CN116756779A - 一种电子表格数据对象化存储系统及方法 - Google Patents
一种电子表格数据对象化存储系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116756779A CN116756779A CN202311035382.7A CN202311035382A CN116756779A CN 116756779 A CN116756779 A CN 116756779A CN 202311035382 A CN202311035382 A CN 202311035382A CN 116756779 A CN116756779 A CN 116756779A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- field
- encryption
- module
- relation
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims abstract description 64
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 62
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 42
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 15
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 12
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 11
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 8
- 230000008093 supporting effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 4
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 claims description 3
- 238000013479 data entry Methods 0.000 claims description 3
- 238000013524 data verification Methods 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013496 data integrity verification Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 49
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000013461 design Methods 0.000 description 10
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 3
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 2
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 2
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance 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
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
- G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
- G06F21/6227—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database where protection concerns the structure of data, e.g. records, types, queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
- G06F40/177—Editing, e.g. inserting or deleting of tables; using ruled lines
- G06F40/18—Editing, e.g. inserting or deleting of tables; using ruled lines of spreadsheets
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Storage Device Security (AREA)
Abstract
本发明属于数据信息存储技术领域，公开了一种电子表格数据对象化存储系统及方法。该系统基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、可恢复。本发明定义了数据存储的文件格式和文件结构，保证了数据完备的验证关系和清晰的逻辑关系。实现了数据字段级的加密和可恢复，文件的数字签名和数据完整性校验，保障了数据完整性和安全。实现了可扩展的数据约束和数据计算规则，实现对复杂数据模型和计算规则的支持。以关系形式存储数据，具备优良的可扩展性，同时支持多个json对象对数据进行不同维度的展示。
Description
技术领域
本发明属于数据信息存储技术领域，尤其涉及一种电子表格数据对象化存储系统及方法。
背景技术
随着企业信息化与数字化的深入推进，通常会伴随着越来越多的信息化系统，信息系统间数据传输、共享的需求越来越高。不同信息化系统可能采用不同的技术标准、数据格式和接口，导致数据在传输过程中发生丢失、错误或不完整等问题。
解决这些问题的重要交接方案是跨数据平台数据交换。而跨平台数据交换的核心是采用标准化的数据格式。传统的用于信息系统的数据格式主要包括XML、JSON、CSV等，这些文件格式往往采用文本形式表示数据，可读性和适应性较强，但存在着逻辑关系不清、验证关系不完备等问题，难以确保数据的正确性、安全性、可靠性，为信息的传输、存储、处理等带来了很多困难，无法满足越来越复杂的数据应用场景和需求。因此，提高数据的逻辑关系和验证关系显得尤为重要。需要一种面向对象的、带有逻辑关系和验证关系的数据传输格式，来保证数据在传输过程中的正确性、安全性、可靠性。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种电子表格数据对象化存储系统及方法。
所述技术方案如下：一种电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，该系统基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、并具备可恢复；具体包括：
数据计算规则模块，用于完成数据的加工、处理；
数据约束模块，用于确保数据的正确性和完整性；
数据模型模块，用于定义数据存储的结构和关系；
展示模板模块，用于数据的可视化呈现；
版本管理模块，用于支持版本管理，使不同版本之间的数据兼容和互通；
数据安全模块，用于采取多种加密技术，进行数据的安全保护，以及部分数据可恢复；
在数据计算规则模块中用户通过自定义JavaScript函数来扩展数据计算规则，满足不同的业务需求；数据计算规则采用可扩展函数规则；对于一个数据设定多个计算规则，允许多个输入一个输出；
在数据约束模块中，还用于对数据模型模块中的数据模型中的数据进行约束，包括关系的约束、数据值的约束、展示模板与数据字段的约束；
在数据模型模块中的数据模型采用关系模型存储数据，支持多种关系类型，包括一对一、一对多、多对多，以及还用于支持以JSON对象的形式展示相应数据；
所述展示模板模块利用展示模板中单元格进行编码、位置、样式、数据绑定，并根据数据模型中字段的约束条件、计算规则进行格式化、转换、计算操作，展示数据。
进一步的，所述数据计算规则包括：聚合计算（数学公式、自定义函数）、数据筛选（JS自定义函数）、数据排序（JS自定义函数）；所述数据计算规则包括：聚合计算、数据筛选、数据排序；
所述自定义JavaScript函数包含一系列执行特定任务的JavaScript语句；函数带有输入参数，并且返回一个结果；通过自定义函数，可以将数据计算的处理逻辑通过代码实现并封装在函数内部；所述计算规则采用fun#自定义函数名定义，在进行数据计算时，数据计算规则是自定义函数，系统将会直接通过自定义函数名调用函数进行数据处理。
进一步的，所述关系的约束用字段与字段之间的关系构建数据的逻辑关系，保证数据的正确性和合法性；
数据值的约束包括：利用展示模板模块中的展示模板单元格包括的编码、位置、样式属性，进行编码、位置、样式的约束；编码（采用UUID）为唯一值用来唯一标识单元格；位置从行、列进行描述（用字母表示第几列，用数字表示第几行），通过第几行第几列定义单元格的位置；样式分为单元格本身的样式以及单元格绑定的数据展示的样式；
展示模板与数据字段的约束包括：通过对单元格绑定数据字段约束单元格数据录入或者展示，确保数据的有效性和一致性。
进一步的，所述数据模型包括：字段、字段间关系和数据；
字段包含唯一码、名称、显示名称、类型、约束条件以及加密；
唯一码：用来唯一标识该字段的属性；
名称：该字段的名字；
显示名称：在表格中展示的名称；
类型：该字段所存储的数据的种类，包括值类型、对象类型、数组类型；
约束条件：用于对该字段的值进行限制，约束条件包括：非空约束、唯一约束、默认值约束，以及自定义正则表达式的约束条件；所述正则表达式用于在文本处理和数据校验中实现模式匹配和处理；
加密：用于在存储和传输敏感信息时保护数据的机密性，对于敏感信息设置存储时加密或者显示时加密显示；
所述字段间关系包括上下级关系、平级关系和不同级别之间的关系，通过定义字段间的关系构建数据的逻辑关系；并对数据进行扩展；
所述数据包括：将要存储的数据按照JSON的语法规则进行转换，转换为对应的JSON对象或数组。
进一步的，在版本管理模块中，用于更新和迭代不同的版本；
在数据安全模块中数据安全采用字段级加密、数字签名、完整校验、部分数据可恢复性多种加密技术保证数据的安全；
字段级加密：在录入数据或者展示数据时对敏感字段进行加密；
数字签名：在数据存储时对数据进行数字签名；
完整校验：在数据录入时对必填字段进行判定，若数据模型中该字段required属性为true，则判断该字段是不是有值；采用数字签名对数据进行加密，进一步保证数据在传输过程中的完整性；
部分数据可恢复性：使用ECC技术实现数据的可恢复；生成ECC公私钥对，存储时将数据划分为多个块，并对每个块进行哈希运算；对每个数据块进行编码，并添加冗余数据，在部分数据丢失或损坏的下进行恢复；将编码后的数据块存储到磁盘或云存储介质中；当部分数据块丢失或损坏时，通过计算残缺数据块的哈希值、检查编码块的哈希值进行数据恢复；在进行数据恢复后，使用公钥验证数据的完整，并使用私钥对数据进行解密。
本发明的另一目的在于提供一种电子表格数据对象化存储方法利用所述电子表格数据对象化存储系统，该方法包括：基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、可恢复。基于该方法，最终可形成一种标准的文件存储格式。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明设计出一种基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系和验证关系的文件格式，使数据存储具备字段级加密、字段级可恢复性，以带有对象层次、数据关系、计算规则等内容进行存储。
本发明提供的一种数字表格对象存储的文件格式，该文件格式的特点是面向对象的、带有逻辑关系和验证关系。本发明的优点包括：提出了一种基于数字表格对象存储的文件格式的设计方案。定义了数据存储的文件格式和文件结构，保证了数据完备的验证关系和清晰的逻辑关系。实现了数据字段级的加密和可恢复，文件的数字签名和数据完整性校验，保障了数据完整性和安全。实现了可扩展的数据约束和数据计算规则，实现对复杂数据模型和计算规则的支持。以关系形式存储数据，具备优良的可扩展性，同时支持多个json对象对数据进行不同维度的展示。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；
图1是本发明实施例提供的电子表格数据对象化存储系统示意图；
图2是本发明实施例提供的电子表格数据对象化存储系统原理图；
图3是本发明实施例提供的单元格属性示意图；
图4是本发明实施例提供的数据双向绑定示意图；
图5是本发明实施例提供的字段是否需要加密原理示意图；
图中：1、数据计算规则模块；2、数据约束模块；3、数据模型模块；4、展示模板模块；5、版本管理模块；6、数据安全模块。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
与本发明相关的技术术语以及现有技术存在的问题包括：
“数据模型”：数据模型是一种方式，通过描述实际世界中各种对象之间的关系和属性，来帮助本发明更好地组织、管理和存储数据。它可以被视为一种数学方式，用于表示实际世界中的概念，例如人、公司、订单等。
数据模型通常包含以下三个方面的内容：
数据结构：描述数据的组织方式，包括表格、图形、文本等。
数据操作：描述使用什么方式进行数据操作，包括读取、写入、更新、删除等。
数据约束：描述规则和约束条件，唯一性约束、主键约束、数据类型等。
常见的数据模型有关系型数据模型和非关系型数据模型。关系型数据模型使用表格来表示数据，数据之间的关联关系使用主键和外键来连接。非关系型数据模型则以一种更加灵活的方式来表示数据，例如文档数据库、键值对数据库等。
不同的数据模型适用于不同的应用场景，根据具体情况选用适合的数据模型可以提高数据的管理效率和访问效率。
“字段”：在数据建模中，字段指的是数据模型中的元素之一，用于描述模型中的数据项或属性。数据模型中的字段通常用于表示某个实体（例如人员、产品、订单等）或关系（例如订单条目）所具有的特征或属性，如名称、地址、电话号码等。
“字段级加密”：字段级加密是指对于数据模型中的某些敏感字段，将其加密后进行存储，只有在解密后才能使用。相比于全盘加密，字段级加密只对敏感字段进行加密，可以更细粒度地控制加密范围，有助于保护个人隐私和敏感数据。
通常，字段级加密分为两个部分：加密和解密。加密是指将原始明文数据通过加密算法和密钥转化为密文数据；解密则是将密文数据通过相应的解密算法和密钥还原为明文数据。
字段级加密可以在客户端或服务器端进行。在客户端，应用程序可以使用加密算法和密钥对数据进行加密，并将密文数据存储在服务器上。在服务器端，数据库管理系统可以使用加密算法和密钥对数据进行加密，并在查询时自动进行解密操作。在任何一种情况下，密钥都应该妥善保存，以确保加密数据的安全性。
如何保证信息系统内部、信息系统间的数据传输的正确性、安全性、可靠性、可读性、可扩展性，以及如何更好地展示数据的价值也成为眼前需要迫切解决问题。数据模型作为数据传输共享的核心，其在数据处理和数据分析方面的重要性不言而喻。传统的数据传输存储方式主要有两种，一种是以关系数据库为基础的数据存储方式，一种是以文本文件、XML、JSON格式的数据存储方式。前者具有较好的完整性和数据安全性，但是随着数据的不断增长，其可扩展性和性能也成为了问题。后者具有较好的可扩展性和性能，但是其缺少对数据完整性、数据安全性和数据约束等方面的保障。
本发明在基于“既要保证数据具有较好的可扩展性和性能，也要能保证数据的完整性、安全性”的前提下，设计出一种基于电子表格数据对象化存储的文件格式，具有以下优势：实现了数据字段级的加密和可恢复，文件的数字签名和数据完整性校验，保障了数据完整性和安全。实现了可扩展的数据约束和数据计算规则，实现对复杂数据模型和计算规则的支持。以关系形式存储数据，具备优良的可扩展性，同时支持多个json对象对数据进行不同维度的展示。
实施例1，如图1所示，本发明实施例提供的电子表格数据对象化存储系统为一种电子表格数据对象化存储结构，具体为一种面向对象的、带有逻辑关系、验证关系，同时能够满足数据存储、加工和展示等多种需求的文件格式。
具体的，电子表格数据对象化存储系统从下到上具体包括：
数据计算规则模块1，用于完成数据的加工、处理等功能。
数据约束模块2，用于确保数据的正确性和完整性；
数据模型模块3，用于定义数据存储的结构和关系；
展示模板模块4，用于数据的可视化呈现；
版本管理模块5，用于支持版本管理，确保不同版本之间的数据兼容性和互通性；
数据安全模块6，用于采取多种加密技术，包括字段级加密、数字签名等，保障数据的安全性，同时还需要保证部分数据可恢复性。
在数据计算规则模块1中用户通过自定义JavaScript函数来扩展数据计算规则，满足不同的业务需求；数据计算规则采用可扩展函数规则；对于一个数据设定多个计算规则，允许多个输入一个输出；
在数据约束模块2中，还用于对数据模型模块3中的数据模型中的数据进行约束，包括关系的约束、数据值的约束、展示模板与数据字段的约束；
在数据模型模块3中的数据模型采用关系模型存储数据，支持多种关系类型，包括一对一、一对多、多对多，以及还用于支持以JSON对象的形式展示相应数据；
所述展示模板模块4利用展示模板中单元格进行编码、位置、样式、数据绑定，并根据数据模型中字段的约束条件、计算规则进行格式化、转换、计算操作，展示数据。
本发明实施例提供的电子表格数据对象化存储系统原理如图2所示。
在本发明实施例中，所述数据模型模块3的扩展性包括：一个文件格式应该支持扩展数据模型，并保证数据的一致性和完整性。
所述数据约束模块2的定义为：文件格式应该支持定义数据的约束条件，如数据类型、数据范围等，从而保证数据的合法性和正确性。
所述数据计算规则包括：聚合计算（数学公式、自定义JavaScript函数）、数据筛选（JS自定义函数）、数据排序（JS自定义函数）；在数据的基础上进行更加复杂的操作。
所述自定义JavaScript函数包含了一系列执行特定任务的JavaScript语句。函数可以带有输入参数，并且可能会返回一个值。通过自定义JavaScript函数，可以将数据计算的处理逻辑通过代码实现并封装在函数内部，计算规则可以用“fun#自定义函数名”定义，在进行数据计算时，计算规则是自定义函数，系统将会直接通过自定义函数名调用函数进行数据处理。
所述数据安全模块6的安全性保障包括：文件格式应该支持对数据的安全保护，如数据的加密和数字签名，防止数据泄露和篡改。
所述展示模板模块4的定制包括：文件格式应该支持定制化的展示模板，方便用户根据不同的需求灵活展示数据。
下面对各模块的功能原理进一步描述。
在本发明实施例中，展示模板模块4中展示模板是一种将数据可视化和呈现的方式。在展示模板中，每个数据字段都对应着一个特定的数据类型和格式，并与相应的数据相关联。
其中，展示模板的设计包括：展示模板是基于表格进行设计，最小结构是单元格，命名为ITEM CELL。单元格主要有编码、位置、样式、数据绑定几个属性，如图3单元格属性所示。其中编码（采用UUID）为唯一值用来唯一标识单元格；位置从行、列进行描述（用字母表示第几列，用数字表示第几行），通过第几行第几列定义单元格的位置；样式分为单元格本身的样式以及单元格绑定的数据展示的样式。
所述数据的绑定：在展示模板中，每个单元格通常都需要与相应的数据进行绑定，以便从数据源中获取相应的值。本发明利用原生JS与订阅发布者模式来实现简单的数据双向绑定。当JS对象的数据发生改变时，依赖这个数据的视图也会发生变化，这个时候JS对象数据变化作为发布者，展示模板就是订阅者。当用户触发单元格的事件，改变数据，此时时间是发布者，数据对象是订阅者。主要过程如图4数据双向绑定所示；
数据的处理：在展示模板中，根据数据模型中字段的约束条件、计算规则进行相关处理，进行格式化、转换、计算等操作，以便更好地展示数据。
在本发明实施例中，所述数据模型模块3中的数据模型是一个文件格式的核心要素，它决定了文件中数据的存储方式和结构。在本发明所述的文件格式中，数据模型采用关系模型存储数据，支持多种关系类型，比如一对一、一对多、多对多等。关系模型是一种以表格形式存储数据的结构，其最大的优点是可以存储数据之间的逻辑关系，快速的构建数据的逻辑关系，如上下级关系、平级关系等。同时，本发明还支持以JSON对象的形式来展示相应数据，通过对数据模型进行扩展，提高数据抽象能力，拓展模型的有效性和可重用性。
在本发明所述的文件格式中，数据模型分为三个部分：字段、字段间关系和数据；
在一实施例中，字段是数据模型中的最小单元，它主要包含唯一码、名称、显示名称和类型信息，对于每个字段，还可以指定不同的数据约束条件，长度、取值范围、唯一性等；还可以指定该字段是否需要加密。如图5所示；
其中:唯一码：用来唯一标识该字段的属性。
名称：该字段的名字。
显示名称：在表格中展示的名称。
类型：指的是该字段所存储的数据的种类，主要包括值类型（基本数据类型，比如整形、浮点型、字符串、布尔等）、对象类型、数组类型。
约束条件：指的是对该字段的值进行限制的规则。常见的约束条件如：非空约束、唯一约束、默认值约束等。类型也是一种约束。同时，支持扩展约束：可以自定义正则表达式作为约束条件。使用约束条件可以保证数据在存储和读取过程中的完整性和一致性，并防止输入非法或不合规的数据。
其中，所述正则表达式是一种用于匹配、查找和操作文本的模式描述工具，其作用是在文本处理和数据校验中实现模式匹配和处理的功能。可以根据数据约束规则编写正则表达式，自定义正则表达式格式为“REX:正则表达式”。如果数据跟正则表达式匹配，则说明数据符合约束条件，否则不符合。目前正则表达式支持范围：字符范围、重复限定符、长度要求、开头结尾要求、分组和逻辑操作等；
加密：用于在存储和传输敏感信息时保护数据的机密性。对于敏感信息可以设置存储时加密或者显示时加密显示。
在一实施例中，字段间关系主要分为上下级关系、平级关系和不同级别之间的关系。本发明可以通过这些关系将数据合理地组织起来，便于数据模型的扩展和演化。字段间关系可以理解为不同字段之间的联系，是将不同字段之间表达的关系进行描述的重要内容，构成了数据模型中字段之间的连接关系。通过定义字段间的关系可以快速的构建数据的逻辑关系。并对数据进行扩展。
在一实施例中，数据包括：将要存储的数据按照JSON的语法规则进行转换，将其转换为对应的JSON对象或数组。多个JSON对象可以进行不同维度的展示。
在发明实施例中，所述数据约束模块2用于对数据模型模块3中的数据模型中的数据进行约束，以保证数据的正确性和合法性；主要包括关系的约束、数据值的约束、展示模板与数据字段的约束。在本发明所述的文件格式中：
关系的约束主要是用字段与字段之间的关系来构建数据的逻辑关系，保证数据的正确性和合法性。
数据值的约束包括：利用展示模板单元格包括的编码、位置、样式属性，编码为唯一值用来唯一标识单元格；位置主要从行、列进行描述，通过第几行第几列来定义单元格的位置；样式分为两个样式：一个是单元格本身的样式，另外一个是单元格绑定的数据展示的样式；
展示模板与数据字段的关系：通过对单元格绑定数据字段来约束单元格数据录入或者展示，以确保数据的有效性和一致性。
在本发明实施例中，数据计算规则模块1中数据计算规则是一种对数据进行加工、处理和计算的方法，可以满足不同业务需求。在本发明所述的文件格式中，数据计算规则采用可扩展函数规则。一个数据可以设定多个计算规则。这种规则允许多个输入一个输出，输出可以定义成一个tuple，本发明可以通过定义新的函数来扩展数据计算规则，以满足不同的业务需求。
在本发明实施例中，数据安全模块6中数据安全是任何文件格式都需要考虑的重要问题。在本发明所述的文件格式中，数据安全采用字段级加密、数字签名、完整校验、部分数据可恢复性等多种加密技术来保证数据的安全性。
其中，字段级加密：本发明在录入数据或者展示数据时对敏感字段进行加密，从而实现数据加密，确保数据的机密性和完整性。
数字签名：通过数字签名可以保证数据的完整性和可靠性。本发明在数据存储时对数据进行数字签名，以确保数据未被篡改。
完整校验：在数据录入时对必填字段进行判定，若数据模型中该字段required属性为true，则判断该字段是不是有值，因此，通过字段的约束条件来保证数据的完整性。在数据录入时可以对必填字段进行判定，以确保数据的完整性。
部分数据可恢复性：本发明使用ECC技术来实现数据的可恢复。生成ECC公私钥对，存储时将数据划分为多个块，并对每个块进行哈希运算；对每个数据块进行编码，并添加冗余数据，以便在部分数据丢失或损坏的情况下仍能够进行恢复；将编码后的数据块存储到磁盘或云存储等介质中；当部分数据块丢失或损坏时，通过计算残缺数据块的哈希值、检查编码块的哈希值等手段进行数据恢复；在进行数据恢复之后，使用公钥验证数据的完整性，并使用私钥对数据进行解密。
在本发明实施例中，版本管理模块5中，版本是文件格式的重要属性，它反映了文件格式的更新和迭代情况。在本发明所述的文件格式中，版本是一个关键词。每次对文件格式进行更新或者修改时，需要在版本中声明。这样可以方便开发人员进行文件格式的维护和升级。
通过上述实施例可知，本发明具备以下积极效果：本发明数据安全性提升：通过字段级别的加密和数字签名，系统可以保护敏感数据免受未经授权的访问和篡改。这对于处理包含个人身份信息、财务数据或其他敏感信息的数据非常重要。提高数据安全性可以降低数据泄露和安全漏洞的风险，并遵守相关的法规和合规要求，从而保护企业和用户的利益。
数据完整性保障：通过验证关系和逻辑关系，系统可以确保数据的一致性和准确性。这有助于避免数据错误和损坏，提高数据质量和可靠性。对于依赖准确数据进行决策和分析的企业来说，保证数据的完整性是至关重要的。
可恢复性和容错性：由于数据模型以关系存储，并支持逻辑关系，系统具备可恢复性和容错性。即使发生硬件故障、系统崩溃或数据丢失，也可以从备份或其他相关数据中恢复数据。这有助于减少数据丢失带来的业务中断和损失，并提高系统的可靠性和可用性。
数据处理的灵活性：系统提供可扩展的函数规则，使用户能够进行自定义的数据处理和计算。这为企业提供了灵活性和自主权，可以根据特定需求开发和应用定制的数据处理逻辑。这样的灵活性可以帮助企业更好地满足不同业务场景的需求，并实现更高效和准确的数据处理。商业竞争优势：通过提供更安全、更可靠和更灵活的数据存储和处理解决方案，企业可以在竞争激烈的市场中脱颖而出。具备高水平的数据安全性、完整性和可恢复性，能够提升企业对数据的信任度，增强品牌形象，并赢得客户的信赖。这有助于企业在业务发展、市场份额和客户满意度方面取得竞争优势。
本发明的技术方案将电子表格数据对象化存储系统与安全性、完整性和可恢复性相结合，为企业提供了一种更可靠、更安全、更灵活的数据存储和处理方案，为企业带来了数据安全、完整性、可恢复性和灵活性方面的预期收益和商业价值。这不仅增强了企业的数据管理和运营能力，还提升了企业的形象和竞争力，为企业的长期发展和业务增长创造了有利条件。
本发明技术方案引入了电子表格数据对象化存储系统，并与面向对象的设计思想、逻辑关系和验证关系、字段级别的加密和数字签名等关键特征相结合。这种系统在外业内填补了相关技术领域的空白，提供了一种全面且创新的解决方案。
在过去的电子表格系统中，虽然存在着广泛应用的传统模型，但它们在数据存储、安全性、完整性和可恢复性等方面存在一些局限性。这些局限性可能包括数据结构的限制、缺乏安全性措施、缺乏验证机制以及缺乏适应复杂业务逻辑的能力。
本发明技术方案填补了这些技术空白，引入了电子表格数据对象化存储系统，并结合了一系列关键特征，使得系统能够满足更高级别的需求。首先，系统采用面向对象的设计思想，将数据组织为对象，使其更具结构化和灵活性。这种设计思想允许数据以更精确的方式进行描述，并提供了更高层次的数据管理和操作能力。其次，系统引入了逻辑关系和验证关系的概念。逻辑关系允许定义数据之间的关联关系，包括父子关系、引用关系等，从而提供了更复杂的数据模型。验证关系可以用于确保数据的一致性和准确性，包括验证数据范围、数据格式等，避免了错误和不一致的数据。此外，系统提供字段级别的加密和数字签名功能，以确保敏感数据的安全性和完整性。这种级别的保护使得即使在存储和传输过程中，未经授权的访问者无法获得敏感数据。数字签名可用于验证数据的真实性和完整性，确保数据在传输和存储过程中未被篡改。本发明还采用关系模型来存储数据，这为数据之间的关系和查询操作提供了便利。关系模型具有成熟的数据管理和查询机制，使得数据存储和访问更高效、更可靠。最后，系统允许用户定义和使用可扩展的函数规则。这使得用户可以根据具体需求进行自定义的数据处理和计算。这种灵活性为企业提供了更大的自主性，使其能够根据自身业务需求来开发和应用特定的数据处理逻辑。
本发明技术方案的面向对象设计思想、逻辑关系和验证关系的引入使得数据更具结构化和灵活性，有助于提高数据质量和业务逻辑的表达能力。同时，字段级别的加密和数字签名功能增强了数据的安全性和隐私保护，满足了数据保护和合规性方面的要求。通过填补这种技术空白，本发明技术方案为企业和用户提供了一种创新的数据存储和处理方式，提升了数据管理和运营的能力，同时也为行业带来了技术的进步和创新。在国内外业内，这种专利技术方案具有重要的技术意义和商业价值。
本发明解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：数据安全性与隐私保护：传统电子表格系统在数据安全性和隐私保护方面存在局限。然而，该专利技术方案引入了字段级别的加密和数字签名功能，以确保敏感数据的安全性和完整性。这样的解决方案在保护数据隐私方面取得了突破，为用户提供了更高级别的数据安全保障。数据完整性与准确性：传统电子表格系统常常缺乏验证机制和逻辑关系的支持，这导致了数据的不一致和错误。然而，该专利技术方案引入了验证关系和逻辑关系的概念，以确保数据的一致性和准确性。通过验证关系和逻辑关系的应用，数据输入和处理过程中的错误和不一致得以减少，从而提高了数据的质量和可靠性。数据存储与可恢复性：传统电子表格系统可能存在数据存储和可恢复性方面的挑战，特别是在面临硬件故障、数据损坏或意外删除的情况下。然而，该专利技术方案采用了关系模型来存储数据，并支持逻辑关系的定义，从而增强了数据存储和恢复的能力。即使在面临数据丢失的情况下，可以通过备份或其他相关数据进行恢复，保障数据的完整性和可恢复性。综上所述，这种专利技术方案解决了人们长期以来渴望解决、但一直未能获得成功的技术难题，包括数据安全性与隐私保护、数据完整性与准确性以及数据存储与可恢复性。通过引入新的概念和功能，该方案提供了创新的解决方案，满足了用户对数据安全、完整性和可恢复性的迫切需求。
本发明克服了技术偏见：电子表格仅适用于简单数据记录和计算：传统电子表格常被视为仅适用于简单数据记录和计算的工具，而无法满足复杂业务逻辑和数据管理的需求。然而，该专利技术方案引入了面向对象的设计思想和逻辑关系的概念，将数据组织为对象，并允许定义复杂的数据关联和验证关系。这样的创新使得电子表格系统能够适应更复杂的业务需求，克服了对电子表格仅适用于简单数据处理的技术偏见。
电子表格缺乏数据安全和隐私保护能力：传统电子表格在数据安全性和隐私保护方面存在挑战，容易受到未经授权的访问和数据泄露的威胁。然而，该专利技术方案引入了字段级别的加密和数字签名功能，以确保敏感数据的安全性和完整性。这种创新解决了传统电子表格系统在数据安全和隐私保护方面的疑虑，克服了对数据泄露和未授权访问的技术偏见。
电子表格数据存储和可恢复性的局限性：传统电子表格系统通常使用文件或简单数据库来存储数据，但在面临硬件故障、数据损坏或意外删除时，数据的存储和恢复变得困难。然而，该专利技术方案采用关系模型来存储数据，并支持逻辑关系的定义。这种创新的数据存储方式提供了更强大的数据管理和恢复能力，克服了传统电子表格系统在数据存储和可恢复性方面的局限性。
通过克服这些技术偏见，该专利技术方案为电子表格系统带来了更广泛的应用和创新性的解决方案。它扩展了电子表格的功能和能力，满足了用户对更高级别的数据管理、安全性和可恢复性的需求。
实施例2，本发明还提供一种电子表格数据对象化存储方法利用所述电子表格数据对象化存储系统，该方法包括：基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、可恢复。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。
基于上述本发明实施例记载的技术方案，进一步的可提出以下应用例。
根据本申请的实施例，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个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任意各个方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了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可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。
本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
为进一步证明上述实施例的积极效果，本发明基于上述技术方案进行如下实验。
模板的设计：模板是基于原生DOM绘制表格进行设计，最小结构是单元格，命名为ITEM CELL。单元格主要有编码、位置、样式、数据绑定几个属性，如图2所示。其中编码为唯一值用来唯一标识单元格；位置主要从行、列进行描述，通过第几行第几列来定义单元格的位置；样式分为两个样式：一个是单元格本身的样式，另外一个是单元格绑定的数据展示的样式。
数据的绑定：在展示模板中，每个单元格通常都需要与相应的模型属性进行绑定，以便从数据源中获取相应的值。本设计利用原生JS与订阅发布者模式来实现简单的数据双向绑定，采用js中的Object.defineProperty方法,通过这个方法可以对对象的属性进行定制，其中get方法是值读取时触发函数,set是设置值时触发函数,当监听到数据变化的消息通知订阅者,触发相应的监听回调函数。主要过程如图4所示。
发布-订阅模式就是让多个观察者对象同时监听某一个主题对象，当一个对象发生改变时，所有依赖于它的对象都将得到通知。具体实现过程如下：实现一个监听器Observer，用来劫持并监听所有属性，如果监听到变化，通知订阅者。定义一个主题对象Dep，用来收集订阅者。实现一个订阅者Watcher，收到属性的变化通知并执行相应的函数，从而更新视图。把这个订阅者添加到主题对象Dep。实现一个解析器Compile，扫描和解析每个节点的相关指令，并根据初始化模板数据初始化相应的订阅器。当JS对象的数据发生改变时，依赖这个数据的视图也会发生变化，这个时候JS对象数据变化作为发布者，模板就是订阅者。当用户触发单元格的事件，改变数据，此时事件是发布者，数据对象是订阅者。
数据的处理：在展示模板中，根据数据模型中字段的约束条件、计算规则进行相关处理，进行格式化、转换、计算等操作，以便更好地展示数据。
数据处理的过程如下:渲染单元格时添加onchange事件监听器，在单元格发生变化时对单元格的内容进行约束校验和计算。
实现数据约束：实现公式计算。引入Formula.js库，然后定义一个封装了Formula.js的公式计算函数parseFormula()，该函数接受两个参数：待计算公式formula和数据对象data，其中数据对象data中包含了公式中引用的单元格对应的值。在parseFormula()函数中，我们首先创建一个Formula实例f，并将数据对象传入实例中。然后使用Formula实例中的calculate()方法计算公式得出结果。
实现单元格依赖跟踪。为了避免每次计算公式时重新计算表格中的每个单元格，创建单元格的依赖关系，在公式中识别引用其他单元格的标识符：在输入公式时使用引用的单元格作为变量名（如果是第二行第二列的单元格，可以用“B2”作为变量名）。设定单元格计算公式后，解析公式获取单元格标识符，放入到当前单元格的映射数组中。监听器监听到单元格发生数值变化后，遍历映射数组，如果存在，则重新计算依赖于该单元格的单元格。
数据模型：采用Tree Schema、Json Schema标准，结合并进行设计的。JSON Schema由关键字、属性和实例值三部分组成。其中关键字用来定义不同的约束和关于构建实例和其部分的条件，比如type：定义数据类型，required定义必须的属性。属性用来描述JSON数据的结构。实例值用来辅助解释和测试JSONschema定义的结构属性，实例值包含了一些JSON数据。
其中:唯一码：用来唯一标识该字段的属性。名称：该字段的名字。显示名称：在表格中展示的名称。类型：指的是该字段所存储的数据的种类，主要包括值类型（基本数据类型，比如整形、浮点型、字符串、布尔等）、对象类型、数组类型。约束条件：指的是对该字段的值进行限制的规则。常见的约束条件如：非空约束、唯一约束、默认值约束等。类型也是一种约束。同时，支持扩展约束：可以自定义正则表达式作为约束条件。约束条件采用JSONSchema关键字实现的，比如"type"：限制属性的数据类型；"required"：指定对象中必须包含的属性；"minimum"和"maximum"：分别限制数值类型的最小值和最大值；"pattern"：指定属性值的正则表达式模式等。使用约束条件可以保证数据在存储和读取过程中的完整性和一致性，并防止输入非法或不合规的数据。加密：用于在存储和传输敏感信息时保护数据的机密性。对于敏感信息可以设置存储时加密或者显示时加密显示。存储加密的实现过程：选择AES算法，密钥长度选择128位，使用安全伪随机数生成器生成一个随机的AES密钥，使用生成的密钥对该字段的数据进行加密，加密时对数据进行填充，使其长度为128比特，将加密算法的输入向量置为0，采用CBC模式对数据进行加密，加密后得到的密文作为新的数据。显示加密实现的过程：对于需要显示加密的字段，在回显数据时，直接以********显示。属性间的关系采用Tree Schema的规范标准来建立约束字段间的关系。基于JSONSchema的规范，我们采用properties表示属性间的子属性关系；使用$ref表示属性间的层级关系；直接使用属性来表示平级关系；oneof表示属性间的一对一关系；items表示属性间的一对多关系。最终形成的数据模型规范文本，其内容主要包括：对象类型（type）、属性（properties）、属性的编码（code）、属性的名字(name)、属性的显示名字（diaplayName）、是否必填项(required)、默认值（default）、正则表达式（pattern）、加密（encryot）、子节点（children）。
数据安全：数据安全是任何文件格式都需要考虑的重要问题。在本文所述的文件格式中，数据安全采用字段级加密、数字签名、完整校验、部分数据可恢复性等多种加密技术来保证数据的安全性。字段级加密：在录入数据或者展示数据时对敏感字段进行加密，从而实现数据加密，确保数据的机密性和完整性。数字签名：通过数字签名可以保证数据的完整性和可靠性。我们在数据存储时对数据进行数字签名，以确保数据未被篡改。我们采用MD5算法，对文件数据进行计算生成一个哈希值，将哈希值使用私钥进行加密运算，生成一个数字签名。使用公钥对数字签名进行解密验证，得到原始哈希值，使用MD5算法对原始数据进行计算获取实际哈希值，将解密得到的原始哈希值与计算得到的实际哈希值进行比对，如果相同，则表示数据完整无误，否则表示数据被篡改过。
完整性：通过字段的约束条件来保证数据的完整性。在定义数据模型时，对必填内容进行约束，则用户在数据录入时，进行数据校验，以确保数据符合录入要求，采用数字签名对数据进行加密，进一步保证数据在传输过程中的完整性。
部分数据可恢复性：本发明使用ECC技术来实现数据的可恢复。使用ECC算法生成公私钥对，存储时将数据划分为多个块，并对每个块进行哈希运算；对每个数据块进行编码，并添加冗余数据，以便在部分数据丢失或损坏的情况下仍能够进行恢复；将编码后的数据块存储到磁盘或云存储等介质中；当部分数据块丢失或损坏时，通过计算残缺数据块的哈希值、检查编码块的哈希值等手段进行数据恢复；在进行数据恢复之后，使用公钥验证数据的完整性，并使用私钥对数据进行解密。
通过以上技术手段，本发明实现了一种基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，该文件格式主要支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则等特点，保障了数据的安全性、完整性、可恢复性，本发明数据存储结构清晰、数据逻辑关系明确、数据处理能力强，具有一定的创新性。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，该系统基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、并具备可恢复；具体包括：
数据计算规则模块（1），用于完成数据的加工、处理；
数据约束模块（2），用于确保数据的正确性和完整性；
数据模型模块（3），用于定义数据存储的结构和关系；
展示模板模块（4），用于数据的可视化呈现；
版本管理模块（5），用于支持版本管理，使不同版本之间的数据兼容和互通；
数据安全模块（6），用于采取多种加密技术，进行数据的安全保护，以及部分数据可恢复；
在数据计算规则模块（1）中用户通过自定义JavaScript函数来扩展数据计算规则，满足不同的业务需求；数据计算规则采用可扩展函数规则；对于一个数据设定多个计算规则，允许多个输入一个输出；
在数据约束模块（2）中，还用于对数据模型模块（3）中的数据模型中的数据进行约束，包括关系的约束、数据值的约束、展示模板与数据字段的约束；
在数据模型模块（3）中的数据模型采用关系模型存储数据，支持多种关系类型，包括一对一、一对多、多对多，以及还用于支持以JSON对象的形式展示相应数据；
所述展示模板模块（4）利用展示模板中单元格进行编码、位置、样式、数据绑定，并根据数据模型中字段的约束条件、计算规则进行格式化、转换、计算操作，展示数据。
2.根据权利要求1所述的电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，所述数据计算规则包括：聚合计算、数据筛选、数据排序；
所述自定义JavaScript函数包含一系列执行特定任务的JavaScript语句；函数带有输入参数，并且返回一个结果；通过自定义函数，可以将数据计算的处理逻辑通过代码实现并封装在函数内部；所述计算规则采用fun#自定义函数名定义，在进行数据计算时，数据计算规则是自定义函数，系统将会直接通过自定义函数名调用函数进行数据处理。
3.根据权利要求1所述的电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，所述关系的约束用字段与字段之间的关系构建数据的逻辑关系，保证数据的正确性和合法性；
数据值的约束包括：利用展示模板模块（4）中的展示模板单元格包括的编码、位置、样式属性，进行编码、位置、样式的约束；编码为唯一值用来唯一标识单元格；位置从行、列进行描述，通过第几行第几列定义单元格的位置；样式分为单元格本身的样式以及单元格绑定的数据展示的样式；
展示模板与数据字段的约束包括：通过对单元格绑定数据字段约束单元格数据录入或者展示，确保数据的有效性和一致性。
4.根据权利要求1所述的电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，所述数据模型包括：字段、字段间关系和数据；
字段包含唯一码、名称、显示名称、类型、约束条件以及加密；
唯一码：用来唯一标识该字段的属性；
名称：该字段的名字；
显示名称：在表格中展示的名称；
类型：该字段所存储的数据的种类，包括值类型、对象类型、数组类型；
约束条件：用于对该字段的值进行限制，约束条件包括：非空约束、唯一约束、默认值约束，以及自定义正则表达式的约束条件，所述正则表达式用于在文本处理和数据校验中实现模式匹配和处理；
加密：用于在存储和传输敏感信息时保护数据的机密性，对于敏感信息设置存储时加密或者显示时加密显示；
所述字段间关系包括上下级关系、平级关系和不同级别之间的关系，通过定义字段间的关系构建数据的逻辑关系；并对数据进行扩展；
所述数据包括：将要存储的数据按照JSON的语法规则进行转换，转换为对应的JSON对象或数组。
5.根据权利要求1所述的电子表格数据对象化存储系统，其特征在于，在版本管理模块（5）中，用于更新和迭代不同的版本；
在数据安全模块（6）中数据安全采用字段级加密、数字签名、完整校验、部分数据可恢复性多种加密技术保证数据的安全；
字段级加密：在录入数据或者展示数据时对敏感字段进行加密；
数字签名：在数据存储时对数据进行数字签名；
完整校验：在数据录入时对必填字段进行判定，若数据模型中该字段required属性为true，则判断该字段是不是有值；
部分数据可恢复性：使用ECC技术实现数据的可恢复；生成ECC公私钥对，存储时将数据划分为多个块，并对每个块进行哈希运算；对每个数据块进行编码，并添加冗余数据，在部分数据丢失或损坏的下进行恢复；将编码后的数据块存储到磁盘或云存储介质中；当部分数据块丢失或损坏时，通过计算残缺数据块的哈希值、检查编码块的哈希值进行数据恢复；在进行数据恢复后，使用公钥验证数据的完整，并使用私钥对数据进行解密。
6.一种电子表格数据对象化存储方法，其特征在于，利用权利要求1-5任意一项所述的电子表格数据对象化存储系统，该方法包括：基于电子表格、面向对象的、带有逻辑关系、验证关系的文件格式，支持字段级别的加密和数字签名，以及数据模型以关系存储，可扩展的函数规则，使存储的数据安全、完整、可恢复。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311035382.7A CN116756779B (zh) | 2023-08-17 | 2023-08-17 | 一种电子表格数据对象化存储系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311035382.7A CN116756779B (zh) | 2023-08-17 | 2023-08-17 | 一种电子表格数据对象化存储系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116756779A true CN116756779A (zh) | 2023-09-15 |
| CN116756779B CN116756779B (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=87951839
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311035382.7A Active CN116756779B (zh) | 2023-08-17 | 2023-08-17 | 一种电子表格数据对象化存储系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116756779B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109561106A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-02 | 北京工业大学 | 一种船舶通信报文实时解析过滤方法 |
| CN111680477A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-09-18 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 导出电子表格文件的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112102111A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-12-18 | 华电福新广州能源有限公司 | 一种发电厂数据智能处理系统 |
| US20210133205A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-06 | Servicenow, Inc. | Unified application programming interface for transformation of structured data |
| CN114625740A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-06-14 | 南京维拓科技股份有限公司 | 一种表单列表自定义配置及分组展示方法 |
| CN115659375A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-01-31 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 数据处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115934716A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-04-07 | 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 | 一种基于元数据定义和实现的Excel表格数据导入数据库的方法 |
| CN116501742A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-07-28 | 青岛诺亚信息技术有限公司 | 一种简单灵活的表格数据采集输出方法、介质及系统 |
-
2023
- 2023-08-17 CN CN202311035382.7A patent/CN116756779B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109561106A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-02 | 北京工业大学 | 一种船舶通信报文实时解析过滤方法 |
| US20210133205A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-06 | Servicenow, Inc. | Unified application programming interface for transformation of structured data |
| CN111680477A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-09-18 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 导出电子表格文件的方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112102111A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-12-18 | 华电福新广州能源有限公司 | 一种发电厂数据智能处理系统 |
| CN114625740A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-06-14 | 南京维拓科技股份有限公司 | 一种表单列表自定义配置及分组展示方法 |
| CN115659375A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-01-31 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 数据处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115934716A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-04-07 | 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 | 一种基于元数据定义和实现的Excel表格数据导入数据库的方法 |
| CN116501742A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-07-28 | 青岛诺亚信息技术有限公司 | 一种简单灵活的表格数据采集输出方法、介质及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 田俊峰;吴志杰;: "一种可信的云存储控制模型", 小型微型计算机系统, no. 04 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116756779B (zh) | 2023-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11860822B2 (en) | Immutable ledger with efficient and secure data destruction, system and method | |
| US10169606B2 (en) | Verifiable data destruction in a database | |
| US20210224805A1 (en) | Systems, devices, and methods for dlt-based data management platforms and data products | |
| WO2018201895A1 (zh) | 接口代码生成方法、装置、终端设备及介质 | |
| CN102422590B (zh) | 数据库中加密密钥的保护 | |
| CN111414413B (zh) | 区块链背书验证 | |
| US20050102314A1 (en) | System and method for creating and using computer databases having schema integrated into data structure | |
| CN114600420A (zh) | 修剪防篡改数据存储装置中的条目 | |
| US20150188890A1 (en) | Client side encryption in on-demand applications | |
| AU2020395154A1 (en) | Cross-partition calls in partitioned, tamper-evident data stores | |
| US11316706B2 (en) | Method and system for using dynamic private keys to secure data file retrieval | |
| US9853817B2 (en) | Generating enhanced digital signatures for artifacts | |
| US11392714B1 (en) | Hierarchically encrypted data management system | |
| CN114826736A (zh) | 信息共享方法、装置、设备及存储介质 | |
| Wang et al. | Secure provenance of electronic records based on blockchain | |
| CN114036538A (zh) | 一种基于虚拟块设备的数据库透明加解密实现方法及系统 | |
| Weintraub et al. | Data integrity verification in column-oriented NoSQL databases | |
| CN116756779B (zh) | 一种电子表格数据对象化存储系统及方法 | |
| Kumar et al. | Data security and encryption technique for cloud storage | |
| US11645650B1 (en) | Systems and methods for blockchain-based transaction break prevention | |
| CN113934729A (zh) | 一种基于知识图谱的数据管理方法、相关设备及介质 | |
| CN111404662B (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
| Shi et al. | AUDITEM: toward an automated and efficient data integrity verification model using blockchain | |
| CN214756405U (zh) | 一种数据处理系统 | |
| US20220222367A1 (en) | Data aggregation for analysis and secure storage |
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 |