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

背景技術(shù)：

1、數(shù)據(jù)單元格填充通常指的是在表格（如excel、google?sheets等）或數(shù)據(jù)庫(kù)（如mysql、mongodb等）的特定位置（即單元格）中輸入或更新數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以是文本、數(shù)字、日期、時(shí)間等，具體取決于單元格的用途和所在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的要求。

2、如公開號(hào)cn110598194b公開了一種非滿格表格內(nèi)容提取方法、裝置及終端設(shè)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(duì)所述原始表格進(jìn)行讀取，得到滿格表格，并確定出屬于同一個(gè)合并單元格的各單元格；依次從所述滿格表格中獲取各個(gè)單元格的數(shù)據(jù)，判定數(shù)據(jù)不為空的單元格是屬于標(biāo)題單元格，還是屬于內(nèi)容單元格，并將標(biāo)題單元格和內(nèi)容單元格進(jìn)行標(biāo)記；若所述合并單元格中包括標(biāo)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(biāo)題單元格的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。通過(guò)該發(fā)明實(shí)施例，將非滿格表格規(guī)整化處理為滿格表格，實(shí)現(xiàn)了將每個(gè)單元格的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確讀取出來(lái)，并且標(biāo)記了標(biāo)題單元格和內(nèi)容單元格。

3、而入上述技術(shù)所示，現(xiàn)有技術(shù)還只是簡(jiǎn)單的對(duì)單元格數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和填充操作，在實(shí)際使用過(guò)程中，尤其是應(yīng)對(duì)如基于維度樹的復(fù)雜數(shù)據(jù)單元格的數(shù)據(jù)處理中還存在以下問(wèn)題：

4、性能瓶頸：在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，數(shù)據(jù)的集中獲取和填充可能會(huì)消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間，不合理的分配資源會(huì)影響系統(tǒng)性能；

5、數(shù)據(jù)一致性：在分布式系統(tǒng)中，多個(gè)節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)嘗試更新同一個(gè)數(shù)據(jù)單元格，這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。此外，如果數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中發(fā)生錯(cuò)誤或丟失，也可能影響數(shù)據(jù)的最終一致性；

6、復(fù)雜性：維度樹的結(jié)構(gòu)可能非常復(fù)雜，包含多個(gè)層級(jí)和不同類型的節(jié)點(diǎn)。這增加了數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充的難度和復(fù)雜性，進(jìn)而容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)及操作方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)模型與架構(gòu)，用于設(shè)計(jì)維度樹的數(shù)據(jù)模型，明確每個(gè)單元格的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和訪問(wèn)方式；并規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)緩存策略以加速對(duì)頻繁訪問(wèn)單元格的讀取，確定數(shù)據(jù)分片與分區(qū)方案以分配對(duì)維度樹單元格的訪問(wèn)和更新任務(wù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去除異常值操作；

5、并行查詢與計(jì)算模塊，利用多線程或多進(jìn)程技術(shù)并行查詢獲取維度樹單元格的數(shù)據(jù)，并結(jié)合增量聚合和數(shù)據(jù)壓縮率算法降低計(jì)算量；

6、數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊，在將數(shù)據(jù)填充到維度樹單元格之前，使用校驗(yàn)和或哈希值驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和合法性；

7、數(shù)據(jù)填充模塊，將驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)填充到維度樹相應(yīng)的單元格中，填充過(guò)程中使用加權(quán)平均進(jìn)行計(jì)算，并按照設(shè)定的更新策略的規(guī)則進(jìn)行填充，在填充過(guò)程中，采用鎖機(jī)制或事務(wù)處理來(lái)確保多個(gè)線程或進(jìn)程在更新同一單元格時(shí)的數(shù)據(jù)一致性，對(duì)于非關(guān)鍵性單元格的更新，采用異步策略以提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和吞吐量；

8、系統(tǒng)監(jiān)控維護(hù)模塊，通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)的性能指標(biāo)，以柔性調(diào)整維度樹單元格數(shù)據(jù)的獲取、處理和填充參數(shù)，維持系統(tǒng)性能指標(biāo)處于安全閾值內(nèi)。

9、本發(fā)明還公開了維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，數(shù)據(jù)獲取和填充前，首先進(jìn)行以下設(shè)定步驟：

10、a1、明確項(xiàng)目的數(shù)據(jù)源ds及其特性，包括數(shù)據(jù)格式、大小和更新頻率；

11、a2、確定目標(biāo)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(jié)構(gòu)，識(shí)別出節(jié)點(diǎn)數(shù)量n和層級(jí)數(shù)l。

13、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)模型與架構(gòu)的操作方法具體包括：

14、?b1、設(shè)計(jì)維度樹的數(shù)據(jù)模型時(shí)，明確每個(gè)單元格celli,j的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和訪問(wèn)方式，其中i代表行/層級(jí)，j代表列/屬性；并設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)信息，包括節(jié)點(diǎn)id和屬性集a；

15、?b2、規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)時(shí)，設(shè)計(jì)緩存策略用于加速對(duì)頻繁訪問(wèn)單元格的讀取，考慮緩存大小csize與預(yù)期的數(shù)據(jù)訪問(wèn)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(shí)會(huì)減少對(duì)原始數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)次數(shù)，從而降低處理時(shí)間tp，緩存命中率hr計(jì)算公式為：；

16、其中，t0表示命中次數(shù)，t總表示總請(qǐng)求次數(shù)；

17、?b3、同時(shí)，確定數(shù)據(jù)分片數(shù)量dp與分區(qū)策略part，用于在并行處理時(shí)均衡分配對(duì)維度樹單元格的訪問(wèn)和更新任務(wù)。

18、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的操作方法具體包括：

19、c1、導(dǎo)入數(shù)據(jù)源ds，提取維度樹單元格相關(guān)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗后得到干凈數(shù)據(jù)集dcs，清洗過(guò)程中使用閾值to來(lái)判定異常值并去除。

20、優(yōu)選的，所述并行查詢與計(jì)算模塊的操作方法具體包括：

21、d1、利用多線程或多進(jìn)程技術(shù)從數(shù)據(jù)源或緩存中并行查詢獲取維度樹單元格的數(shù)據(jù)，并結(jié)合增量聚合ia技術(shù)進(jìn)行計(jì)算優(yōu)化和數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)進(jìn)行壓縮處理；

22、d2、在計(jì)算優(yōu)化方面，采用增量聚合ia減少重復(fù)計(jì)算，增量聚合的計(jì)算依賴于前一狀態(tài)的結(jié)果，即：

23、σnew=?σold?+?δ；

24、其中σold表示在添加新數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的加入或現(xiàn)有數(shù)據(jù)的變更而導(dǎo)致的聚合值的變化量；σnew表示更新后的聚合值，通過(guò)將舊的聚合值σold與增量δ相加得到；

25、數(shù)據(jù)壓縮率cr計(jì)算公式為：；其中，c前壓縮前的原始數(shù)據(jù)大小，c后表示壓縮后數(shù)據(jù)大小。

26、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊的操作方法具體包括：

27、e1、源數(shù)據(jù)驗(yàn)證：在將數(shù)據(jù)提交到維度樹之前，驗(yàn)證源數(shù)據(jù)的校驗(yàn)和/哈希值，確保數(shù)據(jù)在傳輸或預(yù)處理過(guò)程中未被篡改；

28、e2、維度樹內(nèi)已有數(shù)據(jù)驗(yàn)證：如果維度樹中已包含部分?jǐn)?shù)據(jù)，對(duì)新數(shù)據(jù)的校驗(yàn)和/哈希值與已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的校驗(yàn)和/哈希值進(jìn)行比較，檢查是否有潛在的重復(fù)或沖突；

29、e3、跨單元格一致性檢查：對(duì)于涉及多個(gè)單元格的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系，實(shí)施額外的邏輯檢查來(lái)確保數(shù)據(jù)一致性，包括驗(yàn)證不同維度之間的關(guān)聯(lián)是否正確，以及計(jì)算匯總值是否與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相匹配；

30、e4、記錄與報(bào)告：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致時(shí)，立即記錄相關(guān)詳情，包括不一致的數(shù)據(jù)點(diǎn)、時(shí)間戳、涉及的單元格，并生成詳細(xì)報(bào)告；

31、e5、問(wèn)題追溯：回溯數(shù)據(jù)的來(lái)源和處理過(guò)程，查找導(dǎo)致不一致的根本原因；

32、e6、數(shù)據(jù)修正：根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)，修正錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)或更新數(shù)據(jù)處理邏輯，確保未來(lái)的數(shù)據(jù)一致性；

33、e7、重新驗(yàn)證：對(duì)修正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新驗(yàn)證，確保所有問(wèn)題已得到解決，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性得到恢復(fù)。

34、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)填充模塊的操作方法具體包括：

35、f1、將驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)填充到維度樹相應(yīng)的單元格中，填充過(guò)程中使用加權(quán)平均的計(jì)算方法，加權(quán)平均數(shù)的計(jì)算公式為：；其中wm是權(quán)重，xm是值，m表示第m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；

36、f2、實(shí)現(xiàn)更新策略，依據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行直接覆蓋、增量更新或合并更新的策略；

37、f3、在填充過(guò)程中，采用鎖機(jī)制或事務(wù)處理來(lái)確保多個(gè)線程或進(jìn)程在更新同一單元格時(shí)的數(shù)據(jù)一致性；

38、f4、對(duì)于非關(guān)鍵性單元格的更新，采用異步策略以提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和吞吐量；

39、f5、進(jìn)行性能測(cè)試時(shí)，評(píng)估處理時(shí)間tprocess、吞吐量throughput指標(biāo)。

40、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)填充步驟包括：

41、f3.1、定位目標(biāo)位置tp：使用維度樹的結(jié)構(gòu)信息和目標(biāo)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(shù)據(jù)格式化與填充：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按照目標(biāo)格式fg進(jìn)行格式化，將格式化后的數(shù)據(jù)填充到目標(biāo)位置tp；

43、f3.3、驗(yàn)證與反饋：

44、f3.3.1、驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否成功填充到目標(biāo)位置，并檢查數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；

45、f3.3.2、根據(jù)需要，向系統(tǒng)管理員或用戶反饋填充結(jié)果，包括成功信息、錯(cuò)誤日志或警報(bào)通知。

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

47、g1、監(jiān)控系統(tǒng)性能指標(biāo)，包括cpu使用率、內(nèi)存使用率；

48、g2、根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)調(diào)整緩存大小csize、線程數(shù)tthreads、分片數(shù)量dp的參數(shù)；

49、g3、編寫自動(dòng)化測(cè)試腳本以覆蓋不同的數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景，進(jìn)行系統(tǒng)性能監(jiān)控和參數(shù)調(diào)整測(cè)試。

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

51、g2.1、設(shè)定cpu使用率閾值為ycpu，內(nèi)存使用率閾值為ymtu，并記錄cpu使用率、內(nèi)存使用率、吞吐量、緩存命中率指標(biāo)；

52、g2.2、緩存大小csize調(diào)整：

53、如果緩存命中率csize低：增加緩存大小csize，以減少對(duì)后端存儲(chǔ)的訪問(wèn)；

54、如果內(nèi)存使用率接近或超過(guò)閾值：減少緩存大小csize；

55、g2.3、線程數(shù)tthreads調(diào)整：

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

57、如果cpu使用率接近或超過(guò)閾值：減少線程數(shù)tthreads；

58、g2.4、分片數(shù)量dp調(diào)整：

59、如果處理大數(shù)據(jù)集時(shí)系統(tǒng)響應(yīng)慢：增加分片數(shù)量dp以分散處理壓力；

60、如果系統(tǒng)資源的cpu、內(nèi)存利用率不均衡：逐步調(diào)整分片數(shù)量dp，直至資源平衡使用；

61、g2.5、迭代調(diào)整與測(cè)試：

62、重復(fù)測(cè)試：每次調(diào)整參數(shù)后，重新運(yùn)行性能測(cè)試，記錄新的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)；

63、評(píng)估效果：對(duì)比調(diào)整前后的性能指標(biāo)，評(píng)估調(diào)整是否有效；

64、持續(xù)監(jiān)控：在參數(shù)調(diào)整后，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行在閾值范圍內(nèi)。

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

66、1、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)，通過(guò)精細(xì)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)模型與架構(gòu)，特別是緩存策略、數(shù)據(jù)分片與分區(qū)方案，顯著提升了數(shù)據(jù)訪問(wèn)與更新的效率與可擴(kuò)展性。其次，引入并行查詢與計(jì)算模塊，結(jié)合增量聚合與數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，大幅降低了計(jì)算資源消耗，提升了處理速度。再者，數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊的加入，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和合法性，增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性。此外，數(shù)據(jù)填充模塊中的加權(quán)平均計(jì)算與靈活的更新策略，結(jié)合鎖機(jī)制或事務(wù)處理，有效保障了數(shù)據(jù)一致性，同時(shí)異步策略提升了非關(guān)鍵性單元格更新的效率。最后，系統(tǒng)監(jiān)控維護(hù)模塊的實(shí)時(shí)調(diào)整能力，保障了系統(tǒng)性能的穩(wěn)定與優(yōu)化，整體提升了系統(tǒng)的可用性、響應(yīng)速度和吞吐量。

67、2、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，通過(guò)詳細(xì)分析數(shù)據(jù)源特性及目標(biāo)填充位置，增強(qiáng)了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)適配性和靈活性，使得系統(tǒng)能夠更高效地處理不同類型的數(shù)據(jù)源和目標(biāo)格式。其次，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)的細(xì)化，特別是單元格存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和訪問(wèn)方式的明確，以及節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)信息的詳細(xì)規(guī)劃，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，提高了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率。而在系統(tǒng)架構(gòu)層面，引入緩存策略、數(shù)據(jù)分片與分區(qū)策略，顯著提升了系統(tǒng)處理高頻訪問(wèn)單元格的能力，降低了對(duì)原始數(shù)據(jù)源的依賴，同時(shí)通過(guò)并行處理實(shí)現(xiàn)了任務(wù)的均衡分配，提高了系統(tǒng)的整體性能和可擴(kuò)展性。

68、3、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)精細(xì)的清洗過(guò)程，結(jié)合閾值判定異常值，有效提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)處理奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。并行查詢與計(jì)算模塊則通過(guò)多線程/多進(jìn)程技術(shù)結(jié)合增量聚合和數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求。增量聚合減少了重復(fù)計(jì)算，提高了處理效率；數(shù)據(jù)壓縮則進(jìn)一步減少了數(shù)據(jù)占用空間，加快了數(shù)據(jù)傳輸和處理速度。這些改進(jìn)共同提升了系統(tǒng)的整體性能和數(shù)據(jù)處理效率，為用戶提供了更快、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)服務(wù)。

69、4、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，通過(guò)源數(shù)據(jù)驗(yàn)證、維度樹內(nèi)已有數(shù)據(jù)驗(yàn)證、跨單元格一致性檢查等多重驗(yàn)證手段，顯著提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。記錄與報(bào)告機(jī)制以及問(wèn)題追溯能力，使得數(shù)據(jù)問(wèn)題能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并有效解決。數(shù)據(jù)修正與重新驗(yàn)證的閉環(huán)流程，確保了數(shù)據(jù)一致性和準(zhǔn)確性的持續(xù)恢復(fù)，為用戶提供了更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)保障。這些改進(jìn)共同提升了數(shù)據(jù)處理的可信度和系統(tǒng)的整體性能。

70、5、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，引入了加權(quán)平均計(jì)算方法和靈活的更新策略，提高了數(shù)據(jù)填充的準(zhǔn)確性和靈活性。同時(shí)，通過(guò)鎖機(jī)制或事務(wù)處理確保了數(shù)據(jù)一致性，避免了并發(fā)更新時(shí)的沖突問(wèn)題。異步更新策略則優(yōu)化了非關(guān)鍵性單元格的更新效率，提升了系統(tǒng)響應(yīng)速度和吞吐量。性能測(cè)試的引入，使得系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)有據(jù)可依，進(jìn)一步提升了整體數(shù)據(jù)處理能力和用戶體驗(yàn)。這些改進(jìn)共同增強(qiáng)了數(shù)據(jù)填充模塊的健壯性和高效性。

71、6、該維度樹的數(shù)據(jù)單元格集中獲取與填充系統(tǒng)的操作方法，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控性能指標(biāo)，并基于預(yù)設(shè)閾值自動(dòng)調(diào)整緩存、線程數(shù)和分片數(shù)量，顯著提升了系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)的效率和精準(zhǔn)度。這種自動(dòng)化調(diào)整機(jī)制不僅能快速響應(yīng)性能瓶頸，還能在資源利用率和性能間找到最佳平衡點(diǎn)，減少人工干預(yù)，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可維護(hù)性。同時(shí)，引入自動(dòng)化測(cè)試腳本確保調(diào)整的有效性，形成閉環(huán)優(yōu)化流程，持續(xù)保障系統(tǒng)高效運(yùn)行。