CN115757572A - 基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115757572A CN115757572A CN202211379171.0A CN202211379171A CN115757572A CN 115757572 A CN115757572 A CN 115757572A CN 202211379171 A CN202211379171 A CN 202211379171A CN 115757572 A CN115757572 A CN 115757572A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- equipment
- redis
- determining
- information
- 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
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 77
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于redis的数据处理方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于redis的数据处理方法、装置、设备、存储介质及产品。
背景技术
随着技术的发展，现代工业产品制造过程中大量使用机械化生产设备进行工业生产及制造，极大的提高了生产效率，也保证了产品的质量。而生产设备上监控技术的重要性逐步被人们认知，而无论是生产管理、零件管理、设备管理、订单管理、还是企业决策，都离不开对现场设备数据的及时记录和管控。
传统的制造设备数据采集方法，是通过人工记录、汇报和整理来完成；而随着技术的不断进步，设备数据采集开始朝着数字化、智能化的方向发展。但是，由于制造设备在使用过程会产生庞大的数据，而这些数据都需要进行实时采集并进行分析；而现有的数据库架构及处理方式并不能满足制造设备数据的处理需求。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于redis的数据处理方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在解决现有数据处理方式实时性和效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于redis的数据处理方法，所述基于redis的数据处理方法包括：
在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为产能统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息、产品种类信息、错误码及数量信息，所述数据存储结构为hash散列结构；
所述通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标散列数据；
根据所述数量信息、通过所述第一操作指令增加所述目标散列数据对应的value值，其中，所述目标散列数据的key键包括所述数据来源信息、产品种类信息和错误码，所述目标散列数据的value值为数量。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为设备运行状态统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息及设备状态信息，所述数据存储结构为list列表结构；
所述通过第一所述操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据库中确定对应的目标队列；
根据所述目标队列中最近的队列数据、以及所述设备数据的设备状态信息，判断所述设备数据是否满足写入条件；
在所述设备数据满足写入条件的情况下，通过所述第一操作指令向所述目标队列写入对应的队列数据。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为报警统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息和设备报警信息，所述数据结构为bitmap位图结构；
所述通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息在所述redis数据库中确定设备的时段键值对，所述设备的时段键值对的valve值为预设长度的bitmap；
根据所述数据时间信息在所述设备的时段键值对的bitmap中、确定目标bit位，并根据所述设备告警信息将所述目标bit位设置为目标值。
可选地，所述方法还包括：
在接收针对设备的报警统计指令时，通过第二指令统计所述设备的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第一数量及第一位置；
根据所述第一数量确定设备的累计报警时长，并根据所述第一位置确定设备报警的开始时间和结束时间。
可选地，在接收针对设备的报警统计指令时，通过第二指令统计所述设备的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第一数量及第一位置；
根据所述第一数量确定设备的累计报警时长，并根据所述第一位置确定设备报警的开始时间和结束时间。
可选地，确定产线所包括的目标设备；
根据所述目标设备的时段键值对的bitmap，确定产线的时段键值对的bitmap。
可选地，在接收针对产线的报警统计指令时，通过第三指令统计所述产线的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第二数量及第二位置；
根据所述第二数量确定产线的累计报警时长，并根据所述第二位置确定产线报警的开始时间和结束时间。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于redis的数据处理装置，所述基于redis的数据处理装置包括：
数据采集模块，用于在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
结构确定模块，用于根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
数据写入模块，用于根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于redis的数据处理设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如上所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
本发明提供一种基于redis的数据处理方法、装置、设备、存储介质及产品，通过在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。通过以上方式，采用redis构建数据库，在设备运行过程中采集设备数据，并结合实际应用场景，采用相应的数据存储结构进行数据存储，从而可构建出高效的、数据结构丰富内存型数据库，有利于提高数据采集、分析的实时性和效率，满足制造设备数据的处理需求。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
图2为本发明基于redis的数据处理方法第一实施例的流程示意图；
图3为设备数据的第一示意图；
图4为设备数据对应散列数据的结构示意图；
图5为设备数据的第二示意图；
图6为设备数据对应列表数据的结构示意图；
图7为设备数据对应位图数据的结构示意图；
图8为产线bitmap的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
实现本发明实施例的数据处理设备可以是服务器，当然也可以是PC(PersonalComputer，个人计算机)、平板电脑、便携计算机、可移动终端等终端设备。
如图1所示，该数据处理设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对本发明限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及计算机程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器和/或数据库，与后台服务器和/数据库进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的计算机程序，并执行本发明基于redis的数据处理方法的各实施例。
基于上述硬件结构，提出本发明基于redis的数据处理方法的各实施例。
本发明提供一种基于redis的数据处理方法。
参照图2，图2为本发明基于redis的数据处理方法第一实施例的流程示意图。
在本实施例中，所述基于redis的数据处理方法包括：
步骤S10，在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
随着技术的发展，现代工业产品制造过程中大量使用机械化生产设备进行工业生产及制造，极大的提高了生产效率，也保证了产品的质量。而生产设备上监控技术的重要性逐步被人们认知，而无论是生产管理、零件管理、设备管理、订单管理、还是企业决策，都离不开对现场设备数据的及时记录和管控。传统的制造设备数据采集方法，是通过人工记录、汇报和整理来完成；而随着技术的不断进步，设备数据采集开始朝着数字化、智能化的方向发展。但是，由于制造设备在使用过程会产生庞大的数据，而这些数据都需要进行实时采集并进行分析；而现有的数据库架构及处理方式并不能满足制造设备数据的处理需求。对此，本实施例提出一种基于redis的数据处理方法方法，采用redis构建数据库，在设备运行过程中采集设备数据，并结合实际应用场景，采用相应的数据存储结构进行数据存储，从而可构建出高效的、数据结构丰富内存型数据库，有利于提高数据采集、分析的实时性和效率，满足制造设备数据的处理需求。
本实施例基于redis的数据处理方法是由基于redis的数据处理设备实现的，该设备可以是PC(Personal Computer，个人计算机)、平板电脑、便携计算机、可移动终端等终端设备。为说明方便，本实施例中的数据处理设备以服务器为例进行说明。
本实施例中，在制造设备运行的情况下，可以通过传感器、摄像头、或是人工辅助记录等方式，采集得到设备数据。在得到设备数据时，可将该数据上传至服务器中。其中，对于不同的应用场景，设备数据的采集方式可以时不同的。例如，对于统计设备在不同良率的产能的情况下，采集的方式可以是以一个车间一个班别一个小时段为颗粒度，获取出某个车间某个版别再一个小时段的产量情况，作为一组设备数据。又例如，对于统计设备运行状态的情况下，可以是一个设备一个班别为颗粒度，获取出某个设备某个班别的设备状态情况，作为一组设备数据。又例如，对于统计设备报警状态的情况下，可以是以设备的报警信息为设备数据。
步骤S20，根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
本实施例中，对于不同的设备数据的应用场景，可以在redis中设置相对应的数据存储结构，从而提高数据的存储、分析的效率。例如，数据存储结构可以包括hash散列、list列表、bitmap位图等。
步骤S30，根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
本实施例中，redis中可以提供多种操作指令(如incrby、lpush、bitcount等)，以方便对数据库进行读写操作。在设备数据的数据存储结构后，可以根据数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
本实施例中，通过在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。通过以上方式，采用redis构建数据库，在设备运行过程中采集设备数据，并结合实际应用场景，采用相应的数据存储结构进行数据存储，从而可构建出高效的、数据结构丰富内存型数据库，有利于提高数据采集、分析的实时性和效率，满足制造设备数据的处理需求。
基于上述基于redis的数据处理方法第一实施例，提出本发明基于redis的数据处理方法第二实施例。
本实施例中，在所述设备数据对应的应用场景为产能统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息、产品种类信息、错误码及数量信息，所述数据存储结构为hash散列结构，所述步骤S30包括：
步骤A31，根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标散列数据；
本实施例中，基于redis的数据处理方法可应用在实时统计设备不同良率下的产能，也即设备数据对应的应用场景为产能统计，此时，设备数据也可以称为产能信息。设备数据可以包括数据时间信息、数据来源信息、产品种类信息、错误码及数量信息。其中，数据时间信息用于表征这条设备数据的上报时间(或是采集时间)。数据来源信息用于表征这条设备数据的来源，例如包括来源的车间、产线、站台、设备等。产品种类信息用于表征这条设备数据对应的产品种类。错误码用于表征产品的质量(是否为良品)。数量信息用以表征产品的数量。例如，参见图3，图3为设备数据(产能信息)对应散列结构的第一示意图。图3所示设备数据的数据时间信息为2022：03：31 08：01：01，数据来源信息为车间W01、产线Line01、站台Site01、设备Device01，产品种类信息为产品001，错误码为0(代表良品)，数量信息为1。对于该设备数据(产能信息)，在redis中可以是以一个车间一个班别一个小时段作为一组数据，使用hash散列数据结构进行存储。例如，参加图4，图4为设备数据对应散列数据的结构示意图。其中，图4所示散列数据以一个车间一个班别一个小时段作为一组数据，key键包括所述数据来源信息(车间、线体、站台、设备)、产品种类信息和错误码，value值为数量。本实施例中，服务器获得设备数据后，可根据设备数据的数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标散列数据。
步骤A32，根据所述数量信息、通过所述第一操作指令增加所述目标散列数据对应的value值，其中，所述目标散列数据的key键包括所述数据来源信息、产品种类信息和错误码，所述目标散列数据的value值为数量。
本实施例中，在确定目标散列数据后，服务器可根据所述数量信息、通过第一操作指令增加所述目标散列数据对应的value值。具体的，可以通过使用incrby指令增加key指定的哈希集中指定字段的数值，即快速地完成了一次累加动作，例如：
HINCRBY capacity:2022_03_31:D:08:W01 W01:Line01:Site01:Device01:P001:01
本实施例中，可通过hash结构方式统计和存储设备不统良率下的产能信息，有利于提高数据处理的实时性和效率。
基于上述基于redis的数据处理方法第一或第二实施例，提出本发明基于redis的数据处理方法第三实施例。
本实施例中，在所述设备数据对应的应用场景为设备运行状态统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息及设备状态信息，所述数据存储结构为list列表结构，所述步骤S30包括：
步骤A33，根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据库中确定对应的目标队列；
本实施例中，基于redis的数据处理方法可应用在实时统计设备运行状态分布，也即设备数据对应的应用场景为设备运行状态统计，此时，设备数据也可以称为状态信息。设备数据可以包括数据时间信息、数据来源信息及设备状态信息。其中，数据时间信息用于表征这条设备数据的上报时间(或是采集时间)。数据来源信息用于表征这条设备数据的来源，例如包括来源的车间、产线、站台、设备等。设备状态信息用于表征这台设备在状态是否正常。例如，参见图5，图5为设备数据(状态信息)的第二示意图。图5所示设备数据的数据时间信息为2022：03：31 08：01：01，数据来源信息为车间W01、产线Line01、站台Site01、设备Device01，设备状态信息为1。对于该设备数据，在redis中可以一个设备一个班别作为一组数据，使用list列表的结果，通过左进右出队列进行存储，并将采集出来的状态值和上报时间组合成一个字符串按顺序写入队列中，需注意的是，为了保证连续性，队列需要以0.000秒开始。例如，参加图6，图6为设备数据对应列表数据的结构示意图。其中，图6所示散列数据以一个设备一个班别作为一组数据(一个队列)，记录不同时间下的状态。本实施例中，服务器获得设备数据后，可根据设备数据的数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标队列。需要说明的是，本实施例中是以一个设备一个班别作为一组数据，因此如果根据数据来源信息确定与前一个设备数据属于不同的班别，则可进行队列的切换。
步骤A34，根据所述目标队列中最近的队列数据、以及所述设备数据的设备状态信息，判断所述设备数据是否满足写入条件；
本实施例中，在确定目标队列后，可根据目标队列中最近的队列数据(也即前一条队列数据)、以及所述设备数据的设备状态信息，判断所述设备数据是否满足写入条件。其中，如果设备数据的设备状态与该最近的队列数据对应的设备状态相同，则认为不满足写入条件，此时可结束流程；而如果设备数据的设备状态与该最近的队列数据对应的设备状态不同，则可认为满足写入条件，此时可进入步骤A35。
步骤A35，在所述设备数据满足写入条件的情况下，通过所述第一操作指令向所述目标队列写入对应的队列数据。
本实施例中，在确定所述设备数据满足写入条件的情况下，服务器可通过向所述目标队列写入对应的队列数据。具体的，可以通过使用lpush指令向目标队列写入，例如：
LPUSH status:2022_03_31:D:W01:Line01:Site01:Device01 1_2022:03:3108:01:01.123
本实施例中，可通过list结构方式统计和存储设备的状态信息，有利于提高数据处理的实时性和效率。
基于上述基于redis的数据处理方法第一至第三任一实施例，提出本发明基于redis的数据处理方法第四实施例。
本实施例中，在所述设备数据对应的应用场景为报警统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息和设备报警信息，所述数据结构为bitmap位图结构，所述步骤S30包括：
步骤A36，根据所述数据时间信息在所述redis数据库中确定设备的时段键值对，所述设备的时段键值对的valve值为预设长度的bitmap；
本实施例中，基于redis的数据处理方法可应用在实时累计统计设备在某个时段报警时长和次数，也即设备数据对应的应用场景为报警统计，此时，设备数据也可以称为报警信息。设备数据可以包括数据时间信息和设备报警信息。其中，数据时间信息用于表征这条设备数据的上报时间(或是报警时间)。数据来源信息用于表征这条设备数据的来源，例如包括来源的车间、产线、站台、设备等。对于该设备数据，在redis中可以是以bitmap位图结构的方式进行存储；其中，bitmap的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的value。例如，可参见图7，图7为设备数据对应位图数据的结构示意图。可预先构造若干个bitmap位图数据，将设备/产线小时段作为一个键值对的key，图7所示为2022033108、2022033108、2022033108共三个小时段分别对应的key，而bitmap作为每个key的value值。bitmap长度设置为60*60*10，对应的是一个0.1秒为单位的秒数(细粒度精确到0.1秒)，每个bit位对应该时段0.1秒级时刻的报警状态(0-未报警、1-报警)。本实施例中，在获取到设备数据时，可根据所述数据时间信息在所述redis数据库中确定设备的时段键值对。
步骤A37，根据所述数据时间信息在所述设备的时段键值对的bitmap中、确定目标bit位，并根据所述设备告警信息将所述目标bit位设置为目标值。
本实施例中，在确定确定设备的时段键值对时，可进一步根据数据时间信息在所述设备的时段键值对的bitmap中、确定目标bit位，并根据所述设备告警信息将所述目标bit位设置为目标值，例如置为1。
本实施例中，可通过bitmap结构方式统计和存储设备的报警信息，有利于提高数据处理的实时性和效率；此外，在redis中，36000的长度占内存大概要36000/8Byte＝4500Byte≈4.4Kb，所占内存很小，性能很高，非常适合在系统的一级缓存或者基于redis的二级缓存中使用。
可选地，所述方法还包括：
步骤S50，在接收针对设备的报警统计指令时，通过第二指令统计所述设备的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第一数量及第一位置；
本实施例中也可实现设备累计报警时长的快速统计。具体的，服务器在接收针对设备的报警统计指令时，可通过统计时段键值对中目标值的bit位的数量情况，快速确定累计报警时长。例如，对于设备某一个时段键值对，可通过bitcount key指令确定值为1的bit位数量。此外，还可以确定目标值的bit位的位置情况。
步骤S60，根据所述第一数量确定设备的累计报警时长，并根据所述第一位置确定设备报警的开始时间和结束时间。
本实施例中，由于时段键值对中一个bit位代表0.1秒，因此可以根据值为1的bit位数量确定出报警时长；例如值为1的的bit位数量为100，则设备的累计报警时长为10秒。而根据bit位的位置情况，也可确定设备报警的开始时间和结束时间。例如在第1-10位bit的值为0，第11-100位bit的值为1，第101位开始bit的值为0，则报警开始时间为该时段的第1秒，报警结束时间为该时段的第10秒。
通过上述方式，可以很快的统计出设备累计报警时长以及得出该时段内所有的报警开始时间和结束时间，提高数据分析的效率。
可选地，所述方法还包括：
步骤S70，确定产线所包括的目标设备；
本实施例中，还可以通过bitmap的方式来统计产线在某个时段的报警时长和次数。其中产线是有多台设备组成的流水线，在设备计算的基础上，可以很方便的将产线对应的各个设备的数据进行一个或操作得出产线的报警分布bitmap数据。具体的，首先可以确定产线所包括的目标设备，例如产线包括设备1、设备2和设备3。
步骤S80，根据所述目标设备的时段键值对的bitmap，确定产线的时段键值对的bitmap；
本实施例中，在确定目标设备后，可根据目标设备的时段键值对的bitmap，确定产线的时段键值对的bitmap。例如，可参见图8，图8为产线bitmap的结构示意图。在图3中，产线的biamp可根据设备1、设备2、设备3的bitmap确定；对于某一个bit位(某一时刻)，当设备1、设备2、设备3中任一键值对的bit为1时，产线的键值对的bit为1(即产线的任一设备报警，产线报警)；而某一个bit位(某一时刻)，当设备1、设备2、设备3中所有键值对的bit均为0时，产线的键值对的bit为0(即产线的所有设备均不报警，产线不报警)。
通过以上方式，可通过bitmap结构方式统计和存储产线的报警信息，有利于提高数据处理的实时性和效率。
所述步骤S80之后，还包括：
步骤S90，在接收针对产线的报警统计指令时，通过第三指令统计所述产线的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第二数量及第二位置；
本实施例中也可实现产线累计报警时长的快速统计。具体的，服务器在接收针对产线的报警统计指令时，可通过统计产线的时段键值对中目标值的bit位的数量情况，快速确定累计报警时长。例如，对于产线某一个时段键值对，可通过bitcount key指令确定值为1的bit位数量。此外，还可以确定目标值的bit位的位置情况。
步骤S100，根据所述第二数量确定产线的累计报警时长，并根据所述第二位置确定产线报警的开始时间和结束时间。
本实施例中，由于时段键值对中一个bit位代表0.1秒，因此可以根据值为1的bit位数量确定出报警时长；例如值为1的的bit位数量为100，则产线的累计报警时长为10秒。而根据bit位的位置情况，也可确定产线报警的开始时间和结束时间。例如在第1-10位bit的值为0，第11-100位bit的值为1，第101位开始bit的值为0，则报警开始时间为该时段的第1秒，报警结束时间为该时段的第10秒。
通过上述方式，可以很快的统计出产线累计报警时长以及得出该时段内所有的报警开始时间和结束时间，提高数据分析的效率。
本发明还提供一种基于redis的数据处理装置。
本发明实施例中，所述基于redis的数据处理装置包括：
数据采集模块，用于在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
结构确定模块，用于根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
数据写入模块，用于根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为产能统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息、产品种类信息、错误码及数量信息，所述数据存储结构为hash散列结构；
所述数据写入模块，具体用于根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标散列数据；根据所述数量信息、通过所述第一操作指令增加所述目标散列数据对应的value值，其中，所述目标散列数据的key键包括所述数据来源信息、产品种类信息和错误码，所述目标散列数据的value值为数量。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为设备运行状态统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息及设备状态信息，所述数据存储结构为list列表结构；
所述数据写入模块，具体用于根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据库中确定对应的目标队列；根据所述目标队列中最近的队列数据、以及所述设备数据的设备状态信息，判断所述设备数据是否满足写入条件；在所述设备数据满足写入条件的情况下，通过所述第一操作指令向所述目标队列写入对应的队列数据。
可选地，在所述设备数据对应的应用场景为报警统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息和设备报警信息，所述数据结构为bitmap位图结构；
所述数据写入模块，具体用于根据所述数据时间信息在所述redis数据库中确定设备的时段键值对，所述设备的时段键值对的valve值为预设长度的bitmap；根据所述数据时间信息在所述设备的时段键值对的bitmap中、确定目标bit位，并根据所述设备告警信息将所述目标bit位设置为目标值。
可选地，所述基于redis的数据处理装置还包括：
第一统计模块，用于在接收针对设备的报警统计指令时，通过第二指令统计所述设备的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第一数量及第一位置；
第一确定模块，用于根据所述第一数量确定设备的累计报警时长，并根据所述第一位置确定设备报警的开始时间和结束时间。
可选地，所述基于redis的数据处理装置还包括：
第二确定模块，用一个确定模块，用于确定产线所包括的目标设备；
根据所述目标设备的时段键值对的bitmap，确定产线的时段键值对的bitmap。
可选地，所述基于redis的数据处理装置还包括：
第二统计模块，用于在接收针对产线的报警统计指令时，通过第三指令统计所述产线的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第二数量及第二位置；
第三确定模块，用于根据所述第二数量确定产线的累计报警时长，并根据所述第二位置确定产线报警的开始时间和结束时间。
其中，上述装置中各个模块的功能实现与上述方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质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如以上任一项实施例所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如以上任一项所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
本发明计算机程序产品的具体实施例与上述方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于redis的数据处理方法，其特征在于，所述基于redis的数据处理方法包括：
在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
2.如权利要求1所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，在所述设备数据对应的应用场景为产能统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息、产品种类信息、错误码及数量信息，所述数据存储结构为hash散列结构；
所述通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据中确定对应的目标散列数据；
根据所述数量信息、通过所述第一操作指令增加所述目标散列数据对应的value值，其中，所述目标散列数据的key键包括所述数据来源信息、产品种类信息和错误码，所述目标散列数据的value值为数量。
3.如权利要求1所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，在所述设备数据对应的应用场景为设备运行状态统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息、数据来源信息及设备状态信息，所述数据存储结构为list列表结构；
所述通过第一所述操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息和数据来源信息在所述redis数据库中确定对应的目标队列；
根据所述目标队列中最近的队列数据、以及所述设备数据的设备状态信息，判断所述设备数据是否满足写入条件；
在所述设备数据满足写入条件的情况下，通过所述第一操作指令向所述目标队列写入对应的队列数据。
4.如权利要求1所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，在所述设备数据对应的应用场景为报警统计的情况下，所述设备数据包括数据时间信息和设备报警信息，所述数据结构为bitmap位图结构；
所述通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作的步骤，包括：
根据所述数据时间信息在所述redis数据库中确定设备的时段键值对，所述设备的时段键值对的valve值为预设长度的bitmap；
根据所述数据时间信息在所述设备的时段键值对的bitmap中、确定目标bit位，并根据所述设备告警信息将所述目标bit位设置为目标值。
5.如权利要求4所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
在接收针对设备的报警统计指令时，通过第二指令统计所述设备的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第一数量及第一位置；
根据所述第一数量确定设备的累计报警时长，并根据所述第一位置确定设备报警的开始时间和结束时间。
6.如权利要求4所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定产线所包括的目标设备；
根据所述目标设备的时段键值对的bitmap，确定产线的时段键值对的bitmap。
7.如权利要求6所述的基于redis的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
在接收针对产线的报警统计指令时，通过第三指令统计所述产线的时段键值对中、被设置为目标值的bit位的第二数量及第二位置；
根据所述第二数量确定产线的累计报警时长，并根据所述第二位置确定产线报警的开始时间和结束时间。
8.一种基于redis的数据处理装置，其特征在于，所述基于redis的数据处理装置包括：
数据采集模块，用于在设备运行的情况下，采集设备运行过程所产生的设备数据，其中，所述设备数据的采集方式与所述设备数据的应用场景对应；
结构确定模块，用于根据所述设备数据的应用场景，确定对应的数据存储结构；
数据写入模块，用于根据确定的数据存储结构确定对应的第一操作指令，并通过所述第一操作指令对redis数据库进行写入操作。
9.一种基于redis的数据处理设备，其特征在于，所述基于redis的数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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如权利要求1至7中任一项所述的基于redis的数据处理方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211379171.0A CN115757572B (zh) | 2022-11-04 | 2022-11-04 | 基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211379171.0A CN115757572B (zh) | 2022-11-04 | 2022-11-04 | 基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115757572A true CN115757572A (zh) | 2023-03-07 |
| CN115757572B CN115757572B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=85356611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211379171.0A Active CN115757572B (zh) | 2022-11-04 | 2022-11-04 | 基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115757572B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110047171A1 (en) * | 2009-08-24 | 2011-02-24 | Microsoft Corporation | Answering web queries using structured data sources |
| US20190005079A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-03 | Intel Corporation | Logical band-based key-value storage structure |
| CN109766365A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 基于redis的运行事件控制方法、装置及电子设备 |
| CN111459998A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-28 | 联桥网云信息科技（长沙）有限公司 | 一种基于区块链技术的旋转设备工业物联网系统 |
| CN111630507A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-04 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 账户模型下的分布式区块链数据存储 |
| CN112580914A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 汇集多源数据的企业级数据中台系统的实现方法及装置 |
| CN114127814A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-03-01 | 商汤国际私人有限公司 | 场景检测方法及装置、电子设备、计算机存储介质 |
| CN114356921A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据处理方法、装置、服务器及存储介质 |
-
2022
- 2022-11-04 CN CN202211379171.0A patent/CN115757572B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110047171A1 (en) * | 2009-08-24 | 2011-02-24 | Microsoft Corporation | Answering web queries using structured data sources |
| US20190005079A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-03 | Intel Corporation | Logical band-based key-value storage structure |
| CN109766365A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 基于redis的运行事件控制方法、装置及电子设备 |
| CN112580914A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 汇集多源数据的企业级数据中台系统的实现方法及装置 |
| CN111459998A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-28 | 联桥网云信息科技（长沙）有限公司 | 一种基于区块链技术的旋转设备工业物联网系统 |
| CN111630507A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-04 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 账户模型下的分布式区块链数据存储 |
| CN114127814A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-03-01 | 商汤国际私人有限公司 | 场景检测方法及装置、电子设备、计算机存储介质 |
| CN114356921A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据处理方法、装置、服务器及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈希林;马丁;: "针对微博信息分析的HBase存储结构设计", 信息网络安全, no. 09 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115757572B (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110347716B (zh) | 日志数据处理方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| CN110675194A (zh) | 一种漏斗分析方法、装置、设备及可读介质 | |
| CN113886193A (zh) | 日志数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111311014B (zh) | 业务数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN101951623A (zh) | 一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置 | |
| CN109240916B (zh) | 信息输出控制方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN112784025B (zh) | 一种目标事件的确定方法和装置 | |
| CN107330031B (zh) | 一种数据存储的方法、装置及电子设备 | |
| CN111314177B (zh) | 一种基于无线信号的作息时段识别方法以及相关装置 | |
| CN115757572A (zh) | 基于redis的数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116010388A (zh) | 数据校验方法、数据采集服务端及数据校验系统 | |
| CN109359093A (zh) | 一种规则文件更新方法和系统 | |
| CN113452533B (zh) | 计费自巡检、自愈合方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109634649B (zh) | 页面流程实验方法、系统、设备及可读存储介质 | |
| CN113835953A (zh) | 作业信息的统计方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113392005A (zh) | 大文件处理测试方法及系统 | |
| CN114356712A (zh) | 数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品 | |
| CN112799910A (zh) | 层次化监控方法及装置 | |
| CN113448747A (zh) | 数据传输方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115396319B (zh) | 数据流分片方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115794602A (zh) | 一种项目数据反哺方法及系统 | |
| CN116187869B (zh) | 一种应用于政企信息化系统的用户行为分析方法及系统 | |
| CN111835847B (zh) | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN117033142A (zh) | 用户存储空间的计算方法、装置、物联网平台及介质 | |
| CN117971600A (zh) | 性能监控方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品 |
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 | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: Room 201a, Jinfeng Building, information optoelectronic Park, torch high tech Zone, Xiamen, Fujian Province Patentee after: Xiamen Weiya Intelligent Technology Co.,Ltd. Address before: Room 201a, Jinfeng Building, information optoelectronic Park, torch high tech Zone, Xiamen, Fujian Province Patentee before: XIAMEN WEIYA INTELLIGENCE TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240417 Address after: Room 202A, Jinfeng Building, Information Optoelectronics Park, Xiamen Torch High tech Zone, Xiamen, Fujian Province, 361000 Patentee after: Xiamen Yihui IoT Information Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: Room 201a, Jinfeng Building, information optoelectronic Park, torch high tech Zone, Xiamen, Fujian Province Patentee before: Xiamen Weiya Intelligent Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |