一种树形结构数据的采集和更新方法技术

本发明专利技术公开了一种树形结构数据的采集和更新方法，该方法包括：使用面向对象方法抽象数据逻辑，建立树形结构数据模型；使用多线程技术，建立数据采集线程和数据更新线程；根据树形结构数据的是否更新，建立基于B-树的脏测点树；使用脏测点算法更新数据显示。本发明专利技术在测点比较多的情况下，根据脏测点覆盖率高低建立脏测点树，并使用脏测点树建立脏数据回写算法，实现树形结构数据的采集和更新；本发明专利技术方法比不使用脏数据处理策略的算法提高了20%左右的更新时间，并且在脏测点覆盖率达到90%以上的时候没有出现更新性能退化的现象，提高了系统的安全性、可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用领域，尤其涉及。
技术介绍
树形结构节点数据更新算法采用集中测点数据，一次刷新更新所有测点数据的策略，只适用解决数据规模比较小的状况，而大型变电站测点数较多时，一次性更新所有温度测点信息，会出现大批量数据更新引起占用网络带宽等较多的系统资源，而导致系统性能急剧下降，甚至产生假死、当机等问题。在某些系统中，树形结构数据并不需要全部更新，尤其是当不更新的节点较多时算法效率低。把需要更新的测点定义为脏测点，根据脏测点在所有测点中所占的比例定义为脏测点覆盖率，建立基于脏测点覆盖率的测点采集和算法可以有效解决大数据采集、更新问题。在建立脏测点树方法可以使用Bitmap算法，Hash链表算法和B-树算法。Bitmap算法可以把一个容器内的元素按照索引映射为Bitmap的一个位上，Bitmap的实现方式通常是用一个整形变量或者整形数组作为映射，把源数据的键或者值通过映射，--映射到Bitmap上面，使用时只用检测Bitmap上面的相应位是否置位就可以判断源数据是否发生改变。这种算法在脏测点的更新复杂度为0(n2)(其中η为每一层节点的数量)，在脏测点覆盖率低于80%的时候效率较高。可以看出，每次更新图元时用检查Bitmap的操作代替了遍历操作，而Bitmap的遍历只需要做逻辑与运算即可，因此提高了查询的效率。但是我们注意到随着要脏测点的增多，脏测点的覆盖率增大，检查Bitmap是否有置位的操作就成为了该算法的瓶颈，尤其覆盖率达到100%时时，该算法比传统的算法效率更低。研宄发现该算法随着脏测点覆盖率的增加而逐渐变差，在脏测点覆盖率为90%以下的时候效果较理想，超过90%之后比传统的更低。链表(Linked list)是一种线性表，其逻辑操作连续而实际内存布局离散的数据结构。链表与数组相比能够方便的增删节点和进行内存动态管理，但是读取时间复杂度比较高，访问节点的时间复杂度为0(n)，在脏测点覆盖率接近100%的时候仍然有效。使用链表法的时候，在每个变电站机柜上面增加一个空闲头指针pdirty_head，用来串联所有的脏测点，采集的时候，先比较测点的新旧数据值，若想等则跳过；若不相等则添加到pdirty_head指向的脏测点链表中，在更新完毕后删除脏测点pdirty_head重新置空。这样捡测是否有脏测点的时候只用检测pdirty_head是否为空即可，但是在更新的时候，还是要通过遍历链表来实现测点的一一对应，采集温度的算法，更新温度的算法流程跟Bitmap算法一致。Bitmap算法和基于链表的算法在脏测点覆盖率低的情况下有效，并且在实现方面方便，但是都存在这随着脏测点覆盖率增加性能退化的问题。而性能退化的原因都是随着脏测点的增多，需要遍历的测点逐线性增加，最终退化成线性遍历。为了避免遍历算法的性能退化，使用基于B-树的的平衡脏数据树的回写算法，其算法更新复杂度为O (1gmIi) Cm为B树节点最大数目)，B-树的算法在脏测点覆盖率达到90%以上时仍具有较好的更新效率。B-树(B-tree)是一种多路查找树，它本质上来说是一棵二叉查找树，不同与普通二叉查找树的是，它的内部节点不是一个而是一个集合。一棵m阶的B-树满足一下条件: 1.每个节点至多有m棵子树； 2.除根节点外，其它每个分支节点至少有m/2棵子树； 3.根节点至少有两棵子树(除非B-树只包含一个节点)； 4.所有的叶节点在同一层，B-树的叶节点可以看成一种外部节点，不包含任何信息； 5.有j个孩子的非叶节点恰好含有j_l个关键字，关键字按递增的顺序排列。在B-树中，内部(非叶子)节点可以拥有预先设定范围数量内的多个子节点。当数据被插入或从一个节点中移除，它的子节点数量发生变化。为了维持在预先设定的数量范围内，内部节点可能会被连结或者分离。因为子节点数量有一定的允许范围，所以B-树不需要像其他自平衡查找树那样频繁地重新保持平衡，但是由于节点没有被完全填充，可能浪费了一些空间。子节点数量的上界和下界依特定的实现而设置。B-树中每一个内部节点会包含一定数量的键值。通常，键值的数量被选定在d和2d之间。在实际中，键值占用了节点中大部分的空间。因数2将保证节点可以被拆分或组合。如果一个内部节点有2d个键值，那么添加一个键值给此节点的过程，将会拆分2d键值为2个d数量键值的节点，并把此键值添加给父节点。每一个拆分的节点需要最小数目的键值。相似地，如果一个内部节点和他的邻居两者都有d个键值，那么将通过它与邻居的合并来删除一个键值。删除此键值将导致此节点拥有d-Ι个键值；与邻居的合并则加上d个键值，再加上从邻居节点的父节点移来的一个键值。结果为完全填充的2d个键值。一个B-树通过约束所有叶子节点在相同深度来保持平衡。深度在元素添加至树的过程中缓慢增长，而整体深度极慢地增长，并导致所有叶子节点与根节点距离加I。在节点存取时间远超过里层节点存取时间的条件下，B-树在实现中很多优势，因为如此存取节点的开销被分摊到里层节点的多次操作上。这通常出现在当节点存储在二级存储器如硬盘存储器上。通过最大化内部里层节点的子节点的数量，树的高度减小，存取节点的开销被缩减。另外，重新平衡树的操作也更少出现。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:，包括以下步骤: (1)在内存中建立数据的树状关系数据结构；所述树状关系数据结构中只有一个根节点，每个节点具有任意多个孩子节点，每个孩子节点仅有一个双亲节点；每个节点具有唯一的ID，且具有相同的属性字段， (2)建立测点数据采集线程和测点数据更新线程； (3)测点数据采集线程根据采集数据的ID查找树状关系数据结构中对应的节点；若该节点存在，则将采集数据与该节点中的数据进行比较，如果数据发生变化，则将该采集数据保存到该节点中，并对该节点做标记，否则不保存数据；若该节点不存在，则首先在树状关系数据结构中建立该节点，然后直接将采集数据保存到该节点中，并对该节点做标记；最终建立基于B-树的脏测点树；所述在树状关系数据结构中建立该节点具体包括以下子步骤:(3.1)查找节点要插入的位置，若树状关系数据结构中现有节点的ID比要查找的节点的ID大则查找树状关系数据结构中现有节点的左子树，若比要查找的节点的ID小则查找现有节点的右子树，如果找到查找节点进行步骤(3.2); (3.2)若查找到的节点不是叶子节点，继续查找，进行步骤(3.1)，否则进入步骤(3.3)； (3.3)若查找到的节点个数小于m，即不饱和，直接插入树状关系数据结构；若已经饱和则进入步骤(3.4) ;m为节点数组的长度； (3.4)找到要插入节点在树状关系数据当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种树形结构数据的采集和更新方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）在内存中建立数据的树状关系数据结构；所述树状关系数据结构中只有一个根节点，每个节点具有任意多个孩子节点，每个孩子节点仅有一个双亲节点；每个节点具有唯一的ID，且具有相同的属性字段，（2）建立测点数据采集线程和测点数据更新线程；（3）测点数据采集线程根据采集数据的ID查找树状关系数据结构中对应的节点；若该节点存在，则将采集数据与该节点中的数据进行比较，如果数据发生变化，则将该采集数据保存到该节点中，并对该节点做标记，否则不保存数据；若该节点不存在，则首先在树状关系数据结构中建立该节点，然后直接将采集数据保存到该节点中，并对该节点做标记；最终建立基于B‑树的脏测点树；所述在树状关系数据结构中建立该节点具体包括以下子步骤：（3.1）查找节点要插入的位置，若树状关系数据结构中现有节点的ID比要查找的节点的ID大则查找树状关系数据结构中现有节点的左子树，若比要查找的节点的ID小则查找现有节点的右子树，如果找到查找节点进行步骤（3.2）；（3.2）若查找到的节点不是叶子节点，继续查找，进行步骤（3.1），否则进入步骤（3.3）；（3.3）若查找到的节点个数小于m，即不饱和，直接插入树状关系数据结构；若已经饱和则进入步骤（3.4）；m为节点数组的长度；（3.4）找到要插入节点在树状关系数据结构中的位置，记为index，将该节点分裂成两个节点，将其插入到当前节点中作为左右孩子，其中[0, index)的节点作为左孩子，[index, m]的节点作为右孩子，并且根据节点的值映射到叶子节点上；（4）测点数据更新线程使用脏测点树更新测点数据的显示，具体包括以下子步骤：（4.1）根据节点的ID查找节点的位置，若树状关系数据结构中现有节点的ID比要查找的节点的ID大则查找树状关系数据结构中现有节点的左子树，若比要查找的节点的ID小则查找现有节点的右子树；（4.2）若在树状关系数据结构中找到相应的节点，则在节点数组中遍历查找，如果查找到返回数据，否则返回空值。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王友钊，黄静，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33