CN118227605A - 一种通用的动态数据定义与数据存储方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种通用的动态数据定义与数据存储方法，涉及数据定义与存储技术领域，包括以下步骤：S1、数据生成：程序或系统在运行过程中实时生成数据，并将数据拆分成零散的数据节点，得到待定义数据；S2、确定数据性质：建立通用的动态数据定义规则。通过规则校验器的使用，可以提高数据质量，确保数据符合业务规则和预期标准，通过早期发现和修正不符合规则的数据，减少后续处理中的错误和异常，为用户提供即时反馈，指导他们如何正确输入数据，提升用户体验，通过统一的数据验证规则，确保业务逻辑在整个系统中保持一致，同时，通过建立动态维护可以提高数据的实时性、灵活性、效率、可靠性、可扩展性和安全性。
Description
技术领域
本发明涉及数据定义与存储技术领域，具体为一种通用的动态数据定义与数据存储方法。
背景技术
随着互联网、物联网以及ICT产业的高速发展，相关业务数据呈现出爆发式增长的态势，据IDC报告，未来10年全球数据量将以40+％的速度增长，对中国移动经营分析系统(下称经分系统)而言，随着互联网等新兴业务数据的引入，数据存储难度、系统支撑压力陡增，而作为业务分析的核心系统，“经分系统”的支撑质量将直接影响领导决策，关乎公司的运营与发展。
在常见的信息系统中，用户需要根据实际生产中的数据规模、使用频率、使用场景等实际情况来提前设计数据存储的结构与载体，这使得每个信息系统的数据定义与存储都具有很强的耦合性、差异性。
不同的系统，为了适配实际的数据使用场景与频率，以及满足实际生产中可能会发生的数据存储的迭代与升级，系统的开发人员与数据的运维人员可能频繁地的修改与迁移原本的、定制化的数据定义与数据存储方式，这使得实际的生产数据的维护成本与数据安全风险急剧增加。
发明内容
本发明提供的发明目的在于提供一种通用的动态数据定义与数据存储方法。通过规则校验器的使用，可以提高数据质量，确保数据符合业务规则和预期标准，通过早期发现和修正不符合规则的数据，减少后续处理中的错误和异常，为用户提供即时反馈，指导他们如何正确输入数据，提升用户体验，通过统一的数据验证规则，确保业务逻辑在整个系统中保持一致，同时，通过建立动态维护可以提高数据的实时性、灵活性、效率、可靠性、可扩展性和安全性。
为了实现上述所提的优点，本发明提供如下技术方案：一种通用的动态数据定义与数据存储方法，包括以下步骤：
步骤一、数据生成：程序或系统在运行过程中实时生成数据，并将数据拆分成零散的数据节点，得到待定义数据。
步骤二、确定数据性质：建立通用的动态数据定义规则，将所述待定义数据通过定义规则，判断并确定数据的性质。
步骤三、建立动态维护：建立定义数据的规则校验器，以便维护动态数据定义的数据，同时，为动态数据定义建立索引。
步骤四、实际数据维护：通过所述规则校验器维护实际生产数据，并为实际生产数据建立索引。
步骤五、跟随处理：当动态数据定义发生改变时，对数据进行重新定义存储。
步骤六、数据传输：将定义后的动态数据传输到存储设备或数据库中。
步骤七、确定存储方式：根据动态数据的性质、时间周期和数据量，确定动态数据的存储方式后进行对应存储。
进一步的，在步骤一中，所述数据节点为一组数据的最小分组，所述数据节点的特点为数据节点中的每个数据单独拿出时都为无意义数据，数据节点中的数据只有在一起时才有意义。
进一步的，在步骤二中，所述动态数据定义规则内容包括节点的层级关系、节点的依赖关系、数据与节点的依赖关系、数据的类型、数据的限制和数据与数据的依赖关系。
进一步的，在步骤三中，所述规则校验器的使用包括以下步骤：
S301、定义规则：定义描述数据应满足的条件或标准的一系列规则；
S302、数据输入：将用户或系统提供数据作为待验证对象；
S303、规则应用：将预先定义的规则应用到输入的数据上，并对数据逐项检查，以确保它们符合规则的要求；
S304、验证结果：规则校验器生成一个验证结果，如果数据满足所有规则，则验证通过；否则，将返回错误信息，并指出哪些规则未通过验证；
S305、错误处理：如果验证失败，规则校验器将会提供错误处理机制；
S306、反馈与调整：根据验证结果，用户或系统调整输入数据以满足规则要求，然后重新进行验证。
进一步的，在步骤S301中，所述规则可以是简单的数据类型验证，如确保字段是整数或字符串，也可以是复杂的业务逻辑规则，如检查订单金额是否大于零。
进一步的，在步骤S304中，所述规则校验器生成的验证结果通常是一个布尔值(真/假)或更详细的错误信息。
进一步的，在步骤S305中，所述错误处理机制包括返回错误信息给用户、触发警告或异常和拒绝执行后续操作。
进一步的，在步骤三中，所述规则校验器可以嵌入的应用程序包括Web应用程序、移动应用和后台服务，所述规则校验器可以使用的编程语言和技术实现包括JavaScript、Python和Java。
进一步的，在步骤六中，所述数据传输的实现方式包括网络传输、串口通信和内存共享，具体方式取决于系统的架构和需求。
进一步的，在步骤七中，所述动态数据的存储方式包括数据库、文件系统和内存存储。
本发明提供了一种通用的动态数据定义与数据存储方法，具备以下有益效果：通过规则校验器的使用，可以提高数据质量，确保数据符合业务规则和预期标准，通过早期发现和修正不符合规则的数据，减少后续处理中的错误和异常，为用户提供即时反馈，指导他们如何正确输入数据，提升用户体验，通过统一的数据验证规则，确保业务逻辑在整个系统中保持一致，同时，通过建立动态维护可以提高数据的实时性、灵活性、效率、可靠性、可扩展性和安全性。
附图说明
图1为本发明一种通用的动态数据定义与数据存储方法的流程图；
图2为本发明一种通用的动态数据定义与数据存储方法的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1、2，本发明提供一种技术方案：一种通用的动态数据定义与数据存储方法，包括以下步骤：
步骤一、数据生成：程序或系统在运行过程中实时生成数据，并将数据拆分成零散的数据节点，得到待定义数据。
步骤二、确定数据性质：建立通用的动态数据定义规则，将待定义数据通过定义规则，判断并确定数据的性质。
步骤三、建立动态维护：建立定义数据的规则校验器，以便维护动态数据定义的数据，同时，为动态数据定义建立索引。
步骤四、实际数据维护：通过规则校验器维护实际生产数据，并为实际生产数据建立索引。
步骤五、跟随处理：当动态数据定义发生改变时，对数据进行重新定义存储。
步骤六、数据传输：将定义后的动态数据传输到存储设备或数据库中。
步骤七、确定存储方式：根据动态数据的性质、时间周期和数据量，确定动态数据的存储方式后进行对应存储。
具体的，进一步的，在步骤一中，数据节点为一组数据的最小分组，数据节点的特点为数据节点中的每个数据单独拿出时都为无意义数据，数据节点中的数据只有在一起时才有意义。
具体的，在步骤二中，动态数据定义规则内容包括节点的层级关系、节点的依赖关系、数据与节点的依赖关系、数据的类型、数据的限制和数据与数据的依赖关系。
具体的，在步骤三中，规则校验器的使用包括以下步骤：
S301、定义规则：定义描述数据应满足的条件或标准的一系列规则；
S302、数据输入：将用户或系统提供数据作为待验证对象；
S303、规则应用：将预先定义的规则应用到输入的数据上，并对数据逐项检查，以确保它们符合规则的要求；
S304、验证结果：规则校验器生成一个验证结果，如果数据满足所有规则，则验证通过；否则，将返回错误信息，并指出哪些规则未通过验证；
S305、错误处理：如果验证失败，规则校验器将会提供错误处理机制。
S306、反馈与调整：根据验证结果，用户或系统调整输入数据以满足规则要求，然后重新进行验证。
具体的，在步骤S301中，规则可以是简单的数据类型验证，如确保字段是整数或字符串，也可以是复杂的业务逻辑规则，如检查订单金额是否大于零。
具体的，在步骤S304中，规则校验器生成的验证结果通常是一个布尔值(真/假)或更详细的错误信息。
具体的，在步骤S305中，错误处理机制包括返回错误信息给用户、触发警告或异常和拒绝执行后续操作。
具体的，在步骤三中，规则校验器可以嵌入的应用程序包括Web应用程序、移动应用和后台服务，规则校验器可以使用的编程语言和技术实现包括JavaScript、Python和Java。
具体的，在步骤六中，数据传输的实现方式包括网络传输、串口通信和内存共享，具体方式取决于系统的架构和需求。
具体的，在步骤七中，动态数据的存储方式包括数据库、文件系统和内存存储。
本发明提供了一种通用的动态数据定义与数据存储方法，包括以下步骤：
步骤一、数据生成：程序或系统在运行过程中实时生成数据，并将数据拆分成零散的数据节点，得到待定义数据，数据节点为一组数据的最小分组，数据节点的特点为数据节点中的每个数据单独拿出时都为无意义数据，数据节点中的数据只有在一起时才有意义。
动态数据是指在系统应用中随时间变化而改变的数据，这类数据通常是由程序或系统在运行过程中实时生成的，并且可能会频繁地发生变化。
数据节点是分布式存储系统中的一个关键组件，主要负责存储和管理数据，在大数据处理和分析领域，如Hadoop、Elasticsearch等系统中，数据节点扮演着至关重要的角色。
数据节点的主要功能包括：
1、数据存储：数据节点负责存储实际的数据块，这些数据块是分布式系统中的基本存储单元，数据节点会将数据以文件的形式存储在本地文件系统中，并维护一个元数据文件来记录数据的索引和位置信息。
2、数据处理：除了存储数据外，数据节点还负责处理与数据相关的操作请求，如数据的增删改查(CRUD)操作，这些操作请求通常来自客户端或协调节点。
3、数据备份与恢复：为了保证数据的可靠性和高可用性，数据节点通常会实现数据的备份和恢复机制，通过复制数据到其他节点或使用备份存储介质，可以在数据丢失或损坏时快速恢复。
4、负载均衡：在分布式系统中，数据节点之间的负载需要均衡分配，以避免某些节点过载而其他节点闲置，数据节点会根据系统的负载情况动态调整数据的存储和处理任务，以实现负载均衡。
为了提高系统的性能和可靠性，数据节点通常需要满足一些硬件和配置要求，如足够的磁盘空间、内存和CPU资源等，此外，数据节点还需要与其他节点(如主节点、客户端节点等)进行通信和协调，以确保整个分布式系统的稳定运行。
需要注意的是，不同的分布式存储系统可能对数据节点的定义和功能有所差异。
步骤二、确定数据性质：建立通用的动态数据定义规则，将待定义数据通过定义规则，判断并确定数据的性质，动态数据定义规则内容包括节点的层级关系、节点的依赖关系、数据与节点的依赖关系、数据的类型、数据的限制和数据与数据的依赖关系。
动态数据定义规则主要包括：
1、数据来源：明确动态数据的来源，动态数据可能来自各种传感器、日志文件、用户输入、实时交易等。
2、数据格式：定义动态数据的格式和标准，包括数据类型、数据长度、数据单位等。
3、数据更新频率：确定动态数据的更新频率，由于动态数据随时间变化而变化，因此需要明确数据的更新周期和频率。
4、数据生命周期：定义动态数据的生命周期管理规则，包括数据的生成、存储、使用、归档和销毁等过程。
5、数据安全与隐私：制定动态数据的安全和隐私保护规则，这包括数据的加密、访问控制、备份恢复、防止数据泄露等。
6、数据质量：定义动态数据的质量标准和要求，包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性等。
总之，动态数据定义规则需要综合考虑数据来源、格式、更新频率、生命周期、安全隐私和质量等方面，以确保动态数据的有效管理和利用，这些规则应该根据具体业务需求和数据特点进行制定和调整，以适应不断变化的数据环境和业务需求。
动态数据的定义步骤为：
1、确定数据的性质：首先需要确定数据的性质，判断它是否随时间变化而改变，如果数据随时间变化而改变，那么它就是动态数据。
2、确定时间周期：动态数据与时间周期有对应关系，每个数据都与时间值有对应关系，因此，需要确定数据的时间周期，以便更好地理解数据的动态变化。
3、确定数据量：动态数据量可能非常大，因此需要确定数据量的大小，如果数据量过大，可能需要采用特定的存储和管理方法。
4、确定数据的处理方式：存储的动态数据可能需要进行进一步的处理和分析，需要根据数据的性质和存储方式，选择合适的数据处理方式，如数据挖掘、统计分析等。
总之，在定义动态数据时，需要综合考虑数据的性质、时间周期、数据量、存储方式和处理方式等因素，以便更好地理解和应用动态数据。
步骤三、建立动态维护：建立定义数据的规则校验器，以便维护动态数据定义的数据，同时，为动态数据定义建立索引，规则校验器的使用包括以下步骤：S301、定义规则：定义描述数据应满足的条件或标准的一系列规则；S302、数据输入：将用户或系统提供数据作为待验证对象；S303、规则应用：将预先定义的规则应用到输入的数据上，并对数据逐项检查，以确保它们符合规则的要求；S304、验证结果：规则校验器生成一个验证结果，如果数据满足所有规则，则验证通过；否则，将返回错误信息，并指出哪些规则未通过验证；S305、错误处理：如果验证失败，规则校验器将会提供错误处理机制；S306、反馈与调整：根据验证结果，用户或系统调整输入数据以满足规则要求，然后重新进行验证，规则可以是简单的数据类型验证，如确保字段是整数或字符串，也可以是复杂的业务逻辑规则，如检查订单金额是否大于零，规则校验器生成的验证结果通常是一个布尔值(真/假)或更详细的错误信息，错误处理机制包括返回错误信息给用户、触发警告或异常和拒绝执行后续操作，规则校验器可以嵌入的应用程序包括Web应用程序、移动应用和后台服务，规则校验器可以使用的编程语言和技术实现包括JavaScript、Python和Java。
规则校验器是一个用于验证数据是否满足特定规则的组件或工具，它通常用于确保数据的质量、完整性和一致性，规则校验器可以应用于多种场景，如数据库操作、表单验证、业务逻辑处理等。
索引是一种数据结构，用于帮助快速查询数据库或数据集中的数据，它类似于图书的索引，通过提供指向数据的指针或位置信息，可以显著提高数据检索的速度，索引的主要目的是减少数据库查询时所需扫描的数据量，从而加快查询性能。
索引的工作原理包括：
1、创建索引：为数据库中的某个或多个列创建索引。
2、构建索引结构：使用特定的数据结构来存储指针或位置信息，如B树(B-Tree)、B+树(B+-Tree)、哈希表(Hash Table)等。
3、查询优化：当执行查询时，数据库系统会使用索引来优化查询计划，以根据索引快速找到满足查询条件的数据，而不是扫描整个数据库。
4、检索数据：一旦找到满足条件的数据的指针或位置信息，数据库系统可以沿着这些指针快速检索到实际的数据。
5、维护索引：随着数据的增删改操作，索引可能需要更新以保持其有效性，这包括添加新数据到索引、从索引中删除数据以及重新平衡索引结构等。
6、索引的优点包括提高查询速度、减少磁盘I/O操作、优化查询计划等。
因此，在使用索引时需要根据具体场景进行权衡，在创建索引时，需要考虑哪些列经常用于查询、查询的频率和数据量等因素，同时，也需要定期评估索引的性能和效率，以便进行必要的调整和优化。
步骤四、实际数据维护：通过规则校验器维护实际生产数据，并为实际生产数据建立索引。
步骤五、跟随处理：当动态数据定义发生改变时，对数据进行重新定义存储。
步骤六、数据传输：将定义后的动态数据传输到存储设备或数据库中，数据传输的实现方式包括网络传输、串口通信和内存共享，具体方式取决于系统的架构和需求。
数据传输指的是按照一定的规程，通过一条或者多条数据链路，将数据从数据源传输到数据终端的过程，它的主要作用是实现点与点之间的信息传输与交换。
一数据传输过程包括：
1、数据链路：这是数据传输的通道，可以是一条或多条，它们负责在发送端和接收端之间建立连接，确保数据可以安全、可靠地传输。
2、数据传输方式：取决于具体的传输需求和环境。
3、数据编码：在数据传输过程中，数据通常以某种形式进行编码，以便在传输过程中能够准确识别。
4、并行与串行传输：这是两种常见的数据传输方式，并行传输是指数据在多条并行信道上同时进行传输，而串行传输则是指数据以串行方式在一条信道上传输。
5、异步与同步传输：这是两种数据传输的同步方式，异步传输以字符为单位，每个字符前后都加上特定的起止信号，以便接收端能够准确识别每个字符，同步传输则要求发送端和接收端的时钟保持同步，以确保数据在传输过程中的准确性。
此外，数字数据传输是一种采用数字信道来传输数据信号的传输方式，与模拟信道相比，数字信道具有传输质量高、信道利用率高、不需要调制解调器等优点。
在整个数据传输过程中，确保数据的完整性、准确性和实时性是非常重要的，因此，需要采用各种技术和策略来优化数据传输过程，以满足不同的应用需求。
步骤七、确定存储方式：根据动态数据的性质、时间周期和数据量，确定动态数据的存储方式后进行对应存储，动态数据的存储方式包括数据库、文件系统和内存存储。
为了防止数据丢失或损坏，通常需要定期对动态数据进行备份，一旦数据出现问题，可以从备份中恢复数据，确保系统的正常运行。
为了达到目的，本发明的数据体使用流程为：
步骤1、将数据拆分成零散的数据节点。
步骤2、建立通用的动态数据定义规则。
步骤3、维护动态数据定义的数据。
步骤4、为动态数据定义建立索引。
步骤5、建立符合3所添加定义数据的规则校验器。
步骤6、维护实际生产数据，该数据维护需符合步骤5建立的校验器的校验。
步骤7、为实际生产数据建立索引。
步骤8、如动态数据定义发生改变，则重复步骤3、4、5、6、7。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据生成：程序或系统在运行过程中实时生成数据，并将数据拆分成零散的数据节点，得到待定义数据；
S2、确定数据性质：建立通用的动态数据定义规则，将所述待定义数据通过定义规则，判断并确定数据的性质；
S3、建立动态维护：建立定义数据的规则校验器，以便维护动态数据定义的数据，同时，为动态数据定义建立索引；
S4、实际数据维护：通过所述规则校验器维护实际生产数据，并为实际生产数据建立索引；
S5、跟随处理：当动态数据定义发生改变时，对数据进行重新定义存储；
S6、数据传输：将定义后的动态数据传输到存储设备或数据库中；
S7、确定存储方式：根据动态数据的性质、时间周期和数据量，确定动态数据的存储方式后进行对应存储。
2.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S1中，所述数据节点为一组数据的最小分组，所述数据节点的特点为数据节点中的每个数据单独拿出时都为无意义数据，数据节点中的数据只有在一起时才有意义。
3.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S2中，所述动态数据定义规则内容包括节点的层级关系、节点的依赖关系、数据与节点的依赖关系、数据的类型、数据的限制和数据与数据的依赖关系。
4.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S3中，所述规则校验器的使用包括以下步骤：
S301、定义规则：定义描述数据应满足的条件或标准的一系列规则；
S302、数据输入：将用户或系统提供数据作为待验证对象；
S303、规则应用：将预先定义的规则应用到输入的数据上，并对数据逐项检查，以确保它们符合规则的要求；
S304、验证结果：规则校验器生成一个验证结果，如果数据满足所有规则，则验证通过；否则，将返回错误信息，并指出哪些规则未通过验证；
S305、错误处理：如果验证失败，规则校验器将会提供错误处理机制；
S306、反馈与调整：根据验证结果，用户或系统调整输入数据以满足规则要求，然后重新进行验证。
5.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S301中，所述规则可以是简单的数据类型验证，如确保字段是整数或字符串，也可以是复杂的业务逻辑规则，如检查订单金额是否大于零。
6.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S304中，所述规则校验器生成的验证结果通常是一个布尔值(真/假)或更详细的错误信息。
7.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S305中，所述错误处理机制包括返回错误信息给用户、触发警告或异常和拒绝执行后续操作。
8.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S3中，所述规则校验器可以嵌入的应用程序包括Web应用程序、移动应用和后台服务，所述规则校验器可以使用的编程语言和技术实现包括JavaScript、Python和Java。
9.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S6中，所述数据传输的实现方式包括网络传输、串口通信和内存共享，具体方式取决于系统的架构和需求。
10.根据权利要求1所述的一种通用的动态数据定义与数据存储方法，其特征在于，在步骤S7中，所述动态数据的存储方式包括数据库、文件系统和内存存储。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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