一种数据模型构建方法，包括：明确电力物资需求计划的数据需求，根据当前电力物资需求计划获取各项目流程子序列；通过各项目流程子序列的数据内容和数据指标基于层次分析模型及模糊综合评价模型获取各项目流程子序列的需求性评价；根据各项目流程子序列的需求性等级，对各项目流程子序列需要存储的数据信息设置过期时间，并根据各项目流程子序列中的过期时间确定需要存储的数据信息的存储位置；根据用户进行数据访问的数据库响应时间要求确定数据库的过期删除策略，所述过期删除策略包括定时过期删除策略和随机过期删除策略；本发明专利技术可从而减少数据库响应时间。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据模型构建，具体是一种数据模型构建方法。
技术介绍
1、数据模型是指对现实世界中的某一部分或某一方面进行抽象，以便能够对其进行计算机处理和管理的数据结构，数据模型定义了数据的组织方式、结构和相互关系等信息，为用户提供了数据操作和管理的途径；
2、对比文件cn114840530a“一种多元可视化的数据模型构建方法及系统”步骤1，实时获取数据库中具备合并需求的实体表，以及每一个所述实体表中的所有属性、所有属性的描述信息；步骤2，基于步骤1中的信息，依次获取两个实体表之间的关联关系、多个过渡业务表之间的关联关系；步骤3，基于步骤2中的所述关联关系，自动生成数据库查询语句，以生成最终业务表，解决了电网运维人员在面对多个实体表时无从下手的困境，对于运维人员实时挑选出来的实体表进行关联，并根据过渡业务表的内容来判断和改进最终业务表的最合理生成方式。
3、对比文件cn114281795a“一种基于业务数据标准表的数据模型构建方法”基于业务数据规范生成业务数据模型，从“数据资源”中提炼“数据资产”，明确数据权属关系，方便业务用户、数据管理人员、技术人员高效开展数据应用、数据共享、数据资产交易、数据架构管控等各类业务数据管理活动。
4、通过数据模型进行数据的处理和管理需要一定的时间，通常在几百毫秒到几秒钟之间，具体取决于数据模型配置的复杂性、资源的可用性等因素，由于这些操作都需要一定的时间，对于需要即时响应的实时应用，具有一定的影响，如何合理构建和优化数据模型是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种数据模型构建方法，可以减少数据库响应时间，同时通过随机过期删除策略，可以减少每次过期删除的数据量大小，从而减少系统资源占用。
2、本专利技术的目的通过以下技术方案实现：
3、一种数据模型构建方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：明确电力物资需求计划的数据需求，根据当前电力物资需求计划获取各项目流程子序列；
5、步骤s2：通过各项目流程子序列的数据内容和数据指标基于层次分析模型及模糊综合评价模型获取各项目流程子序列的需求性评价；
6、步骤s3：根据各项目流程子序列的需求性等级，对各项目流程子序列需要存储的数据信息设置过期时间，并根据各项目流程子序列中的过期时间确定需要存储的数据信息的存储位置；
7、步骤s4：根据用户进行数据访问的数据库响应时间要求确定数据库的过期删除策略，所述过期删除策略包括定时过期删除策略和随机过期删除策略。
8、进一步的，明确电力物资需求计划的数据需求，通过各项目流程子序列的数据内容和数据指标基于层次分析模型及模糊综合评价模型获取各项目流程子序列的需求性评价的过程包括：
9、根据当前电力物资需求计划获取电力工程项目信息，提取电力工程项目信息中的数据内容和数据指标，根据电力工程项目信息中的数据内容和数据指标对电力工程项目信息进行分段，划分为若干项目流程子序列；
10、通过各项目流程子序列的数据内容和数据指标基于层次分析模型及模糊综合评价模型获取各项目流程子序列的需求性评价；
11、根据各项目流程子序列的数据内容和数据指标确定各个项目流程子序列的关键特征，通过层次分析模型构建判断矩阵获取各项目流程子序列的关键特征的指标权重，预设需求性等级，获取各项目流程子序列的关键特征的数据吸引值，将所述数据吸引值作为各项目流程子序列的评价指标，通过模糊综合评价模型判断各项目流程子序列的评价指标对预设需求性评价等级的隶属度，得到隶属度矩阵；
12、根据所述隶属度矩阵及指标权重获取模糊综合评价结果，根据所述模糊综合评价结果获取各项目流程子序列的需求性等级。
13、进一步的，获取各项目流程子序列的关键特征的数据吸引值的过程包括：
14、获取各个项目流程子序列的关键特征的用户访问记录，所述用户访问记录包括访问时刻、访问周期、数据类型以及数据大小；
15、获取对应项目流程子序列的关键特征中各类型数据的访问次数以及访问时刻，根据所述访问次数以及访问时刻获取关键特征中各类型数据的访问频次，同时获取若干访问周期中各类型数据的访问数据大小，基于遗忘系数算法将访问周期内的各类型数据的访问数据大小按照时序进行叠加，获得各类型数据的累计访问数据大小；
16、根据关键特征中各类型数据的访问频次和累计访问数据大小获取各项目流程子序列的关键特征的数据吸引值。
17、进一步的，根据各项目流程子序列的需求性等级，对各项目流程子序列需要存储的数据信息设置过期时间的过程包括：
18、根据各项目流程子序列的需求性等级，对各项目流程子序列中的关键特征中各类型数据设置过期时间，构建过期字典，将各项目流程子序列中的关键特征中各类型数据的过期时间存储至过期字典中。
19、进一步的，根据各项目流程子序列中的过期时间确定需要存储的数据信息的数据库存储位置的过程包括：
20、根据各项目流程子序列中的关键特征是否存在过期时间判定各项目流程子序列中的关键特征的存储位置，各项目流程子序列中的关键特征中各类型数据的存储位置包括内存数据库和磁盘数据库；
21、若所述关键特征不存在过期时间，则将所述关键特征中各类型数据存储至磁盘数据库中；
22、若所述关键特征存在过期时间，则将所述关键特征中各类型数据存储至内存数据库中。
23、进一步的，根据用户进行数据访问的数据库响应时间要求确定数据库的过期删除策略的过程包括：
24、获取用户进行数据访问的数据库响应时间要求，设置响应时间阈值，将用户进行数据访问的数据库响应时间要求与响应时间阈值进行比较；
25、若所述数据库响应时间要求小于响应时间阈值，则启动数据库定时过期删除策略；
26、若所述数据库响应时间要求大于等于响应时间阈值，则启动数据库随机过期删除策略。
27、进一步的，启动的数据库定时过期删除策略为：
28、在当前访问周期内创建一个定时时间间隔，在当前访问周期开始时，每经过一个定时时间间隔，对过期字典中的各项目流程子序列中的关键特征的各类型数据的过期时间进行检测，获取各类型数据的过期时间，获取当前访问周期内的标准时间，将各类型数据的过期时间与所述标准时间进行比较；
29、若当前类型数据的过期时间小于所述标准时间，则将内存数据库中对应的当前类型数据转移至磁盘数据库进行存储。
30、进一步的，启动的数据库随机过期删除策略为：
31、从过期字典中随机抽取k个各类型数据的过期时间，将k个各类型数据的过期时间与所述标准时间进行比较，将过期时间小于所述标准时间对应的类型数据标记为清理数据，将过期时间大于等于所述标准时间对应的类型数据标记为正常数据，则将内存数据库中对应的清理数据转移至磁盘数据库进行存储；
32本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种数据模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，步骤S2中，获取各项目流程子序列的需求性评价的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，获取各项目流程子序列的关键特征的数据吸引值的过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，步骤S3中，对各项目流程子序列需要存储的数据信息设置过期时间的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，根据各项目流程子序列中的过期时间确定需要存储的数据信息的数据库存储位置的过程包括：
6.根据权利要求1所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，步骤S4中，根据用户进行数据访问的数据库响应时间要求确定数据库的过期删除策略的过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，数据库定时过期删除策略为：
8.根据权利要求6所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，数据库随机过期删除策略为：
【技术特征摘要】
1.一种数据模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，步骤s2中，获取各项目流程子序列的需求性评价的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，获取各项目流程子序列的关键特征的数据吸引值的过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种数据模型构建方法，其特征在于，步骤s3中，对各项目流程子序列需要存储的数据信息设置过期时间的过程包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：许璐，叶湖芳，倪颖，刘嫣然，汪亦星，杨阳，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司物资分公司，
类型：发明
国别省市：
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