CN114547042A - 基于配置文件的多维数据集生成方法 - Google Patents
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Abstract
一种多维数据集的生成方法及装置、计算机可读存储介质,所述多维数据集的生成方法,包括:获取多维数据集配置文件,所述多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息;根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表;读取所述模型映射表的内容;将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,所述多维数据模型接口模块用于根据所述模型映射表的内容生成多维数据集;输出所述多维数据集。上述方案,能够精简多维数据集的整体配置和部署,提高多维数据集生成效率,此外,采用多维数据集配置文件承载多维数据集配置信息,降低对源代码管理难度是可以预期的。
Description
本案为申请号:202010514597.7,发明名称:多维数据集的生成方法及装置、
计算机可读存储介质的中国专利申请的分案申请
技术领域
本发明实施例涉及多维数据处理领域,尤其涉及一种多维数据集的生成方法及装置、计算机可读存储介质。
背景技术
多维数据集对用户的使用门槛较高,需要用户了解数据仓库理论和多维建模理论等,为了降低用户使用门槛,现有多维数据集厂商都提供了相应的集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE),以向导的方式引导用户一步步进行多维建模,并得到对应的多维数据集。
然而,目前采用向导方式构建多维数据集,需要搭建相应的IDE环境,导致多维数据集的整体配置和部署较为臃肿。
发明内容
本发明实施例解决的技术问题是多维数据集的整体配置和部署较为臃肿。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种多维数据集的生成方法,包括:获取多维数据集配置文件,所述多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息;根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表;读取所述模型映射表的内容;将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,所述多维数据模型接口模块用于根据所述模型映射表的内容生成多维数据集;输出所述多维数据集。
可选的,所述根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表,包括:将所述多维数据集配置文件输入至数据库中;将所述多维数据集配置信息导入到对应的映射表中,生成所述模型映射表。
可选的,所述多维数据集配置文件包括:默认配置文件及自定义配置文件。
可选的,在获取多维数据集配置文件时,还包括:记录所述多维数据集配置文件的修改信息,所述修改信息包括以下至少一种:修改时间、修改用户、修改内容、修改原因。
可选的,所述将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,包括:所述多维数据模型接口模块包括M个API接口,根据读取的所述模型映射表的内容,确定调用的N个API接口,N≤M,且N、M均为正整数;根据所述调用的N个API接口在数据的输入以及数据的输出的相互依赖关系,确定所述N个API接口的调用顺序;按照所述N个API接口的调用顺序对所述读取的所述模型映射表的内容进行处理,得到所述多维数据集。
可选的,,每个API接口均具有对应的模型映射表。
可选的,在获取多维数据集配置文件之前,接收多维数据集生成指令。
本发明实施例还提供一种多维数据集生成装置,包括:获取单元,用于获取多维数据集配置文件,所述多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息;第一生成单元,用于根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表;读取单元,用于读取所述模型映射表的内容;第二生成单元,用于将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,所述多维数据模型接口模块用于根据所述模型映射表的内容生成多维数据集;输出单元,用于输出所述多维数据集。
本发明实施例还提供一种多维数据集生成装置,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序时执行上述任一种多维数据集的生成方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述任一种多维数据集的生成方法的步骤。
与现有技术相比,本发明实施例的技术方案具有以下有益效果:
多维数据集配置文件包括多维数据集配置信息,根据多维数据集配置文件得到模型映射表,读取模型映射表的内容,并将读取的模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,由多维数据模型接口模块可以根据模型映射表的内容生成多维数据集,从而可以得到多维数据集配置文件对应的多维数据集,将多维数据集配置信息携带于多维数据集配置文件中,基于多维数据集配置文件进行多维数据集的生成,无须搭建相应的IDE环境,从而可以精简多维数据集的整体配置和部署,提高多维数据集生成效率。
进一步,记录多维数据集配置文件的修改信息,通过修改信息可以实现修改记录的可追溯性,便于用户获知多维数据集对应配置信息的修改情况,以便于代码版本的管理。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种多维数据集的生成方法的流程图;
图2是本发明实施例中的一种多维数据集的生成装置的结构示意图。
具体实施方式
如上所述,目前采用向导方式构建多维数据集,需要搭建相应的IDE环境,导致多维数据集的整体配置和部署较为臃肿。
本发明实施例中,多维数据集配置文件包括多维数据集配置信息,根据多维数据集配置文件得到模型映射表,读取模型映射表的内容,并将读取的模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,由多维数据模型接口模块可以根据模型映射表的内容生成多维数据集,从而可以得到多维数据集配置文件对应的多维数据集,将多维数据集配置信息携带于多维数据集配置文件中,基于多维数据集配置文件进行多维数据集的生成,无须搭建相应的IDE环境,从而可以精简多维数据集的整体配置和部署,提高多维数据集生成效率。
为使本发明实施例的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参照图1,给出了本发明实施例中的一种多维数据集的生成方法的流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤11,获取多维数据集配置文件。
在具体实施中,多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息,用户可以在多维数据集配置文件中配置多维数据集配置信息。多维数据集配置信息可以包括多维数据集的维度、度量值等。
在本发明一些实施例中,多维数据集配置文件的格式可以为可编辑文本文件,可编辑文本文件可以为Word、Excel或写字本等。用户可以在可编辑文本中按照预设格式输入或修改多维数据集配置信息,并得到多维数据集配置文件。
为了便于用户进行多维数据集配置信息的配置,以及提高多维数据集的生成效率,在本发明一些实施例中,多维数据集配置文件可以包括默认配置文件和自定义配置文件,其中,默认配置文件中对应的多维数据集的配置信息,可以为生成多维数据集时通常需要进行配置且修改的概率低于一定概率的配置信息,也即默认配置文件对应的多维数据集配置信息为不管生成哪种类型的多维数据集均需要进行配置的维度和/或度量值。自定义配置文件对应的多维数据集配置信息为用户根据需求进行定制化的一些维度和/或度量值,不同用户所需求的多维数据集对应的自定义配置文件可能不同。
在本发明实施例中,以用于医院场景为例,默认配置文件对应的多维数据集配置信息可以包括:默认的度量值组、默认的维度、默认的度量和维度关系,其中,默认的度量值组可以包括挂号度量值组、门诊费用度量值组及病案模块度量值组等。默认的维度可以包括:临床科室维度、时间维度等。默认的度量和维度关系可以包括挂号度量值组、门诊费用度量值组、病案模块度量值组和时间、科室、医生等维度之间的对应关系,如一个度量值与多个维度之间的一对多关系。
挂号度量值组可以包含挂号人次等度量。门诊费用度量值组可以包含门诊费用、急诊费用等度量。病案模块度量值组可以包含出院人次等度量。
临床科室维度可以包含科室名称、科室代码、科室类别等属性。时间维度可以包含年、半年、季度、月、日等属性。
在本发明实施例中,以用于医院场景为例,自定义配置文件对应的多维数据集配置信息可以包括新增的度量值组以及新增的度量值组与维度之间的关联关系。例如,新增医保费用的度量值组,医保费用的度量值组可以包含医保门诊费用、医保住院费用等定制化度量。医保费用的度量值组与临床科室、时间、医生等维度进行关联,即添加定制化的新的关联关系。
可以理解的是,根据实际应用场景的不同,默认配置文件中配置的多维数据集配置信息以及自定义文件中配置的多维数据集配置信息所具体包含的维度、度量值组以及度量值与维度之间的关联关系不同,根据实际需求进行设定即可。
在实际应用中,对于已经在默认配置文件中配置的多维数据集配置信息,用户可以采用默认配置文件,无须重新配置。用户可以根据实际需求在自定义配置文件中进行多维数据集的自定义配置即可,以兼顾用户操作便捷性和用户个性化配置需求,还可以提高多维数据集的配置效率。
在具体实施中,当用户在编辑或修改多维数据集配置文件时,可以记录多维数据集配置文件的修改信息,其中,修改信息可以记录修改时间、修改用户、修改内容、修改原因等中的一种或多种内容,以使得用户可以直观地看到代码的版本变更情况,实现多维数据集配置文件的修改或编辑记录的可追溯,以便于代码版本的管理。
在本发明实施例中,修改多维数据集配置文件可以包括修改多维数据集配置信息中的维度或者度量值等,可以修改维度及度量值中的一种,也可以同时修改维度和度量值,其中,修改可以包括删除、增加或调整等。
例如,2020年2月20日10:20:26,张三增加维度门店,原因为C。又如,2020年3月6日16:01:20,李四删除度量B,原因为D。
此外,现有的IDE都是以XMLS的格式存储用户定义的多维数据模型,若要查看多维模型变更的版本,都是通过查看XMLS结构的文件的不同来实现。但是XMLS格式的文件内部包含了大量和建模业务无关的节点信息,阅读起来较为困难,不易获知模型的修改信息,这给代码的版本管理带来了很大困难。而在本发明实施例中,采用多维数据集配置文件承载多维数据集配置信息,在多维数据集配置文件中包含的均是多维数据集配置信息,不存在与多维数据建模无关的节点信息,相比现有技术中IDE采用的XMLS结构的格式文件定义多维数据模型而言,有利于降低版本管理难度。
步骤12,根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表。
在具体实施中,可以根据多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表,模型映射表可以根据多维数据集的结构进行二维关系表映射化,以记录所述多维数据集配置信息对应的内容。
例如,模型映射表包含维度表、维度属性表、度量值组表以及度量表等。维度表可以描述各维度的维度的名称、数据来源、维度ID等。维度属性表可以描述某个维度表下面的所有属性,如属性的名称、属性ID、对应的数据来源等。度量值组表可以描述度量值组的名称、数据来源等。度量表可以描述多维数据集里所有的度量信息,如度量名称、度量编号、聚合类型、数据来源等。
在本发明实施例中,可以将所述多维数据集配置信息插入到对应的映射表架构中,获取所述多维数据集配置信息对应的数据并插入至所述映射表框架中,生成所述模型映射表。
具体而言,可以将多维数据集配置文件输入至数据库中,根据多维数据集配置文件记录的多维数据集配置信息,从数据库中获取对应的映射表结构。将多维数据集配置文件中的多维数据集配置信息导入至对应的映射表中,生成模型映射表。根据多维数据集配置文件所记录的多维数据集配置信息,生成的模型映射表可以为一张或多张。
例如,多维数据集配置信息中的维度包括时间、部门、员工及产品等,则生成的与维度相关的模型映射表中可以存储有时间、部门、员工及产品等与维度相关的信息。又如,生成的与维度属性相关的模型映射表可以存储有各维度相关的属性信息。
在本发明实施例中,当多维数据配置文件包括默认配置文件及自定义配置文件时,默认配置文件对应的多维数据集配置信息在模型映射表中呈现的位置与自定义配置文件对应的多维数据集配置信息在模型映射表中呈现的位置可以根据实际需求进行配置。例如,可以先在模型映射表中呈现默认配置文件对应的多维数据集配置信息,接着呈现自定义配置文件对应的多维数据集配置信息。又如,可以先在模型映射表中呈现自定义配置文件对应的多维数据集配置信息,接着呈现默认配置文件对应的多维数据集配置信息。再如,在模型映射表中交叉呈现默认配置文件对应的多维数据集配置信息及自定义配置文件对应的多维数据集配置信息。
步骤13,读取所述模型映射表的内容。
在具体实施中,可以采用脚本语言读取模型映射表的内容。也可以采用其他方式读取模型映射表的内容。
在本发明实施例中,可以采用Python脚本语言读取模型映射表的内容,也可以采用其他脚本语言读取模型映射表的内容,不同脚本语言所要求的环境不同,具体可以根据实际应用场景需求进行选择。
当采用Python脚本语言时,只需设置对应的Python适配器即可,Python脚本语言的简洁性、易读性以及可扩展性较高,且可以适用于多种应用场景。
步骤14,将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,所述多维数据模型接口模块根据所述模型映射表的内容生成多维数据集。
在具体实施中,可以调用多维数据模型接口模块,将读取的模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,多维数据模型接口模块可以根据模型映射表的内容生成多维数据集。
在本发明实施例中,可以按照接口模块所能提供的功能将接口模块划分为多个API接口。
在本发明实施例中,可以内置多维数据模型API接口适配的模型映射表。每个API接口均可以具有相适配的一个或多个模型映射表。各API接口适配的模型映射表是基于数据仓库模型和多维数据模型的思维,结合特定业务构建的映射关系表。可以通过操作这些模型映射表来完成对多维数据模型定义,为实现多维数据集生成的自动化和多维数据模型的版本管理提供基础。
例如,一个API接口的功能为用于处理时间维度,则与包含时间维度的模型映射表适配,该API接口可以从模型映射表中获取时间维度相关的信息。又如,一个API接口的功能用于处理度量销售额,而度量销售额与员工、门店、商品名称、价格、数量等维度相关,因此该API接口所适配的模型映射表为销售额对应的事实表,以及包括员工、门店、商品名称、价格、数量等维度的维度表,通过API接口,可以销售额对应的事实表内记录的信息,以及维度表中记载的员工、门店、商品名称、价格、数量等维度相关的信息,其中,模型映射表可以包括维度表及事实表。
在本发明实施例中,多维数据模型接口模块包括M个API接口,根据读取的模型映射表的内容,确定调用的N个API接口,N≤M,且N、M均为正整数。根据调用的N个API接口在数据的输入以及数据的输出的相互依赖关系,确定N个API接口的调用顺序,按照N个API接口的调用顺序对读取的模型映射表的内容进行处理,得到多维数据集。
例如,将读取的模型映射表的内容输入至接口模块之后,采用用于创建维度的API接口创建维度,同时遍历每个维度,创建维度对应的属性,从而完成完整维度的创建。将用于创建维度API接口完成维度创建后得到的数据输入用于创建度量值组的IPA接口,遍历每个度量值组,创建对应的度量,从而完成度量值组的创建。将用于创建度量值组的IPA接口输出的数据和/或用于创建维度的API接口的数据,输入用于创建度量值组合与维度的关系的API接口,进行度量值组合与维度的关系的创建,比如创建常规度量值与维度的一对一关系、一对多关系等。然后,给多维数据集创建多维表达式脚本(MDX Script),即定义计算度量,以得到多维数据集。
步骤15,输出所述多维数据集。
由上可知,多维数据集配置文件包括多维数据集配置信息,根据多维数据集配置文件得到模型映射表,读取模型映射表的内容,并将读取的模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,由多维数据模型接口模块可以根据模型映射表的内容生成多维数据集,从而可以得到多维数据集配置文件对应的多维数据集,将多维数据集配置信息携带于多维数据集配置文件中,基于多维数据集配置文件进行多维数据集的生成,无须搭建相应的IDE环境,从而可以精简多维数据集的整体配置和部署,提高多维数据集生成效率。
此外,采用多维数据集配置文件承载多维数据集配置信息进行多维数据集创建,可以多维数据集配置文件对多维数据集配置信息进行修改,从而降低对源代码管理难度是可以预期的。
此外,采用本发明实施例提供的多维数据集的生成方法进行多维数据集生成时,用户只需根据需求对多维数据集配置文件中,进行多维数据集的自定义的配置,完成自定义配置文件之后,可以通过“一键生成多维数据集”按键或者“确认”按键,或者通过其他方式触发多维数据集生成操作,当触发多维数据集生成操作时,可以生成多维数据集生成指令。在接收到多维数据集生成指令后,自动执行上述步骤11至步骤15,自动完成多维数据集的生成和部署,从而可以解决现有技术中搭建IDE环境,在IDE中需要借助向导,根据向导指引一步一步地生成多维数据集,无法自动生成多维数据集的难题。
为了便于本领域技术人员更好的理解和实现本发明实施例中,本发明实施例还提供一种多维数据集的生成装置。
参照图2,给出了本发明实施例中的一种多维数据集的生成装置的结构示意图,多维数据集的生成装置20可以包括:
获取单元21,用于获取多维数据集配置文件,所述多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息;
第一生成单元22,用于根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表;
读取单元23,用于读取所述模型映射表的内容;
第二生成单元24,用于将读取的所述模型映射表的内容输入至多维数据模型接口模块,所述多维数据模型接口模块用于根据所述模型映射表的内容生成多维数据集;
输出单元25,用于输出所述多维数据集。
在具体实施中,多维数据集的生成装置20的工作原理及工作流程,可以参考本发明上述实施例中对维数据集的生成方法中的描述,此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种多维数据集生成装置,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序时执行本发明上述任一实施例中提供的多维数据集的生成方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述任一多维数据集的生成方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于任一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,均可作各种更动与修改,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (10)
1.一种基于配置文件的多维数据集生成方法,其特征在于,包括:
获取多维数据集配置文件,所述多维数据集配置文件记录有多维数据集配置信息;其中,所述多维数据集配置信息在所述多维数据集配置文件中进行配置;
根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表;其中,所述模型映射表保存有相应的所述多维数据集配置信息;
读取所述模型映射表的内容;
将读取的所述模型映射表的内容输入至与所述模型映射表相适配的API接口,由所述API接口生成多维数据集,其中,每个API接口均具有相适配的一个或多个所述模型映射表。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多维数据集配置信息在所述多维数据集配置文件中进行配置,包括:
所述多维数据集配置文件的格式为可编辑文本文件,用户在所述可编辑文本中按照预设格式输入或修改所述多维数据集配置信息,并得到所述多维数据集配置文件。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多维数据集配置文件包括默认配置文件及自定义配置文件,其中,所述默认配置文件中对应的所述多维数据集配置信息为生成所述多维数据集时需要进行配置且修改的概率低于一定概率的配置信息,所述自定义配置文件对应的所述多维数据集配置信息为根据需求进行定制化的配置信息。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
在编辑或修改所述多维数据集配置文件时,记录所述多维数据集配置文件的修改信息,所述修改信息包括修改时间、修改用户、修改内容、修改原因中的一种或多种内容,其中,所述修改包括删除、增加或调整。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模型映射表根据所述多维数据集的结构进行二维关系表映射化,以记录所述多维数据集配置信息对应的内容。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多维数据集配置文件,生成对应的模型映射表,包括:
将所述多维数据集配置文件输入至数据库中;
根据所述多维数据集配置文件记录的所述多维数据集配置信息,从所述数据库中获取对应的映射表结构;
将所述多维数据集配置文件中的所述多维数据集配置信息导入到对应的映射表中,生成所述模型映射表。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多维数据集配置文件所记录的所述多维数据集配置信息,生成的所述模型映射表为一张或多张。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,采用Python脚本语言读取所述模型映射表的内容。
9.如权利要求1至8任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
根据相适配的所述API接口在数据的输入以及数据的输出的相互依赖关系,确定所述API接口的调用顺序;
按照所述API接口的调用顺序对读取的模型映射表的内容进行处理,生成所述多维数据集。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述按照所述API接口的调用顺序对读取的模型映射表的内容进行处理,生成所述多维数据集,包括:
将读取的模型映射表的内容输入用于创建维度的API接口创建维度,同时遍历每个维度,创建维度对应的属性,完成完整维度的创建;
将用于创建维度API接口完成维度创建后得到的数据输入用于创建度量值组的API接口,遍历每个度量值组,创建对应的度量,完成度量值组的创建;
将用于创建度量值组的API接口输出的数据和/或用于创建维度的API接口输出的数据,输入用于创建度量值组合与维度的关系的API接口,进行度量值组合与维度的关系的创建;
创建多维表达式脚本,得到所述多维数据集。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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