CN116049169A - 一种报表生成方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种报表生成方法、装置及存储介质。涉及数据处理技术领域。该方法具体包括：电子设备获取处理数据集，其中，处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且处理数据集中的数据的格式为json格式。然后，电子设备从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，多个报表样式存储于MongoDB，报表样式的相关信息的存储格式为json格式。电子设备根据第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。该方法用以解决现有报表生成方式对于结构多变、查询修改频繁的数据来说，不易生成报表的问题。

Description

一种报表生成方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种报表生成方法、装置及存储介质。

背景技术

数据库存储有海量数据，为方便实现数据的查询、分析等，可以报表形式呈现数据库中的数据。然而有些数据库的数据结构固定，对于结构多变、查询修改频繁的数据来说，无法满足报表数据的灵活性等需求。

发明内容

本申请提供了一种报表生成方法、装置及存储介质。用以解决现有报表生成方式对于结构多变、查询修改频繁的数据来说，不易生成报表的问题。

第一方面，本申请提供了一种报表生成方法。该方法可由具有处理能力的电子设备执行。该方法具体包括：电子设备获取处理数据集，其中，处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且处理数据集中的数据的格式为json格式。然后，电子设备从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，多个报表样式存储于MongoDB，报表样式的相关信息的存储格式为json格式。电子设备根据第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。

在本申请实施例中，处理数据集与预设的报表样式都存储于MongoDB，且存储格式都为json格式，使得处理数据集与预设的报表样式可以是不固定的数据结构，选择较为灵活。处理数据集与预设的报表样式以json格式存储，使得在生成报表时，电子设备能较快获取处理数据集与预设的报表样式，较快生成报表。

可选的，获取处理数据集之前，该方法还包括：获取初始待处理数据，初始待处理数据包括元数据信息。以json格式将元数据信息存储于MongoDB，其中，元数据信息与MongoDB中元数据信息的字段名与以键值对的形式存在。

可选的，在以json格式将所述元数据信息存储于MongoDB之后，该方法还包括：根据元数据信息的字段名从MongoDB中确定元数据信息，对元数据信息进行修改，并更新至MongoDB。

可选的，在获取处理数据集之前，该方法还包括：获取多个报表样式的相关信息，以json格式将相关信息存储于MongoDB。

可选的，根据第一报表格式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表，包括：确定处理数据集的统计信息，根据统计信息及第一报表格式将统计信息填充至第一报表格式，生成处理数据集的报表。

第二方面，本申请提供了一种报表生成装置。该装置包括获取模块、确定模块、生成模块。其中，获取模块用于获取处理数据集，其中，处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且处理数据集中的数据的格式为json格式。确定模块用于从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，多个报表样式存储于MongoDB，报表样式的相关信息的存储格式为json格式。生成模块用于根据第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。

可选的，获取模块还用于：获取初始待处理数据，初始待处理数据包括元数据信息。以json格式将元数据信息存储于MongoDB，其中，元数据信息与MongoDB中元数据信息的字段名与以键值对的形式存在。

可选的，获取模块还用于：根据元数据信息的字段名从MongoDB中确定元数据信息，对元数据信息进行修改，并更新至MongoDB。

可选的，获取模块还用于：获取多个报表样式的相关信息，以json格式将相关信息存储于MongoDB。

可选的，生成模块具体用于：确定处理数据集的统计信息，根据统计信息及第一报表格式将统计信息填充至第一报表格式，生成处理数据集的报表。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器以及与至少一个处理器通信连接的存储器。其中，存储器存储有被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序指令，该计算机程序指令用于执行上述第一方面中任一项所述的方法。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种报表生成系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种报表生成方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种报表生成装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例涉及基于数据库生成报表的方案，为方便理解，首先介绍数据库的一些概念。

数据库通常用于存储大量数据，以实现对数据的查询和分析等。例如，联机分析处理(online analytical processing，OLAP)数据库可以用于存储数据，并对存储的数据的统计分析。例如，读取OLAP数据库中的数据，对所获取的数据进行多维度的分层次处理生成报表。该报表可以较为直观地将数据的信息从不同的维度呈现出来。然而OLAP数据库中的数据以关系型的形式存储，关系型数据的结构固定。例如，关系型数据库中的每个数据组的字段都一样，每条数据在所有字段下都会被分配数据。因此，OLAP数据库中数据的读取、编辑的效率较低，不适用结构多变、查询修改频繁的数据的分析。

相比之下，非关系型数据库也称为(non-relational structured querylanguage,NoSQL)数据库，数据的存储格式更加灵活，易于修改和扩充，常用于分布式存储等场景。例如，非关系型数据库用于经常编号数据库表模式、数据库表字段是复杂数据类型、高并发数据库请求、海量数据等的分布式存储等场景。为此，本申请实施例采用MongoDB存储数据。MongoDB作为一种非关系型数据库，是基于分布式文件存储的数据库。MongoDB数据库中数据结构较为松散，以键值存储机制存储数据。相同键值可以对应不定长的数据，并保留主键以供数据的查询和修改，因此可以存储更多较为复杂的数据类型。

本申请实施例提供了一种报表生成方法及报表生成系统。该方法基于创建的MongoDB数据库生成报表并将报表可视化，实现了非结构化数据的统计与统计结果生成，使得报表生成更加灵活。

请参见图1，示出了本申请实施例提供的报表生成系统的架构示意图。该报表生成系统基于MongoDB数据库构建，包括数据源连接模块、数据集构建模块和报表生成模块。其中，数据源连接模块用于接入外部数据，支持对数据源类型进行连接配置，获取数据。例如，数据源连接模块支持对关系数据库管理系统(relational database management system,RDBMS)、大数据集群、本地文本等系统中的数据的连接配置以及数据的接入。其中，接入的数据可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据。本申请实施例对此不作限定。

数据集构建模块可用于根据MongoDB数据库中的数据构建各种数据集。可以理解的，根据MongoDB数据库中的数据的不同维度信息，所构建的数据集也有所不同。数据库中的数据结构越丰富，数据集的种类越多。

报表生成模块可基于数据集生成报表，以及将报表可视化呈现出来。需要说明的是，上述功能模块的划分只是报表生成系统架构的一种示例而非限定。

基于上述报表生成系统，本申请实施例提供一种报表生成方法。请参见图2，为本申请实施例提供的报表生成方法的流程示意图。该方法可由具有处理功能的电子设备执行，电子设备包括个人计算机(PC)、终端等。当然，本申请实施例中的电子设备的类型不限于此。

S201、电子设备获取处理数据集，其中，处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且处理数据集中的数据的格式为json格式。

本申请实施例中的数据存储在非关系型数据库MongoDB，且数据的格式为json格式。由于json格式是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据，使得采用json格式的数据具有简单、清晰的特点。因此，电子设备采用json格式存储元数据信息，可以提高元数据信息的存取效率。

以初始待处理的数据为例， 电子设备可将初始待处理数据存储于MongoDB数据库。该初始待处理数据可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据。初始待处理数据包括元数据信息，例如包括待处理数据的日期、数值类型等。电子设备根据元数据信息构建处理数据集。首先创建一个数据集，该数据集可用于存储数据集中的数据的元数据信息。电子设备可根据元数据信息确定该数据集的结构。例如，为该数据集设置ID，根据元数据信息为数据集设置多个字段，每个字段名作为键，用于存储字段信息。字段名和字段信息以键值对的形式存在，每个字段的字段名作为字段信息的键。字段信息以json格式存储。

举例来说，数据集中的字段类型包括“维度”(dimension)类及“度量”(measurement)类这两大类。“维度”类又包括 “层次名”、“产品”及“时间”等维度。“度量”类又包括“价格”、“数量”及“金额”等维度。因此，可创建键ID作为数据集ID，键metadata下设置dimension、measurement两个键分别用于存储维度、度量类别下的字段信息。再在键metadata下设置多个字段。

例如，数据集的一种可能形式如下。

上述以字段信息以json形式存储，包括alias键存储别名、attribute键存储属性、visible键存储是否可见，derive键存储基于原始字段衍生的计算列、数字列及日期时间表达式字段信息为例。例如，在“金额”字段中，可用alias键对应的字段信息为“别名”，因此，电子设备可以将元数据信息的“别名”存储于该字段中。此外，可用attribute键存储元数据信息的“属性”。

“属性”针对数值类型字段设置#,##0.00、#,##0、货币三种，分别将数值类型转为浮点数、整数、货币类型存储。可用visible键存储“是否可见”。derive键存储基于原始字段信息衍生的“计算列”、“数字列”及“日期时间表达式”字段信息。其中，衍生的计算列、数字列及日期时间表达式分别以calculate、figure、date作为键。“计算列”的值存储计算列存储公式，col[‘price’]代表字段price，“数字列”的值存储要转换的数字列类型，包括#,##0.00、#,##0、货币三种， “日期时间表达式”的值存储yyyy-MM-dd、yyyy/MM/dd、yyyy-MM-ddHH:mm:ss等形式等日期时间格式。

在本申请实施例中，电子设备以json格式将一条元数据信息依次存储于数据集的字段，生成数据集。由于数据集ID与数据集存在键值对应关系，后续电子设备可以根据该ID，从MongoDB数据库中获取该条元数据信息的处理数据集，读取速率更高。电子设备也可以根据该处理数据集中的字段名，快速定位元数据信息对应的键值，对元数据信息进行修改，并将修改后的元数据信息更新至MongoDB数据库。由于元数据信息是以json格式存储，在对元数据信息进行查询和修改时，效率较高。

S202、电子设备从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，多个报表样式存储于MongoDB，报表样式的相关信息的存储格式为json格式。

本申请实施例可以事先设计多种报表样式，并将各个报文样式的相关信息以json格式存储在MongoDB。在需要生成报表时，可根据需求从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，并基于第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。

报表样式的相关信息包括图表ID,图表类型、背景颜色、格式及大小(size)。其中，图表类型可包括柱状图(bar)、折线图(line)、点图(point)。以柱状图为例，相关信息进一步包括位置(location)、大小(size)、标题(title)、坐标轴(axis)及标记样式(bas)。其中，标题(title)进一步包括位置(location)、大小(size)、背景(background)、字体(font)。标记样式(bas)进一步包括标记(label)、条柱宽度(width)、条柱颜色(color)等。

例如，报表样式的可能形式如下。

类似存储数据集，电子设备同样以json格式将相关信息存储于MongoDB，并将相关信息逐一存储进报表样式的对应字段中，以字段名作为键。由于报表样式的ID与报表样式存在键值对应关系，电子设备可根据处理第一报表样式的ID从MongoDB数据库中获取第一报表样式。且报表样式是以json格式存储于MongoDB数据库中，电子设备读取第一报表样式的速率更高。后续电子设备可以根据该字段名确定报表样式中对应的相关信息的键值，对相关信息进行修改，并将修改后的报表样式的相关信息更新至MongoDB数据库。由于相关信息是以json格式存储，在对报表样式进行查询和修改时，效率较高。

S203、电子设备根据第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。

第一报表样式中包括第一报表样式的图表类型，不同的图表类型对应的统计信息可能不同，例如，该图表类型为柱状图与折线图的统计信息的呈现形式不同，则两者的统计信息不同。当图表类型为柱状图时，相关信息中就包括柱状图的位置、大小等信息。电子设备根据这些相关信息对处理数据集进行统计，生成处理数据集的统计信息。然后，电子设备根据该统计信息及所述第一报表格式将统计信息填充至第一报表格式。具体的，电子设备可以将统计信息填充至第一报表格式中的对应位置，最终生成处理数据集的报表。

在生成报表后，电子设备将得到的处理数据集的报表以json格式存储于MongoDB中。电子设备在MongoDB中新建名为“reportdata”的集合，用于存储生成的报表。“reportdata”的格式如下。

{

“id”:“xxx”,

“bar1”:[[“XX航信”,150],[“YY航信”,30]...],

“line1”:[[“2022-8-21”,1827],[“2022-7-12”,987]...]

...

}

在本申请实施例中，以json格式将待处理的数据集存储在MongoDB，且以json格式将预先设计的报表样式的相关信息存储于MongoDB。相比于传统报表可视化系统来说，电子设备读取数据以及获取报表样式的速率更快，且便于编辑、修改数据以及报表样式，从而可根据需求改变报表样式，更加灵活。

请参见图3，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种报表生成装置300。装置300包括获取模块301、确定模块302、生成模块303。其中，获取模块301用于获取处理数据集，其中，处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且处理数据集中的数据的格式为json格式。确定模块302用于从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，多个报表样式存储于MongoDB，报表样式的相关信息的存储格式为json格式。生成模块303用于根据第一报表样式对处理数据集进行统计，生成处理数据集的报表。

可选的，获取模块301还用于：获取初始待处理数据，初始待处理数据包括元数据信息。以json格式将元数据信息存储于MongoDB，其中，元数据信息与MongoDB中元数据信息的字段名与以键值对的形式存在。

可选的，获取模块301还用于：根据元数据信息的字段名从MongoDB中确定元数据信息，对元数据信息进行修改，并更新至MongoDB。

可选的，获取模块301还用于：获取多个报表样式的相关信息，以json格式将相关信息存储于MongoDB。

可选的，生成模块303具体用于：确定处理数据集的统计信息，根据统计信息及第一报表格式将统计信息填充至第一报表格式，生成处理数据集的报表。

请参见图4，基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种电子设备400，该电子设备包括：至少一个处理器401、至少一个存储器402以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如前述的道闸电机驱动方法。

可选的，处理器401具体可以是中央处理器、特定应用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit,简称：ASIC)，可以是一个或多个用于控制程序执行的集成电路，可以是使用现场可编程门阵列(英文：Field Programmable GateArray,简称：FPGA)开发的硬件电路，可以是基带处理器。

可选的，该读写锁操作设备还包括与至少一个处理器401连接的存储器402，存储器402可以包括只读存储器(英文：Read Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)和磁盘存储器。存储器402用于存储处理器401运行时所需的数据。存储器402的数量为一个或多个。其中，存储器402在图4中一并示出，但需要知道的是存储器402不是必选的功能模块，因此在图4中以虚线示出。

基于同一发明构思，本申请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存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如前述的道闸电机驱动方法。

在具体的实施过程中，计算机可读存储介质包括：通用串行总线闪存盘(Universal Serial Bus flash drive，USB)、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的存储介质。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，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。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：通用串行总线闪存盘(Universal Serial Bus flash disk)、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种报表生成方法，其特征在于，包括：

获取处理数据集，其中，所述处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且所述处理数据集中的数据的格式为json格式；

从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，所述多个报表样式存储于MongoDB，所述报表样式的相关信息的存储格式为json格式；

根据所述第一报表样式对所述处理数据集进行统计，生成所述处理数据集的报表。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取处理数据集之前，所述方法还包括：

获取初始待处理数据，所述初始待处理数据包括元数据信息；

以json格式将所述元数据信息存储于MongoDB，其中，所述元数据信息与所述MongoDB中所述元数据信息的字段名与以键值对的形式存在。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在以json格式将所述元数据信息存储于MongoDB之后，所述方法还包括：

根据所述元数据信息的字段名从所述MongoDB中确定所述元数据信息；

对所述元数据信息进行修改，并更新至所述MongoDB。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取处理数据集之前，所述方法还包括：

获取多个报表样式的相关信息；

以json格式将所述相关信息存储于所述MongoDB。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一报表格式对所述处理数据集进行统计，生成所述处理数据集的报表，包括：

确定所述处理数据集的统计信息；

根据所述统计信息及所述第一报表格式将所述统计信息填充至所述第一报表格式，生成所述处理数据集的报表。

6.一种报表生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取处理数据集，其中，所述处理数据集存储于非关系型数据库MongoDB，且所述处理数据集中的数据的格式为json格式；

确定模块，用于从预设的多个报表样式中确定第一报表样式，其中，所述多个报表样式存储于MongoDB，所述报表样式的相关信息的存储格式为json格式；

生成模块，用于根据所述第一报表样式对所述处理数据集进行统计，生成所述处理数据集的报表。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于：

获取初始待处理数据，所述初始待处理数据包括元数据信息；

以json格式将所述元数据信息存储于MongoDB，其中，所述元数据信息与所述MongoDB中所述元数据信息的字段名与以键值对的形式存在。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于：

根据所述元数据信息的字段名从所述MongoDB中确定所述元数据信息；

对所述元数据信息进行修改，并更新至所述MongoDB。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

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