本發(fā)明涉及單元格數據處理，具體為維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統及操作方法。

背景技術：

1、數據單元格填充通常指的是在表格（如excel、google?sheets等）或數據庫（如mysql、mongodb等）的特定位置（即單元格）中輸入或更新數據。這些數據可以是文本、數字、日期、時間等，具體取決于單元格的用途和所在數據結構的要求。

2、如公開號cn110598194b公開了一種非滿格表格內容提取方法、裝置及終端設備。所述方法包括：獲取原始表格，所述原始表格為非滿格表格；對所述原始表格進行讀取，得到滿格表格，并確定出屬于同一個合并單元格的各單元格；依次從所述滿格表格中獲取各個單元格的數據，判定數據不為空的單元格是屬于標題單元格，還是屬于內容單元格，并將標題單元格和內容單元格進行標記；若所述合并單元格中包括標題單元格，則將屬于所述合并單元格的各單元格均用所述標題單元格的數據進行填充。通過該發(fā)明實施例，將非滿格表格規(guī)整化處理為滿格表格，實現了將每個單元格的數據準確讀取出來，并且標記了標題單元格和內容單元格。

3、而入上述技術所示，現有技術還只是簡單的對單元格數據進行提取和填充操作，在實際使用過程中，尤其是應對如基于維度樹的復雜數據單元格的數據處理中還存在以下問題：

4、性能瓶頸：在處理大規(guī)模數據集時，數據的集中獲取和填充可能會消耗大量的計算資源和時間，不合理的分配資源會影響系統性能；

5、數據一致性：在分布式系統中，多個節(jié)點可能同時嘗試更新同一個數據單元格，這可能導致數據不一致的問題。此外，如果數據在傳輸過程中發(fā)生錯誤或丟失，也可能影響數據的最終一致性；

6、復雜性：維度樹的結構可能非常復雜，包含多個層級和不同類型的節(jié)點。這增加了數據單元格集中獲取與填充的難度和復雜性，進而容易出現錯誤。

技術實現思路

1、針對現有技術的不足，本發(fā)明提供了維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統及操作方法，解決了現有技術的問題。

2、為實現以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現：維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統，包括：

3、數據模型與架構，用于設計維度樹的數據模型，明確每個單元格的存儲結構和訪問方式；并規(guī)劃系統架構，設計緩存策略以加速對頻繁訪問單元格的讀取，確定數據分片與分區(qū)方案以分配對維度樹單元格的訪問和更新任務；

4、數據預處理模塊，用于對導入的數據源數據進行清洗和去除異常值操作；

5、并行查詢與計算模塊，利用多線程或多進程技術并行查詢獲取維度樹單元格的數據，并結合增量聚合和數據壓縮率算法降低計算量；

6、數據驗證模塊，在將數據填充到維度樹單元格之前，使用校驗和或哈希值驗證數據的準確性和合法性；

7、數據填充模塊，將驗證后的數據填充到維度樹相應的單元格中，填充過程中使用加權平均進行計算，并按照設定的更新策略的規(guī)則進行填充，在填充過程中，采用鎖機制或事務處理來確保多個線程或進程在更新同一單元格時的數據一致性，對于非關鍵性單元格的更新，采用異步策略以提高系統的響應速度和吞吐量；

8、系統監(jiān)控維護模塊，通過監(jiān)控系統的性能指標，以柔性調整維度樹單元格數據的獲取、處理和填充參數，維持系統性能指標處于安全閾值內。

9、本發(fā)明還公開了維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，數據獲取和填充前，首先進行以下設定步驟：

10、a1、明確項目的數據源ds及其特性，包括數據格式、大小和更新頻率；

11、a2、確定目標填充位置tp在維度樹中的具體位置及期望的格式fg；

12、a3、分析維度樹的結構，識別出節(jié)點數量n和層級數l。

13、優(yōu)選的，數據模型與架構的操作方法具體包括：

14、?b1、設計維度樹的數據模型時，明確每個單元格celli,j的存儲結構和訪問方式，其中i代表行/層級，j代表列/屬性；并設計節(jié)點存儲信息，包括節(jié)點id和屬性集a；

15、?b2、規(guī)劃系統架構時，設計緩存策略用于加速對頻繁訪問單元格的讀取，考慮緩存大小csize與預期的數據訪問模式，緩存大小csize將影響緩存命中率hr，緩存命中率hr提高時會減少對原始數據源的訪問次數，從而降低處理時間tp，緩存命中率hr計算公式為：；

16、其中，t0表示命中次數，t總表示總請求次數；

17、?b3、同時，確定數據分片數量dp與分區(qū)策略part，用于在并行處理時均衡分配對維度樹單元格的訪問和更新任務。

18、優(yōu)選的，所述數據預處理模塊的操作方法具體包括：

19、c1、導入數據源ds，提取維度樹單元格相關的數據經過清洗后得到干凈數據集dcs，清洗過程中使用閾值to來判定異常值并去除。

20、優(yōu)選的，所述并行查詢與計算模塊的操作方法具體包括：

21、d1、利用多線程或多進程技術從數據源或緩存中并行查詢獲取維度樹單元格的數據，并結合增量聚合ia技術進行計算優(yōu)化和數據壓縮技術進行壓縮處理；

22、d2、在計算優(yōu)化方面，采用增量聚合ia減少重復計算，增量聚合的計算依賴于前一狀態(tài)的結果，即：

23、σnew=?σold?+?δ；

24、其中σold表示在添加新數據或發(fā)生變更之前的聚合值；δ代表增量或變化量，即由于新數據的加入或現有數據的變更而導致的聚合值的變化量；σnew表示更新后的聚合值，通過將舊的聚合值σold與增量δ相加得到；

25、數據壓縮率cr計算公式為：；其中，c前壓縮前的原始數據大小，c后表示壓縮后數據大小。

26、優(yōu)選的，所述數據驗證模塊的操作方法具體包括：

27、e1、源數據驗證：在將數據提交到維度樹之前，驗證源數據的校驗和/哈希值，確保數據在傳輸或預處理過程中未被篡改；

28、e2、維度樹內已有數據驗證：如果維度樹中已包含部分數據，對新數據的校驗和/哈希值與已存儲的數據的校驗和/哈希值進行比較，檢查是否有潛在的重復或沖突；

29、e3、跨單元格一致性檢查：對于涉及多個單元格的復雜數據關系，實施額外的邏輯檢查來確保數據一致性，包括驗證不同維度之間的關聯是否正確，以及計算匯總值是否與基礎數據相匹配；

30、e4、記錄與報告：發(fā)現數據不一致時，立即記錄相關詳情，包括不一致的數據點、時間戳、涉及的單元格，并生成詳細報告；

31、e5、問題追溯：回溯數據的來源和處理過程，查找導致不一致的根本原因；

32、e6、數據修正：根據問題的性質，修正錯誤的數據或更新數據處理邏輯，確保未來的數據一致性；

33、e7、重新驗證：對修正后的數據進行重新驗證，確保所有問題已得到解決，數據的一致性和準確性得到恢復。

34、優(yōu)選的，所述數據填充模塊的操作方法具體包括：

35、f1、將驗證后的數據填充到維度樹相應的單元格中，填充過程中使用加權平均的計算方法，加權平均數的計算公式為：；其中wm是權重，xm是值，m表示第m個數據點；

36、f2、實現更新策略，依據不同的業(yè)務需求進行直接覆蓋、增量更新或合并更新的策略；

37、f3、在填充過程中，采用鎖機制或事務處理來確保多個線程或進程在更新同一單元格時的數據一致性；

38、f4、對于非關鍵性單元格的更新，采用異步策略以提高系統的響應速度和吞吐量；

39、f5、進行性能測試時，評估處理時間tprocess、吞吐量throughput指標。

40、優(yōu)選的，數據填充步驟包括：

41、f3.1、定位目標位置tp：使用維度樹的結構信息和目標填充位置tp的路徑信息，在維度樹中定位到具體的填充位置；

42、f3.2、數據格式化與填充：將預處理后的數據按照目標格式fg進行格式化，將格式化后的數據填充到目標位置tp；

43、f3.3、驗證與反饋：

44、f3.3.1、驗證數據是否成功填充到目標位置，并檢查數據的完整性和準確性；

45、f3.3.2、根據需要，向系統管理員或用戶反饋填充結果，包括成功信息、錯誤日志或警報通知。

46、優(yōu)選的，所述系統監(jiān)控維護模塊的操作方法具體包括：

47、g1、監(jiān)控系統性能指標，包括cpu使用率、內存使用率；

48、g2、根據監(jiān)控數據調整緩存大小csize、線程數tthreads、分片數量dp的參數；

49、g3、編寫自動化測試腳本以覆蓋不同的數據處理場景，進行系統性能監(jiān)控和參數調整測試。

50、優(yōu)選的，所述調整緩存大小csize、線程數tthreads、分片數量dp的參數的步驟為：

51、g2.1、設定cpu使用率閾值為ycpu，內存使用率閾值為ymtu，并記錄cpu使用率、內存使用率、吞吐量、緩存命中率指標；

52、g2.2、緩存大小csize調整：

53、如果緩存命中率csize低：增加緩存大小csize，以減少對后端存儲的訪問；

54、如果內存使用率接近或超過閾值：減少緩存大小csize；

55、g2.3、線程數tthreads調整：

56、如果cpu使用率低于閾值的一半：增加線程數tthreads，增加吞吐量；

57、如果cpu使用率接近或超過閾值：減少線程數tthreads；

58、g2.4、分片數量dp調整：

59、如果處理大數據集時系統響應慢：增加分片數量dp以分散處理壓力；

60、如果系統資源的cpu、內存利用率不均衡：逐步調整分片數量dp，直至資源平衡使用；

61、g2.5、迭代調整與測試：

62、重復測試：每次調整參數后，重新運行性能測試，記錄新的性能指標數據；

63、評估效果：對比調整前后的性能指標，評估調整是否有效；

64、持續(xù)監(jiān)控：在參數調整后，持續(xù)監(jiān)控系統狀態(tài)，確保系統穩(wěn)定運行在閾值范圍內。

65、本發(fā)明提供了維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統及操作方法。與現有技術相比具備以下有益效果：

66、1、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統，通過精細設計的數據模型與架構，特別是緩存策略、數據分片與分區(qū)方案，顯著提升了數據訪問與更新的效率與可擴展性。其次，引入并行查詢與計算模塊，結合增量聚合與數據壓縮技術，大幅降低了計算資源消耗，提升了處理速度。再者，數據驗證模塊的加入，確保了數據的準確性和合法性，增強了系統的可靠性。此外，數據填充模塊中的加權平均計算與靈活的更新策略，結合鎖機制或事務處理，有效保障了數據一致性，同時異步策略提升了非關鍵性單元格更新的效率。最后，系統監(jiān)控維護模塊的實時調整能力，保障了系統性能的穩(wěn)定與優(yōu)化，整體提升了系統的可用性、響應速度和吞吐量。

67、2、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，通過詳細分析數據源特性及目標填充位置，增強了系統的數據適配性和靈活性，使得系統能夠更高效地處理不同類型的數據源和目標格式。其次，數據模型設計的細化，特別是單元格存儲結構和訪問方式的明確，以及節(jié)點存儲信息的詳細規(guī)劃，為后續(xù)的數據處理提供了堅實的基礎，提高了數據處理的準確性和效率。而在系統架構層面，引入緩存策略、數據分片與分區(qū)策略，顯著提升了系統處理高頻訪問單元格的能力，降低了對原始數據源的依賴，同時通過并行處理實現了任務的均衡分配，提高了系統的整體性能和可擴展性。

68、3、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，數據預處理通過精細的清洗過程，結合閾值判定異常值，有效提升了數據質量，為后續(xù)處理奠定了堅實基礎。并行查詢與計算模塊則通過多線程/多進程技術結合增量聚合和數據壓縮技術，顯著降低了計算復雜度和存儲需求。增量聚合減少了重復計算，提高了處理效率；數據壓縮則進一步減少了數據占用空間，加快了數據傳輸和處理速度。這些改進共同提升了系統的整體性能和數據處理效率，為用戶提供了更快、更準確的數據服務。

69、4、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，通過源數據驗證、維度樹內已有數據驗證、跨單元格一致性檢查等多重驗證手段，顯著提高了數據的準確性和可靠性。記錄與報告機制以及問題追溯能力，使得數據問題能夠被及時發(fā)現并有效解決。數據修正與重新驗證的閉環(huán)流程，確保了數據一致性和準確性的持續(xù)恢復，為用戶提供了更高質量的數據保障。這些改進共同提升了數據處理的可信度和系統的整體性能。

70、5、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，引入了加權平均計算方法和靈活的更新策略，提高了數據填充的準確性和靈活性。同時，通過鎖機制或事務處理確保了數據一致性，避免了并發(fā)更新時的沖突問題。異步更新策略則優(yōu)化了非關鍵性單元格的更新效率，提升了系統響應速度和吞吐量。性能測試的引入，使得系統性能調優(yōu)有據可依，進一步提升了整體數據處理能力和用戶體驗。這些改進共同增強了數據填充模塊的健壯性和高效性。

71、6、該維度樹的數據單元格集中獲取與填充系統的操作方法，通過實時監(jiān)控性能指標，并基于預設閾值自動調整緩存、線程數和分片數量，顯著提升了系統性能調優(yōu)的效率和精準度。這種自動化調整機制不僅能快速響應性能瓶頸，還能在資源利用率和性能間找到最佳平衡點，減少人工干預，提高系統穩(wěn)定性和可維護性。同時，引入自動化測試腳本確保調整的有效性，形成閉環(huán)優(yōu)化流程，持續(xù)保障系統高效運行。