CN112162991A - 数据的智能管理方法及装置 - Google Patents

数据的智能管理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112162991A
CN112162991A CN202011073686.9A CN202011073686A CN112162991A CN 112162991 A CN112162991 A CN 112162991A CN 202011073686 A CN202011073686 A CN 202011073686A CN 112162991 A CN112162991 A CN 112162991A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
target
request
matched
target data
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
Application number
CN202011073686.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112162991B (zh
Inventor
李延宏
顾裕波
龚洁华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Yang Cheng Tong Co ltd
Original Assignee
Guangzhou Yang Cheng Tong Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Yang Cheng Tong Co ltd filed Critical Guangzhou Yang Cheng Tong Co ltd
Priority to CN202011073686.9A priority Critical patent/CN112162991B/zh
Publication of CN112162991A publication Critical patent/CN112162991A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112162991B publication Critical patent/CN112162991B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23Updating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23Updating
    • G06F16/235Update request formulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种数据的智能管理方法及装置,该方法包括:检测针对目标数据触发的数据添加请求,该数据添加请求包括目标数据对应的数据信息,该数据信息包括目标数据的数据标识和/或数据类别;根据该数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表,并将目标数据添加到第一数据表。可见,实施本发明通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。

Description

数据的智能管理方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种数据的智能管理方法及装置。
背景技术
随着互联网的快速发展,使得网络交易平台的发展越发成熟,且基于快捷方便、不受地点、时间等条件的限制,线上交易受到越来越多用户的青睐,人们在交易的过程中,会产生海量的交易数据,如何对海量交易数据进行管理成为行业内的关注点。
实际应用中,目前海量交易数据的管理方法一般是:对数据库进行简单的分区分表之后,再数据库管理人员将不同的数据添加到对应的数据表中,并对数据表进行人工监控,当需要更新(例如:修改数据表中的数据等)数据库时,再通过数据库管理人员从数据库中查找到需要更新的数据表并手动进行更新,来实现数据库中数据的管理。然而,实践发现,这种通过人工结合终端设备的数据管理方法,需要专业的人员,人工成本高、出错率高以及管理效率低等,无法对数据库的数据进行有效的管理。因此,很有必要提出一种数据的智能化管理方法,以能够实现数据的智能化管理,例如:数据的自动添加,提高数据的管理效率以及准确性以及便于充分且准确利用数据资源。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种数据的智能管理方法及装置,能够实现数据的智能化管理,例如:数据的自动添加,提高数据的管理效率以及准确性以及便于充分且准确利用数据资源。
为了解决上述技术问题,本发明实施例第一方面公开了一种数据的智能管理方法,所述方法包括:
检测针对目标数据触发的数据添加请求,所述数据添加请求用于请求将所述目标数据添加到确定出的数据库,且所述数据添加请求包括所述目标数据对应的数据信息,所述数据信息包括所述目标数据的数据标识和/或数据类别;
根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表,并将所述目标数据添加到所述第一数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述检测针对目标数据触发的数据添加请求之后,所述方法还包括:
根据所述数据添加请求包括的所述数据信息判断所述目标数据是否满足确定出的数据添加条件,当判断结果为是时,触发执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作;
当判断出不满足所述数据添加条件时,根据所述数据信息调整所述目标数据,以使得调整后的所述目标数据满足所述数据添加条件,并触发执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作,或者,向用户输出数据错误提示,所述数据错误提示包括针对所述目标数据的数据添加要求,且所述数据错误提示用于提示用户输入满足所述数据添加要求的数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表,包括:
根据所述数据添加请求判断所述数据库中是否存在与所述数据信息相匹配的数据表,当判断出存在所述数据表时,判断所述数据表的存储空间是否大于等于所述目标数据所需的存储空间,当判断出大于等于所述目标数据所需的存储空间时,确定所述数据表为能够存储所述目标数据的第一数据表;
当判断出不存在所述数据表或者存在所述数据表且所述数据表的存储空间小于所述目标数据所需的存储空间时,根据确定出的数据表创建方式以及结合所述数据信息为所述目标数据创建新的数据表,作为能够存储所述目标数据的第一数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,所述方法还包括:
检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求,所述数据更新请求包括数据修改请求和/或数据删除请求,且所述数据更新请求包括所述目标数据的数据类型;
当检测接收到所述数据更新请求时,根据所述数据更新请求包括的所述目标数据的数据类型,从所述数据库中查找与所述目标数据的数据类型相匹配的第二数据表;
对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作;
其中,所述对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作,包括:
当所述数据更新请求包括所述数据修改请求时,获取与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的修改内容,并根据所述修改内容在所述第二数据表中修改与所述目标数据的数据类型相匹配的数据;
当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作之前,所述方法还包括:
当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,获取所述目标数据的数据类型相匹配的数据的存储时长,并判断所述存储时长是否大于等于确定出的存储时长阈值,当判断出大于等于所述存储时长阈值时,触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤;
以及,当判断出大于等于所述存储时长阈值之后,以及所述触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤之前,所述方法还包括:
判断与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的重要等级是否大于等于确定出的重要等级阈值,当判断出小于所述重要等级阈值时,触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除,包括:
直接将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除;或者,
为与所述目标数据的数据类型相匹配的数据设置删除标识,以将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中逻辑删除;
其中,所述删除标识包括第一标识或第二标识,当所述删除标识为所述第一标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,当所述删除标识为所述第二标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,所述方法还包括:
检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求,所述数据查询请求用于请求在所述数据库中查询与所述目标数据的数据类型相匹配的数据,且所述数据查询请求包括与所述目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域中的至少一种;
当检测接收到所述数据查询请求时,根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表,并向用户输出至少一个所述第三数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,当检测接收到所述数据查询请求之后,所述方法还包括:
判断所述数据查询请求包括的内容是否满足确定出的数据查询条件,当判断出满足所述数据查询条件时,触发执行所述的根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表的操作;
当判断出不满足所述数据查询条件时,向用户输出数据查询错误提示,所述数据查询错误提示包括针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据查询要求,且所述数据查询错误提示用于提示用户输入满足所述数据查询要求的查询信息。
本发明实施例第二方面公开了一种数据的智能管理装置,所述装置包括:
检测模块,用于检测针对目标数据触发的数据添加请求,所述数据添加请求用于请求将所述目标数据添加到确定出的数据库,且所述数据添加请求包括所述目标数据对应的数据信息,所述数据信息包括所述目标数据的数据标识和/或数据类别;
确定模块,用于根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表;
添加模块,用于将所述目标数据添加到所述第一数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述装置还包括:
第一判断模块,用于在所述检测模块检测针对目标数据触发的数据添加请求之后,根据所述数据添加请求包括的所述数据信息判断所述目标数据是否满足确定出的数据添加条件;当判断结果为是时,触发所述确定模块执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作;
调整模块,用于当所述第一判断模块判断出不满足所述数据添加条件时,根据所述数据信息调整所述目标数据,以使得调整后的所述目标数据满足所述数据添加条件,并触发所述确定模块执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作;或者,向用户输出数据错误提示,所述数据错误提示包括针对所述目标数据的数据添加要求,且所述数据错误提示用于提示用户输入满足所述数据添加要求的数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述确定模块根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的方式具体为:
根据所述数据添加请求判断所述数据库中是否存在与所述数据信息相匹配的数据表,当判断出存在所述数据表时,判断所述数据表的存储空间是否大于等于所述目标数据所需的存储空间,当判断出大于等于所述目标数据所需的存储空间时,确定所述数据表为能够存储所述目标数据的第一数据表;
当判断出不存在所述数据表或者存在所述数据表且所述数据表的存储空间小于所述目标数据所需的存储空间时,根据确定出的数据表创建方式以及结合所述数据信息为所述目标数据创建新的数据表,作为能够存储所述目标数据的第一数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述检测模块,还用于在所述添加模块将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求,所述数据更新请求包括数据修改请求和/或数据删除请求,且所述数据更新请求包括所述目标数据的数据类型;
以及,所述装置还包括:
第一查询模块,用于当所述检测模块检测接收到所述数据更新请求时,根据所述数据更新请求包括的所述目标数据的数据类型,从所述数据库中查找与所述目标数据的数据类型相匹配的第二数据表;
执行模块,用于对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作;
其中,所述执行模块对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的方式具体为:
当所述数据更新请求包括所述数据修改请求时,获取与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的修改内容,并根据所述修改内容在所述第二数据表中修改与所述目标数据的数据类型相匹配的数据;
当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述装置还包括:
获取模块,用于在所述执行模块对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作之前,且当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,获取所述目标数据的数据类型相匹配的数据的存储时长;
所述第一判断模块,还用于判断所述存储时长是否大于等于确定出的存储时长阈值,当判断出大于等于所述存储时长阈值时,触发所述执行模块执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤;
以及,所述第一判断模块,还用于当判断出大于等于所述存储时长阈值之后,以及在触发所述执行模块执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤之前,判断与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的重要等级是否大于等于确定出的重要等级阈值,当判断出小于所述重要等级阈值时,触发所述执行模块执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,所述执行模块将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除的方式具体为:
直接将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除;或者,
为与所述目标数据的数据类型相匹配的数据设置删除标识,以将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中逻辑删除;
其中,所述删除标识包括第一标识或第二标识,当所述删除标识为所述第一标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,当所述删除标识为所述第二标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述检测模块,还用于在所述添加模块将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求,所述数据查询请求用于请求在所述数据库中查询与所述目标数据的数据类型相匹配的数据,且所述数据查询请求包括与所述目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域中的至少一种;
以及,所述装置还包括:
第二查询模块,用于当所述检测模块检测接收到所述数据查询请求时,根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表;
输出模块,用于向用户输出至少一个所述第三数据表。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述装置还包括:
第二判断模块,用于当所述检测模块检测接收到所述数据查询请求之后,判断所述数据查询请求包括的内容是否满足确定出的数据查询条件,当判断出满足所述数据查询条件时,触发所述第二查询模块执行所述的根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表的操作;
所述输出模块,还用于当所述第二判断模块判断出不满足所述数据查询条件时,向用户输出数据查询错误提示,所述数据查询错误提示包括针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据查询要求,且所述数据查询错误提示用于提示用户输入满足所述数据查询要求的查询信息。
本发明第三方面公开了另一种数据的智能管理装置,所述装置包括:
存储有可执行程序代码的存储器;
与所述存储器耦合的处理器;
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行本发明第一方面公开的数据的智能管理方法。
本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令被调用时,用于执行本发明第一方面公开的数据的智能管理方法。
与现有技术相比,本发明实施例具有以下有益效果:
本发明实施例中,公开了一种数据的智能管理方法及装置,该方法包括:检测针对目标数据触发的数据添加请求,该数据添加请求用于请求将目标数据添加到确定出的数据库,且该数据添加请求包括目标数据对应的数据信息,该数据信息包括目标数据的数据标识和/或数据类别;根据该数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表,并将目标数据添加到第一数据表。可见,实施本发明实施例通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,以及便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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本发明的一些实施例,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种数据的智能管理方法的流程示意图;
图2是本发明实施例公开的另一种数据的智能管理方法的流程示意图;
图3是本发明实施例公开的一种数据的智能管理装置的结构示意图;
图4是本发明实施例公开的另一种数据的智能管理装置的结构示意图;
图5是本发明实施例公开的又一种数据的智能管理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅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作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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种数据的智能管理方法及装置,能够通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,以及便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1,图1是本发明实施例公开的一种数据的智能管理方法的流程示意图。其中,图1所描述的数据的智能管理方法可以应用于后台服务器中,其中,该后台服务器可以是本地服务器,还可以是云服务器,本发明实施例不做限定。如图1所示,该数据的智能管理方法可以包括以下步骤:
101、检测针对目标数据触发的数据添加请求,该数据添加请求用于请求将目标数据添加到确定出的数据库,且该数据添加请求包括目标数据对应的数据信息。
本发明实施例中,数据库存在多种数据表,每种数据表包括至少一个数据表。进一步的,对每种数据表用不同的标识进行标记,进一步的,每种数据表包括的所有数据表用不同的标识进行标记,例如:数字、字母、数字与字母的结合。其中,每个数据表的内容类型包括表名称、标识(例如:序号)、存储空间。进一步的,每种数据表包括的每个数据表按照序号由小到大进行排序,例如:A种数据表的第一个数据表的序号为01,第二个数据表的序号为02。其中,每个数据表的存储空间包括当前占用空间、剩余存储空间以及最大存储空间中的至少一种。进一步的,每个数据表的存储空间可以用数据的条数表示,或者,每个数据表的存储空间可以用每条数据与该条数据的占用存储空间的乘积之和表示。
本发明实施例中,目标数据可以理解为任何需要存储的数据,具体的:可以是线上交易的数据,例如:地铁刷卡进出过闸产生的数据、线上购物交易数据等,还可以是设备在运作过程中产生的数据(非交易),例如:地铁闸机每天的运作时长。
本发明实施例中,数据信息包括目标数据的数据标识和/或数据类别。其中,目标数据的标识包括产生该目标数据的设备标识。进一步的,数据信息还可以包括目标数据的数据长度、数据格式、数据的起始生成时刻和结束时刻、数据记录数中的至少一种,其中,数据记录数用于表示目标数据的条数。
本发明实施例中,当检测到设备产生新的数据时,表示检测到针对目标数据触发的数据添加请求,这种方式为自触发方式;当检测到授权终端发送的数据时,表示检测到针对目标数据触发的数据添加请求,这种方式为被动触发方式。
102、根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表。
本发明实施例中,作为一种可选的实施方式,根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表,包括:
根据数据添加请求判断数据库中是否存在与数据信息相匹配的数据表,当判断出存在数据表时,判断数据表的存储空间是否大于等于目标数据所需的存储空间,当判断出大于等于目标数据所需的存储空间时,确定数据表为能够存储目标数据的第一数据表;
当判断出不存在数据表或者存在数据表且数据表的存储空间小于目标数据所需的存储空间时,根据确定出的数据表创建方式以及结合数据信息为目标数据创建新的数据表,作为能够存储目标数据的第一数据表。
该可选的实施方式中,可选的,数据表创建方式为数据表名称+序号。根据确定出的数据表创建方式以及结合数据信息为目标数据创建新的数据表,作为能够存储目标数据的第一数据表,具体的,根据确定出的数据表创建方式以及确定出的表创建脚本,自动创建数据表,作为能够存储目标数据的第一数据表,并初始化该第一数据表。
可见,该可选的实施方式通过当判断出数据库中存在数据表且数据表的存储空间大于等于数据所需的存储空间,能够为数据确定对应的数据表,以及提高数据表的确定准确性以及可靠性,从而提高数据的添加效率以及准确性,进而有利于进一步实现数据的智能化管理;或者当不存在数据表或者存在数据表且数据表的存储空间小于数据所需的存储空间时,为数据建立所需的数据表,能够保证数据能够添加到数据库中,实现数据的存储。
该可选的实施方式中,可选的,当数据信息包括至少两个子信息时,数据信息具体为至少两个级别的子信息组合而成的组合信息,其中,数据信息包括的所有子信息为上述提到的数据信息包括的内容。以及,在判断出存在数据表时,以及在判断数据表的存储空间是否大于等于目标数据所需的存储空间之前,该方法还可以包括:
判断数据表的数量是否大于1,当判断出等于1时,触发执行上述的判断数据表的存储空间是否大于等于目标数据所需的存储空间的操作;
当判断出大于1时,确定每个数据表对应的子信息所处的级别,并从所有级别中挑选出最高级别对应的数据表,作为能够存储目标数据的第一数据表。
可见,该可选的实施方式在判断出存在数据表时,进一步判断数据表的数量是否大于1,若不大于,则直接触发执行后续的数据表的存储空间的判断操作,若大于,则将最高级别的数据表作为能够存储数据的数据表,这样能够提高数据表的确定准确性以及可靠性,从而提高数据添加的准确性以及可靠性。
103、将目标数据添加到第一数据表。
在一个可选的实施例中,检测针对目标数据触发的数据添加请求之后,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
根据数据添加请求包括的数据信息判断目标数据是否满足确定出的数据添加条件,当判断结果为是时,触发执行上述的根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表的操作;
当判断出不满足数据添加条件时,根据数据信息调整目标数据,以使得调整后的目标数据满足数据添加条件,并触发执行上述的根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表的操作,或者,向用户输出数据错误提示,该数据错误提示包括针对目标数据的数据添加要求,且该数据错误提示用于提示用户输入满足数据添加要求的数据。
该可选的实施例中,数据添加条件包括数据长度条件和/或数据格式条件。进一步的,当目标数据是授权终端发送的时,数据添加条件还可以包括目标数据对应的生成时长范围条件,例如:一个星期。又进一步的,当目标数据的重要等级小于确定出的重要等级时,目标数据的数据长度条件以及数据格式条件均满足时,方可确定目标数据满足数据添加条件;当目标数据的重要等级大于等于确定出的重要等级时,目标数据的数据长度条件和/或数据格式条件满足时,即可确定目标数据满足数据添加条件。这样通过数据的重要等级确定不同的数据添加条件,当重要等级较低时,需满足较多的数据添加条件,方可进行数据的添加,既能够保证添加到正确的数据,又能够减少满足任意一个数据添加条件添加数据导致数据表被无效数据占用而浪费资源的情况发生;当重要等级较高时,只要满足任意一个数据添加条件,即可进行数据的添加,能够减少重要数据的丢失,提高重要数据的添加效率。
该可选的实施例中,数据添加要求也称数据添加条件,即数据添加要求包括数据长度要求和/或数据格式要求,甚至生成时长范围要求。通过向用户输出具体的数据添加要求,有利于用户输入满足数据添加要求的数据,从而提高获取满足数据添加条件的数据的可能性以及准确性。
可见,该可选的实施例在检测到数据的数据添加请求之后,进一步判断数据是否满足数据添加条件,若满足,则添加数据,如不满足,则自动调整数据或者向用户输出数据错误提示,能够获取到满足数据添加条件的数据,从而实现数据的自动添加,提高了添加到符合条件的数据的准确性以及可靠性。
在另一个可选的实施例中,将目标数据添加到第一数据表之后,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
检测是否接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求,该数据查询请求用于请求在数据库中查询与目标数据的数据类型相匹配的数据,且该数据查询请求包括与目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域中的至少一种;
当检测接收到数据查询请求时,根据数据查询请求包括的内容,从数据库中查询满足数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表,并向用户输出至少一个第三数据表。可选的,第三数据表的数量大于等于1。
该可选的实施例中,可选的,可以接收授权终端设备发送的数据查询请求。进一步的,不同类型的数据对应不同的触发方式,其中,该触发方式包括触发手势、身体姿势以及语音关键字中的至少一种,也可以通过检测不同的触发方式来实现不同数据的数据查询请求,例如:地铁站点A的数据的触发方式为手势,且该手势为“手掌”,则,当检测到“手掌”的手势时,表示检测到针对地铁站点A的数据查询请求。
需要说明的时,检测是否接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求发生在将目标数据添加到第一数据表之后,可以理解为当将目标数据添加至第一数据表之后,也可以理解为与目标数据的添加没有先后关系,即该步骤可以发生在任何时候,只要数据库中存在数据。当该步骤发生在将目标数据添加至第一数据表之后时,与目标数据的数据类型相匹配的数据包括目标数据和/或与目标数据的数据类型相匹配的其他数据;当该步骤发生在将目标数据添加至第一数据表之前时,与目标数据的数据类型相匹配的数据包括除去目标数据之外的且与目标数据的数据类型相匹配的数据。
当检测未接收到数据查询请求时,可以结束本次流程。
可见,该可选的实施例在检测到特定类型数据的数据查询请求时,自动根据数据查询请求包括的内容查询并输出该特定类型的数据,能够提高特定类型数据的查询效率以及准确性,从而使得用户快速获取到所需的数据,提高了数据库的使用粘度。
在又一个可选的实施例中,当检测接收到数据查询请求之后,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
判断数据查询请求包括的内容是否满足确定出的数据查询条件,当判断出满足数据查询条件时,触发执行上述的根据数据查询请求包括的内容,从数据库中查询满足数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表的操作;
当判断出不满足数据查询条件时,向用户输出数据查询错误提示,数据查询错误提示包括针对与目标数据的数据类型相匹配的数据查询要求,且该数据查询错误提示用于提示用户输入满足数据查询要求的查询信息。
该可选的实施例中,可选的,数据查询条件包括数据查询时间范围条件和/或数据查询类型条件。其中,上述数据查询要求包括数据查询条件包括的内容。
可见,该可选的实施例在接收到数据查询请求之后,进一步判断数据查询请求包括的内容是否满足数据查询条件,若满足,则查询所需的数据,有利于提高数据的查询效率以及准确性;若不满足,则输出查询错误提示,以使用户输入正确的查询信息,从而保证能够查询到所需数据的可能性。
在又一个可选的实施例中,当数据查询请求包括至少两个子信息时,该数据查询请求具体为至少两个级别的子信息组合而成的组合信息,其中,该数据查询请求包括的所有子信息为上述提到的数据查询请求包括的内容。以及,当第三数据表的数量大于1时,从数据库中查询满足数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表之后,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
确定每个第三数据表对应的子信息所处的级别,并从所有级别中挑选出最高级别对应的第三数据表,并向用户输出该第三数据表。
举例来说,与目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域的级别依次降低。
可见,该可选的实施方式在判断出满足数据查询要求的数据表大于1时,进一步将最高级别的数据表作为最终所要查询的数据表,这样能够进一步提高数据表的查询准确性以及可靠性,从而提高数据库的推广的准确性以及可靠性。
可见,实施图1所描述的数据的智能管理方法能够通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,以及便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。
实施例二
请参阅图2,图2是本发明实施例公开的另一种数据的智能管理方法的流程示意图。其中,图2所描述的数据的智能管理方法可以应用于后台服务器中,其中,该后台服务器可以是本地服务器,还可以是云服务器,本发明实施例不做限定。如图2所示,该数据的智能管理方法可以包括以下步骤:
201、检测针对目标数据触发的数据添加请求,该数据添加请求用于请求将目标数据添加到确定出的数据库,且该数据添加请求包括目标数据对应的数据信息。
202、根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表。
203、将目标数据添加到第一数据表。
本发明实施例中,针对步骤201-步骤203的相关描述请参照实施例一中针对步骤101-步骤103的详细描述,本发明实施例不再赘述。
204、检测是否接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求。当检测结果为是时,触发执行步骤205;当检测结果为否时,结束本次流程。
本发明实施例中,该数据更新请求包括数据修改请求和/或数据删除请求,且该数据更新请求包括目标数据的数据类型。
本发明实施例中,需要说明的是,步骤204也可以发生在步骤201-步骤203任意一个步骤之前,还可以和步骤201-步骤203任意一个步骤同步发生,本发明实施例不做限定。
本发明实施例中,判断当前时间是否处于确定出的数据更新时间范围内,当判断结果为是时,确定检测接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求;当判断结果为否时,确定检测未接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求;或者,当检测到授权终端发送的数据更新请求,表示检测接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求。这样通过设置到时间即触发数据更新请求的自触发方式,能够提高数据更新请求的触发准确性以及可靠性,实现数据库中数据的自动更新,进一步提高数据的智能化管理能力;以及通过自触发方式和被动触发的方式,能够丰富检测到数据更新请求的方式,提高检测到数据更新请求的可能性。
205、根据数据更新请求包括的目标数据的数据类型,从数据库中查找与目标数据的数据类型相匹配的第二数据表。
206、对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作。
可见,本发明实施例在检测到数据更新请求时,自动根据数据更新请求包括的内容查找到需要更新的数据所在的数据表,并自动更新数据表中的数据,从而提高数据的更新准确性以及效率,进而进一步提高了数据的智能化管理能力。
本发明实施例中,作为一种可选的实施方式,对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作,包括:
当数据更新请求包括数据修改请求时,获取与目标数据的数据类型相匹配的数据的修改内容,并根据该修改内容在第二数据表中修改与目标数据的数据类型相匹配的数据;
当数据更新请求包括数据删除请求时,将第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除。
该可选的实施例中,修改内容包括数据长度修改、数据类型修改、数据容量修改中的一种或多种的组合。
可见,该可选的实施方式中当数据更新请求包括数据修改请求时,直接根据修改内容修改数据表中的数据;当数据更新请求包括数据删除请求时,将不需要的数据从数据表中删除,从而实现数据的更新,进而进一步实现数据的智能化管理。
该可选的实施方式中,可选的,当数据更新请求包括数据删除请求时,将第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除,包括:
直接将与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除;或者,
为与目标数据的数据类型相匹配的数据设置删除标识,以将与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中逻辑删除;
其中,删除标识包括第一标识或第二标识,当删除标识为第一标识时,删除标识用于表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,当删除标识为第二标识时,删除标识用于表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。其中,第一标识、第二标识可以包括数字标识、字母标识以及图像标识中的一种或多种的组合。举例来说,1表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,0表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。
可见,该可选的实施方式中当需要删除数据时,通过直接从数据表中清除数据,或者通过逻辑删除方式将数据从数据表中虚拟删除数据,即通过改变数据状态,实现数据的删除,能够丰富数据的删除方式;以及通过逻辑删除方式删除数据,既能够减少数据表空间被占用的发生情况,便于同类型的数据存储于该数据表,还能够当需要恢复该数据时,直接通过改变该数据的标识从而实现数据的恢复,以便于使用该数据。
在一个可选的实施例中,对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作之前,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
当数据更新请求包括数据删除请求时,获取目标数据的数据类型相匹配的数据的存储时长,并判断存储时长有没有大于等于确定出的存储时长阈值,当判断出大于等于存储时长阈值(例如:3个月)时,触发执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
该可选的实施例中,可选的,当判断出小于存储时长阈值时,结束本次流程。
可见,该可选的实施例在检测到数据删除请求之后,先判断数据的存储时长,若该数据的存储时长较长,才执行数据删除操作,能够减少数据因存储时长较短却被删除的发生情况,提高数据的删除准确性。
该可选的实施例中,可选的,当判断出大于等于存储时长阈值之后,以及触发执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤之前,该数据的智能管理方法还可以包括以下步骤:
判断与目标数据的数据类型相匹配的数据的重要等级是否大于等于确定出的重要等级阈值,当判断出小于重要等级阈值时,触发执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
该可选的实施例中,当判断出大于等于重要等级阈值时,结束本次流程。
可见,该可选的实施例还能够在判断出数据存储时长较长时,进一步判断数据的重要等级,如果数据的重要等级较小,才执行数据的删除操作,能够减少重要数据被删除的发生情况,进一步提高数据的删除准确性以及可靠性。
可见,实施图2所描述的数据的智能管理方法能够通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,以及便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。此外,还能够自动更新数据表中的数据,从而提高数据的更新准确性以及效率,进而进一步提高了数据的智能化管理。
实施例三
请参阅图3,图3是本发明实施例公开的一种数据的智能管理方法的结构示意图。其中,图3所描述的数据的智能管理装置可以应用于后台服务器中,其中,该后台服务器可以是本地服务器,还可以是云服务器,本发明实施例不做限定。如图3所示,该数据的智能管理装置可以包括检测模块301、确定模块302以及添加模块303,其中:
检测模块301,用于检测针对目标数据触发的数据添加请求,该数据添加请求用于请求将目标数据添加到确定出的数据库,且该数据添加请求包括目标数据对应的数据信息,该数据信息包括该目标数据的数据标识和/或数据类别。
确定模块302,用于根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表。
添加模块303,用于将目标数据添加到第一数据表。
可见,实施图3所描述的数据的智能管理装置能够通过在接收到数据添加请求之后,自动从数据库中查找所需添加的数据对应的数据表,并自动将数据添加到对应的数据表中,无需人工参与,即无论何时,一旦检测到新的数据,就自动将数据添加至对应的数据表,提高了数据的添加效率以及准确性,有利于实现数据的智能化管理,以及便于充分且准确利用数据资源,还能够减少人工成本。
在一个可选的实施例中,如图4所示,该装置还可以包括第一判断模块304以及调整模块305,其中:
第一判断模块304,用于在检测模块301检测针对目标数据触发的数据添加请求之后,根据数据添加请求包括的数据信息判断目标数据是否满足确定出的数据添加条件;当判断结果为是时,触发确定模块302执行上述的根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表的操作。
调整模块305,用于当第一判断模块304判断出不满足数据添加条件时,根据数据信息调整目标数据,以使得调整后的目标数据满足数据添加条件,并触发确定模块302执行上述的根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表的操作,或者,向用户输出数据错误提示,该数据错误提示包括针对目标数据的数据添加要求,且数据错误提示用于提示用户输入满足数据添加要求的数据。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够通过在检测到数据的数据添加请求之后,进一步判断数据是否满足数据添加条件,若满足,则添加数据,如不满足,则自动调整数据或者向用户输出数据错误提示,能够获取到满足数据添加条件的数据,从而实现数据的自动添加,提高了添加到符合条件的数据的准确性以及可靠性。
在另一个可选的实施例中,如图4所示,确定模块302根据数据添加请求包括的数据信息从数据库中确定能够存储目标数据的第一数据表的方式具体为:
根据数据添加请求判断数据库中是否存在与数据信息相匹配的数据表,当判断出存在数据表时,判断数据表的存储空间是否大于等于目标数据所需的存储空间,当判断出大于等于目标数据所需的存储空间时,确定数据表为能够存储目标数据的第一数据表;
当判断出不存在数据表或者存在数据表且数据表的存储空间小于目标数据所需的存储空间时,根据确定出的数据表创建方式以及结合数据信息为目标数据创建新的数据表,作为能够存储目标数据的第一数据表。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够通过当判断出数据库中存在数据表且数据表的存储空间大于等于数据所需的存储空间,能够为数据确定对应的数据表,以及提高数据表的确定准确性以及可靠性,从而提高数据的添加效率以及准确性,进而有利于进一步实现数据的智能化管理;或者当不存在数据表或者存在数据表且数据表的存储空间小于数据所需的存储空间时,为数据建立所需的数据表,能够保证数据能够添加到数据库中,实现数据的存储。
在又一个可选的实施例中,如图4所示,上述数据的智能管理装置还可以包括第一查询模块306以及执行模块307,其中:
检测模块301,还用于在添加模块03将目标数据添加到第一数据表之后,检测是否接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求,该数据更新请求包括数据修改请求和/或数据删除请求,且该数据更新请求包括目标数据的数据类型。
第一查询模块306,用于当检测模块301检测接收到数据更新请求时,根据数据更新请求包括的目标数据的数据类型,从数据库中查找与目标数据的数据类型相匹配的第二数据表。
执行模块307,用于对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作。
其中,执行模块307对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的方式具体为:
当数据更新请求包括数据修改请求时,获取与目标数据的数据类型相匹配的数据的修改内容,并根据修改内容在第二数据表中修改与目标数据的数据类型相匹配的数据;
当数据更新请求包括数据删除请求时,将第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够通过在检测到数据更新请求时,自动根据数据更新请求包括的内容查找到需要更新的数据所在的数据表,并自动更新数据表中的数据,从而提高数据的更新准确性以及效率,进而进一步提高了数据的智能化管理。
在又一个可选的实施例中,如图4所示,上述数据的智能管理装置还可以包括获取模块308,其中:
获取模块,用于在执行模块307对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作之前,且当数据更新请求包括数据删除请求时,获取目标数据的数据类型相匹配的数据的存储时长。
第一判断模块304,还用于判断存储时长是否大于等于确定出的存储时长阈值,当判断出大于等于存储时长阈值时,触发执行模块307执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
以及,第一判断模块304,还用于当判断出大于等于存储时长阈值之后,以及在触发执行模块307执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤之前,判断与目标数据的数据类型相匹配的数据的重要等级是否大于等于确定出的重要等级阈值,当判断出小于重要等级阈值时,触发执行模块307执行上述的对第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据执行与数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够通过在检测到数据删除请求之后,先判断数据的存储时长,若该数据的存储时长较长,才执行数据删除操作,能够减少数据因存储时长较短却被删除的发生情况,提高数据的删除准确性。
在又一个可选的实施例中,如图4所示,当数据更新请求包括数据删除请求时,执行模块307将第二数据表中与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除的方式具体为:
直接将与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中删除;或者,
为与目标数据的数据类型相匹配的数据设置删除标识,以将与目标数据的数据类型相匹配的数据从第二数据表中逻辑删除。
其中,删除标识包括第一标识或第二标识,当删除标识为第一标识时,删除标识用于表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,当删除标识为第二标识时,删除标识用于表示与目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够在需要删除数据时,通过直接从数据表中清除数据,或者通过逻辑删除方式将数据从数据表中虚拟删除数据,即通过改变数据状态,实现数据的删除,能够丰富数据的删除方式;以及通过逻辑删除方式删除数据,既能够减少数据表空间被占用的发生情况,便于同类型的数据存储于该数据表,还能够当需要恢复该数据时,直接通过改变该数据的标识从而实现数据的恢复,以便于使用该数据。
在又一个可选的实施例中,如图4所示,上述数据的智能管理装置还可以包括第二查询模块309以及输出模块310,其中:
检测模块301,还用于在添加模块303将目标数据添加到第一数据表之后,检测是否接收到针对与目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求,数据查询请求用于请求在数据库中查询与目标数据的数据类型相匹配的数据,且该数据查询请求包括与目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域中的至少一种。
第二查询模块309,用于当检测模块301检测接收到数据查询请求时,根据数据查询请求包括的内容,从数据库中查询满足数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表。
输出模块310,用于向用户输出至少一个第三数据表。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够通过在检测到特定类型数据的数据查询请求时,自动根据数据查询请求包括的内容查询并输出该特定类型的数据,能够提高特定类型数据的查询效率以及准确性,从而使得用户快速获取到所需的数据,提高了数据库的使用粘度。
在又一个可选的实施例中,如图4所示,上述数据的智能管理装置还可以包括第二判断模块311,其中:
第二判断模块311,用于当检测模块301检测接收到数据查询请求之后,判断数据查询请求包括的内容是否满足确定出的数据查询条件,当判断出满足数据查询条件时,触发第二查询模块309执行上述的根据数据查询请求包括的内容,从数据库中查询满足数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表的操作。
输出模块310,还用于当第二判断模块311判断出不满足数据查询条件时,向用户输出数据查询错误提示,数据查询错误提示包括针对与目标数据的数据类型相匹配的数据查询要求,且该数据查询错误提示用于提示用户输入满足数据查询要求的查询信息。
可见,实施图4所描述的数据的智能管理装置还能够在接收到数据查询请求之后,进一步判断数据查询请求包括的内容是否满足数据查询条件,若满足,则查询所需的数据,有利于提高数据的查询效率以及准确性;若不满足,则输出查询错误提示,以使用户输入正确的查询信息,从而保证能够查询到所需数据的可能性。
实施例四
请参阅图5,图5是本发明实施例公开的又一种数据的智能管理装置。其中,图2所描述的数据的智能管理装置可以应用于后台服务器中,其中,该后台服务器可以是本地服务器,还可以是云服务器,本发明实施例不做限定。如图5所示,该数据的智能管理装置可以包括:
存储有可执行程序代码的存储器501;
与存储器501耦合的处理器502;
处理器502调用存储器501中存储的可执行程序代码,用于执行实施例一或实施例二所描述的数据的智能管理方法的操作。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二所描述的数据的智能管理方法的操作。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二所描述的数据的智能管理方法的操作。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解,上述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,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存储器(Random Access Memory,RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory,PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory,EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory,OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory,CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是:本发明实施例公开的一种数据的智能管理方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,仅用于说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解;其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或替换,并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种数据的智能管理方法,其特征在于,所述方法包括:
检测针对目标数据触发的数据添加请求,所述数据添加请求用于请求将所述目标数据添加到确定出的数据库,且所述数据添加请求包括所述目标数据对应的数据信息,所述数据信息包括所述目标数据的数据标识和/或数据类别;
根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表,并将所述目标数据添加到所述第一数据表。
2.根据权利要求1所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述检测针对目标数据触发的数据添加请求之后,所述方法还包括:
根据所述数据添加请求包括的所述数据信息判断所述目标数据是否满足确定出的数据添加条件,当判断结果为是时,触发执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作;
当判断出不满足所述数据添加条件时,根据所述数据信息调整所述目标数据,以使得调整后的所述目标数据满足所述数据添加条件,并触发执行所述的根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表的操作,或者,向用户输出数据错误提示,所述数据错误提示包括针对所述目标数据的数据添加要求,且所述数据错误提示用于提示用户输入满足所述数据添加要求的数据。
3.根据权利要求1或2所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表,包括:
根据所述数据添加请求判断所述数据库中是否存在与所述数据信息相匹配的数据表,当判断出存在所述数据表时,判断所述数据表的存储空间是否大于等于所述目标数据所需的存储空间,当判断出大于等于所述目标数据所需的存储空间时,确定所述数据表为能够存储所述目标数据的第一数据表;
当判断出不存在所述数据表或者存在所述数据表且所述数据表的存储空间小于所述目标数据所需的存储空间时,根据确定出的数据表创建方式以及结合所述数据信息为所述目标数据创建新的数据表,作为能够存储所述目标数据的第一数据表。
4.根据权利要求3所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,所述方法还包括:
检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据更新请求,所述数据更新请求包括数据修改请求和/或数据删除请求,且所述数据更新请求包括所述目标数据的数据类型;
当检测接收到所述数据更新请求时,根据所述数据更新请求包括的所述目标数据的数据类型,从所述数据库中查找与所述目标数据的数据类型相匹配的第二数据表;
对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作;
其中,所述对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作,包括:
当所述数据更新请求包括所述数据修改请求时,获取与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的修改内容,并根据所述修改内容在所述第二数据表中修改与所述目标数据的数据类型相匹配的数据;
当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除。
5.根据权利要求4所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作之前,所述方法还包括:
当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,获取所述目标数据的数据类型相匹配的数据的存储时长,并判断所述存储时长是否大于等于确定出的存储时长阈值,当判断出大于等于所述存储时长阈值时,触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤;
以及,当判断出大于等于所述存储时长阈值之后,以及所述触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤之前,所述方法还包括:
判断与所述目标数据的数据类型相匹配的数据的重要等级是否大于等于确定出的重要等级阈值,当判断出小于所述重要等级阈值时,触发执行所述的对所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据执行与所述数据更新请求处理相匹配的操作的步骤。
6.根据权利要求4所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述当所述数据更新请求包括所述数据删除请求时,将所述第二数据表中与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除,包括:
直接将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中删除;或者,
为与所述目标数据的数据类型相匹配的数据设置删除标识,以将与所述目标数据的数据类型相匹配的数据从所述第二数据表中逻辑删除;
其中,所述删除标识包括第一标识或第二标识,当所述删除标识为所述第一标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为有效数据,当所述删除标识为所述第二标识时,所述删除标识用于表示与所述目标数据的数据类型相匹配的数据为无效数据。
7.根据权利要求1、2、4、5或6所述的数据的智能管理方法,其特征在于,所述将所述目标数据添加到所述第一数据表之后,所述方法还包括:
检测是否接收到针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据触发的数据查询请求,所述数据查询请求用于请求在所述数据库中查询与所述目标数据的数据类型相匹配的数据,且所述数据查询请求包括与所述目标数据的数据类型相匹配的数据对应的数据标识、查询时间段以及查询区域中的至少一种;
当检测接收到所述数据查询请求时,根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表,并向用户输出至少一个所述第三数据表。
8.根据权利要求7所述的数据的智能管理方法,其特征在于,当检测接收到所述数据查询请求之后,所述方法还包括:
判断所述数据查询请求包括的内容是否满足确定出的数据查询条件,当判断出满足所述数据查询条件时,触发执行所述的根据所述数据查询请求包括的内容,从所述数据库中查询满足所述数据查询请求包括的内容的至少一个第三数据表的操作;
当判断出不满足所述数据查询条件时,向用户输出数据查询错误提示,所述数据查询错误提示包括针对与所述目标数据的数据类型相匹配的数据查询要求,且所述数据查询错误提示用于提示用户输入满足所述数据查询要求的查询信息。
9.一种数据的智能管理装置,其特征在于,所述装置包括:
检测模块,用于检测针对目标数据触发的数据添加请求,所述数据添加请求用于请求将所述目标数据添加到确定出的数据库,且所述数据添加请求包括所述目标数据对应的数据信息,所述数据信息包括所述目标数据的数据标识和/或数据类别;
确定模块,用于根据所述数据添加请求包括的所述数据信息从所述数据库中确定能够存储所述目标数据的第一数据表;
添加模块,用于将所述目标数据添加到所述第一数据表。
10.一种数据的智能管理装置,其特征在于,所述装置包括:
存储有可执行程序代码的存储器;
与所述存储器耦合的处理器;
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行如权利要求1-8任一项所述的数据的智能管理方法。
CN202011073686.9A 2020-09-30 2020-09-30 数据的智能管理方法及装置 Active CN112162991B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011073686.9A CN112162991B (zh) 2020-09-30 2020-09-30 数据的智能管理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011073686.9A CN112162991B (zh) 2020-09-30 2020-09-30 数据的智能管理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112162991A true CN112162991A (zh) 2021-01-01
CN112162991B CN112162991B (zh) 2023-12-08

Family

ID=73866508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011073686.9A Active CN112162991B (zh) 2020-09-30 2020-09-30 数据的智能管理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112162991B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114153876A (zh) * 2021-11-17 2022-03-08 南方电网深圳数字电网研究院有限公司 基于量体数据的物品智能化匹配方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130198154A1 (en) * 2012-01-26 2013-08-01 Microsoft Corporation Method and system for managing database applications
JP2016045610A (ja) * 2014-08-21 2016-04-04 日本電信電話株式会社 データベース装置およびその動作方法
CN107967279A (zh) * 2016-10-19 2018-04-27 北京国双科技有限公司 分布式数据库的数据更新方法及装置
CN109542961A (zh) * 2018-10-19 2019-03-29 中国平安财产保险股份有限公司 数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110955704A (zh) * 2019-12-03 2020-04-03 北京锐安科技有限公司 一种数据管理方法、装置、设备及存储介质
US20200125660A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 Ca, Inc. Quick identification and retrieval of changed data rows in a data table of a database

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130198154A1 (en) * 2012-01-26 2013-08-01 Microsoft Corporation Method and system for managing database applications
JP2016045610A (ja) * 2014-08-21 2016-04-04 日本電信電話株式会社 データベース装置およびその動作方法
CN107967279A (zh) * 2016-10-19 2018-04-27 北京国双科技有限公司 分布式数据库的数据更新方法及装置
CN109542961A (zh) * 2018-10-19 2019-03-29 中国平安财产保险股份有限公司 数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质
US20200125660A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 Ca, Inc. Quick identification and retrieval of changed data rows in a data table of a database
CN110955704A (zh) * 2019-12-03 2020-04-03 北京锐安科技有限公司 一种数据管理方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
井俊岭;: "学生名册管理系统的研究", 科技信息, no. 16 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114153876A (zh) * 2021-11-17 2022-03-08 南方电网深圳数字电网研究院有限公司 基于量体数据的物品智能化匹配方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112162991B (zh) 2023-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109086394B (zh) 搜索排序方法、装置、计算机设备和存储介质
US20230334089A1 (en) Entity recognition from an image
WO2019153589A1 (zh) 消息数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109582155B (zh) 输入联想词的推荐方法、装置、存储介质及电子设备
CN111737443B (zh) 答案文本的处理方法和装置、关键文本的确定方法
CN111273891A (zh) 基于规则引擎的业务决策方法、装置及终端设备
CN112162991B (zh) 数据的智能管理方法及装置
CN111950267B (zh) 文本三元组的抽取方法及装置、电子设备及存储介质
CN113177407A (zh) 数据字典的构建方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111539206B (zh) 一种确定敏感信息的方法、装置、设备及存储介质
CN107862016A (zh) 一种专题页面的配置方法
CN106570003B (zh) 数据推送方法及装置
CN109101630B (zh) 一种应用程序搜索结果的生成方法、装置及设备
CN114944016A (zh) 一种电子签名的获取方法及装置
CN114781517A (zh) 风险识别的方法、装置及终端设备
CN111724788B (zh) 业务处理方法、装置及设备
CN116263770A (zh) 基于数据库的业务数据存储方法、装置、终端设备及介质
WO2021051600A1 (zh) 基于信息熵识别新词的方法、装置、设备及存储介质
CN111459911A (zh) 业务数据的处理方法及设备
CN110704729A (zh) 应用搜索方法及云端服务器
CN109213490A (zh) 一种程序处理方法、装置以及相关设备
CN114385792B (zh) 一种工单数据提取词语的方法、装置、设备及存储介质
CN117033801B (zh) 一种业务推荐方法、装置、设备和存储介质
CN116304277B (zh) 一种基于ai的智能匹配方法、系统和存储介质
CN116225338B (zh) 基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置

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