CN116340293A - 一种数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用；本发明能够实现BIM设计数据的增量传输、安全存储、以及高效协同。
Description
技术领域
本发明涉及计算机辅助设计技术领域，特别涉及一种数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
建筑设计包含多个专业：建筑、结构、给排水、电气、暖通等专业，每个专业一般由一个或者多个设计师共同完成，不同专业的专业差异性非常强，使得各专业之间存在沟通障碍。同时多人协作过程本身是每个人设计成果不断迭代深化的过程，同时各专业的设计之间存在非常强的相互依赖关系，这使得同一个项目中各个设计师需要进行频繁的沟通协同，才能确保项目顺利完成。所以用户迫切需要BIM协同设计。目前市面上已有的BIM协同设计产品，大多数是基于中心文件的方案来实现协同；即，用户A编辑构件之后，文档数据存入本地中心文件，然后再上传整个中心文件到云端，用户B通过同步云端最新版本的中心文件的方式来协同用户A的数据。现有的BIM设计产品很难满足跨专业的高效协同设计，主要缺点表现在：数据传输不是增量的，属于全量数据协同，效率不高；此外，协同数据为中心文件，以“黑盒”的方式传输、存储，没有按照BIM规范定义出标准数据，导致BIM的设计数据很难满足跨专业协同设计的要求，第三方应用无法解析，也无法应用于其它设计工具。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质，能够实现BIM设计数据的增量传输、安全存储、以及高效协同。
根据本发明的一个方面，提供了一种数据处理的方法，所述方法包括：
当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
可选的，在所述当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据之前，所述方法还包括：
当接收到建模指令时，确定出与所述建模指令对应的工作单元；
从所述本地数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第一版本，并从所述云端数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第二版本；
判断所述第一版本和所述第二版本是否一致；
若是，则根据所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型；
若否，则根据所述云端数据库中所述工作单元的最新差异数据和所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型。
可选的，所述将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据，包括：
从所述差异数据中解析出各个构件的原生数据；
依次遍历解析出的各个构件，并基于当前遍历到的构件的原生数据确定出以下标准字段的字段值：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件网格数据、构件图形数据、构件关系数据；
将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据。
可选的，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件网格数据和构件图形数据的字段值，包括：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出单元体；其中，一个构件由一个或多个单元体组成；
对解析出的所有单元体进行序列化以得到当前遍历到的构件的所述构件图形数据的字段值；
对解析出的所有单元体进行离散化以得到当前遍历到的构件的所述构件网格数据的字段值。
可选的，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件标准参数集的字段值，包括：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出包含多个参数的属性列表；
按照预设规则从所述属性列表中筛选出标准参数，并将筛选出的所有标准参数形成所述构件标准参数集的字段值。
可选的，所述将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据，包括：
获取包含所述各个标准字段的结构化数据表；
将各个构件的以下标准字段的字段值直接添加到所述结构化数据表中：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件关系数据；
将各个构件的所述构件网格数据的字段值形成网格文件，并将所述网格文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件网格数据的字段值添加到所述结构化数据表中；
将各个构件的所述构件图形数据的字段值形成图形文件，并将所述图形文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件图形数据的字段值添加到所述结构化数据表中。
可选的，所述将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用，包括：
在任务队列中创建异步线程，以通过所述异步线程将所述本地数据库中的所述结构化差异数据异步的同步到所述云端数据库中。
为了实现上述目的，本发明还提供一种数据处理的装置，所述装置包括：
确定模块，用于当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
转换模块，用于将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
存储模块，用于将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
为了实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，该计算机设备具体包括：存储器、处理器以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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述介绍的数据处理的方法的步骤。
为了实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述介绍的数据处理的方法的步骤。
本发明提供的数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质，将模型按BIM数据标准组织成结构化标准数据，并将结构化标准数据在云端结构化、版本化的存储；每次提交的结构化差异数据会在云端生成一个版本；在云端存储的结构化差异数据可被第三方平台解析并应有，是实现跨专业协同建模的数据基础。本发明提供的数据处理方式，是基于云+端的BIM数据传输、存储及协同设计方案，优势在于3D设计生成的模型数据按BIM标准数据进行转换，实现增量传输及分布式云端存储，满足多人、多端BIM协同设计，并且支持第三方应用，性能高效。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为实施例一提供的数据处理的方法的一种可选的流程示意图；
图2为实施例一提供的BIM项目数据结构的示意图；
图3为实施例一提供的采用增量化、版本化的存储方式的示意图；
图4为实施例一提供的形成构件几何数据的过程的流程示意图；
图5为实施例一提供的形成构件标准参数数据的过程的流程示意图；
图6为实施例一提供的结构化数据的全数据的示意图；
图7为实施例一提供的数据在云端存储的示意图；
图8为实施例一提供的实现跨专业协同建模的示意图；
图9为实施例二提供的数据处理的装置的一种可选的组成结构示意图；
图10为实施例三提供的计算机设备的一种可选的硬件架构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供了一种数据处理的方法，应用于安装有建模平台的客户端中，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
步骤S101：当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据。
其中，BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)项目数据结构如图2所示，建模平台以项目为单元对数据进行管理，并把每个项目的设计工作分解为一个个工作单元；在一个工作单元中的最小数据粒度为构件，而一个构件又包含参数、形体、关系等属性信息。
本实施例中的第一模型和第二模型均为一个工作单元的模型数据；在本实施例中，工作单元的模型数据以增量的方式进行版本化的存储到云端中。
具体的，当所述第一模型为之前已在所述客户端编辑过的工作单元的模型时，在步骤S101之前，所述方法还包括：
步骤A1：当接收到建模指令时，确定出与所述建模指令对应的工作单元；
步骤A2：从本地数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第一版本，并从云端数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第二版本；
步骤A3：判断所述第一版本和所述第二版本是否一致；
步骤A4：若是，则根据所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型；若否，则根据所述云端数据库中所述工作单元的最新差异数据和所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型。
在本实施例中，当用户打开模型数据时，会检测本地数据库的工作单元版本，然后比对云端最新版本，计算并下载“增量”数据更新本地数据库，更新后，本地数据库的版本和云端数据库保持一致，达到最新状态。然后，“累加”本地数据库的所有版本数据完成全量计算，最后加载全量数据到内存，完成BIM模型的建模过程。
另外，当所述第一模型为之前未在所述客户端编辑过的工作单元的模型时，在步骤S101之前，所述方法还包括：
步骤A1’：向所述云端数据库发送获取指令；
步骤A2’：接收由所述云端数据库反馈的与所述获取指令对应的工作单元的所有差异数据；
步骤A3’：根据所述所有差异数据形成所述第一模型。
在跨专业协同建模的场景中，需要不属于自己负责的工作单元的模型，此时可通过链接从远端获取另一工作单元的模型，例如，当用户打开一个机电的工作单元A之后，通过“链接”功能引用建筑的工作单元B；链接B的数据处理过程跟工作单元打开类似，也是通过增量下载，更新本地数据库，再全量计算，最后完成建模，最终实现跨专业协同。
在本实施例中采用增量化、版本化的存储方式，如图3所示，工作单元A的版本1有6个构件：E001、E002、E003、E004、E005、E006，由于版本1是工作单元A的第一个版本，所以工作单元A中的所有模型数据均构成差异数据(即，增量数据)，且差异数据中每个构件数据均采用结构化的方式存储于云端的HBase数据库中，而支撑文件则以metaInfo的方式管理并单独存储于云端的OBS数据库中。当打开版本1的工作单元A之后，对构件E001和E003进行编辑、并删除了构件E002，以形成工作单元A的版本2，因此工作单元A的版本2(即，第二模型)与版本1(即，第一模型)的差异数据仅包括构件E001、构件E002和构件E003；以此类推，然后再做类似的编辑，以生成工作单元A的不同版本的差异数据。
进一步的，所述确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据，具体包括：
获取所述第一模型的第一文档构件列表，并获取所述第二模型的第二文档构件列表，比较所述第一文档构件列表和所述第二文档构件列表以确定出所述差异数据；其中，所述差异数据包括各个差异构件的原生数据，且所述差异构件包括：新增构件、删除构件和更新构件。
步骤S102：将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据。
具体的，所述步骤S102，包括：
步骤B1：从所述差异数据中解析出各个构件的原生数据；
步骤B2：依次遍历解析出的各个构件，并基于当前遍历到的构件的原生数据确定出以下标准字段的字段值：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、标准参数索引、构件网格数据、构件图形数据、构件关系数据；
需要说明的是，构件是否被删除标记位用于表征在第二模型中某一构件是否被删除；构件标准参数集中包含了满足预设标准规则的所有参数；构件网格数据为构件模型的Mesh三角面片数据；构件图形数据为构件模型BRep(Boundary Representation，边界表示)数据；
步骤B3：将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据。
进一步的，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件网格数据和构件图形数据的字段值，包括：
步骤B21：从当前遍历到的构件的原生数据中解析出单元体；其中，一个构件由一个或多个单元体组成；
步骤B22：对解析出的所有单元体进行序列化以得到当前遍历到的构件的所述构件图形数据的字段值；
步骤B23：对解析出的所有单元体进行离散化以得到当前遍历到的构件的所述构件网格数据的字段值。
如图4所示，为形成构件几何数据的过程，通过遍历文档构件列表获取所述差异数据中各个构件的原生几何数据；针对一个构件的几何数据，获取构成所述构件的各个单元体bodies；依次遍历各个单元体body，对当前遍历到的单元体body进行序列化，生成BRep流化数据，以得到构件图形数据，并对当前遍历到的单元体body进行离散处理，计算出MESH数据，以得到构件网格数据。
进一步的，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件标准参数集的字段值，包括：
步骤B21’：从当前遍历到的构件的原生数据中解析出包含多个参数的属性列表；
步骤B22’：按照预设规则从所述属性列表中筛选出标准参数，并将筛选出的所有标准参数形成所述构件标准参数集的字段值。
如图5所示，为形成构件标准参数数据的过程，通过遍历文档构件列表获取所述差异数据中各个构件的原生属性数据，其中，所述原生属性数据包括：属性列表和标准属性集；按照预设规则判断该属性列表中的各个参数是否为标准参数，若是，则添加到待导出标准参数列表中，此外，由于标准属性集中的所有参数均为标准参数，所以将标准属性集中的所有标准参数添加到待导出标准属性集列表中；先判断所述待导出标准属性集列表是否为空，若否，则遍历所述待导出标准属性集列表中的各个标准参数并添加到所述待导出标准参数列表中；再判断所述待导出标准参数列表是否为空，若否，则将所述待导出标准参数列表中的各个标准参数形成所述构件标准参数集的字段值。
更进一步的，所述将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据，具体包括：
步骤B31：获取包含所述各个标准字段的结构化数据表；
步骤B32：将各个构件的以下标准字段的字段值直接添加到所述结构化数据表中：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件关系数据；
步骤B33：将各个构件的所述构件网格数据的字段值形成网格文件，并将所述网格文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件网格数据的字段值添加到所述结构化数据表中；
步骤B34：将各个构件的所述构件图形数据的字段值形成图形文件，并将所述图形文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件图形数据的字段值添加到所述结构化数据表中。
由于构件网格数据和构件图形数据的数据量较大，所以需要把他们预先转换为文件，然后以文件的方式进行数据传输及存储，对应的字段仅需关联文件的存储地址。
另外，如图6所示，为结构化数据的全数据，即，在所述结构化数据表中除了包括上述介绍的标准数据还包括根据构件原生数据形成的非标准数据；由于非标准数据的数据量较大，所以也需要将其转换为文件，并将文件的存储地址作为字段值存储到结构化数据表中即可。
需要说明的是，用户设计的构件数据按BIM规范同时转换为标准数据和非标准数据。标准数据用于跨专业协同或第三方应用(如：web端轻量化展示或碰撞检测)；非标准数据对外部平台完全“黑盒”，用于本地用户设计。标准数据其实是非标准数据的衍生数据，相对于构件原生数据有少量信息损失。标准数据用于跨专业协同以及对接第三方应用，外部可读；非标准数据只限于本地平台的本专业使用，数据无损，但无法对接第三方应用，对外部属于黑盒数据。数据结构化转换包括标准数据导出和非标准数据导出两部分，标准数据导出的主要逻辑是从构件的内存模型数据中提取几何数据和属性数据，其详细的导出过程如步骤B1至步骤B3所述。非标准数据导出则比较简单，直接获取构件的原生数据。数据结构化转换之后，将生成如图6所示的构件全数据(标准数据+非标准数据)用于增量传输和云端存储。特别的，对于构件数据中比较重的字段，例如：构件原生数据、构件网格数据和构件图形数据，会把他们转换为文件，然后以文件的形式进行数据存储，对应的字段仅需关联文件的存储地址。
步骤S103：将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
具体的，所述将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用，包括：
在任务队列中创建异步线程，以通过所述异步线程将所述本地数据库中的所述结构化差异数据异步的同步到所述云端数据库中。
在本实施例中，用户编辑内存模型，然后进行保存/提交操作，系统将基于内存模型收集“增量”，并作标准/非标准数据转换，然后将增量数据保存到本地数据库，接着创建一个job线程并加入到job系统队列，等待job数据推送处理。此时，用户可以继续编辑内存模型，job系统将会以异步的方式读取本地数据库，进行“增量”上传，最终把数据写入云端数据库。由于“增量”上传过程是异步的，在独立的job线程中运行，所以对用户完全透明，不会阻塞用户的BIM模型设计。小增量“异步”上传的可在用户毫无觉察的情况下完成数据上传操作。
如图7所示，为数据在云端存储的示意图，由此可见，结构化差异数据(即，结构化数据表)存储到了HBase数据库中，而以文件方式存储的构件原生数据(即，非标准数据)、构件网格数据和构件几何数据(即，构件图形数据)存储到了OBS中，在MySQL中存储有项目管理数据，以表征项目与工作单元的关系以及工作单元版本关系；此外，还建立了ES索引，以实现构件数据快速查询。
基于本实施例的数据处理方式，可以实现跨专业协同建模，如图8所示，每个专业的用户打开自己专业的工作单元A、B、C，进行独立编辑、设计，完成后提到云端。工作单元D通过链接的方式参照了A、B、C完成数据模型整合。合模后，如果A有修改，并提交新版本v2到云端，此时D可以通过更新链接的方式应用A的v2数据。D如果不需要C，也可以删除链接，取消对C的数据参照。如果B在云端有多个版本，D在链接B时，可以选择感兴趣的版本进行链接。整个协同过程，就像是塔积木，可以轻松组合云端的工作单元实现高效的跨专业协同。
目前市面上已有的BIM协同设计产品，大多数是基于中心文件的方案来实现协同，协同数据倾向于“黑盒”，无法满足跨专业协同，第三方工具也无法解析，甚至很多产品的数据传输也不是增量的，属于全量数据协同，效率不高。本实施例提供的数据处理方式，是基于云+端的BIM数据传输、存储及协同设计方案，优势在于3D设计生成的模型数据按BIM标准数据进行转换，实现增量传输及分布式云端存储，满足多人、多端BIM协同设计，并且支持第三方应用，性能高效。
实施例二
本发明实施例提供了一种数据处理的装置，如图9所示，该装置具体包括以下组成部分：
确定模块901，用于当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
转换模块902，用于将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
存储模块903，用于将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
具体的，所述装置还包括：
判断模块，用于当接收到建模指令时，确定出与所述建模指令对应的工作单元；从所述本地数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第一版本，并从所述云端数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第二版本；判断所述第一版本和所述第二版本是否一致；若是，则根据所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型；若否，则根据所述云端数据库中所述工作单元的最新差异数据和所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型。
具体的，所述转换模块902，具体包括：
解析单元，用于从所述差异数据中解析出各个构件的原生数据；
确定单元，用于依次遍历解析出的各个构件，并基于当前遍历到的构件的原生数据确定出以下标准字段的字段值：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件网格数据、构件图形数据、构件关系数据；
处理单元，用于将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据。
进一步的，所述确定单元，具体用于：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出单元体；其中，一个构件由一个或多个单元体组成；
对解析出的所有单元体进行序列化以得到当前遍历到的构件的所述构件图形数据的字段值；
对解析出的所有单元体进行离散化以得到当前遍历到的构件的所述构件网格数据的字段值。
更进一步的，所述确定单元，还用于：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出包含多个参数的属性列表；
按照预设规则从所述属性列表中筛选出标准参数，并将筛选出的所有标准参数形成所述构件标准参数集的字段值。
进一步的，所述处理单元，具体用于：
获取包含所述各个标准字段的结构化数据表；
将各个构件的以下标准字段的字段值直接添加到所述结构化数据表中：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件关系数据；
将各个构件的所述构件网格数据的字段值形成网格文件，并将所述网格文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件网格数据的字段值添加到所述结构化数据表中；
将各个构件的所述构件图形数据的字段值形成图形文件，并将所述图形文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件图形数据的字段值添加到所述结构化数据表中。
具体的，所述存储单元903，用于：
在任务队列中创建异步线程，以通过所述异步线程将所述本地数据库中的所述结构化差异数据异步的同步到所述云端数据库中。
实施例三
本实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图10所示，本实施例的计算机设备100至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器1001、处理器1002。需要指出的是，图10仅示出了具有组件1001-1002的计算机设备100，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器1001(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器1001可以是计算机设备100的内部存储单元，例如该计算机设备100的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器1001也可以是计算机设备100的外部存储设备，例如该计算机设备100上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器1001还可以既包括计算机设备100的内部存储单元也包括其外部存储设备。在本实施例中，存储器1001通常用于存储安装于计算机设备100的操作系统和各类应用软件。此外，存储器1001还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器1002在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1002通常用于控制计算机设备100的总体操作。
具体的，在本实施例中，处理器1002用于执行存储器1001中存储的数据处理的方法的程序，所述数据处理的方法的程序被执行时实现如下步骤：
当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一，本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其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下方法步骤：
当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一，本实施例在此不再重复赘述。
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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置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。
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)
1.一种数据处理的方法，其特征在于，所述方法包括：
当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
2.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，在所述当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据之前，所述方法还包括：
当接收到建模指令时，确定出与所述建模指令对应的工作单元；
从所述本地数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第一版本，并从所述云端数据库获取所述工作单元的最新差异数据的第二版本；
判断所述第一版本和所述第二版本是否一致；
若是，则根据所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型；
若否，则根据所述云端数据库中所述工作单元的最新差异数据和所述本地数据库中所述工作单元的所有差异数据形成所述第一模型。
3.根据权利要求1所述的数据处理的方法，其特征在于，所述将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据，包括：
从所述差异数据中解析出各个构件的原生数据；
依次遍历解析出的各个构件，并基于当前遍历到的构件的原生数据确定出以下标准字段的字段值：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件网格数据、构件图形数据、构件关系数据；
将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据。
4.根据权利要求3所述的数据处理的方法，其特征在于，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件网格数据和构件图形数据的字段值，包括：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出单元体；其中，一个构件由一个或多个单元体组成；
对解析出的所有单元体进行序列化以得到当前遍历到的构件的所述构件图形数据的字段值；
对解析出的所有单元体进行离散化以得到当前遍历到的构件的所述构件网格数据的字段值。
5.根据权利要求3所述的数据处理的方法，其特征在于，基于当前遍历到的构件的原生数据确定出构件标准参数集的字段值，包括：
从当前遍历到的构件的原生数据中解析出包含多个参数的属性列表；
按照预设规则从所述属性列表中筛选出标准参数，并将筛选出的所有标准参数形成所述构件标准参数集的字段值。
6.根据权利要求3所述的数据处理的方法，其特征在于，所述将解析出的所有构件在各个标准字段下的字段值形成所述结构化差异数据，包括：
获取包含所述各个标准字段的结构化数据表；
将各个构件的以下标准字段的字段值直接添加到所述结构化数据表中：构件所属工作单元ID、构件所属工作单元版本、构件名称、构件ID、构件类型、构件是否被删除标记位、构件标准参数集、构件关系数据；
将各个构件的所述构件网格数据的字段值形成网格文件，并将所述网格文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件网格数据的字段值添加到所述结构化数据表中；
将各个构件的所述构件图形数据的字段值形成图形文件，并将所述图形文件在所述云端数据库中的存储位置重新作为所述构件图形数据的字段值添加到所述结构化数据表中。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的数据处理的方法，其特征在于，所述将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用，包括：
在任务队列中创建异步线程，以通过所述异步线程将所述本地数据库中的所述结构化差异数据异步的同步到所述云端数据库中。
8.一种数据处理的装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于当对第一模型进行编辑得到第二模型时，确定出所述第二模型相较于所述第一模型的差异数据；
转换模块，用于将所述差异数据转换为可供第三方使用的结构化差异数据；
存储模块，用于将所述结构化差异数据存储到本地数据库中，并将所述结构化差异数据同步到云端数据库中以供第三方使用。
9.一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器、处理器以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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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| CN202310316332.XA CN116340293A (zh) | 2023-03-24 | 2023-03-24 | 一种数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质 |
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