CN113076325A - 一种大字段数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大字段数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待插入数据；若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；将所述摘要信息插入数据库，通过本发明的技术方案，以实现能够提高插入大字段数据的效率，减少用户等待时间。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种大字段数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在数据库中，经常需要用到大字段类型，如oracle中long/blob/clob,sqlserver中text/image，mysql中的text/longtext/clob/blob。
存储的信息大概主要是两类，一类是长文本，如大段的文字，普通的varchar最长只能存储4000个汉字，已经不能满足要求；另一类是存储二进制信息，如上传的文件等。
影响一张表的查询速度的，除了行数，还包括表所占的物理空间的大小。此表在数据量较小时，在查询方面感觉不到明显的差异。但是如果某列字段所存储的数据都是大段文本或较大的文件时，会导致表的物理空间迅速变大，该字段所占用的空间有可能达到整表所占空间的90％以上。在此基础上，如果行数再增加到数十万、上百万级时，整个表所占的空间将达到一个惊人的数字。
保守估计，一条记录占用的空间平均为10K的话，一万条记录将占用100M的空间，一百万条记录将占用10G，在此表上的DML操作，亦将变慢，查询的速度亦会受到非常大的影响。其中，所述DML操作包含：增加INSECT，删除DELETE，更新UPDATE和查询SELECT。当然通过提高服务器本身的硬件性能和优化索引，可以提高查询速度，但面对无法预知的巨大洪水，单纯加固堤坝是不保险的。
数据库中的大字段是常用的数据类型，且占用巨大的空间，在应用中，经常有大字段的复制操作，比如含大字段类型表的查询插入。这些操作会有大量的IO，耗时较长。
发明内容
本发明实施例提供一种大字段数据处理方法、装置、设备及存储介质，以实现能够提高插入大字段数据的效率，减少用户等待时间。
第一方面，本发明实施例提供了一种大字段数据处理方法，包括：
获取待插入数据；
若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
将所述摘要信息插入数据库。
第二方面，本发明实施例还提供了一种大字段数据处理装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取待插入数据；
第二获取模块，用于若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
插入模块，用于将所述摘要信息插入数据库。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的大字段数据处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的大字段数据处理方法。
本发明实施例通过获取待插入数据；若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；将所述摘要信息插入数据库，以实现能够提高插入大字段数据的效率，减少用户等待时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本发明实施例一中的一种大字段数据处理方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种大字段数据处理装置的结构示意图；
图3是本发明实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种大字段数据处理方法的流程图，本实施例可适用于大字段数据处理的情况，该方法可以由本发明实施例中的大字段数据处理装置来执行，该大字段数据处理装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，该大字段数据处理方法具体包括如下步骤：
S110，获取待插入数据。
其中，所述待插入数据可以为大字段数据，也可以为其他数据本发明实施例对此不进行限制。
S120，若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息。
其中，所述摘要信息可以包括：待插入数据的地址信息，也可以包括：待插入数据的长度信息，还可以包括：标识信息，本发明实施例对此不进行限制。
示例性的，预先建立数据与摘要信息的对应关系的表格，根据所述待插入数据查询表格，得到所述待插入数据对应的摘要信息。
S130，将所述摘要信息插入数据库。
示例性的，将所述摘要信息插入数据库，若待插入数据为新构造的数据，则将待插入数据存储至预设区域，若待插入数据为已存在数据，则无需将待插入数据存储至预设区域。
可选的，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
根据所述摘要信息读取大字段数据。
示例性的，访问(SELECT)大字段数据时，不需要判断该大数据是否是引用数据，而是直接根据其概要信息中的数据地址读取数据。
可选的，还包括：
将每个大字段数据的引用关系存储至数据字典中。
示例性的，当需要进行大字段的复制时，比如查询插入时，不再复制数据，仅需要在数据字典BLOB_REF中添加一个大字段数据引用关系，同时在新数据的字段中直接使用源数据的概要信息即可。
可选的，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待更新摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待更新摘要信息引用大字段数据，则根据所述待更新摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待更新摘要信息进行更新。
示例性的，如果要更新摘要信息(即将其更新为一个新构造的大字段数据)，直接进行更新，并删除该待更新摘要信息的引用关系；更新操作可以拆分为删除旧值和增加新值两步。
可选的，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待删除摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息引用大字段数据，则根据所述待删除摘要信息确定引用关系，并将所述数据字典中的引用关系删除。
示例性的，若删除摘要信息(比如删除该摘要信息所在的行)，直接删除该摘要信息的引用关系。
示例性的，如果通过大字段操作接口对第一摘要信息进行直接修改(直接在数据中插入一段数据或者对一段数据进行删除或更新)，则必须进行数据复制得到新的行外数据NEW_DATA，并等待复制完成并删除在BLOB_REF中引用关系后，根据NEW_DATA数据地址构建第二摘要信息，再在新数据NEW_DATA上进行后续修改操作。
可选的，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待删除摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息被一个大字段数据引用，则根据所述待删除摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待删除摘要信息删除。
可选的，在获取待删除摘要信息之后，还包括：
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息被至少两个大字段数据引用，则根据所述待删除摘要信息从所述数据字典里面任选一个目标摘要信息；
根据所述目标摘要信息更新所述数据字典；
根据所述待删除摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待删除摘要信息删除。
示例性的，如果删除摘要信息，则不必删除源数据，而是将其转移给引用该数据的另一个数据。具体做法为：
如果仅被一个数据引用，删除该表中的记录(例如：T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。
如果被多个数据引用，从其中选择一个引用者，作为新的拥有者，将数据转移给新的拥有者，并得到新拥有者的位置等概要信息，将其更新到BLOB_REF中其他引用关系中的被引用数据信息中，之后删除该表中的记录(例如T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。
可选的，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
通过大字段操作接口获取对引用大字段数据的第一摘要信息的第一修改操作；
若根据所述数据字典确定所述第一摘要信息引用大字段数据或被大字段数引用，则根据所述第一修改操作和所述第一摘要信息进行数据复制得到第二摘要信息；
将所述第一摘要信息更新为所述第二摘要信息；
基于所述第一修改操作对所述第二摘要信息进行修改。
示例性的，如果要完全更新该大字段列的值，则同先删除旧数据(该大字段数据)后再设置新的数据操作一样，对于旧数据的删除处理部分如果仅被一个数据引用，删除该表中的记录(例如：T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。如果被多个数据引用，从其中选择一个引用者，作为新的拥有者，将数据转移给新的拥有者，并得到新拥有者的位置等概要信息，将其更新到BLOB_REF中其他引用关系中的被引用数据信息中，之后删除该表中的记录(例如T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。然后，将新数据的摘要信息插入到表中待更新的位置(例如：T1.C2从BLOB_DATA2更新为BLOB_DATA3)。
在一个具体的例子中，当数据库中大字段数据占用比较大的空间时，采用行外存储方式，其表格记录列值中并不存储其真正的数据，而是在其他的位置另行存储大字段数据，仅在记录列值中存储该数据的位置等概要信息。例如可以是，下文中的T1、T2表中的BLOB_DATA1、BLOB_DATA2就是该大字段数据的概要信息。
在表格中插入新构造的大字段行外数据时，正常的构造行外数据，进行数据存储及IO；当需要进行大字段的复制时，增加引用，而不需要复制源数据。
1、查询插入时，需要在数据库的字典中添加大字段数据的引用关系。具体做法为：当需要进行大字段的复制时，比如查询插入时，不再复制数据，仅需要在BLOB_REF中添加一个大字段数据引用关系，同时在新数据的字段中直接使用源数据的概要信息即可。
2、访问(SELECT)大字段数据时，不需要判断该大数据是否是引用数据，而是直接根据其概要信息中的数据地址读取数据。
3、引用关系用于列数据的更新(UPDATE)或删除(DELETE)时的判断，如果在对大字段数据进行更新或删除操作，发现该数据(例如：T2.C2)引用了其他的大字段数据，根据操作的类型，分为如下情况：
(1)如果删除该大字段数据(比如删除该数据所在的行)，直接删除该表中的记录(例如：T2.C2)和该数据在BLOB_REF中的引用关系。
(2)如果要完全更新(UPDATE)该大字段数据(即将其更新为一个新构造的大字段数据)，直接进行更新，并删除该数据的引用关系；更新操作可以拆分为删除旧值和增加新值两步。
(3)如果通过大字段操作接口对该大字段的数据进行直接修改(直接在数据中插入一段数据或者对一段数据进行删除或更新)，则必须进行数据复制得到NEW_DATA，并等待复制完成并删除在BLOB_REF中引用关系后，将自身的NEW_DATA数据地址设置为新数据的地址，再在新数据NEW_DATA上进行后续修改操作。
4、如果在对大字段数据进行操作，发现该数据(例如T1.C2)被其他数据引用，根据操作的类型，分为如下情况：
(1)如果删除该大字段数据，则不必删除源数据，而是将其转移给引用该数据的另一个数据。具体做法为：
a.如果仅被一个数据引用，删除该表中的记录(例如：T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。
b.如果被多个数据引用，从其中选择一个引用者，作为新的拥有者，将数据转移给新的拥有者，并得到新拥有者的位置等概要信息，将其更新到BLOB_REF中其他引用关系中的被引用数据信息中，之后删除该表中的记录(例如T1.C2)和删除BLOB_REF中该引用关系。
(2)如果要完全更新该大字段数据，则同先删除旧数据(该大字段数据)后再设置新的数据操作一样，对于旧数据的删除处理部分同情况(1)。
(3)如果通过大字段操作接口对该大字段的数据进行修改，则必须进行源数据复制得到NEW_DATA，待数据复制完成后，将自身的NEW_DATA数据地址设置为新数据的地址，同时将原来的数据OLD_DATA转移给引用该数据的另一个数据(见1)。之后在新数据NEW_DATA上进行后续修改操作。
可选择的，系统可自动根据大字段引用关系生成异步任务，异步地进行大字段数据的复制。
示例性的：
数据库数据字典中添加大字段数据引用关系，数据字典名称为BLOB_REF，具体如表1所示。
表1
| TAB_ID | 数据所在的表ID |
| COL_ID | 数据所在的列ID |
| ROWID | 数据所在的行ID |
| REFED_TABID | 被引用数据所在的表ID |
| REFED_COLID | 被引用数据所在的列ID |
| REFED_ROWID | 被引用数据所在的行ID |
比如当前有表T1(c1 int,c2 BLOB)；T2(c1 int,c2 BLOB)；其中c2 BLOB列为大字段列。
5、当使用新值在T1中插入新的数据。BLOB_DATA1，BLOB_DATA2中存储的为对应大字段数据的概要信息，具体如表2所示。
表2
| C1 | C2 | ROWID |
| 1 | BLOB_DATA1 | 1 |
| 2 | BLOB_DATA2 | 2 |
执行查询插入insert into t2 select*from t1之后T2的数据如表3所示：
表3
| C1 | C2 | ROWID |
| 1 | BLOB_DATA1 | 1 |
| 2 | BLOB_DATA2 | 2 |
上述查询插入的同时，在BLOB_REF中插入数据，如表4所示：
表4
为了后文举例方便，我们再进行一次查询插入：
Insert into t2 select*from t1 where c1＝2；
之后T2及BLOB_REF的数据如表5所示：
表5
| C1 | C2 | ROWID |
| 1 | BLOB_DATA1 | 1 |
| 2 | BLOB_DATA2 | 2 |
| 2 | BLOB_DATA2 | 3 |
在BLOB_REF中数据，如表6所示：
表6
6、删除或直接更新引用数据
6.1当要删除T2中该行C2列的BLOB_DATA1值时，在BLOB_REF中能够查询得到该引用关系，则直接删除BLOB_REF中该引用关系和T2表中的C2列记录即可，不必真正的删除BLOB_DATA1的数据。
6.2更新分解为删除旧值和增加新值两个操作。删除旧值操作请参考6.1，增加新值的逻辑即为新构造一个新的行外数据，按数据正常逻辑处理，在此不再说明。
7、修改引用数据：
当要直接修改T2中该行C2列值的数据时，为了不影响T1表C2列的值，则需要进行数据复制，得到NEW_DATA，并等待复制完成后删除在BLOB_REF中引用关系，将自身的NEW_DATA数据地址设置为新数据的地址，再在新数据NEW_DATA上进行后续修改操作。进一步的修改请参考6。
8、删除或完全更新被引用数据：
如果对T1执行更新或删除语句：
1)单个引用：比如delete from t1 where c1＝1；
检查发现该行记录的c2列有被引用，且仅被T2中rowid＝1的记录引用，则不必删除BLOB_DATA1真正的数据，只需要删除BLOB_REF中该引用关系和T1表中的记录即可；
多个引用，比如delete from t1 where c1＝2；
检查发现该行记录中的大字段(例如BLOB类型)数据有多个引用，选取其中的一个引用者[TID:T2，COLID:C2，ROWID:2]作为目标，将其作为BLOB_DATA2的拥有者。然后，删除BLOB_REF中[TID:T2，COLID:C2，ROWID:2，REFED_TID:T1，REFED_COLID：C2，REFED_ROWID:2]这条引用记录，并更新[TID:T2，COLID:C2，ROWID:3，REFED_TID:T1，REFED_COLID：C2，REFED_ROWID:2]，修改其中的REFED相关的信息，将其更新为：[TID:T2，COLID:C2，ROWID:3，REFED_TID:T2，REFED_COLID：C2,REFED_ROWID:2]，同时删除掉T1表中的记录即可。
例如：此时，在BLOB_REF中数据变化如表7所示：
表7
9、修改被引用数据：
修改被引用数据是指删除或更新被引用数据。当要直接修改T1中该行C2列值的数据BLOB_DATA2时，为了不影响T2表C2列的值，则需要先进行数据复制，得到NEW_BLOB_DATA,将T1表C2列的值修改为NEW_BLOB_DATA后对其数据进行修改。然后再对被引用数据BLOB_DATA2进行删除或更新，对于BLOB_DATA2的进一步删除或更新操作，参见8中的处理。
本方案对修改被引用表的逻辑比较复杂，除了修改自身相关的数外，还需要修改其他的表的相关信息，更新其被引用的源。
本实施例的技术方案，通过获取待插入数据；若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；将所述摘要信息插入数据库，以实现能够提高插入大字段数据的效率，减少用户等待时间。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种大字段数据处理装置的结构示意图。本实施例可适用于大字段数据处理的情况，该大字段数据处理装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该大字段数据处理装置可集成在任何提供大字段数据处理功能的设备中，如图2所示，所述大字段数据处理装置具体包括：第一获取模块210、第二获取模块220和插入模块230。
其中，第一获取模块，用于获取待插入数据；
第二获取模块，用于若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
插入模块，用于将所述摘要信息插入数据库。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
本实施例的技术方案，通过获取待插入数据；若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；将所述摘要信息插入数据库，以实现能够提高插入大字段数据的效率，减少用户等待时间。
实施例三
图3为本发明实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。图3示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图3显示的计算机设备12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3所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(只读光盘(Compact Disc-Read Only Memory，CD-ROM)、数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。另外，本实施例中的计算机设备12，显示器24不是作为独立个体存在，而是嵌入镜面中，在显示器24的显示面不予显示时，显示器24的显示面与镜面从视觉上融为一体。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网Wide AreaNetwork，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的大字段数据处理方法：
获取待插入数据；
若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
将所述摘要信息插入数据库。
实施例四
本发明实施例四提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的大字段数据处理方法：
获取待插入数据；
若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
将所述摘要信息插入数据库。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机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。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(Hyper Text TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (11)
1.一种大字段数据处理方法，其特征在于，包括：
获取待插入数据；
若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
将所述摘要信息插入数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将每个大字段数据的引用关系存储至数据字典中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待更新摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待更新摘要信息引用大字段数据，则根据所述待更新摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待更新摘要信息进行更新。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待删除摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息引用大字段数据，则根据所述待删除摘要信息确定引用关系，并将所述数据字典中的引用关系删除。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待删除摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息被一个大字段数据引用，则根据所述待删除摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待删除摘要信息删除。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在获取待删除摘要信息之后，还包括：
若根据所述数据字典确定所述待删除摘要信息被至少两个大字段数据引用，则根据所述待删除摘要信息从所述数据字典里面任选一个目标摘要信息；
根据所述目标摘要信息更新所述数据字典；
根据所述待删除摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待删除摘要信息删除。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
获取待更新摘要信息；
若根据所述数据字典确定所述待更新摘要信息被大字段数据引用，则根据所述待更新摘要信息确定引用关系，将所述数据字典中的引用关系删除，并将所述待更新摘要信息进行更新。
8.根据权利要求2或7所述的方法，其特征在于，在将所述摘要信息插入数据库之后，还包括：
通过大字段操作接口获取对引用大字段数据的第一摘要信息的第一修改操作；
若根据所述数据字典确定所述第一摘要信息引用大字段数据或被大字段数引用，则根据所述第一修改操作和所述第一摘要信息进行数据复制得到第二摘要信息；
将所述第一摘要信息更新为所述第二摘要信息；
基于所述第一修改操作对所述第二摘要信息进行修改。
9.一种大字段数据处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取待插入数据；
第二获取模块，用于若所述待插入数据是大字段数据并且是行外数据，则获取所述待插入数据对应的摘要信息；
插入模块，用于将所述摘要信息插入数据库。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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|---|---|---|---|
| CN202110320224.0A CN113076325A (zh) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 一种大字段数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN113076325A true CN113076325A (zh) | 2021-07-06 |
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116127507A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-05-16 | 北京菱云科技有限公司 | 一种多方零拷贝的车辆数字档案构建方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107122486A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-01 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种支持blob的多元大数据融合方法和系统 |
| CN111143366A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 焦点科技股份有限公司 | 一种针对海量大对象数据的高效能存储方法 |
| CN112307021A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-02 | 北京锐安科技有限公司 | 数据处理方法、装置、设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-03-25 CN CN202110320224.0A patent/CN113076325A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107122486A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-01 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种支持blob的多元大数据融合方法和系统 |
| CN111143366A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-12 | 焦点科技股份有限公司 | 一种针对海量大对象数据的高效能存储方法 |
| CN112307021A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-02 | 北京锐安科技有限公司 | 数据处理方法、装置、设备和存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116127507A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-05-16 | 北京菱云科技有限公司 | 一种多方零拷贝的车辆数字档案构建方法及系统 |
| CN116127507B (zh) * | 2022-12-27 | 2024-04-26 | 北京菱云科技有限公司 | 一种多方零拷贝的车辆数字档案构建方法及系统 |
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