【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息技术，具体地说，涉及一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，企业和组织积累了大量的业务数据。这些数据对于企业的运营管理和决策支持至关重要。然而，传统的大数据分析方法在处理大规模数据集时，往往面临效率低下、资源消耗严重的问题。特别是在银行业、保险业等数据密集型行业中，每一次业务操作都会生成大量数据记录，这些数据需要被高效地加工和分析，以支持业务决策。
技术实现思路
1、本专利技术的内容是提供一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其能够解决现有技术中大数据处理效率低、资源消耗大的问题。
2、根据本专利技术的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其包括以下步骤：
3、一、数据源同步；
4、二、确定指标粒度和维度；
5、三、删除历史指标数据；
6、四、加工增量指标；
7、五、组装指标数据。
8、作为优选，步骤一中，具体为：
9、准备多个业务系统的数据源，通过同构表进行指标化数据加工，根据实际业务表数据量大小进行增量同步，先删除固定时间节点后的数据，再插入增量数据，完成基础数据准备工作。
10、作为优选，步骤二中，具体为：
11、结合具体业务场景，区分加工指标的粒度和维度；新建指标表，根据实际建立为日、周、月、季、年指标表，确定指标粒度，分为明细、汇总两大类，指标粒度越细可复用性越高，但数据量越大，
12、作为优选，指标表包括指标名、指标值、时间标志及扩展字段。
13、作为优选，步骤三中，具体为：
14、根据业务场景需要，删除历史的指标值，确保指标数据为最新的全量数据。
15、作为优选，步骤四中，具体为：
16、确定指标值的加工粒度和加工维度后，结合业务需求，将所有需要用到的指标分别插入相关指标表备用。
17、作为优选，步骤五中，具体为：
18、根据业务部门的实际需求，通过指标表的求和、去重、计数方法进行sql统计分析，减少数据量，提高统计分析效率。
19、本专利技术的有益效果如下：
20、本专利技术通过指标化加工的方法，显著提高了大数据量场景下的数据处理效率，减少了对服务器资源的占用，避免了数据重复加工的问题，提升了数据的复用性和一致性，支持了业务的高效运作。
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1.一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤一中，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤二中，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：指标表包括指标名、指标值、时间标志及扩展字段。
5.根据权利要求4所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤三中，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤四中，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤五中，具体为：
【技术特征摘要】
1.一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤一中，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征在于：步骤二中，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种数据库在大数据量场景下实现统计分析的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙强，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司四川省分公司，
类型：发明
国别省市：
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