CN112131288A - 数据源接入处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提出一种数据源接入处理方法和装置，涉及数据处理领域。从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；将聚合树转换为前端组件展示需要的样式，使得数据可视化平台能够支持第三方数据源的接入。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理领域，特别涉及一种数据源接入处理方法和装置。
背景技术
数据可视化平台目前可以支持成熟的数据库，例如MySQL、Oracle、SQLserver、presto、SparkSQL等，作为数据源，这些数据库可以支持各种维度的聚合运算，便于数据分析。
发明内容
发明人发现，数据可视化平台不能支持第三方数据源的接入，难以满足用户需求。第三方数据源例如为POP(pctowap open platform，电脑到无线应用协议开放平台)等。
鉴于此，本公开实施例提出数据源接入处理方案，使得数据可视化平台能够支持第三方数据源的接入。
本公开的一些实施例提出一种数据源接入处理方法，包括：
从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；
根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；
将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；
根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；
将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
在一些实施例中，所述将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合包括：
将维度参数的个数确定为聚合树的深度；
根据每条映射信息中的维度参数的级别信息确定该维度参数相应节点在聚合树中的位置信息。
在一些实施例中，如果每条映射信息中的维度参数的级别为1，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为根节点；
如果每条映射信息中的维度参数的级别为i，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为i-1级别的维度参数相应的节点，整数i≥2。
在一些实施例中，所述对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算包括：
针对求和运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加；
针对取最大值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最大值；
针对取最小值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最小值；
针对求平均值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加，并将叠加得到的值除以聚合树中键名相同的节点的个数。
在一些实施例中，所述将聚合树转换为前端组件展示需要的样式包括：
根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
在一些实施例中，利用访问地址和鉴权密钥，从预设的应用程序接口访问相应的第三方数据源，其中，鉴权密钥根据访问地址生成或者预先定义。
在一些实施例中，还包括以下至少一项：
根据设置的过滤描述信息，对获取的列表结构数据进行过滤；
根据设置的排序描述信息，对获取的列表结构数据进行排序。
本公开的一些实施例提出一种数据源接入处理装置，包括：
数据获取模块，被配置为从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；
解析模块，被配置为根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；
关联模块，被配置为将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；
聚合运算模块，被配置为根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；
展示模块，被配置为根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
本公开的一些实施例提出一种数据源接入处理装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行任一个实施例的数据源接入处理方法。
本公开的一些实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一个实施例的数据源接入处理方法。
附图说明
下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。根据下面参照附图的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开数据源接入处理方法一些实施例的流程示意图。
图2为本公开数据源接入处理方法另一些实施例的流程示意图。
图3为本公开一些实施例的参数模型的示意图。
图4为本公开一些实施例的参数模型配置的示意图。
图5为本公开一些实施例的聚合树构建过程的示意图。
图6为本公开一些实施例的聚合树的示意图。
图7为本公开数据源接入处理装置一些实施例的结构示意图。
图8为本公开数据源接入处理装置另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1为本公开数据源接入处理方法一些实施例的流程示意图。如图1所示，该实施例的方法包括：
步骤11，从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据。
一个第三方数据源可以对应一个应用程序接口，通过应用程序接口可以访问相应的第三方数据源。第三方数据源例如是成熟数据库(例如MySQL、Oracle、SQLserver、presto、SparkSQL等)之外的其他数据源，如POP数据源。
第三方数据源返回结果集，结果集可以用JSON(JavaScriptObject Notation,JS对象简谱)格式进行描述，结果集可以解析为统一格式的包含多条映射信息的列表结构数据。其中，“映射(map)”和“列表(list)”是集合的两种类型，“映射”是键名-键值(key-value)类型的数据结构，“列表”包含有序可重复的多条信息，“包含多条映射信息的列表结构数据”是指有序可重复的多条映射信息。下面的示例是包含3条映射信息的列表结构数据。
name:张三,age:15,sex:男；
name:李四,age:12,sex:女；
name:王五,age:11,sex:男。
在一些实施例中，利用访问地址从预设的应用程序接口访问相应的第三方数据源，访问时可以携带鉴权密钥，用来验证访问权限，以提高访问安全性。鉴权密钥可以由用户预先定义，也可以利用安全散列算法对访问地址进行运算生成。
步骤12，根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合。
在一些实施例中，将维度参数的个数确定为聚合树的深度，根据每条映射信息中的维度参数的级别信息确定该维度参数相应节点在聚合树中的位置信息。
例如，如果每条映射信息中的维度参数的级别为1，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为根节点；如果每条映射信息中的维度参数的级别为i，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为i-1级别的维度参数相应的节点，整数i≥2。从而，明确节点集合中各个节点的关联性。
步骤13，根据节点集合中各个节点之间的关联性，将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树。
步骤14，根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算。
针对求和运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加；针对取最大值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最大值；针对取最小值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最小值；针对求平均值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加，并将叠加得到的值除以聚合树中键名相同的节点的个数。
步骤15，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
在一些实施例中，根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。图表类型例如为柱状图、饼图、条形图、表格等，但不限于所举示例。
上述实施例使得数据可视化平台能够支持第三方数据源的接入。
图2为本公开数据源接入处理方法一些实施例的流程示意图。如图2所示，该实施例的方法包括：
步骤21，从预设的应用程序接口访问第三方数据源。
在一些实施例中，利用访问地址从预设的应用程序接口访问相应的第三方数据源，访问时可以携带鉴权密钥，用来验证访问权限，以提高访问安全性。鉴权密钥可以由用户预先定义，也可以利用安全散列算法对访问地址进行运算生成。
步骤22，第三方数据源返回结果集，结果集例如可以用JSON格式进行描述，结果集可以解析为统一格式的包含多条映射信息的列表结构数据，可记为List<Map<key，value>>，简记为ListMap，符号含义参考前述，这里不再赘述。
一个示例性的ListMap为：
{
[“一级部门”:部门a，“二级部门”：部门a1，“人数”：30]，
[“一级部门”:部门a，“二级部门”：部门a2，“人数”：40]，
[“一级部门”:部门a，“二级部门”：部门a3，“人数”：50]，
[“一级部门”:部门b，“二级部门”：部门b1，“人数”：60]，
[“一级部门”:部门b，“二级部门”：部门b2，“人数”：70]，}
对结果集可以进行查询、过滤、分页、排序、聚合运算等操作。计算引擎基于参数模型中的维度字段、指标字段、过滤字段、排序字段等信息，首先可以对结果集进行字段筛选、过滤和排序(如果需要的话)，然后将结果集基于维度字段和指标字段构建聚合树，并进行聚合运算。下面具体描述。
步骤23，用户基于数据可视化平台构建参数模型，并传递给计算引擎。
参见图3，参数模型例如包含数据模型、组件数据相关配置、组件属性信息、图表类型、是否分页等参数信息。其中，数据模型例如包括数据源标识(id)、数据源类型等。组件数据相关配置例如包括维度字段、指标字段、过滤描述器、排序描述器、显示数量(topN)描述器。维度字段和指标字段例如包括字段名称、字段别名、数据库表名、表名id、是否为计算字段、计算字段公式、数值格式化、聚合类型等。过滤描述器例如包括过滤信息，用来过滤结果集中的数据。排序描述器例如包括排序类型，如从大到小，或从小到大等。显示数量(topN)描述器例如包括展示条数和偏移量等。组件属性信息例如包括组件名称、组件刷新时长等。
用户可以在数据可视化平台的前端页面中，通过对结果集中的字段的拖拽操作构建参数模型。例如，参见图4，“一级部门”和“二级部门”被设置为维度字段，“人数”被设置为指标字段。
步骤24，计算引擎构建聚合树，并进行聚合运算。
如果参数模型中设置了过滤描述信息，对包含多条映射信息的列表结构数据进行过滤。例如，将ListMap包装成Stream(流)，依据参数模型中的FilterDescriptor描述的字段名称(对应map的key值)和字段值(对应map的value值)，通过Stream的filter方法对ListMap进行过滤。
如果参数模型中设置了排序描述信息，对包含多条映射信息的列表结构数据进行排序。
如图5所示，聚合树构建过程包括：
步骤241，开始构建聚合树，其中，聚合树节点TreeMapNode例如包含子节点children、父节点parent、树深度level、节点名称name、指标值values和节点重复出现次数count(初始值默认为1)。
步骤242，创建一个根节点root。
步骤243，循环遍历ListMap集合构建聚合树，包括：
针对ListMap集合中的每条Map信息，执行以下操作：
步骤2431，依据维度字段dimensions和指标字段measures，将一条Map信息解析成关联性确定的一组节点集合。
具体地，基于维度字段的个数dimensions.size()＝n构建深度为n的聚合树，维度字段对应形成聚合树的节点，节点的名称name对应维度字段的值，节点的指标值values对应指标字段的值，节点在聚合树中的位置信息(即层级信息)根据维度字段的级别信息确定，其中的维度字段的级别信息可以用维度字段在维度集合中的下标表征。
例如，级别为1的维度字段相应的节点在聚合树中的父节点为根节点，或者说，在维度集合中下标为0的维度字段(即dimensions.get(0))相应的节点在聚合树中的父节点为根节点；i级别的维度字段相应的节点在聚合树中的父节点为i-1级别的维度字段相应的节点，或者说，在维度集合中下标为i-1的维度字段(即dimensions.get(i-1))相应的节点在聚合树中的父节点为下标为i-2的维度字段相应的节点，从而确定各个节点在聚合树中的位置。
以前述的部门及人数的ListMap为例，共有5条map信息，“一级部门”(级别为1)和“二级部门”(级别为2)为维度字段，“人数”为指标字段，则聚合树的深度为2，第一条map信息对应的节点集合包括两个节点，分别为部门a对应的节点和部门a1对应的节点，部门a对应的节点在聚合树中的父节点为根节点，部门a1对应的节点在聚合树中的父节点为部门a对应的节点。其他map信息的解析与第一条map信息的解析类似。
步骤2432，根据节点集合中各个节点之间的关联性，将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成聚合树，根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算。
以前述的部门及人数的ListMap为例，参见图6，所形成的聚合树为：根节点，父节点为根节点的两个第一层级节点，父节点为第一层级节点的五个第二层级节点，其中，两个第一层级节点包括部门a对应的节点和部门b对应的节点，五个第二层级节点包括父节点为部门a对应的节点的部门a1、a2、a3对应的三个节点，以及父节点为部门b对应的节点的部门b1、b2对应的两个节点，假设为求和聚合运算，则，部门a对应的节点的人数指标值为30+40+50＝120，部门b对应的节点的人数指标值为60+70＝130。
步骤244，构建聚合树结束。
步骤25，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式，例如为柱状图、饼图、条形图、表格等，但不限于所举示例。
上述实施例使得数据可视化平台能够支持第三方数据源的接入。
图7为本公开数据源接入处理装置一些实施例的结构示意图。
如图7所示，该实施例的装置70包括：
数据获取模块71，被配置为从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；
解析模块72，被配置为根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；
关联模块73，被配置为将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；
聚合运算模块74，被配置为根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；
展示模块75，被配置为根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
其中的模块72～74可以部署在计算引擎中。
在一些实施例中，数据获取模块71，被配置为利用访问地址和鉴权密钥，从预设的应用程序接口访问相应的第三方数据源，其中，鉴权密钥根据访问地址生成或者预先定义。
在一些实施例中，解析模块72，被配置为将维度参数的个数确定为聚合树的深度；根据每条映射信息中的维度参数的级别信息确定该维度参数相应节点在聚合树中的位置信息。
在一些实施例中，解析模块72，被配置为如果每条映射信息中的维度参数的级别为1，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为根节点；如果每条映射信息中的维度参数的级别为i，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为i-1级别的维度参数相应的节点，整数i≥2。
在一些实施例中，聚合运算模块74，被配置为:
针对求和运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加；
针对取最大值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最大值；
针对取最小值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最小值；
针对求平均值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加，并将叠加得到的值除以聚合树中键名相同的节点的个数。
在一些实施例中，展示模块75，被配置为根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
在一些实施例中，装置70还包括：过滤模块76，被配置为根据设置的过滤描述信息，对获取的列表结构数据进行过滤。
在一些实施例中，装置70还包括：排序模块77，被配置为根据设置的排序描述信息，对获取的列表结构数据进行排序。
图8为本公开数据源接入处理装置一些实施例的结构示意图。
如图8所示，该实施例的装置80包括：
存储器81；以及
耦接至存储器的处理器82，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行前述任一个实施例的数据源接入处理方法。
其中，存储器81例如可以包括***存储器、固定非易失性存储介质等。***存储器例如存储有操作***、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)以及其他程序等。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据源接入处理方法，其特征在于，包括：
从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；
根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；
将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；
根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；
将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合包括：
将维度参数的个数确定为聚合树的深度；
根据每条映射信息中的维度参数的级别信息确定该维度参数相应节点在聚合树中的位置信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
如果每条映射信息中的维度参数的级别为1，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为根节点；
如果每条映射信息中的维度参数的级别为i，该维度参数相应节点在聚合树中的父节点为i-1级别的维度参数相应的节点，整数i≥2。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算包括：
针对求和运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加；
针对取最大值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最大值；
针对取最小值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值取最小值；
针对求平均值运算符，对聚合树中名称相同的节点的指标值进行叠加，并将叠加得到的值除以聚合树中键名相同的节点的个数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将聚合树转换为前端组件展示需要的样式包括：
根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
利用访问地址和鉴权密钥，从预设的应用程序接口访问相应的第三方数据源，其中，鉴权密钥根据访问地址生成或者预先定义。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下至少一项：
根据设置的过滤描述信息，对获取的列表结构数据进行过滤；
根据设置的排序描述信息，对获取的列表结构数据进行排序。
8.一种数据源接入处理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，被配置为从预设的应用程序接口访问第三方数据源获取包含多条映射信息的列表结构数据；
解析模块，被配置为根据设置的维度参数，将每条映射信息解析成关联性确定的一组节点集合；
关联模块，被配置为将各组节点集合中的节点关联到同一根节点，以便拼接形成列表结构数据相应的聚合树；
聚合运算模块，被配置为根据设置的运算符，对聚合树中名称相同节点的指标参数进行相应的聚合运算；
展示模块，被配置为根据设置的图表类型选择相应的组件转换器，将聚合树转换为前端组件展示需要的样式。
9.一种数据源接入处理装置，其特征在于，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1-7中任一项所述的数据源接入处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的数据源接入处理方法。
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