CN113377796A - 自动更新埋点事件及其字段的方法、装置及存储介质 - Google Patents

自动更新埋点事件及其字段的方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN113377796A CN202110728781.6A CN202110728781A CN113377796A CN 113377796 A CN113377796 A CN 113377796A CN 202110728781 A CN202110728781 A CN 202110728781A CN 113377796 A CN113377796 A CN 113377796A
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Abstract

本申请涉及自动更新埋点事件及其字段的方法、装置及存储介质，其中，方法，包括：基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。本方案，可对数据库中存储的字段信息、事件信息、字段信息与事件信息的依赖关系进行自动更新，为后期的事件分析提供了可靠的数据来源，有效提高了事件分析效率。

Description

自动更新埋点事件及其字段的方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及自动更新埋点事件及其字段的方法、装置及存储介质，属于数据处理技术领域。
背景技术
数据分析技术领域，对一个事件从多维度进行分析，可以满足各方面的要求，如多房屋按照房价进行分析、保洁情况进行分析、使用年限等维度进行分析，从而满足各方面的要求，如对房屋按照房价进行分析可满足购房者或者开发商的需要，而对保洁情况进行分析可满足服务公司的需求，而对使用年限进行分析可满足房屋管理者等方面的需求。
然而，现有技术方案中，针对事件的字段信息比较固定，如房屋分析事件包括房价字段、保洁情况字段及使用年限字段，系统只能基于已经构建的字段信息进行分析，而对于同一个事件的新字段而言，需要开发人员手动通过代码的方式添加进去，即使分析方法相同，仅添加字段也是一个比较耗时耗力的工作。同理对于一个新事件的某些字段进行分析，需要开发人员手动编写代码将新事件及新事件依赖的字段信息添加至相应的数据库，如此手动添加字段，或者手动添加新事件及新事件依赖的字段效率比较低，导致分析效率降低。
发明内容
本申请提供了一种自动更新埋点事件及字段的方法、装置及存储介质，以解决现有技术中“需要开发人员手动写代码的方式添加事件信息、字段信息、事件信息与字段信息的依赖关系”的技术问题。
为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
第一方面，根据本发明实施例提供一种自动更新埋点事件及其字段的方法，包括：
基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
优选地，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库，包括：
将新增字段信息及新增字段信息与当前事件的依赖关系，和/或新增事件及其依赖的字段信息添加至ClickHouse数据库中；以及
将新增字段信息元数据及新增事件及其依赖的字段信息元数据存储值mysql数据库中。
优选地，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库，包括：
若所述数据信息中的埋点事件信息未均存在于第一全局变量对应的数据库中，则将新增埋点事件信息更新至第一全局变量对应的数据库，将新增埋点事件信息与字段信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息均存在于第二全局变量对应的数据库中，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息未均存在于第二全局变量对应的数据库中，将新增字段信息更新至第二全局变量对应的数据库，及，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库。
优选地，所述将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中，包括：
判断第一局部变量中是否包含当前事件；
若不包含，则创建第三局部变量，以将当前事件及当前事件依赖的字段信息存储至第二局部变量中；
从第二局部变量中获取当前事件依赖的字段信息；
确定每个字段信息的类型，将字段信息及类型存储至第一局部变量中；
其中，第一局部变量用于存储字段信息，第二字段用于存储埋点事件及埋点事件依赖的字段信息。
优选地，所述方法，还包括：
对第二局部变量中的事件信息进行遍历，逐一判断第二全局变量中是否包含当前事件；
如果不包含，则将当前事件信息保存至mysql数据库中。
第二方面，根据本发明实施例提供一种自动更新埋点事件及其字段的装置，包括：
存储模块，用于基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
比对模块，用于利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
更新模块，用于若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
优选地，所述更新模块，用于：
将新增字段信息及新增字段信息与当前事件的依赖关系，和/或新增事件及其依赖的字段信息添加至ClickHouse数据库中；以及
将新增字段信息元数据及新增事件及其依赖的字段信息元数据存储值mysql数据库中。
优选地，所述更新模块，用于：
若所述数据信息中的埋点事件均存在于所述全局变量对应的数据库中，则将新增字段信息更新至预设全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件未均存在于所述全局变量对应的数据库中，则将新增字段，及新增事件依赖的字段信息更新至预设全局变量中。
第三方面，根据本发明实施例提供一种自动更新埋点事件及其字段的装置，所述装置包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现上述任一项所述自动更新埋点事件及其字段的方法。
第四方面，根据本发明是实施例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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述任一项所述自动更新埋点事件及其字段的方法。
本申请的有益效果在于：服务端基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中，然后利用hash算法，比对确定有新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息时，系统自动将更新的事件信息及字段信息更新至预设全局变量对应的数据库中，通过本方案，可免去开发人员人工通过代码去添加新字段信息、事件信息及事件信息依赖的字段信息，系统基于客户端上报的数据信息自动更新数据库中存储的字段信息、事件信息、事件信息与字段信息的依赖关系，为后期的事件分析提供了可靠的数据来源，有效提高了事件分析效率。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的设备的网络构架示意图；
图2是本申请一个实施例提供的基于图1的构架进行自动更新埋点事件及字段的流程图；
图3是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的流程图；
图4是本申请一个实施例提供的对全局变量对应的数据库进行更新的流程图；
图5是本申请一个实施例提供的存储更新的字段信息、事件信息及依赖关系的流程图；
图6是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置的模块图；
图7是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置的框图。
具体实施方式
下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
图1是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及其字段系统网络构架示意图，如图1所示，该系统至少包括：客户端设备1和服务端设备2。可选地，客户端设备1可为手机、笔记本电脑或台式机电脑等；服务端设备主要为笔记本电脑或者台式机电脑上的浏览器。
客户端设备1将数据信息上传给数据收集服务模块，数据收集服务模块将信息存储至ClickHouse数据库和Mysql数据库中，服务端设备2调用数据分析服务模块对新事件信息或当前事件的新字段信息进行分析，数据分析服务模块基于ClickHouse数据库对事件信息依赖的字段信息进行分析。
基于图1的架构，图2给出了本申请实施例用户进行自动更新埋点事件及其字段的方法的流程图，如图2所示，用户进行自动更新埋点事件及其字段的方法如下：
步骤S101、客户端设备上报数据信息；
步骤S102、服务端设备基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
步骤S103、利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
步骤S104、若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件信息及其依赖的字段信息更新至所述预设全局变量对应的数据库；
客户端设备1上报的数据信息可为数据收集服务模块收集到的手机或者电脑端上传的数据信息，包括事件信息，如房价分析事件、保洁服务分析事件或者同一时期各楼盘售出房屋分析事件等。数据信息还包括事件信息依赖的字段信息，如房价分析事件依赖的字段信息：当前房价信息、房价同期增长信息等，而保洁服务分析事件依赖的字段信息包括保洁服务频率信息、保洁服务项目信息等；各楼盘售出房屋分析事件依赖的字段信息包括各楼盘售出房屋量、各楼盘售出房屋价格等信息。
基于图1的架构，图3给出了本申请实施例用户进行自动更新埋点事件及其字段的方法的流程图，应用于服务端设备2，图3所示的用户进行自动更新埋点事件及其字段的方法如下：
步骤S202、服务端设备基于接收到的客户端设备上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
具体地，当接收到客户端上报的数据信息后，将字段信息存储至第一局部变量中，将埋点时间及埋点事件的依赖关系存储至第二局部变量中。作为一个具体实施例，创建第一局部变量HashSet<Filed>，命名为currentEventAllFieldSet，保存本批次数据信息中的所有字段信息；创建第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>，命名为eventAndFieldSetMap，用于保存事件信息及事件信息与字段信息的依赖关系，即，在第二局部变量eventAndFieldSetMap中，存储有事件信息，及事件信息依赖的字段信息。
步骤S204、利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
具体的，在本发明实施例中，预先设置有三个全局变量，第一全局变量HashSet<Event>，命名为All_Event_SET，用于存放系统里的所有事件；第二全局变量HashSet<Field>，命名为ALL_FIELD_SET，用于存放系统里是所有字段；第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>，命名为ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP，用于保存事件信息和字段信息的依赖关系。
在此，可以通过Hash算法比对第一局部变量HashSet<Filed>currentEventAllFieldSet中的字段信息是否存在于第二全局变量HashSet<Field>ALL_FIELD_SET中，以及，第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>eventAndFieldSetMap中的事件信息、事件信息依赖的字段信息是否存在于第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP中。如果完全存在，则说明收集到的数据信息并没有新增字段信息，以及没有新增事件信息与字段信息的依赖关系。否则，则继续根据后续方法将新增的字段信息或者新增事件信息与字段信息的依赖关系更新至对应的数据库。
步骤S206、若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件信息及其依赖的字段信息更新至所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
具体的，若基于已有事件信息，新增了字段信息，如，基于已有的房价分析事件，在原有当前房价信息、房价同期增长信息的基础上，新增字段信息房价较前一季度增长信息，则将“房价较前一季度增长信息”更新至第二全局变量HashSet<Field>ALL_FIELD_SET中，以及将第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP中的房价分析事件依赖的字段信息由当前房价信息、房价同期增长信息更新为“房价分析事件依赖的字段信息为当前房价信息、房价同期增长信息及房价较前一季度增长信息”。
再如，如果通过比对，在原有保洁服务分析事件依赖于保洁服务频率信息、保洁服务项目信息的基础上，新增字段信息保洁服务价格信息，则将保洁服务价格信息更新至第二全局变量HashSet<Field>ALL_FIELD_SET中，而将第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP中保洁服务事件信息依赖保洁服务依赖于保洁服务频率信息、保洁服务项目信息更新为保洁服务事件信息依赖于保洁频率信息、保洁服务项目信息及保洁服务价格信息。
在本发明实施例中，参见图4所示，步骤S206中，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新至所述预设全局变量对应的数据库，包括：
步骤S2061、将新增字段信息、新增字段信息与当前事件信息的依赖关系，和/或新增事件及其依赖的字段信息添加至ClickHouse数据库中；
具体的，如果通过Hash算法将接收到的数据信息较之前存储的事件信息、字段信息比对，通过比对确定有新增的字段信息，而并无新增的事件信息，也就是说针对已有事件信息，新增了依赖字段信息，则将新增的字段信息、新增字段信息与当前事件信息的依赖关系添加至ClickHouse数据库中。
而如果通过Hash算法将接收到的数据信息较之前存储的事件信息、字段信息比对，通过比对发现有新增的事件信息，则将新增事件信息及新增事件信息依赖的字段信息更新至ClickHouse数据库中。
在ClickHouse数据库中，存储有接收到客户端上报的数据信息较之前数据库中存储的字段信息、事件信息添加的完整的字段信息，和/或事件信息，以及更新的字段信息与事件信息的依赖关系。
后续的事件信息分析，可以基于ClickHouse数据库中存储的事件信息、字段信息及事件信息与字段信息的依赖关系进行分析。
步骤S2062、将新增字段信息元数据及新增事件及其依赖的字段信息元数据存储至mysql数据库中。
在本发明实施例中，在ClickHouse数据库中存储完整的事件信息、字段信息、事件信息与字段信息的依赖关系，在mysql数据库中存储元数据。对事件进行分析时，基于ClickHouse数据库及mysql数据库存储的事件信息、字段信息、事件信息与字段信息的依赖关系进行分析。
在本发明实施例中，步骤S206中，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库，包括：
1)若所述数据信息中的埋点事件信息未均存在于第一全局变量对应的数据库中，则将新增埋点事件信息更新至第一全局变量对应的数据库，将新增埋点事件信息与字段信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
如果通过比对，得出数据信息中较预设全局变量中存在新增字段信息，则将新增字段信息更新至第二全局变量中，基于有新增字段信息，新增字段信息一般情况下是不会孤立存在的，势必与已有事件信息新增依赖关系，则同时将新增字段信息与已有事件信息的依赖关系更新至第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP对应的数据库中。
2)若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息未均存在于第二全局变量对应的数据库中，将新增字段信息更新至第二全局变量对应的数据库，及，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库。
在本发明实施例中，埋点事件即为需要分析的事件信息，如果埋点事件存在于第一全局变量HashSet<Event>All_Event_SET中，则将新增的字段信息更新至第二全局变量对应的数据库中；以供下次分析时作为比对的基准。而如果接收到的客户端上报的数据信息中的埋点事件未存在于第一全局变量HashSet<Event>All_Event_SET对应的数据库中，则将新增事件信息更新至第一全局变量HashSet<Event>All_Event_SET对应的数据库，将新增的字段信息更新至第二全局变量对应的数据库，且将新增字段信息与事件信息的依赖关系，及新增事件信息与字段信息的依赖关系更新至第三全局变量HashMap<Event,HashSet<Field>>
ALL_EVENT_AND_FIELD_SET_MAP中。在此指出，新增字段信息与事件信息的依赖关系，可以是新增字段信息与新增事件信息的依赖关系，也可以是新增字段信息与已有事件信息的依赖关系；同理，新增事件信息与字段信息的依赖关系，可以是新增事件信息与新增字段信息的依赖关系，也可以是新增事件信息与已有字段信息的依赖关系；
3)若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息均存在于第二全局变量对应的数据库中，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
在本申请实施例中，如果通过比对，数据信息中的字段信息均存在于第二全局变量中，事件信息均存在于第一全局变量HashSet<Event>All_Event_SET中，而多了事件信息与字段信息的依赖关系，即针对已有的事件信息、字段信息，添加了新的依赖关系，则将新增的时间信息与字段信息的依赖关系跟新至第三全局变量中。
进一步地，在本发明实施例中，参见图5所示，所述将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中，包括：
1)判断第二局部变量中是否包含当前事件；
第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>eventAndFieldSetMap中存储有当前事件信息与字段信息的依赖关系，在此判断当前事件信息与字段信息的依赖关系中是否包含当前事件。
2)若不包含，则创建第三局部变量，以将当前事件及当前事件依赖的字段信息存储至第二局部变量中；
具体地，如果第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>eventAndFieldSetMap中不包含当前事件信息，则创建第三局部变量，并为第三局部变量赋值当前事件与当期事件依赖的字段信息，再通过第三全局变量将赋的值存储至第二全局变量中。
3)从第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>eventAndFieldSetMap中获取当前事件依赖的字段信息；
4)确定每个字段信息的类型，将字段信息及类型存储至第一局部变量中；如字段信息为数字型、字符型等。
其中，第一局部变量用于存储字段信息，第二局部变量用于存储埋点事件及埋点事件依赖的字段信息。
在本发明实施例中，所述方法，还包括：
对第二局部变量HashMap<Event，HashSet<Field>>eventAndFieldSetMap中的事件信息进行遍历，逐一判断第二局部变量中是否包含当前事件；
如果不包含，则将当前事件信息保存至mysql数据库中。
具体地，在本发明实施例中，确定接收到的数据信息中的事件信息，针对每个事件信息，对第二局部变量进行遍历，判断第二局部变量中是否包含该事件信息，如果没有包含，则需将当前事件信息保存至mysql数据库中，针对数据信息中的每个事件信息，均做此类操作。
综上所述，本实施例提供的自动更新埋点事件及其字段的方法，服务端基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中，然后利用hash算法，比对确定有新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息时，系统自动将更新的事件信息及字段信息更新至预设全局变量对应的数据库中，通过本方案，可免去开发人员人工通过代码去添加新字段信息、事件信息及事件信息依赖的字段信息，系统基于客户端上报的数据信息自动更新数据库中存储的字段信息、事件信息、事件信息与字段信息的依赖关系，为后期的事件分析提供了可靠的数据来源，有效提高了事件分析效率。
图6是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置的框图，本实施例以该装置应用于图1所示的图像检索装置系统中的服务端设备2为例进行说明。该装置至少包括以下几个模块：
存储模块61，用于基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
比对模块62，用于利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
更新模块63，用于若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
本申请实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置，可用于如上实施例中服务端设备2执行的方法，相关细节参考上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
需要说明的是：上述实施例中提供的自动更新埋点事件及字段的装置在进行自动更新埋点事件及字段时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将自动更新埋点事件及字段的装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置与自动更新埋点事件及字段的方法实施例属于同一发明构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图7是本申请一个实施例提供的自动更新埋点事件及字段的装置的框图，本实施例所述自动更新埋点事件及字段的装置可以是桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑以及云端服务器等计算设备，该装置可以包括，但不限于，处理器、存储器。本实施例所述自动更新埋点事件及字段的装置至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序可在所述处理器上运行，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述图像检索方法实施例中的步骤，例如图3所示的自动更新埋点事件及字段的方法的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述自动更新埋点事件及字段的装置实施例中各模块的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块被存储在所述存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述自动更新埋点事件及字段的装置中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成存储模块、比对模块和更新模块，各模块的具体功能如下：
存储模块，用于基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
比对模块，用于利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
更新模块，用于若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
处理器可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、6核心处理器等。处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；中央处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。所述处理器是所述自动更新埋点事件及字段的装置的的控制中心，利用各种接口和线路连接整个自动更新埋点事件及字段的装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述图像检测装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、内存器件、或其他易失性固态存储器件。
本领域技术人员可以理解，本实施例所述的装置仅仅是自动更新埋点事件及字段的装置的示例，并不构成对自动更新埋点事件及字段的装置的限定，其他实施方式中，还可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同部件，例如自动更新埋点事件及字段的装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。处理器、存储器和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。
当然，自动更新埋点事件及字段的装置还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。
可选地，本申请还提供有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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述自动更新埋点事件及字段的方法的步骤。
可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述自动更新埋点事件及字段的方法实施例的步骤。
以上所述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)

1.一种自动更新埋点事件及其字段的方法，其特征在于，包括：
基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库，包括：
将新增字段信息及新增字段信息与当前事件的依赖关系，和/或新增事件及其依赖的字段信息添加至ClickHouse数据库中；以及
将新增字段信息元数据及新增事件及其依赖的字段信息元数据存储值mysql数据库中。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库，包括：
若所述数据信息中的埋点事件信息未均存在于第一全局变量对应的数据库中，则将新增埋点事件信息更新至第一全局变量对应的数据库，将新增埋点事件信息与字段信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息均存在于第二全局变量对应的数据库中，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件信息均存在于第一全局变量对应的数据库中，所述数据信息中的字段信息未均存在于第二全局变量对应的数据库中，将新增字段信息更新至第二全局变量对应的数据库，及，则将新增字段信息与埋点事件信息的依赖关系更新至第三全局变量对应的数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中，包括：
判断第一局部变量中是否包含当前事件；
若不包含，则创建第三局部变量，以将当前事件及当前事件依赖的字段信息存储至第二局部变量中；
从第二局部变量中获取当前事件依赖的字段信息；
确定每个字段信息的类型，将字段信息及类型存储至第一局部变量中；
其中，第一局部变量用于存储字段信息，第二字段用于存储埋点事件及埋点事件依赖的字段信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
对第二局部变量中的事件信息进行遍历，逐一判断第二全局变量中是否包含当前事件；
如果不包含，则将当前事件信息保存至mysql数据库中。
6.自动更新埋点事件及其字段的装置，其特征在于，包括：
存储模块，用于基于接收到的客户端上报的数据信息，将数据信息中的字段信息、埋点事件及埋点事件依赖的字段信息分别存储在对应的局部变量中；
比对模块，用于利用hash算法，比对两个局部变量中存储的数据信息是否完全存储在预设全局变量中；
更新模块，用于若没有，则将新增字段信息，和/或新增事件及其依赖的字段信息更新所述预设全局变量对应的数据库；
其中，所述数据信息包括埋点事件信息及字段信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述更新模块，用于：
将新增字段信息及新增字段信息与当前事件的依赖关系，和/或新增事件及其依赖的字段信息添加至ClickHouse数据库中；以及
将新增字段信息元数据及新增事件及其依赖的字段信息元数据存储值mysql数据库中。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述更新模块，用于：
若所述数据信息中的埋点事件均存在于所述全局变量对应的数据库中，则将新增字段信息更新至预设全局变量对应的数据库；
若所述数据信息中的埋点事件未均存在于所述全局变量对应的数据库中，则将新增字段，及新增事件依赖的字段信息更新至预设全局变量中。
9.一种自动更新埋点事件及其字段的装置，所述装置包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1-5任一项所述自动更新埋点事件及其字段的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-5任一项所述自动更新埋点事件及其字段的方法。
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