CN115859946B - 一种数据解析及数据流转的规则引擎方法与*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据解析及数据流转的规则引擎方法与***，包括获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，实现了多种复杂执行条件，灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高了数据解析及数据流转的效率。

Description

一种数据解析及数据流转的规则引擎方法与***

技术领域

本发明涉及规则引擎相关技术领域，尤其是涉及一种数据解析及数据流转的规则引擎方法与***。

背景技术

规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，进行数据输出。

目前，由于物联网中设备以及数据格式多样化，应用端数据加载方式各异，采用硬编码进行数据解析及数据流转是一种不适宜的方法。但现有的一些规则引擎或过于重量级、或使用操作过于繁琐、或不够灵活可变，而物联网的规则相对简单但具有自身特性。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种数据解析及数据流转的规则引擎方法与***，能够支持多种复杂执行条件，实现灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高数据解析及数据流转的效率。

本发明的第一方面，提供了一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，包括如下步骤：

获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，所述数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，其中，所述规则执行条件用于判断所述待解析数据是否为真，若所述待解析数据为真则进入执行内容，若所述待解析数据为假则跳过所述数据解析规则；所述执行内容用于通过解析脚本解析所述待解析数据，得到所述标准格式化数据，所述解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；所述执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

根据所述数据解析规则解析所述待解析数据，得到标准格式化数据；

将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用。

根据本发明的实施例，至少具有如下技术效果：

本方法通过获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，实现了多种复杂执行条件，灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高了数据解析及数据流转的效率。

根据本发明的一些实施例，所述数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

获取应用发送给设备的格式化指令，根据预先设置的指令解析规则解析格式化指令，得到可识别指令，其中，所述指令解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级；

将所述可识别指令发送给目标设备。

根据本发明的一些实施例，所述将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，包括：

将所述标准格式化数据根据SQL语法进行过滤，得到过滤后数据；

将所述过滤后数据通过目标应用支持的数据传输协议推送给对应的应用。

根据本发明的一些实施例，所述将所述标准格式化数据根据SQL语法进行过滤，得到过滤后数据，包括：

使用JSQLParser对预先配置的SQL语句进行解析，得到具有层次结构的Java对象；

获取所述标准格式化数据的归属关键字，并根据所述归属关键字通过所述具有层次结构的Java对象中from条件做断言，得到断言为真的标准格式化数据；

将所述断言为真的标准格式化数据通过所述具有层次结构的Java对象中where条件进行过滤，得到过滤后的标准格式化数据；

提取所述过滤后的标准格式化数据与所述具有层次结构的Java对象中select条件中的所有匹配字段，得到所述过滤后数据。

根据本发明的一些实施例，在所述将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用之后，所述数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

对所述规则执行链进行热更新。

根据本发明的一些实施例，所述对所述规则执行链进行热更新，包括：

修改所述数据解析规则的，得到修改后数据解析规则；

编译所述修改后数据解析规则的执行内容，得到编译后执行内容；

获取所述修改后数据解析规则的标识符与数据流向；

根据所述修改后数据解析规则的标识符与数据流向寻找对应的规则执行链；

将所述修改后数据解析规则对应的执行池加锁，并删除所述对应的规则执行链，并将所述修改后数据解析规则对应的规则执行链置于规则执行池。

本发明的第二方面，提供一种数据解析及数据流转的规则引擎***，所述数据解析及数据流转的规则引擎***包括：

数据获取模块，用于获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，所述数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，其中，所述规则执行条件用于判断所述待解析数据是否为真，若所述待解析数据为真则进入执行内容，若所述待解析数据为假则跳过所述数据解析规则；所述执行内容用于通过解析脚本解析所述待解析数据，得到所述标准格式化数据，所述解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；所述执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

数据解析模块，用于根据所述数据解析规则解析所述待解析数据，得到标准格式化数据；

数据流转模块，用于将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用。

本***通过获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，实现了多种复杂执行条件，灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高了数据解析及数据流转的效率。

本发明的第三方面，提供了一种数据解析及数据流转的规则引擎电子设备，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行上述的数据解析及数据流转的规则引擎方法。

本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行上述的数据解析及数据流转的规则引擎方法。

需要注意的是，本发明的第二方面至第四方面与现有技术之间的有益效果与上述的一种数据解析及数据流转的规则引擎***与现有技术之间的有益效果相同，此处不再细述。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明一实施例的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法的流程图；

图2是本发明一实施例的一种数据解析及数据流转的规则引擎***的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，如果有描述到第一、第二等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，进行数据输出。

目前，由于物联网中设备以及数据格式多样化，应用端数据加载方式各异，采用硬编码进行数据解析及数据流转是一种不适宜的方法。但现有的一些规则引擎或过于重量级、或使用操作过于繁琐、或不够灵活可变，而物联网的规则相对简单但具有自身特性。

为了解决上述技术缺陷，参照图1，本发明还提供了一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，包括：

步骤S101、获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，其中，规则执行条件用于判断待解析数据是否为真，若待解析数据为真则进入执行内容，若待解析数据为假则跳过数据解析规则；执行内容用于通过解析脚本解析待解析数据，得到标准格式化数据，解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

步骤S102、根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据；

步骤S103、将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用。

本方法通过获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，实现了多种复杂执行条件，灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高了数据解析及数据流转的效率。

在一些实施例中，数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

获取应用发送给设备的格式化指令，根据预先设置的指令解析规则解析格式化指令，得到可识别指令，其中，指令解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级；

将可识别指令发送给目标设备。

具体的，在一些实施例中，一个或多个设备端将采集器采集到的如温度、湿度、雨量、气压等数据，通过MQTT协议、HTTP协议等方式发送给规则引擎。

具体的，在一些实施例中，预先的，预设设备端数据解析规则和数据流转规则，为按同一设备不同格式或类型的数据构建一条或多条规则。

将规则数据进行解析操作，得到每条规则的规则执行条件、执行内容、执行优先级和数据流向信息，将每项执行内容的Groovy函数编译为可执行class，将该class进行缓存，按照数据流向分为两个分组，每个分组按照执行优先级进行排序构建规则执行链，置于内存中的数据解析规则池，数据流向的不同则规则执行链不同。

一条设备端原始数据，获取数据流向为设备数据规则的规则执行链，按执行优先级顺序轮询断言执行条件，首个断言为真执行规则的执行内容，其余规则将跳过，得到标准格式化数据，将标准格式化数据置于待流转消息队列。

一条应用端发送的格式化指令，获取数据流向为格式化指令规则的规则执行链，按执行优先级顺序轮询执行条件，首个断言为真执行规则的执行内容，其余规则将跳过，得到设备端可识别指令，进一步地，通过设备端支持的数据传输协议推送给设备端。

在一些实施例中，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，包括：

将标准格式化数据根据SQL语法进行过滤，得到过滤后数据；

将过滤后数据通过目标应用支持的数据传输协议推送给对应的应用。

在一些实施例中，将标准格式化数据根据SQL语法进行过滤，得到过滤后数据，包括：

使用JSQLParser对预先配置的SQL语句进行解析，得到具有层次结构的Java对象；

获取标准格式化数据的归属关键字，并根据归属关键字通过具有层次结构的Java对象中from条件做断言，得到断言为真的标准格式化数据；

将断言为真的标准格式化数据通过具有层次结构的Java对象中where条件进行过滤，得到过滤后的标准格式化数据；

提取过滤后的标准格式化数据与具有层次结构的Java对象中select条件中的所有匹配字段，得到过滤后数据。

在一些实施例中，在将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用之后，数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

对规则执行链进行热更新。

在一些实施例中，对规则执行链进行热更新，包括：

修改数据解析规则的，得到修改后数据解析规则；

编译修改后数据解析规则的执行内容，得到编译后执行内容；

获取修改后数据解析规则的标识符与数据流向；

根据修改后数据解析规则的标识符与数据流向寻找对应的规则执行链；

将修改后数据解析规则对应的执行池加锁，并删除对应的规则执行链，并将修改后数据解析规则对应的规则执行链置于规则执行池。

另外，参照图2，本发明的一个实施例，提供一种数据解析及数据流转的规则引擎***，包括数据获取模块1100、数据解析模块1200以及数据流转模块1300，其中：

数据获取模块1100用于获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，其中，规则执行条件用于判断待解析数据是否为真，若待解析数据为真则进入执行内容，若待解析数据为假则跳过数据解析规则；执行内容用于通过解析脚本解析待解析数据，得到标准格式化数据，解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

数据解析模块1200用于根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据；

数据流转模块1300用于将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用。

本***通过获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，根据数据解析规则解析待解析数据，得到标准格式化数据，将标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，实现了多种复杂执行条件，灵活可变的语义和轻量级规则引擎，提高了数据解析及数据流转的效率。

需要注意的是，本***实施例与上述的***实施例是基于相同的发明构思，因此上述方法实施例的相关内容同样适用于本***实施例，这里不再赘述。

本申请还提供一种数据解析及数据流转的规则引擎电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现：如上述的数据解析及数据流转的规则引擎方法。

处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

实现上述实施例的数据解析及数据流转的规则引擎方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的数据解析及数据流转的规则引擎方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S101至步骤S103。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行：如上述的数据解析及数据流转的规则引擎方法。

该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述电子设备实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的数据解析及数据流转的规则引擎方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S101至步骤S103。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序单元或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序单元或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (8)

1.一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，其特征在于，所述数据解析及数据流转的规则引擎方法包括：

获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，所述数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，其中，所述规则执行条件用于判断所述待解析数据是否为真，若所述待解析数据为真则进入执行内容，若所述待解析数据为假则跳过所述数据解析规则；所述执行内容用于通过解析脚本解析所述待解析数据，得到标准格式化数据，所述解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；所述执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

根据所述数据解析规则解析所述待解析数据，得到标准格式化数据；

将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用；

所述数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

获取应用发送给设备的格式化指令，根据预先设置的指令解析规则解析格式化指令，得到可识别指令，其中，所述指令解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级；

将所述可识别指令发送给目标设备；

将规则数据进行解析操作，得到每条规则的规则执行条件、执行内容、执行优先级和数据流向信息，将每项执行内容的Groovy函数编译为可执行class，将所述class进行缓存，按照数据流向分为两个分组，每个分组按照执行优先级进行排序构建规则执行链，置于内存中的数据解析规则池，数据流向的不同则规则执行链不同。

2.根据权利要求1所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，其特征在于，所述将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用，包括：

将所述标准格式化数据根据 SQL 语法进行过滤，得到过滤后数据；

将所述过滤后数据通过目标应用支持的数据传输协议推送给对应的应用。

3.根据权利要求2所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，其特征在于，所述将所述标准格式化数据根据 SQL 语法进行过滤，得到过滤后数据，包括：

使用JSQLParser对预先配置的 SQL 语句进行解析，得到具有层次结构的 Java 对象；

获取所述标准格式化数据的归属关键字，并根据所述归属关键字通过所述具有层次结构的Java 对象中 from 条件做断言，得到断言为真的标准格式化数据；

将所述断言为真的标准格式化数据通过所述具有层次结构的 Java 对象中 where 条件进行过滤，得到过滤后的标准格式化数据；

提取所述过滤后的标准格式化数据与所述具有层次结构的 Java 对象中 select 条件中的所有匹配字段，得到所述过滤后数据。

4.根据权利要求3所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，其特征在于，在所述将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用之后，所述数据解析及数据流转的规则引擎方法还包括：

对所述规则执行链进行热更新。

5.根据权利要求4所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法，其特征在于，所述对所述规则执行链进行热更新，包括：

修改所述数据解析规则的，得到修改后数据解析规则；

编译所述修改后数据解析规则的执行内容，得到编译后执行内容；

获取所述修改后数据解析规则的标识符与数据流向；

根据所述修改后数据解析规则的标识符与数据流向寻找对应的规则执行链；

将所述修改后数据解析规则对应的执行池加锁，并删除所述对应的规则执行链，并将所述修改后数据解析规则对应的规则执行链置于规则执行池。

6.一种数据解析及数据流转的规则引擎***，其特征在于，所述数据解析及数据流转的规则引擎方法***：

数据获取模块，用于获取目标用户发送的待解析数据、数据解析规则和数据流转规则，其中，所述数据解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级，所述规则执行条件用于判断所述待解析数据是否为真，若所述待解析数据为真则进入执行内容，若所述待解析数据为假则跳过所述数据解析规则；所述执行内容用于通过解析脚本解析所述待解析数据，得到标准格式化数据，所述解析脚本为一个原始数据或格式化指令输入、一个标准格式化数据或设备可识别指令输出、一系列设备信息内置对象和一系列的工具类；所述执行优先级用于对多个数据流向相同的规则进行排序，不同的数据流向属于不同的规则执行链；

数据解析模块，用于根据所述数据解析规则解析所述待解析数据，得到标准格式化数据；

数据流转模块，用于将所述标准格式化数据根据预先设置的数据流转规则发送给对应的应用；

所述数据解析及数据流转的规则引擎***还包括：

指令获取模块，用于获取应用发送给设备的格式化指令；

指令解析模块，用于根据预先设置的指令解析规则解析格式化指令，得到可识别指令，其中，所述指令解析规则包括规则执行条件、执行内容以及执行优先级；

指令流转模块，用于将所述可识别指令发送给目标设备。

7.一种数据解析及数据流转的规则引擎设备，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至5任一项所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至5任一项所述的一种数据解析及数据流转的规则引擎方法。

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