获取当前同步周期对应的同步时效，并查询所述同步时效对应的同步时间段；

时间确定单元，用于基于所述同步时间段确定同步起始时间和同步结束时间；

采集单元，用于根据同步起始时间和同步结束时间，通过预设数据库读取所述存储数据库中所采集的新生成的增量基础数据；

所述装置还包括：

任务量获取模块，用于获取多个可选择的同步时效，并获取每个同步时效对应的最大任务量；

并发量获取模块，用于获取预设数据库的硬件信息，并基于硬件信息计算得到所述预设数据库的最大并发处理量；

同步时间获取模块，用于基于每个同步时效对应的最大任务量以及所述最大并发处理量，计算得到每个同步时效对应的同步时间段。

7.根据权利要求6所述的基于数据库查询处理的报表生成装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一分类模块，用于根据企业标识对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

第一分组模块，用于将每一企业对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第一待比较字段；

第一比较模块，用于将各个分组的第一待比较字段进行比较以确定对应的企业是否存在风险。

8.根据权利要求6所述的基于数据库查询处理的报表生成装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二分类模块，用于根据业务类型对增量基础数据和历史基础数据进行分类；

第二分组模块，用于将每一业务类型对应的增量基础数据和历史基础数据按照业务流程进行分组，并计算各个分组对应的第二待比较字段；

第二比较模块，用于将各个分组的第二待比较字段进行比较以确定对应的业务类型是否存在风险。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3或4至5中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3或4至5中任一项所述的方法的步骤。