WO2025005333A1 - 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치 - Google Patents

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WO2025005333A1
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주하오웬
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • Embodiments of the present specification relate to a method and an electronic device for managing data related to a service. More specifically, embodiments of the present specification relate to a method and a device for merging and managing event data that occurred on a service during a period of time.
  • the present disclosure is proposed to solve the above-described problem, and provides a method for managing data related to a service and a device therefor. More specifically, the present disclosure provides a method for managing data related to a service and a device therefor by merging event data that occurred on a service for a plurality of time units and storing them hierarchically.
  • the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problems described above, and other technical problems can be inferred from the following embodiments.
  • a method for managing data related to a service by an electronic device may include a step of identifying first event data corresponding to an event that occurred on a service during a first period unit; a step of storing a first type of data in a first table based on the first event data; a step of generating a second type of data based on the first data corresponding to a second period unit among the first type of data stored in the first table; and a step of storing the second type of data in the second table.
  • the first event data includes information about at least one metric included in a set of established metrics
  • the set of established metrics may include a first sub-metric set and a second sub-metric set.
  • the value of the first type of data when the first sub-event data included in the first event data corresponds to the first metric included in the first sub-metric set, the value of the first type of data may be determined as a first value obtained by accumulating the values of each of the first sub-event data, and when the second sub-data included in the first data corresponds to the first metric, the value of the second type of data may be determined as a second value obtained by accumulating the values of each of the second sub-data.
  • the first type of data when the first sub-event data included in the first event data corresponds to the second metric included in the second sub-metric set, the first type of data may be determined based on the value of each of the first sub-event data and the event occurrence time of each of the first sub-event data, and when the second sub-data included in the first data corresponds to the second metric, the second type of data may be determined based on the value of each of the second sub-data and the event occurrence time of each of the second sub-data.
  • the second type of data includes a plurality of levels of data corresponding to a plurality of period units, and the plurality of period units can be determined based on a metric corresponding to each of the second type of data.
  • a method for managing data related to a service may further include a step of identifying data of a first level corresponding to the third period unit among data of a second type stored in a second table; and a step of generating data of a second level corresponding to the fourth period unit based on the data of the first level.
  • a method for managing data related to a service may further include: obtaining a query from a terminal; identifying second data corresponding to the query from among second types of data stored in a second table; identifying third data corresponding to the query from among first types of data stored in a first table; generating response data corresponding to the query based on the second data and the third data; and transmitting information about the response data to the terminal.
  • the step of generating response data may include the step of comparing an event occurrence time corresponding to the second data with an event occurrence time corresponding to the third data to identify fourth data that overlaps with the second data among the third data; the step of filtering the fourth data from the third data to identify fifth data; and the step of generating response data based on the second data and the fifth data.
  • the step of identifying the second data may include a step of identifying at least one period unit corresponding to the query among the plurality of period units; and a step of identifying the second data based on data of at least one period unit among the second type of data stored in the second table.
  • the step of generating the second type of data may include the step of generating the seventh data, which is the second type of data, based on the first data and the sixth data, when the sixth data, which is the first type of data, is newly stored in the first table.
  • the sixth data may be deleted from the first table when a set period of time has elapsed since the seventh data was stored in the second table or when the validity of the sixth data is false.
  • data of the first level may be deleted from the second table when a set period of time has elapsed from the time when data of the second level is stored in the second table.
  • the first event data may include at least one of user identification information of the service or item identification information of the service.
  • each of the data stored in the second table includes identification information for identifying a corresponding event
  • a method for managing data related to a service may include the steps of: identifying second event data corresponding to a second event that occurred on the service and second identification information corresponding to the second event; identifying eighth data, among the data stored in the second table, whose identification information corresponds to the second identification information; modifying the eighth data, based on the second event data; and storing the modified eighth data in the second table.
  • the set period may correspond to a cancellable period of a third event corresponding to the sixth data.
  • An electronic device for managing data related to a service includes a transceiver; one or more processors; and a storage storing one or more commands executed by the one or more processors, wherein the one or more processors can, by executing the one or more commands, identify first event data corresponding to an event occurring on a service during a first period unit, store a first type of data in a first table based on the first event data, generate a second type of data based on the first data corresponding to a second period unit among the first type of data stored in the first table, and store the second type of data in the second table.
  • a recording medium may be a non-transitory computer-readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute a method for managing data related to a service by an electronic device.
  • an electronic device can efficiently manage data related to a service by hierarchically storing event data that occurred on a service for a plurality of time periods by merging each of the event data.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system in which a method for managing data related to a service by an electronic device according to various embodiments can be implemented.
  • Figure 2 is a flowchart illustrating how an electronic device manages data related to a service.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method of storing first type data and second type data in a first table and a second table when first event data corresponds to a first metric included in a first sub-metric set.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of storing first type data and second type data in a first table and a second table when first event data corresponds to a second metric included in a second sub-metric set.
  • Figure 5 is a flowchart illustrating a method for transmitting information about response data corresponding to a query obtained from a terminal.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a method in which an electronic device provides information about response data corresponding to a query when a query operation is performed while a merge operation is being performed.
  • Figure 7 is a flowchart illustrating a method for modifying data stored in a table.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a page for setting event data and metrics to be aggregated according to one embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a page on which aggregated data according to an embodiment is displayed.
  • FIG. 10 is a block diagram schematically illustrating an electronic device for managing data related to a service according to one embodiment.
  • the "terminal” mentioned below may be implemented as a computer or portable terminal capable of connecting to a server or other terminal via a network.
  • the computer includes, for example, a notebook, desktop, laptop, etc. equipped with a WEB Browser
  • the portable terminal may include, for example, a wireless communication device that ensures portability and mobility, such as a communication-based terminal such as IMT (International Mobile Telecommunication), CDMA (Code Division Multiple Access), W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), LTE (Long Term Evolution), and all kinds of handheld-based wireless communication devices such as a smartphone, tablet PC, etc.
  • IMT International Mobile Telecommunication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA Wide-Code Division Multiple Access
  • LTE Long Term Evolution
  • handheld-based wireless communication devices such as a smartphone, tablet PC, etc.
  • each block of the processing flow diagrams and combinations of the flow diagrams can be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions can be loaded onto a processor of a general-purpose computer, a special-purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment create a means for performing the functions described in the flow diagram block(s).
  • These computer program instructions can also be stored in a computer-available or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement the function in a specific manner, so that the instructions stored in the computer-available or computer-readable memory can also produce a manufactured article including an instruction means for performing the functions described in the flow diagram block(s).
  • the computer program instructions may be installed on a computer or other programmable data processing apparatus, a series of operational steps may be performed on the computer or other programmable data processing apparatus to produce a computer-executable process, so that the instructions executing the computer or other programmable data processing apparatus may also provide steps for executing the functions described in the flowchart block(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code that contains one or more executable instructions for performing a particular logical function(s). It should also be noted that in some alternative implementation examples, the functions mentioned in the blocks may occur out of order. For example, two blocks shown in succession may in fact be performed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be performed in reverse order, depending on the functionality they perform.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system in which a method for managing data related to a service by an electronic device according to various embodiments can be implemented.
  • the system (10) may be implemented by various types of devices.
  • the system (10) may include an electronic device (100) and a terminal (120).
  • the system (10) illustrated in FIG. 1 only illustrates components related to the present embodiment. Therefore, a person having ordinary skill in the art related to the present embodiment may understand that other general components may be further included in addition to the components illustrated in FIG. 1.
  • Each of the electronic device (100) and the terminal (120) may include a transceiver, storage, and a processor.
  • each of the electronic device (100) and the terminal (120) means a unit that processes at least one function or operation, and this may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • each of the electronic device (100) and the terminal (120) is referred to as a separate device or server, but this may be a logically divided structure, and at least some of them may be implemented by a separate function in one device or server.
  • the electronic device (100) and the terminal (120) may include a plurality of computer systems or computer software implemented as network servers.
  • at least some of the electronic device (100) and the terminal (120) may refer to a computer system and computer software that are connected to a lower device that can communicate with another network server through a computer network such as an intranet or the Internet, receive a task execution request, perform the task for the request, and provide the execution result.
  • at least some of the electronic device (100) and the terminal (120) may be understood as a broad concept that includes a series of application programs that can operate on a network server, and various databases built in other nodes that are internal or connected.
  • at least some of the electronic device (100) and the terminal (120) may be implemented using a network server program that is provided in various ways according to an operating system such as DOS, Windows, Linux, UNIX, or MacOS.
  • the electronic device (100) and the terminal (120) can communicate with each other through a network (not shown).
  • the network includes a Local Area Network (LAN), a Wide Area Network (WAN), a Value Added Network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, and a combination thereof, and is a comprehensive data communication network that allows each network component shown in FIG. 1 to communicate smoothly with each other, and may include wired Internet, wireless Internet, and a mobile radio communication network.
  • Wireless communication may include, but is not limited to, wireless LAN (Wi-Fi), Bluetooth, Bluetooth low energy, Zigbee, WFD (Wi-Fi Direct), UWB (ultra wideband), infrared communication (IrDA, infrared Data Association), NFC (Near Field Communication), etc., for example.
  • Wi-Fi wireless LAN
  • Bluetooth Bluetooth low energy
  • Zigbee Wi-Fi Direct
  • UWB ultra wideband
  • IrDA infrared Data Association
  • NFC Near Field Communication
  • various real-time data may be generated. For example, when a user purchases an item, real-time data corresponding to the user's item purchase event may be generated.
  • the event data may be data stored in a message queue in response to an event that occurred on the service.
  • the event data may be log data corresponding to a user's action on the service, but is not limited thereto.
  • the event data is data stored in a message queue and may be distinguished from data stored in a first table or a second table in the storage of the electronic device (100).
  • the message queue may store event data generated in response to an event that occurred on the service in the order of generation.
  • the electronic device (100) can hierarchically store event data that occurred on the service during multiple time periods by merging them.
  • the electronic device (100) can store a first type of data corresponding to a first time period unit in a first table, and can store a second type of data corresponding to a second time period unit in a second table.
  • the electronic device (100) may identify first event data corresponding to an event that occurred in a service during a first period unit of a relatively short period from among event data accumulated in a message queue.
  • the electronic device (100) may store first type data in a first table based on the first event data. More specifically, the electronic device (100) may generate first type data by merging first event data.
  • the first period unit may be the shortest period unit among the period units set in the electronic device (100).
  • the first period unit may be 10 seconds, but is not limited thereto.
  • the first type data may be data representing an integrated value of data during the first period unit, which is a short period unit, and may be referred to as non-aggregation data.
  • the first type data may be stored in a first table in the storage of the electronic device (100).
  • the electronic device (100) may generate the second type of data based on the first data corresponding to the second period unit among the first type of data stored in the first table. More specifically, the electronic device (100) may generate the second type of data by merging the data corresponding to the event that occurred on the service during the second period unit among the first type of data stored in the first table.
  • the second period unit may be a period unit longer than the first period unit.
  • the second period unit may be 1 hour, but is not limited thereto.
  • the second type of data may be data representing an integrated value of the first type of data during the second period unit.
  • the second type of data may be data generated by integrating some of the first type of data stored in the first table, and may be referred to as integrated data.
  • the electronic device (100) may store the second type of data in the second table.
  • the second table may be a separate table different from the first table in the storage.
  • Figure 2 is a flowchart illustrating how an electronic device manages data related to a service.
  • step S210 the electronic device (100) can identify first event data corresponding to an event that occurred on the service during the first period unit.
  • the electronic device (100) can determine whether information on a metric included in a set of metrics is included in event data corresponding to the occurred event. When information on a metric included in a set of metrics is included in the event data, the electronic device (100) can perform an operation of identifying first event data. The electronic device (100) can identify first event data corresponding to an event that occurred on the service during a set first period unit among data stored in a message queue.
  • step S220 the electronic device (100) can store the first type of data in the first table based on the first event data.
  • the electronic device (100) may integrate the first event data identified in step S210 to generate a first type of data, and store the generated first type of data in a first table.
  • the first event data may include information on at least one metric included in a set of metrics.
  • the set of metrics may include a first sub-metric set and a second sub-metric set.
  • the value of the first type of data may be determined as a first value obtained by accumulating the values of each of the first sub-event data. For example, the value of the first type of data corresponding to the number of orders of the user (order count) may be determined as the sum total of the number of orders of the user that occurred on the service during the first period.
  • the first type of data when the first sub-event data included in the first event data corresponds to the second metric included in the second sub-metric set, the first type of data may be determined based on the value of each of the first sub-event data and the event occurrence time of each of the first sub-event data.
  • the value of the first type of data corresponding to the user's latest order date may be the value of the event data corresponding to the date of the order whose order date is the most recent, which is the event occurrence time among the user's orders that occurred on the service during the first period.
  • the event occurrence time of the first type of data corresponding to the user's latest order date may be determined as the date of the order whose order date is the most recent, which is the event occurrence time among the user's orders that occurred on the service during the first period.
  • step S230 the electronic device (100) can generate a second type of data based on first data corresponding to a second period unit among the first type of data stored in the first table.
  • step S240 the electronic device (100) can store the second type of data in the second table.
  • the first data may be data corresponding to an event that occurred during the second period unit among the first type of data stored in the first table.
  • the electronic device (100) may generate the second type of data by integrating the first data.
  • the generated second type of data may be stored in a second table different from the first table.
  • the value of the second type of data when the second sub-data included in the first data corresponds to the first matrix, the value of the second type of data may be determined as a second value in which the values of each of the second sub-data are accumulated.
  • the value of the second type of data corresponding to the number of orders of the user order count
  • the value of the second type of data corresponding to the number of orders of the user order count
  • the second type of data when the second sub-data included in the first data corresponds to the second metric, the second type of data may be determined based on the value of each of the second sub-data and the event occurrence time of each of the second sub-data.
  • the value of the second type of data corresponding to the user's latest order date may be the value of the event data corresponding to the date of the order whose order date is the most recent among the user's orders that occurred on the service during the second period.
  • the event occurrence time of the second type of data corresponding to the user's latest order date may be determined as the date of the order whose order date is the most recent among the user's orders that occurred on the service during the second period.
  • the first table may store the first type of data generated based on the first event data corresponding to an event that occurred during the first period unit, which is a relatively short period unit.
  • the second table may store the second type of data generated based on the first data corresponding to the second period unit, which is a longer period unit than the first period unit, among the first type of data stored in the first table. That is, the event data stored in the message queue may not be individually stored in the storage of the electronic device (100), but may be hierarchically merged by a plurality of period units and stored in at least one of the first table and the second table.
  • the second table may store multiple levels of data corresponding to multiple period units other than the second period unit.
  • the multiple period units may include a third period unit and a fourth period unit, and the third period unit may be a period unit shorter than the fourth period unit, and may be a period unit adjacent to the fourth period unit among the multiple period units.
  • the electronic device (100) may identify the first level of data corresponding to the third period unit among the second type of data stored in the second table, and generate the second level of data corresponding to the fourth period unit based on the data of the first level.
  • the multiple period units may include one day, one week, one month, a quarter, and a half year, and the second period unit may be one day.
  • the upper level of data corresponding to one week may be generated based on the lower level of data corresponding to one day.
  • the upper level of data corresponding to one month may be generated based on the lower level of data corresponding to one week and the lower level of data corresponding to one day.
  • the upper level of data corresponding to one quarter may be generated based on the lower level of data corresponding to one month.
  • Higher level data corresponding to a half year can be generated based on lower level data corresponding to a quarter.
  • the first period unit, the second period unit, and the plurality of period units may be determined based on metrics corresponding to the first event data, the first type of data, and the second type of data, respectively.
  • the number of orders per user among the metrics may be a metric that occurs infrequently per day. That is, the first period unit, the second period unit, and the plurality of period units corresponding to the number of orders per user may be set to be relatively long.
  • the number of logins per user among the metrics may be a metric that occurs frequently per day. That is, the first period unit, the second period unit, and the plurality of period units corresponding to the number of logins per user may be set to be relatively short.
  • the electronic device (100) can transmit information on response data corresponding to the query to the terminal (120).
  • the electronic device (100) can identify second data corresponding to the query among the second type of data stored in the second table, identify third data corresponding to the query among the first type of data stored in the first table, generate response data corresponding to the query based on the second data and the third data, and transmit information on the response data to the terminal (120). A specific embodiment thereof will be described with reference to FIG. 5.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method of storing first type data and second type data in a first table and a second table when the first event data corresponds to a first metric included in a first sub-metric set.
  • the metric of the event data according to one embodiment of FIG. 3 relates to 'Order-last-date' and can be included in the second sub-metric set.
  • the data source (310) may correspond to event data corresponding to an event that occurred on the service.
  • the electronic device (100) may determine whether information on a metric included in a metric set in the first event data (301) corresponding to the first event is included.
  • the electronic device (100) may sequentially perform an operation of storing the first type of data and the second type of data in the first table and the second table. Specifically, the electronic device (100) may store the event data including the first event data (301) in the storage (102) through the data pipeline (311).
  • the first type of data may be stored in the first table (320) in the storage (102).
  • the first period unit is 10 seconds
  • the first type of data generated by merging the first event data from 13:01:10 on April 3, 2023 to 13:01:20 on April 3, 2023 may be stored in the first table (320).
  • the first event data (301) corresponding to the first event that occurred between 13:01:10 on April 3, 2023 and 13:01:20 on April 3, 2023 may be processed at 13:01:11 on April 3, 2023 and then stored as the first type of data in the first table (320).
  • event data that occurred in the past may be merged into the first period unit and stored in order of event occurrence time.
  • the first type of data based on the second event data corresponding to the item order event that occurred at 16:31:20 on March 2, 2023 may have a value of 'True' and may be stored in the first table (320).
  • the first type of data based on the fourth event data corresponding to the item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 may have a value of 'True' and may be stored in the first table (320).
  • the item order that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 was cancelled, and the item order cancellation event may have occurred at 16:35:20 on March 1, 2023.
  • the first type of data based on the third event data corresponding to the item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on March 1, 2023 may have a value of 'False' and may be stored in the first table (320).
  • the event data included in the data source (310) and the data stored in the first table (320) or the second table (330) may further include identification information for identifying the corresponding event. Referring to FIG. 3, identification information corresponding to the item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on March 1, 2023 and identification information corresponding to the item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 may correspond.
  • the second type of data may be stored in the second table (330) in the storage (102). 1) In response to the first type of data being newly stored or updated in the first table (320), the second type of data may also be newly stored or updated in the second table (330). Or, 2) at a time point when a set period (e.g., 1 day) has elapsed from the time point when the first type of data is newly stored or updated in the first table (320), the second type of data may be newly stored or updated in the second table (330). In one embodiment, the event occurrence time and processing time of the second type of data stored in the second table (330) may differ by the set period of 1 day. The set period is not limited to 1 day.
  • the set period may correspond to a cancellable period of an event corresponding to the first type of data.
  • the set period is set as the cancelable period of an event corresponding to the first type of data, cancellation of an event corresponding to the first type of data may not be possible at a point in time when the set period has elapsed from the time when the first type of data is newly stored or updated. That is, when the set period is set as the cancelable period of an event corresponding to the first type of data, modification work of data stored in the first table (320) may be minimized.
  • data generated by merging the first type of data corresponding to events that occurred during April 2023 may be stored as the second type of data.
  • data generated by merging the first type of data corresponding to events that occurred during March 2023 may also be stored as the second type of data.
  • events that occurred during March 2023 may include an item order event that occurred at 16:31:20 on March 2, 2023, an item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023, and an item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on March 1, 2023.
  • the second type of data corresponding to March 2023 may be determined based on the values of each of the first type of data corresponding to events that occurred during March 2023 and the event occurrence times.
  • the event occurrence time of the second type of data may be determined as 16:31:19 on March 1, 2023, which is the latest occurrence time of the first type of data corresponding to the event that occurred during March 2023.
  • the value of the second type of data may be 'True'. That is, the first type of data corresponding to the item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 and the first type of data corresponding to the item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on March 1, 2023 may be managed while being merged with each other. Accordingly, the efficiency of data management may be increased.
  • the set period until the first type of data stored in the first table (320) is merged and stored in the second table (330) may be determined to correspond to a metric.
  • the set period may be set based on the difference between the event occurrence times of correlated events, such as an item order event and an item order cancellation.
  • the set period may be set to be greater than the average interval between the event occurrence times of correlated events, such as an item order event and an item order cancellation.
  • the electronic device (100) may simultaneously store data corresponding to an event occurring in the service in the first table (320) and the second table (330) for a set period of time. At the same time, the electronic device (100) may delete the first type of data stored in the first table (320) corresponding to the event when the set period of time has elapsed. Accordingly, the first aspect regarding data storage space and the second aspect regarding data accuracy verification may be optimized simultaneously.
  • the first type of data stored in the first table (320) when the first type of data stored in the first table (320) is integrated and a set period of time (for example, 2 months) has elapsed from the time it was stored as the second type of data or the validity of the first type of data is false, the first type of data may be deleted from the first table (320).
  • the first type of data corresponding to the item order event that occurred at 18:31:20 on February 2, 2023 may be deleted at 18:31:20 on April 2, 2023, which is 2 months after the set period of time from the time it was stored as the second type of data. Accordingly, the first table (320) of FIG. 3 may not store data for the item order event that occurred at 18:31:20 on February 2, 2023.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of storing first type data and second type data in a first table and a second table when first event data corresponds to a second metric included in a second sub-metric set.
  • the metric of the event data is related to 'Order-count' and can be included in the first sub-metric set.
  • a detailed description of the overlapping portion with the portion described in FIG. 3 among the methods of storing the first type of data and the second type of data in FIG. 4 in the first table and the second table is omitted.
  • the first type of data may be stored in the first table (410) in the storage (102).
  • the first period unit is 10 seconds
  • the first type of data generated by merging the first event data from 13:01:10 on May 3, 2023 to 13:01:20 on May 3, 2023 may be stored in the first table (410).
  • the first event data (401) corresponding to the first event that occurred between 13:01:10 on May 3, 2023 and 13:01:20 on May 3, 2023 may be processed at 13:01:11 on May 3, 2023 and then stored as the first type of data in the first table (410).
  • event data that occurred in the past may be merged into the first period unit and stored in the order of the event occurrence time.
  • the first type of data based on the third event data corresponding to the item order event that occurred at 16:31:19 on April 1, 2023 may have a value of 3 and may be stored in the first table (410).
  • the item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on April 1, 2023 may cancel some of the items ordered according to the item order event that occurred at 16:31:19 on April 1, 2023.
  • the first type of data based on the second event data corresponding to the item order event that occurred at 16:35:20 on April 1, 2023 may have a value of -1 and may be stored in the first table (410).
  • the second table in the storage (102) may include a plurality of sub-tables.
  • the second type of data may include a plurality of levels of data corresponding to a plurality of period units, and the plurality of period units may be set based on a metric.
  • the first sub-table (421) may store a second type of data corresponding to the second period unit
  • the second sub-table (422) may store a second type of data corresponding to the third period unit.
  • the second type of data corresponding to the second period unit may be referred to as first level data
  • the third type of data corresponding to the third period unit may be referred to as second level data.
  • the data generated by merging the first type of data corresponding to the event that occurred during May 2023 may be stored in the first sub-table (421) as the second type of data. More specifically, the event that occurred during May 2023 may include an item order event that occurred at 13:01:10 on May 3, 2023.
  • the data generated by merging the first type of data corresponding to the event that occurred during April 2023 may be stored as the second type of data in the first sub-table (421). More specifically, the event that occurred during April 2023 may include an item order event that occurred at 16:31:19 on April 1, 2023 and an item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on April 1, 2023. At this time, the value of the second type of data corresponding to April 2023 may be determined as 2, which is the sum of -1 and 3, which are the values of the item order event that occurred at 16:31:19 on April 1, 2023 and the item order cancellation event that occurred at 16:35:20 on April 1, 2023, respectively.
  • the event occurrence time of the second type of data corresponding to April 2023 may include 16:31:19 on April 1, 2023. That is, the event occurrence time corresponding to the item order cancellation event is not included in the event occurrence time of the second type of data, but may be accumulated in the value of the second type of data.
  • the data generated by merging the first type of data corresponding to the event that occurred during March 2023 may be stored as the second type of data in the first sub-table (421). More specifically, the event that occurred during March 2023 may include an item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 and an item order event that occurred at 15:31:19 on March 2, 2023. At this time, the value of the second type of data corresponding to April 2023 may be determined as 9, which is the sum of 3 and 6, which are the values of the item order event that occurred at 16:31:19 on March 1, 2023 and the item order event that occurred at 15:31:19 on March 2, 2023, respectively. Additionally, the event occurrence times of the second type of data corresponding to March 2023 may include 16:31:19 on March 1, 2023 and 15:31:19 on March 2, 2023.
  • the data generated by merging the first level data corresponding to the events that occurred from January to June, the first half of 2023, may be stored as second level data in the second sub-table (422).
  • the value of the second level data may be determined as 21, which is the sum of the respective values of the first level data, 10, 2, and 9.
  • the event occurrence times of the second level data may include 13:01:10 on May 3, 2023, 16:31:19 on April 1, 2023, 16:31:19 on March 1, 2023, and 15:31:19 on March 2, 2023.
  • the lower-level data and the upper-level data may be partially overlapped.
  • the lower-level data may be deleted at a point in time when a set period of time has elapsed from the point in time when the upper-level data is stored in the second table. In terms of data management efficiency, the set period may be set short.
  • the electronic device (100) can merge event data that occurred on the service for multiple time periods and store them hierarchically.
  • the electronic device (100) can delete a portion of the data that is stored in duplicates in the first table and the second table when the data satisfies a set condition (for example, a first condition that a set period of time has elapsed from the time of storage in the second table and a second condition that the validity of the data is false). Accordingly, the efficiency of data storage management can be increased.
  • Figure 5 is a flowchart illustrating a method for transmitting information about response data corresponding to a query obtained from a terminal.
  • step S510 the electronic device (100) can obtain a query from the terminal.
  • a query obtained from the terminal (120) may include information about the matrix and information about the query period.
  • step S520 the electronic device (100) can identify second data corresponding to the query among the second type of data stored in the second table.
  • step S530 the electronic device (100) can identify third data corresponding to the query among the first type of data stored in the first table.
  • the electronic device (100) can identify second data and third data corresponding to the query among the first type of data and the second type of data stored in the first table and the second table in the storage (102).
  • the first period unit may be 10 seconds.
  • the plurality of period units may include not only 1 day, which is the second period unit, but also one month, a quarter, and a half year.
  • the query period corresponding to the query may be from January 1, 2023 to the present time, May 2, 2023, 13:01:10.
  • the electronic device (100) can identify at least one period unit corresponding to the query, and identify the second data based on the data of at least one period unit among the second type of data stored in the second table. At least one period unit may be 1 day, a month, and a quarter.
  • the electronic device (100) can identify the second data and the third data according to various methods including 1) and 2).
  • the electronic device (100) can identify, among the second type of data stored in the second table, data corresponding to the first quarter of 2023 (from January 1, 2023 to March 31, 2023), data corresponding to April and May 2023, and data corresponding to May 1, 2023 as the second data.
  • the electronic device (100) can identify, among the first type of data stored in the first table, 1) data from 00:00:00 on May 2, 2023 to 00:00:10 on May 2, 2023, 2) data from 00:00:10 on May 2, 2023 to 00:00:20 on May 2, 2023, ..., 3) data from 13:01:00 on May 2, 2023 to 13:01:10 on May 2, 2023 as third data.
  • the second data and the third data may be mutually exclusive.
  • the data stored in the first table may be deleted when a set period of time (e.g., one month) has elapsed from the time at which the data corresponding to the data stored in the first table is stored in the second table. That is, as of the current time, May 2, 2023, 13:01:10, among the data of the first type stored in the first table, the data with an event occurrence time up to April 1, 2023 may be deleted to increase efficiency in terms of data management. Conversely, the data stored in the first table from April 2, 2023 to the present time may partially overlap with the data of the second type stored in the second table.
  • the electronic device (100) may identify the second data and the third data by taking this into consideration.
  • the electronic device (100) can identify data corresponding to the first quarter of 2023 (from January 1, 2023 to March 31, 2023), data corresponding to April and May 2023, and data corresponding to May 1, 2023 as second data among the second type of data stored in the second table.
  • the electronic device (100) can identify, among the first type of data stored in the first table, 1) data from 00:00:00 on April 2, 2023 to 00:00:10 on April 2, 2023, 2) data from 00:00:10 on April 2, 2023 to 00:00:20 on April 2, 2023, ..., 3) data from 13:01:00 on May 2, 2023 to 13:01:10 on May 2, 2023 as third data.
  • the second data and the third data may partially overlap.
  • step S540 the electronic device (100) can generate response data corresponding to the query based on the second data and the third data.
  • the electronic device (100) can integrate the second data and the third data to generate response data corresponding to the query.
  • the electronic device (100) can verify the accuracy of the data by comparing the data stored in the first table and the second table. Specifically, the electronic device (100) can compare the event occurrence time corresponding to the second data with the event occurrence time corresponding to the third data to identify fourth data that overlaps with the second data among the third data, filter the fourth data from the third data to identify fifth data, and generate response data based on the second data and the fifth data.
  • step S550 the electronic device (100) can transmit information about response data to the terminal.
  • the electronic device (100) may transmit information about the response data generated in step S540 to the terminal (120).
  • the electronic device (100) may provide information about the response data from storage (102) in which event data that occurred on the service for a plurality of time periods are hierarchically stored while being merged, which may be more efficient in terms of data processing efficiency than providing response data corresponding to a query using event data individually stored in a message queue.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a method in which an electronic device provides information about response data corresponding to a query when a query operation is performed while a merge operation is being performed.
  • the merge operation may include 1) a read operation that identifies first data corresponding to a second period unit among the first type of data stored in the first table (600) at time t1, 2) a write operation that stores the second type of data generated based on the first data at time t3 in the second table (610), and 3) a delete operation that deletes data that overlaps with the data stored in the second table (610) among the first type of data stored in the first table (600) at time t4.
  • the query operation may include a operation that provides information on response data corresponding to a query acquired from the terminal (120) of FIG. 6.
  • a query operation may be performed at a time point t3 between a time point t2 when a write operation is performed and a time point t4 when a delete operation is performed.
  • the electronic device (100) may identify fourth data that overlaps with the data stored in the second table (610) among the data stored in the first table (600) based on the event occurrence time of the data stored in the first table (600) and the identification information for identifying the event.
  • the electronic device (100) may identify fifth data obtained by filtering the fourth data from the data stored in the first table (600).
  • the electronic device (100) may generate response data corresponding to the query based on the fifth data and the data stored in the second table (610).
  • Figure 7 is a flowchart illustrating a method for modifying data stored in a table.
  • the second type of data when a set period has elapsed since the time at which the first type of data is newly stored or updated in the first table (320), the second type of data may be newly stored or updated in the second table (330).
  • the modification work of the data stored in the first table (320) may be minimized.
  • the set period is set shorter than the cancellable period of an event corresponding to the first type of data or 2) the second type of data is also newly stored or updated in the second table (330) in response to the first type of data being newly stored or updated in the first table (320)
  • the modification work of the data stored in the second table may be performed as the new event occurs.
  • step S710 the electronic device (100) can identify second event data corresponding to a second event that occurred on the service and second identification information corresponding to the second event.
  • step S720 the electronic device (100) can identify eighth data whose identification information corresponds to the second identification information among the data stored in the second table based on the second identification information.
  • the electronic device (100) may identify second event data corresponding to the second event and second identification information corresponding to the second event when a second event occurs in real time on the service.
  • the electronic device (100) may identify eighth data, among data stored in the second table, whose identification information corresponds to the second identification information, based on the second identification information.
  • the second event may be about cancellation of the first event among the events corresponding to the eighth data.
  • the second event is not limited thereto.
  • the second event may be an event that is co-related with the first event among the events corresponding to the eighth data.
  • the first event is an event for ordering an item
  • the second event may be an event for modifying an item order.
  • step S730 the electronic device (100) can modify the eighth data based on the second event data.
  • step S740 the electronic device (100) can store the modified eighth data in the second table.
  • the eighth data may be modified differently depending on whether the metric corresponding to the first event is included in the first sub-metric set or the second sub-metric set. 1) When the metric corresponding to the first event is included in the first sub-metric set, the value of the modified eighth data may be determined based on the value of the eighth data before modification and the value corresponding to the second event data. For example, when the metric corresponding to the first event is 'order-count', the value of the modified eighth data may correspond to a value obtained by subtracting the number of order cancellations corresponding to the second event from the value of the eighth data before modification.
  • the value of the modified eighth data may be determined based on the value of the eighth data before modification, the event occurrence time, the value corresponding to the second event data, and the event occurrence time. For example, when the metric corresponding to the first event is 'order-last-date', the value of the modified 8th data may be determined as 'True' or 'False' depending on whether there is an event other than the first event that occurred during the second period unit. In addition, when there is an event other than the first event that occurred during the second period unit, the event occurrence time of the modified 8th data may be determined as the latest time among the event occurrence times of the events other than the first event. Accordingly, the electronic device (100) may update the second data stored in the second table with the modified second data.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a page for setting event data and metrics to be aggregated according to one embodiment.
  • a page (800) may be a page for setting event data and metrics to be aggregated.
  • the page (800) may include a first area (810), a second area (820), a third area (841), a fourth area (842), a fifth area (830), and a sixth area (860).
  • the first area (810) may be an area for selecting one of the Entity types, a member or a product.
  • the second area (820) may be an area for setting an Entity ID for distinguishing the member or product selected in the first area (810) from other members or other products.
  • the event data may include at least one of identification information of the member and identification information of the product.
  • the Entity type may be set to 'member' and the Entity ID may be '138339393'.
  • the Entity type may be 'member' and the Entity ID may be '123'.
  • the third area (841) and the fourth area (842) may be areas for setting the first point in time to the second point in time, which is the extraction point of event data corresponding to an event that occurred on the service.
  • the third area (841) may correspond to the first point in time
  • the fourth area (842) may correspond to the second point in time.
  • the fifth area (830) may be an area for accessing a page where information about aggregated data is displayed.
  • the electronic device (100) may provide a page where aggregated data is displayed.
  • the sixth area (860) may be an area for setting information on a metric such as 'Member Login Last Date'. However, information on customized metrics other than the metric set through the sixth area (860) may also be set. More specifically, a user may set a metric indicating whether a specific condition is satisfied as 'True' or 'False' through the sixth area (860). For example, the added specific condition may be about whether the user has ordered more than a set order amount within a set period. Accordingly, the electronic device (100) may provide a list of users among users within the service whose value corresponding to the metric for the added specific condition is 'True'.
  • the electronic device (100) can provide a list of users whose value corresponding to the metric for the added specific condition is 'True' or a list of users whose value corresponding to the metric for the added specific condition is 'False'.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a page on which aggregated data according to an embodiment is displayed.
  • the page (900) may be a page on which aggregated data is displayed.
  • the area (910) of the page (900) may display values for each metric included in the page (800). For example, the value corresponding to the metric called 'Member Login Last Date' may be '2023-05-18 16:44:21 KST'.
  • FIG. 10 is a block diagram schematically illustrating an electronic device for managing data related to a service according to one embodiment.
  • the electronic device (100) of FIG. 10 may correspond to the electronic device in the present specification.
  • the electronic device (100) may include a transceiver (101), a storage (102), and one or more processors (103), according to one embodiment.
  • the electronic device (100) illustrated in FIG. 10 illustrates only components related to the present embodiment. Therefore, it will be understood by those skilled in the art related to the present embodiment that other general-purpose components may be further included in addition to the components illustrated in FIG. 10.
  • the electronic device (100) may include a transceiver (101) according to an embodiment.
  • the transceiver (101) is a device for performing wired/wireless communication and may communicate with an external electronic device.
  • the external electronic device may be a terminal (120).
  • the communication technology used by the transceiver (101) may include GSM (global system for mobile communication), CDMA (code division multi access), LTE (long term evolution), 5G, WLAN (wireless LAN), Wi-Fi (wireless-fidelity), Bluetooth, RFID (radio frequency identification), infrared data association (IrDA), ZigBee, and NFC (near field communication).
  • the transceiver (101) can receive information about a query from the terminal (120) and provide information about response data corresponding to the query to the terminal (120).
  • the storage (102) can store information for performing at least one of the methods described above through FIGS. 1 to 10.
  • the storage (102) can store one or more commands executed by one or more processors (103).
  • the storage (102) can be referred to as a memory and can be a volatile memory or a nonvolatile memory.
  • the storage (102) can include information about a set of metrics and information about a plurality of period units for each metric.
  • One or more processors (103) can control the overall operation of the electronic device (100) and process data and signals.
  • the one or more processors (103) can perform one of the methods described above through FIGS. 1 to 10.
  • the one or more processors (103) can be composed of at least one hardware unit.
  • the one or more processors (103) can operate by one or more software modules generated by executing one or more commands stored in the storage (102).
  • the one or more processors (103) can control embodiments performed by the electronic device (100) through interactions with the transceiver (101) and the storage (102), and further with components that the electronic device (100) can include.
  • the processor (103) may execute one or more commands to identify first event data corresponding to an event that occurred on a service during a first period unit, store first type of data in a first table based on the first event data, generate second type of data based on first data corresponding to a second period unit among the first type of data stored in the first table, and store the second type of data in the second table.
  • the electronic device or terminal may include a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a user interface device such as a touch panel, a key, an icon, etc.
  • the methods implemented as software modules or algorithms may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program commands executable on the processor.
  • the computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (e.g., a read-only memory (ROM), a random-access memory (RAM), a floppy disk, a hard disk, etc.) and an optical reading medium (e.g., a CD-ROM, a Digital Versatile Disc (DVD)).
  • the computer-readable recording medium may be distributed to computer systems connected to a network, so that the computer-readable code may be stored and executed in a distributed manner.
  • the medium may be readable by a computer, stored in a memory, and executed by a processor.
  • the present embodiment may be represented by functional block configurations and various processing steps. These functional blocks may be implemented by various numbers of hardware and/or software configurations that perform specific functions. For example, the embodiment may employ direct circuit configurations such as memory, processing, logic, look-up tables, etc., which may perform various functions under the control of one or more microprocessors or other control devices. Similarly to the fact that the components may be implemented as software programs or software elements, the present embodiment may be implemented in a programming or scripting language such as C, C++, Java, assembler, Python, etc., including various algorithms implemented as a combination of data structures, processes, routines, or other programming configurations. The functional aspects may be implemented as algorithms that are executed on one or more processors.
  • the present embodiment may employ conventional techniques for electronic environment setting, signal processing, and/or data processing.
  • Terms such as “mechanism,” “element,” “means,” and “configuration” can be used broadly and are not limited to mechanical and physical configurations. The terms can also include the meaning of a series of software processes (routines) in connection with a processor, etc.

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Abstract

전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 개시된다. 구체적으로, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계; 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치
본 명세서의 실시 예는 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 명세서의 실시 예는 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 병합하여 관리하는 방법 및 이에 대한 장치에 관한 것이다.
서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하여, 다양한 실시간 데이터가 발생하고 있다. 특히, 인터넷의 사용이 보편화됨에 따라, 인터넷 상의 다양한 서비스 상에서의 사용자의 액션에 따른 다양한 실시간 데이터의 발생이 급증하고 있다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 이를 장치를 제공하는데 있다. 보다 구체적으로, 본 개시는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장함으로써, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법 및 이를 장치를 제공하는데 있다. 본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
상술한 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1측면에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계; 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터는 설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함하고, 및 설정된 매트릭 세트는 제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터의 값은 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정되고, 및 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제1 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터의 값은 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터는 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되고, 및 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제2 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 서브 데이터 각각의 값 및 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터는 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함하고, 및 복수의 기간 단위는 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고, 제3 기간 단위가 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 복수의 기간 단위 중에서 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 때, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하는 단계; 및 제1 레벨의 데이터에 기반하여 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 단말로부터 쿼리를 획득하는 단계; 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하는 단계; 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하는 단계; 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하는 단계; 및 응답 데이터에 대한 정보를 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 응답 데이터를 생성하는 단계는 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 제3 데이터 중에서 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하는 단계; 제3 데이터에서 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하는 단계; 및 제2 데이터 및 제5 데이터에 기반하여, 응답 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터가 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 때, 제2 데이터를 식별하는 단계는 복수의 기간 단위 중에서 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하는 단계; 및 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여, 제2 데이터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계는 제1 테이블에 제1 타입의 데이터인 제6 데이터가 새로이 저장될 때, 제1 데이터 및 제6 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터인 제7 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제6 데이터는 제7 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되거나 제6 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 제1 테이블에서 삭제될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 레벨의 데이터는 제2 레벨의 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 제2 테이블에서 삭제될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 이벤트 데이터는 서비스의 유저 식별 정보 또는 서비스의 아이템 식별 정보 중 적어도 하나를 포함될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 테이블에 저장된 데이터 각각은 대응하는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 포함하고, 및 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법은 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별하는 단계; 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별하는 단계; 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 제8 데이터를 수정하는 단계; 및 수정된 제8 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 설정된 기간은 제6 데이터에 대응하는 제3 이벤트의 취소 가능 기간에 대응될 수 있다.
본 개시의 제2측면에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치는 트랜시버; 하나 이상의 프로세서; 및 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장하는 스토리지를 포함하고, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 명령을 실행함으로써, 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고, 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.
본 개시의 제3측면에 따른 기록매체는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체일 수 있다.
본 명세서의 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장함으로써, 서비스와 관련된 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.
발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 구현될 수 있는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 제1 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 제1 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 단말로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 머지 작업 수행되는 도중에 쿼리 작업이 수행될 때, 전자 장치가 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 실시 예에 따른 집계된 데이터가 표시된 페이지를 설명하기 위한 도면이다
도 10은 일 실시 예에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치를 도식화한 블록도이다.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 기재된 “a, b, 및 c 중 적어도 하나”의 표현은, ‘a 단독’, ‘b 단독’, ‘c 단독’, ‘a 및 b’, ‘a 및 c’, ‘b 및 c’, 또는 ‘a,b,c 모두’를 포괄할 수 있다.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법이 구현될 수 있는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 다양한 실시 예에 따른 시스템(10)은 다양한 종류의 장치들에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 전자 장치(100) 및 단말(120)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템(10)은 본 실시 예와 관련된 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 트랜시버, 스토리지 및 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 한편 실시 예 전반에서 전자 장치(100) 및 단말(120) 각각은 분리된 장치 또는 서버로 언급되나 이는 논리적으로 나누어진 구조일 수 있으며, 이들 중 적어도 일부가 하나의 장치 또는 서버에서 분리된 기능에 의해 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100) 및 단말(120)은 네트워크 서버로 구현되는 다수의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 인트라넷 또는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 네트워크 서버와 통신할 수 있는 하위 장치와 연결되어 작업 수행 요청을 접수하고, 그에 대한 작업을 수행하여 수행 결과를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 컴퓨터 소프트웨어를 지칭할 수 있다. 이외에도, 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 네트워크 서버 상에서 동작할 수 있는 일련의 응용 프로그램과, 내부 혹은 연결된 다른 노드에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하는 광의의 개념으로 이해될 수 있다. 예컨대, 전자 장치(100) 및 단말(120) 중 적어도 일부는 도스(DOS), 윈도우(Windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 또는 맥OS(MacOS) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되는 네트워크 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.
전자 장치(100) 및 단말(120)은 네트워크(미도시)를 통해서 서로 통신할 수 있다. 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하여, 다양한 실시간 데이터가 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 아이템을 구매할 때, 사용자의 아이템 구매 이벤트에 대응하는 실시간 데이터가 발생할 수 있다. 본원에서, 이벤트 데이터는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하여 메시지 큐에 저장되는 데이터일 수 있다. 일 실시 예로, 이벤트 데이터는 서비스 상에서의 사용자의 액션에 대응하는 로그 데이터일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이벤트 데이터는 메시지 큐에 저장된 데이터로, 전자 장치(100)의 스토리지 내의 제1 테이블 또는 제2 테이블에 장되는 데이터와 구분될 수 있다. 관련하여, 메시지 큐는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하여 생성된 이벤트 데이터를 생성 순서대로 저장하고 있을 수 있다.
전자 장치(100)는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 기간 단위에 대응하는 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있으며, 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.
일 실시 예로, 전자 장치(100)는 메시지 큐에 누적된 이벤트 데이터 중 상대적으로 짧은 기간의 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터에 기반하여 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터를 병합함으로써, 제1 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 기간 단위는 전자 장치(100)에 설정되어 있는 기간 단위 중 가장 짧은 기간 단위일 수 있다. 제1 기간 단위는 10초일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제1 타입의 데이터는 짧은 기간 단위인 제1 기간 단위 동안의 데이터가 통합된 값을 나타내는 데이터로, 비-통합(Non-aggregation) 데이터로 호칭될 수 있다. 제1 타입의 데이터는 전자 장치(100)의 스토리지 내의 제1 테이블에 저장될 수 있다.
다른 실시 예로, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터를 병합함으로써, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 제2 기간 단위는 제1 기간 단위보다 긴 기간 단위일 수 있다. 예를 들어, 제2 기간 단위는 1시간일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제2 타입의 데이터는 제2 기간 단위 동안 제1 타입의 데이터가 통합된 값을 나타내는 데이터일 수 있다 여기서, 제2 타입의 데이터는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 일부를 통합하여 생성되는 데이터인 바, 통합 데이터로 호칭될 수 있다. 전자 장치(100)는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다. 제2 테이블은 스토리지 내의 제1 테이블과 상이한 별개의 테이블일 수 있다.
도 2는 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.
단계 S210에서, 전자 장치(100)는 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다.
전자 장치(100)는 서비스 상에서 실시간으로 이벤트가 발생할 때, 발생된 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함되는지 여부를 결정할 수 있다. 이벤트 데이터에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함될 때, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 메시지 큐에 저장된 데이터 중 설정된 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별할 수 있다.
단계 S220에서, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 단계 S210에서 식별된 제1 이벤트 데이터를 통합하여 제1 타입의 데이터를 생성하고, 생성된 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장할 수 있다. 제1 이벤트 데이터는 설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함할 수 있다. 설정된 매트릭 세트는 제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함할 수 있다.
일 실시 예로, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터의 값은 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 주문 건수(order count)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 값은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 건수의 총합으로 결정될 수 있다.
다른 실시 예로, 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터는 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 값은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜에 대응하는 이벤트 데이터의 값일 수 있다. 또한, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제1 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 제1 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜로 결정될 수 있다.
단계 S230에서, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다.
단계 S240에서, 전자 장치(100)는 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.
여기서, 제1 데이터는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제2 기간 단위 동안 발생한 이벤트에 대응하는 데이터일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 데이터를 통합하여 제2 타입의 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 제2 타입의 데이터는 제1 테이블과 상이한 제2 테이블에 저장될 수 있다.
일 실시 예로, 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제1 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터의 값은 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 주문 건수(order count)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 제2 기간 단위에 포함되는 제1 타입의 데이터 각각의 주문 건수의 총합으로 결정될 수 있다.
다른 실시 예로, 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 제2 매트릭에 대응될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 서브 데이터 각각의 값 및 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 제2 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜에 대응하는 이벤트 데이터의 값일 수 있다. 또한, 사용자의 최신 주문 날짜(order last date)에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 제2 기간 동안 서비스 상에서 발생한 사용자의 주문 중 이벤트 발생 시각인 주문 날짜가 가장 최신인 주문의 날짜로 결정될 수 있다.
즉, 제1 테이블에는 상대적으로 짧은 기간 단위인 제1 기간 단위 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터에 기반하여 생성된 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 반면, 제2 테이블에는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제1 기간 단위보다 긴 기간 단위인 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 생성된 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 즉, 메시지 큐에 저장된 이벤트 데이터는 개별적으로 전자 장치(100)의 스토리지에 저장되는 것이 아닌, 복수의 기간 단위 별로 계층적으로 병합된 채 제1 테이블 및 제2 테이블 중 적어도 하나에 저장될 수 있다.
또한, 제2 테이블에는 제2 기간 단위 이외의 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고, 제3 기간 단위가 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 복수의 기간 단위 중에서 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하고, 제1 레벨의 데이터에 기반하여 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예로, 복수의 기간 단위가 1일, 일주일, 한달, 분기 및 반기를 포함할 수 있으며, 제2 기간 단위는 1일일 수 있다. 이때, 일주일에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 1일에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 또한, 한달에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 일주일에 대응하는 하위 레벨의 데이터 및 1일에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 분기에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 한달에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 반기에 대응하는 상위 레벨의 데이터는 분기에 대응하는 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성될 수 있다.
제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 제1 이벤트 데이터, 제1 타입의 데이터, 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정될 수 있다. 일 실시 예로, 매트릭 중 사용자 별 주문 건수는 하루에 발생하는 빈도가 드문 매트릭일 수 있다. 즉, 사용자 별 주문 건수에 대응하는 제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 상대적으로 길게 설정될 수 있다. 다른 예로, 매트릭 중 사용자 별 로그인 건수는 하루에 발생하는 빈도가 빈번한 매트릭일 수 있다. 즉, 사용자 별 로그인 건수에 대응하는 제1 기간 단위, 제2 기간 단위 및 복수의 기간 단위는 상대적으로 짧게 설정될 수 있다.
단말(120)로부터 쿼리를 획득할 때, 전자 장치(100)는 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 일 실시 예로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하고, 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하고, 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시 예는 도 5에서 살펴보기로 한다.
도 3은 제1 이벤트 데이터가 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3의 일 실시 예에 따른 이벤트 데이터의 매트릭은 'Order-last-date'에 관한 것으로, 제2 서브 매트릭 세트에 포함될 수 있다.
데이터 소스(310)는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터에 대응될 수 있다. 서비스 상에서 제1 이벤트가 새로이 발생될 때, 전자 장치(100)는 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(301)에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 매트릭에 대한 정보가 포함되는지 여부를 결정할 수 있다. 제1 이벤트 데이터(301)에 설정된 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대한 정보가 포함될 때, 전자 장치(100)는 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 동작을 차례로 수행할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 이벤트 데이터(301)를 포함하는 이벤트 데이터를 데이터 파이프 라인(311)을 통해 스토리지(102)에 저장할 수 있다.
일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제1 테이블(320)에는 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 제1 기간 단위가 10초일 때, 이벤트 발생 시각이 2023년 4월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 4월 3일 13시 01분 20초까지의 제1 이벤트 데이터가 병합됨에 따라 생성된 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(320)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 4월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 4월 3일 13시 01분 20초 사이에 발생한 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(301)는 2023년 4월 3일 13시 01분 11초에 처리된 후, 제1 타입의 데이터로 제1 테이블(320)에 저장될 수 있다. 또한, 제1 테이블(320)에는 과거에 발생한 이벤트 데이터들이 제1 기간 단위로 병합된 채 이벤트 발생 시각 순으로 저장되어 있을 수 있다.
예를 들어, 2023년 3월 2일 16시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'True'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 또한, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제4 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'True'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 다만, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문은 취소되었으며, 아이템 주문 취소 이벤트는 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생했을 수 있다. 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 제3 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 'False'일 수 있고, 제1 테이블(320)에 저장되어 있을 수 있다. 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소 이벤트와 같이 서로 관련성 있는 이벤트를 식별하는 것과 관련하여, 데이터 소스(310)에 포함되는 이벤트 데이터와 제1 테이블(320) 또는 제2 테이블(330)에 저장된 데이터는 대응되는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 더 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 식별 정보와 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 식별 정보는 대응될 수 있다.
일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제2 테이블(330)에는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 1) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트됨에 대응하여, 제2 타입의 데이터도 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 또는, 2) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간(예를 들어, 1일)이 경과된 시점에, 제2 타입의 데이터는 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 일 실시 예로, 제2 테이블(330)에 저장된 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각과 처리 시각은 설정된 기간인 1일만큼의 차이가 있을 수 있다. 설정된 기간은 1일에 한정되는 것은 아니다. 다른 일 실시 예로, 설정된 기간은 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간에 대응될 수 있다. 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정되면, 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간이 경과한 시점에서 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소는 불가능할 수 있다. 즉, 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정될 때, 제1 테이블(320)에 저장된 데이터의 수정 작업은 최소화될 수 있다.
제2 기간 단위인 한달일 때, 2023년 4월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 저장될 수 있다. 또한, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터도 제2 타입의 데이터로 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트는 2023년 3월 2일 16시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트, 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트를 포함할 수 있다. 2023년 3월에 대응하는 제2 타입의 데이터는 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터 각각의 값 및 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터의 발생 시각 중 가장 최신인 2023년 3월 1일 16시 31분 19초로 결정될 수 있다. 또한, 제2 타입의 데이터의 값은 'True'일 수 있다. 즉, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터와 2023년 3월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터는 서로 병합된 채 관리될 수 있다. 이에 따라, 데이터 관리의 효율성이 증대될 수 있다. 또한, 데이터 관리의 효율성을 증대시키기 위해, 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터를 병합하여 제2 테이블(330)에 저장하기까지의 설정된 기간은 매트릭에 대응되도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 제2 테이블(330)에 저장된 제2 타입의 데이터의 수정 작업을 최소화하기 위해, 설정된 기간은 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소와 같이 서로 상관된(correlated) 이벤트의 이벤트 발생 시각 사이의 차이에 기반하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 설정된 기간은 아이템 주문 이벤트 및 아이템 주문 취소와 같이 서로 상관된(correlated) 이벤트의 이벤트 발생 시각 사이의 평균 간격보다 크게 설정될 수 있다.
또한, 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터가 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장되어 있는 것은 데이터 저장 공간에 관한 제1 측면에서 비효율적일 수 있다. 반대로, 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터가 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장되어 있는 것은 데이터의 정확도 검증에 관한 제2 측면에서 효율적일 수 있다. 제1 측면 및 제2 측면을 종합적으로 고려하여, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 데이터를 설정된 기간 동안 제1 테이블(320) 및 제2 테이블(330)에 동시에 저장할 수 있다. 동시에, 전자 장치(100)는 설정된 기간이 경과될 때, 이벤트에 대응하는 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터를 삭제할 수 있다. 이에 따라, 데이터 저장 공간에 관한 제1 측면 및 데이터의 정확도 검증에 관한 제2 측면은 동시에 최적화할 수 있다.
일 실시 예로, 제1 테이블(320)에 저장된 제1 타입의 데이터가 통합된 후, 제2 타입의 데이터로 저장된 시점부터 설정된 기간(예를 들어, 2달)이 경과하거나 제1 타입의 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(320)에서 삭제될 수 있다. 관련하여, 2023년 2월 2일 18시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터는 제2 타입의 데이터로 저장된 시점부터 설정된 기간인 2달이 경과한 2023년 4월 2일 18시 31분 20초에 삭제될 수 있다. 이에 따라, 도 3의 제1 테이블(320)에는 2023년 2월 2일 18시 31분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대한 데이터가 저장되어 있지 않을 수 있다.
도 4는 제1 이벤트 데이터가 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 이벤트 데이터의 매트릭은 'Order-count'에 관한 것으로, 제1 서브 매트릭 세트에 포함될 수 있다. 도 4의 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터를 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장하는 방법 중 도 3에서 설명된 부분과 중첩되는 부분에 대한 자세한 설명은 생략한다.
일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제1 테이블(410)에는 제1 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 제1 기간 단위가 10초일 때, 이벤트 발생 시각이 2023년 5월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 5월 3일 13시 01분 20초까지의 제1 이벤트 데이터가 병합됨에 따라 생성된 제1 타입의 데이터는 제1 테이블(410)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 2023년 5월 3일 13시 01분 10초부터 2023년 5월 3일 13시 01분 20초 사이에 발생한 제1 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터(401)는 2023년 5월 3일 13시 01분 11초에 처리된 후, 제1 타입의 데이터로 제1 테이블(410)에 저장될 수 있다. 또한, 제1 테이블(410)에는 과거에 발생한 이벤트 데이터들이 제1 기간 단위로 병합된 채 이벤트 발생 시각 순으로 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제3 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 3일 수 있고, 제1 테이블(410)에 저장되어 있을 수 있다. 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트는 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 따라 주문된 아이템 중 일부를 취소하는 것일 수 있다. 이에 따라, 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터에 기반한 제1 타입의 데이터는 값이 -1일 수 있고, 제1 테이블(410)에 저장되어 있을 수 있다.
일 실시 예로, 스토리지(102) 내의 제2 테이블은 복수의 서브 테이블을 포함할 수 있다. 제2 타입의 데이터는 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 수 있으며, 복수의 기간 단위는 매트릭에 기반하여 설정될 수 있다. 도 4를 참조하면, 복수의 기간 단위가 제2 기간 단위인 한달과 제3 기간 단위인 반기를 포함할 때, 제1 서브 테이블(421)에는 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있고, 제2 서브 테이블(422)에는 제3 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터가 저장될 수 있다. 도 4에서, 제2 기간 단위에 대응하는 제2 타입의 데이터는 제1 레벨의 데이터로 호칭될 수 있으며, 제3 기간 단위에 대응하는 제3 타입의 데이터는 제2 레벨의 데이터로 호칭될 수 있다.
2023년 5월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 5월 동안 발생한 이벤트는 2023년 5월 3일 13시 01분 10초에 발생한 아이템 주문 이벤트를 포함할 수 있다.
2023년 4월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 4월 동안 발생한 이벤트는 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트를 포함할 수 있다. 이때, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 2023년 4월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 4월 1일 16시 35분 20초에 발생한 아이템 주문 취소 이벤트 각각의 값인 -1 및 3을 합한 2로 결정될 수 있다. 또한, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 4월 1일 16시 31분 19초을 포함할 수 있다. 즉, 아이템 주문 취소 이벤트에 대응하는 이벤트 발생 시각은 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각에 포함되지 않지만, 제2 타입의 데이터의 값에 누적될 수 있다.
2023년 3월 동안 발생한 이벤트에 대응하는 제1 타입의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 타입의 데이터로 제1 서브 테이블(421)에 저장될 수 있다. 보다 구체적으로, 2023년 3월 동안 발생한 이벤트는 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트를 포함할 수 있다. 이때, 2023년 4월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 값은 2023년 3월 1일 16시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초에 발생한 아이템 주문 이벤트 각각의 값인 3 및 6을 합한 9로 결정될 수 있다. 또한, 2023년 3월에 대응하는 제2 타입의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 3월 1일 16시 31분 19초 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초를 포함할 수 있다.
2023년의 첫번째 반기인 1월부터 6월까지 발생한 이벤트에 대응하는 제1 레벨의 데이터가 병합됨에 따라 생성된 데이터는 제2 레벨의 데이터로 제2 서브 테이블(422)에 저장될 수 있다. 제2 레벨의 데이터의 값은 제1 레벨의 데이터 각각의 값인 10, 2, 9의 합인 21로 결정될 수 있다. 제2 레벨의 데이터의 이벤트 발생 시각은 2023년 5월 3일 13시 01분 10초, 2023년 4월 1일 16시 31분 19초, 2023년 3월 1일 16시 31분 19초 및 2023년 3월 2일 15시 31분 19초을 포함할 수 있다. 도 4에 도시되어 있지 않지만, 제2 테이블에 저장된 하위 레벨의 데이터에 기반하여 생성된 상위 레벨의 데이터가 제2 타입의 데이터로 제2 테이블에 저장되면, 하위 레벨의 데이터와 상위 레벨의 데이터는 일부 중복될 수 있다. 하위 레벨의 데이터는 상위 레벨의 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되는 시점에 삭제될 수 있다. 데이터 관리의 효율 측면에서 설정된 기간은 짧게 설정될 수 있다.
도 3 및 도 4에서 살펴본 바와 같이, 전자 장치(100)는 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터를 각각 병합하여 계층적으로 저장할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블 및 제2 테이블에 중복되어 저장된 데이터가 설정된 조건(예를 들어, 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과하는 제1 조건 및 데이터의 유효성 여부가 거짓인 제2 조건을 포함)을 만족할 때, 중복되어 저장된 데이터의 일부를 삭제할 수 있다. 이에 따라, 데이터 저장 관리의 효율성이 증대될 수 있다.
도 5는 단말로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(100)가 단말(120)로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 전송하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.
단계 S510에서, 전자 장치(100)는 단말로부터 쿼리를 획득할 수 있다.
단말(120)로부터 획득한 쿼리는 매트릭에 대한 정보 및 쿼리 기간에 대한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S520에서, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별할 수 있다.
단계 S530에서, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스토리지(102) 내의 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 및 제2 타입의 데이터 중 쿼리에 대응하는 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다. 일 실시 예로, 제1 기간 단위는 10초일 수 있다. 또한, 복수의 기간 단위는 제2 기간 단위인 1일뿐만 아니라, 한달, 분기 및 반기를 포함할 수 있다. 쿼리에 대응하는 쿼리 기간은 2023년 1월 1일부터 현재 시점인 2023년 5월 2일 13시 1분 10초일 수 있다. 전자 장치(100)는 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하고, 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여 제2 데이터를 식별할 수 있다. 적어도 하나의 기간 단위는 1일, 한달 및 분기일 수 있다. 전자 장치(100)는 1) 및 2)를 포함하는 다양한 방법에 따라 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다.
1) 일 실시 예로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 2023년 1분기(2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일까지)에 대응하는 데이터, 2023년 4월 및 5월에 대응하는 데이터, 2023년 5월 1일에 대응하는 데이터를 제2 데이터로 식별할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 1) 2023년 5월 2일 0시 0분 0초부터 2023년 5월 2일 0시 0분 10초까지의 데이터, 2) 2023년 5월 2일 0시 0분 10초부터 2023년 5월 2일 0시 0분 20초까지의 데이터, ... 3) 2023년 5월 2일 13시 1분 0초부터 2023년 5월 2일 13시 1분 10초까지의 데이터를 제3 데이터로 식별할 수 있다. 이때의 제2 데이터 및 제3 데이터는 상호 배타적(Mutually Exclusive)일 수 있다.
2) 다른 일 예로, 제1 테이블에 저장된 데이터와 대응되는 데이터가 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간(예를 들어, 한달)이 경과되는 시점에 제1 테이블에 저장된 데이터는 삭제될 수 있다. 즉, 현재 시점인 2023년 5월 2일 13시 1분 10초 기준으로 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중 이벤트 발생 시각이 2023년 4월 1일까지의 데이터는 데이터 관리 측면에서의 효율성 증대를 위해 삭제된 상태일 수 있다. 반대로, 제1 테이블에 저장된 2023년 4월 2일부터 현재 시점까지의 데이터는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터와 일부 중복될 수 있다. 전자 장치(100)는 이를 고려하여 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터 중에서 2023년 1분기(2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일까지)에 대응하는 데이터, 2023년 4월 및 5월에 대응하는 데이터, 2023년 5월 1일에 대응하는 데이터를 제2 데이터로 식별할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 1) 2023년 4월 2일 0시 0분 0초부터 2023년 4월 2일 0시 0분 10초까지의 데이터, 2) 2023년 4월 2일 0시 0분 10초부터 2023년 4월 2일 0시 0분 20초까지의 데이터, ... 3) 2023년 5월 2일 13시 1분 0초부터 2023년 5월 2일 13시 1분 10초까지의 데이터를 제3 데이터로 식별할 수 있다. 이때, 제2 데이터 및 제3 데이터는 일부 중복될 수 있다.
단계 S540에서, 전자 장치(100)는 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.
일 예로, 제2 데이터 및 제3 데이터는 상호 배타적일 때, 전자 장치(100)는 제2 데이터 및 제3 데이터를 통합하여 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.
다만, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터의 업데이트는 제2 테이블에 저장된 제2 타입의 데이터에 반영되어 있지 않을 수 있다. 또는, 제2 데이터 및 제3 데이터를 식별하는 방법에 따라, 제2 데이터 및 제3 데이터는 일부 중복될 우려가 있다. 이때, 전자 장치(100)는 제1 테이블 및 제2 테이블에 저장된 데이터를 비교함으로써, 데이터의 정확도를 검증할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 제3 데이터 중에서 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하고, 제3 데이터에서 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하고, 제2 데이터 및 제5 데이터에 기반하여, 응답 데이터를 생성할 수 있다.
단계 S550에서, 전자 장치(100)는 응답 데이터에 대한 정보를 단말로 전송할 수 있다.
일 실시 예로, 전자 장치(100)는 단계 S540에서 생성된 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 전송할 수 있다. 관련하여, 전자 장치(100)가 복수의 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트 데이터가 각각 병합된 채 계층적으로 저장되어 있는 스토리지(102)로부터 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 것은 메시지 큐에 개별적으로 저장된 이벤트 데이터를 이용하여 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 제공하는 것에 비해 데이터 처리 효율 측면에서 효율적일 수 있다.
도 6은 머지 작업 수행되는 도중에 쿼리 작업이 수행될 때, 전자 장치가 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
여기서, 머지 작업은 1) t1 시점에서의 제1 테이블(600)에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터를 식별하는 리드(read) 작업, 2) t3 시점에서의 제1 데이터에 기반하여 생성된 제2 타입의 데이터를 제2 테이블(610)에 저장하는 라이트(write) 작업 및 3) t4 시점에서의 제1 테이블(600)에 저장된 제1 타입의 데이터 중 제2 테이블(610)에 저장된 데이터와 중복되는 데이터를 삭제하는 삭제(delete) 작업을 포함할 수 있다. 또한, 쿼리 작업은 도 6의 단말(120)로부터 획득한 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 제공하는 작업을 포함할 수 있다.
도 6을 참조하면, 라이트 작업이 수행되는 t2 시점 및 삭제 작업이 수행되는 t4 시점 사이의 t3 시점에 쿼리 작업이 수행될 수 있다. 이때, t3 시점에서는 삭제 작업이 아직 수행되지 않았으므로, 제1 테이블(600) 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터는 일부 중복될 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 테이블(600) 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터의 이벤트 발생 시각 및 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보에 기반하여, 제1 테이블(600)에 저장된 데이터 중 제2 테이블(610)에 저장된 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 테이블(600)에 저장된 데이터에서 제4 데이터가 필터링된 제5 데이터를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제5 데이터 및 제2 테이블(610)에 저장된 데이터에 기반하여, 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성할 수 있다.
도 7은 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(100)가 테이블에 저장된 데이터를 수정하는 각 동작은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되는 범위 내에서 일부 동작이 변경, 치환되거나 동작 간의 일부 순서가 변경될 수 있음은 자명하게 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 제2 타입의 데이터는 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트될 수 있다. 특히, 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간으로 설정될 때, 제1 테이블(320)에 저장된 데이터의 수정 작업은 최소화될 수 있다. 다만, 1) 설정된 기간이 제1 타입의 데이터에 대응하는 이벤트의 취소 가능 기간보다 짧게 설정되거나 2) 제1 테이블(320)에 제1 타입의 데이터가 새로이 저장되거나 업데이트됨에 대응하여 제2 타입의 데이터도 제2 테이블(330)에 새로이 저장되거나 업데이트된다면, 새로운 이벤트가 발생함에 따라 제2 테이블에 저장된 데이터의 수정 작업이 수행될 수 있다.
단계 S710에서, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별할 수 있다.
단계 S720에서, 전자 장치(100)는 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 서비스 상에서 제2 이벤트가 실시간으로 발생할 때, 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 제2 식별 정보에 기반하여, 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별할 수 있다. 일 실시 예로, 제2 이벤트는 제 8 데이터에 대응하는 이벤트 중 제1 이벤트의 취소에 대한 것일 수 있다. 다만, 제2 이벤트는 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제2 이벤트는 제8 데이터에 대응하는 이벤트 중 제1 이벤트와 서로 상관된(co-related) 이벤트일 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트가 아이템 주문에 대한 이벤트일 때, 제2 이벤트는 아이템 주문 수정에 대한 이벤트일 수 있다.
단계 S730에서, 전자 장치(100)는 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 제8 데이터를 수정할 수 있다.
단계 S740에서, 전자 장치(100)는 수정된 제8 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제8 데이터는 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제1 서브 매트릭 세트 또는 제2 서브 매트릭 세트 중 어느 세트에 포함되는지에 따라 상이하게 수정될 수 있다. 1) 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제1 서브 매트릭 세트에 포함될 때, 수정된 제8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값 및 제2 이벤트 데이터에 대응하는 값에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 'order-count'일 때, 수정된 제 8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값에서 제2 이벤트에 대응하는 주문 취소 건수를 차감한 값에 대응할 수 있다. 2) 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 제2 서브 매트릭 세트에 포함될 때, 수정된 제8 데이터의 값은 수정 전의 제8 데이터의 값, 이벤트 발생 시각과 제2 이벤트 데이터에 대응하는 값, 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 이벤트에 대응하는 매트릭이 'order-last-date'일 때, 수정된 제 8 데이터의 값은 제2 기간 단위 동안 발생한 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트의 유무에 따라 'True'또는 'False'로 결정될 수 있다. 또한, 제2 기간 단위 동안 발생한 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트가 있을 때, 수정된 제 8 데이터의 이벤트 발생 시각은 제1 이벤트 이외의 다른 이벤트의 이벤트 발생 시각 중 가장 최신인 시각으로 결정될 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 제2 테이블에 저장된 제2 데이터를 수정된 제2 데이터로 업데이트할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 페이지(800)는 집계의 대상이 되는 이벤트 데이터와 매트릭을 설정하기 위한 페이지일 수 있다. 페이지(800)는 제1 영역(810), 제2 영역(820), 제3 영역(841), 제4 영역(842), 제5 영역(830) 및 제6 영역(860)을 포함할 수 있다.
제1 영역(810)은 Entity type을 멤버 또는 프로덕트 중 하나를 선택하기 위한 영역일 수 있다. 또한, 제2 영역(820)은 제1 영역(810)에서 선택된 멤버 또는 프로덕트를 다른 멤버 또는 다른 프로덕트와 구별하기 위한 Entity ID를 설정하기 위한 영역일 수 있다. 관련하여, 이벤트 데이터는 멤버의 식별 정보 및 프로덕트의 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 8을 참조하면, Entity type은 'member'로 설정되고, Entity ID는 '138339393'일 수 있다. 또한, 도 3 및 도 4의 실시 예에 따르면, Entity type은 'member'이고, Entity ID는 '123'일 수 있다.
또한, 제3 영역(841) 및 제4 영역(842)은 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 이벤트 데이터의 추출 시점인 제1 시점부터 제2 시점을 설정하기 위한 영역일 수 있다. 제3 영역(841)은 제1 시점에 대응되고, 제4 영역(842)은 제2 시점에 대응될 수 있다.
제5 영역(830)은 집계된 데이터에 대한 정보가 표시되는 페이지로의 접속을 위한 영역일 수 있다. 제5 영역(830) 내의 'Search' 아이콘을 통한 액션에 대응하여, 전자 장치(100)는 집계된 데이터가 표시된 페이지를 제공할 수 있다.
제6 영역(860)은 'Member Login Last Date'와 같은 매트릭에 대한 정보를 설정하기 위한 영역일 수 있다. 다만, 제6 영역(860)을 통해 설정된 매트릭 세트 이외의 커스마이즈된 매트릭에 대한 정보도 설정 가능하다. 보다 구체적으로, 사용자는 제 6 영역(860)을 통해 특정 조건을 만족하는지 여부를 'True' 또는 'False'로 나타내는 매트릭을 설정할 수 있다. 예를 들어, 추가된 특정 조건은 설정된 기간 내에 설정된 주문 금액 이상 주문한 유저인지 여부에 관한 것일 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 서비스 내의 사용자 중 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'True'인 사용자의 리스트를 제공할 수 있다. 즉, 특정 조건을 만족하는지 여부를 'True' 또는 'False'로 나타내는 매트릭을 설정함에 따라, 전자 장치(100)는 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'True'인 사용자의 리스트 또는 추가된 특정 조건에 대한 매트릭에 대응하는 값이 'False'인 사용자의 리스트를 제공할 수 있다.
도 9는 실시 예에 따른 집계된 데이터가 표시된 페이지를 설명하기 위한 도면이다
도 9를 참조하면, 페이지(900)는 집계된 데이터가 표시되는 페이지일 수 있다. 페이지(900)의 영역(910)에는 페이지(800)에 포함되는 매트릭 별 값이 표시될 수 있다. 예를 들어, 'Member Login Last Date'이라는 매트릭에 대응하는 값은 '2023-05-18 16:44:21 KST'일 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치를 도식화한 블록도이다.
도 10의 전자 장치(100)는 본원 명세서 내의 전자 장치에 대응될 수 있다. 전자 장치(100)는 일 실시 예에 따라, 트랜시버(101), 스토리지(102) 및 하나 이상의 프로세서(processor)(103)를 포함할 수 있다. 도 10에 도시된 전자 장치(100)는 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 10에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 일 실시 예에 따라 트랜시버(transceiver)(101)를 포함할 수 있다. 트랜시버(101)는 유/무선 통신을 수행하기 위한 장치로서, 외부의 전자 장치와 통신할 수 있다. 외부의 전자 장치는 단말(120)일 수 있다. 또한, 트랜시버(101)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(global system for mobile communication), CDMA(code division multi access), LTE(long term evolution), 5G, WLAN(wireless LAN), Wi-Fi(wireless-fidelity), 블루투스(Bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(infrared data association, IrDA), ZigBee, NFC(near field communication)가 있을 수 있다.
일 실시 예에 따라, 트랜시버(101)는 단말(120)로부터 쿼리에 대한 정보를 수신할 수 있고, 쿼리에 대응하는 응답 데이터에 대한 정보를 단말(120)로 제공할 수 있다.
스토리지(102)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행하기 위한 정보를 저장할 수 있다. 스토리지(102)는 하나 이상의 프로세서(103)에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장할 수 있다. 스토리지(102)는 메모리로 호칭될 수 있고, 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 스토리지(102)는 설정된 매트릭 세트에 대한 정보, 매트릭 별 복수의 기간 단위에 대한 정보를 포함할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(103)는 전자 장치(100)의 전반의 동작을 제어하고 데이터 및 신호를 처리할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 하나의 방법을 수행할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 적어도 하나의 하드웨어 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(103)는 스토리지(102)에 저장된 하나 이상의 명령을 실행하여 생성되는 하나 이상의 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(103)는 트랜시버(101) 및 스토리지(102)와, 나아가 전자 장치(100)가 더 포함할 수 있는 구성요소들과의 상호 작용을 통해 전자 장치(100)가 수행하는 실시 예들을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(103)는 하나 이상의 명령을 실행함으로써, 제1 기간 단위 동안 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고, 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고, 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
전술한 실시 예들에 따른 전자 장치 또는 단말은, 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 아이콘 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 파이썬(Python) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
전술한 실시 예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시 예들이 구현될 수 있다.

Claims (17)

  1. 전자 장치가 서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법에 있어서,
    제1 기간 단위 동안 상기 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하는 단계;
    상기 제1 테이블에 저장된 상기 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여, 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는 단계를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이벤트 데이터는,
    설정된 매트릭 세트에 포함되는 적어도 하나의 매트릭에 대한 정보를 포함하고, 및
    상기 설정된 매트릭 세트는,
    제1 서브 매트릭 세트 및 제2 서브 매트릭 세트를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 상기 제1 서브 매트릭 세트에 포함되는 제1 매트릭에 대응될 때, 상기 제1 타입의 데이터의 값은 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값이 누적된 제1 값으로 결정되고, 및
    상기 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 상기 제1 매트릭에 대응될 때, 상기 제2 타입의 데이터의 값은 상기 제2 서브 데이터 각각의 값이 누적된 제2 값으로 결정되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제1 이벤트 데이터에 포함되는 제1 서브 이벤트 데이터가 상기 제2 서브 매트릭 세트에 포함되는 제2 매트릭에 대응될 때, 상기 제1 타입의 데이터는 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 값 및 상기 제1 서브 이벤트 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되고, 및
    상기 제1 데이터에 포함되는 제2 서브 데이터가 상기 제2 매트릭에 대응될 때, 상기 제2 타입의 데이터는 상기 제2 서브 데이터 각각의 값 및 상기 제2 서브 데이터 각각의 이벤트 발생 시각에 기반하여 결정되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 타입의 데이터는,
    복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함하고, 및
    상기 복수의 기간 단위는,
    상기 제2 타입의 데이터 각각에 대응하는 매트릭에 기반하여 결정되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 기간 단위는 제3 기간 단위 및 제4 기간 단위를 포함하고,
    상기 제3 기간 단위가 상기 제4 기간 단위보다 짧은 기간 단위이고, 상기 복수의 기간 단위 중에서 상기 제4 기간 단위와 인접한 기간 단위일 때, 상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 제3 기간 단위에 대응하는 제1 레벨의 데이터를 식별하는 단계; 및
    상기 제1 레벨의 데이터에 기반하여 상기 제4 기간 단위에 대응하는 제2 레벨의 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    단말로부터 쿼리를 획득하는 단계;
    상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 쿼리에 대응하는 제2 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제1 테이블에 저장된 제1 타입의 데이터 중에서 상기 쿼리에 대응하는 제3 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제2 데이터 및 상기 제3 데이터에 기반하여, 상기 쿼리에 대응하는 응답 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 응답 데이터에 대한 정보를 상기 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 응답 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 제2 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각과 상기 제3 데이터에 대응하는 이벤트 발생 시각을 비교하여, 상기 제3 데이터 중에서 상기 제2 데이터와 중복되는 제4 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제3 데이터에서 상기 제4 데이터를 필터링하여 제5 데이터를 식별하는 단계; 및
    상기 제2 데이터 및 상기 제5 데이터에 기반하여, 상기 응답 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제2 타입의 데이터가 복수의 기간 단위에 대응하는 복수의 레벨의 데이터를 포함할 때, 상기 제2 데이터를 식별하는 단계는,
    상기 복수의 기간 단위 중에서 상기 쿼리에 대응하는 적어도 하나의 기간 단위를 식별하는 단계; 및
    상기 제2 테이블에 저장된 상기 제2 타입의 데이터 중에서 상기 적어도 하나의 기간 단위의 데이터에 기반하여, 상기 제2 데이터를 식별하는 단계를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제2 타입의 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 제1 테이블에 상기 제1 타입의 데이터인 제6 데이터가 새로이 저장될 때, 상기 제1 데이터 및 상기 제6 데이터에 기반하여 상기 제2 타입의 데이터인 제7 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제6 데이터는,
    상기 제7 데이터가 상기 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과되거나 상기 제6 데이터의 유효성 여부가 거짓(false)일 때, 상기 제1 테이블에서 삭제되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 제1 레벨의 데이터는,
    상기 제2 레벨의 데이터가 상기 제2 테이블에 저장된 시점으로부터 설정된 기간이 경과될 때, 상기 제2 테이블에서 삭제되는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이벤트 데이터는,
    상기 서비스의 유저 식별 정보 또는 상기 서비스의 아이템 식별 정보 중 적어도 하나를 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 제2 테이블에 저장된 데이터 각각은 대응하는 이벤트를 식별하기 위한 식별 정보를 포함하고, 및
    상기 서비스 상에서 발생한 제2 이벤트에 대응하는 제2 이벤트 데이터 및 상기 제2 이벤트에 대응하는 제2 식별 정보를 식별하는 단계;
    상기 제2 식별 정보에 기반하여, 상기 제2 테이블에 저장된 데이터 중에서 식별 정보가 상기 제2 식별 정보와 대응되는 제8 데이터를 식별하는 단계;
    상기 제2 이벤트 데이터에 기반하여, 상기 제8 데이터를 수정하는 단계; 및
    상기 수정된 제8 데이터를 상기 제2 테이블에 저장하는 단계를 더 포함하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 설정된 기간은,
    상기 제6 데이터에 대응하는 제3 이벤트의 취소 가능 기간에 대응하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하는 방법.
  16. 서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치에 있어서,
    트랜시버;
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 명령을 저장하는 스토리지를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 명령을 실행함으로써,
    제1 기간 단위 동안 상기 서비스 상에서 발생한 이벤트에 대응하는 제1 이벤트 데이터를 식별하고,
    상기 제1 이벤트 데이터에 기반하여, 제1 타입의 데이터를 제1 테이블에 저장하고,
    상기 제1 테이블에 저장된 상기 제1 타입의 데이터 중에서 제2 기간 단위에 대응하는 제1 데이터에 기반하여 제2 타입의 데이터를 생성하고, 및
    상기 제2 타입의 데이터를 제2 테이블에 저장하는,
    서비스와 관련된 데이터를 관리하기 위한 전자 장치.
  17. 제1항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체.
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