日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能，提供一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质，包括若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于系统周期，生成与新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；若新建分区对应的当前个数等于1，获取其新建分区对应的目标日期及对应的当前输入向量，将其输入至反向传播神经网络模型，得到对应的分区存储空间预估值以将新建分区对应进行扩展。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，数据可存储于区块链节点中。该方法便于数据的维护，数据库性能也得到提升。

【技术实现步骤摘要】
日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能的数据存储
，尤其涉及一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，通过数据库存储用户数据(例如办理某项通讯功能业务，或是随着国民经济发展越来频繁的网上购物交易等不同场景的用户业务数据)是大多服务器的常用方式。对用户数据进行存储常用的方式是使用普通表，也即每上传至数据库中存储的用户数据是按照时间先后顺序依次存储在普通表中。例如，当对数据库中的数据有删除需求时，是对整个数据表的所有数据进行查询后得到需删除的数据之后进行删除，这就导致维护效率低下。若某一时段有大量数据需快速写入普通表时，由于普通表已存储了大量数据，这也会导致数据写入速率降低。可见，使用普通表存储用户数据，不仅不便于数据的维护，而且数据库性能也会很快到达瓶颈。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中数据库采用普通表存储数据时不仅不便于数据的增删改等数据维护操作，而且数据库性能也会很快到达瓶颈的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种日期分区表批量扩展方法，其包括：判断当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔是否等于预设的系统周期；若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于所述系统周期，获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；其中，所述模拟用户数据生成策略包括模拟用户数据模板，及用于根据当前日期和所述新建日期分区期望个数对应调整各生成用户模拟数据的模拟日期的日期递加指令；将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1；若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数等于1，获取所述当前日期分区表中新建分区对应的目标日期，根据目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与目标日期对应的已筛选日期集；获取所述已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前输入向量，将当前输入向量输入至预先训练的反向传播神经网络模型进行运算，得到与所述目标日期对应的分区存储空间预估值；以及将所述当前日期分区表中新建分区对应的存储空间大小值扩展为所述分区存储空间预估值。第二方面，本专利技术实施例提供了一种日期分区表批量扩展装置，其包括：系统时间判断单元，用于判断当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔是否等于预设的系统周期；模拟用户数据生成单元，用于若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于所述系统周期，获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；其中，所述模拟用户数据生成策略包括模拟用户数据模板，及用于根据当前日期和所述新建日期分区期望个数对应调整各生成用户模拟数据的模拟日期的日期递加指令；当前日期分区表生成单元，用于将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；当前日期分区表判断单元，用于判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1；已筛选日期集获取单元，用于若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数等于1，获取所述当前日期分区表中新建分区对应的目标日期，根据目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与目标日期对应的已筛选日期集；第一预估值获取单元，用于获取所述已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前输入向量，将当前输入向量输入至预先训练的反向传播神经网络模型进行运算，得到与所述目标日期对应的分区存储空间预估值；以及第一分区扩展单元，用于将所述当前日期分区表中新建分区对应的存储空间大小值扩展为所述分区存储空间预估值。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的日期分区表批量扩展方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有计算机程序，其中，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的日期分区表批量扩展方法。本专利技术实施例提供了一种日期分区表批量扩展方法、装置、计算机设备及存储介质，包括判断当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔是否等于预设的系统周期；若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于所述系统周期，获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1；若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数等于1，获取所述当前日期分区表中新建分区对应的目标日期，根据目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与目标日期对应的已筛选日期集；获取所述已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前输入向量，将当前输入向量输入至预先训练的反向传播神经网络模型进行运算，得到与所述目标日期对应的分区存储空间预估值；以及将所述当前日期分区表中新建分区对应的存储空间大小值扩展为所述分区存储空间预估值。该方法实现了通过日期分区表存储每日用户数据，而且表中的各日期分区均是在实际日期未到时预先创建，不仅便于数据的维护，而且数据库性能也得到提升。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的日期分区表批量扩展方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的日期分区表批量扩展方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的日期分区表批量扩展装置的示意性框图；图4为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种日期分区表批量扩展方法，其特征在于，包括：/n判断当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔是否等于预设的系统周期；/n若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于所述系统周期，获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；其中，所述模拟用户数据生成策略包括模拟用户数据模板，及用于根据当前日期和所述新建日期分区期望个数对应调整各生成用户模拟数据的模拟日期的日期递加指令；/n将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；/n判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1；/n若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数等于1，获取所述当前日期分区表中新建分区对应的目标日期，根据目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与目标日期对应的已筛选日期集；/n获取所述已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前输入向量，将当前输入向量输入至预先训练的反向传播神经网络模型进行运算，得到与所述目标日期对应的分区存储空间预估值；以及/n将所述当前日期分区表中新建分区对应的存储空间大小值扩展为所述分区存储空间预估值。/n...

【技术特征摘要】
1.一种日期分区表批量扩展方法，其特征在于，包括：
判断当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔是否等于预设的系统周期；
若当前系统时间与上一表格扩展时间的时间间隔等于所述系统周期，获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据；其中，所述模拟用户数据生成策略包括模拟用户数据模板，及用于根据当前日期和所述新建日期分区期望个数对应调整各生成用户模拟数据的模拟日期的日期递加指令；
将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表；
判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1；
若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数等于1，获取所述当前日期分区表中新建分区对应的目标日期，根据目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与目标日期对应的已筛选日期集；
获取所述已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前输入向量，将当前输入向量输入至预先训练的反向传播神经网络模型进行运算，得到与所述目标日期对应的分区存储空间预估值；以及
将所述当前日期分区表中新建分区对应的存储空间大小值扩展为所述分区存储空间预估值。


2.根据权利要求1所述的日期分区表批量扩展方法，其特征在于，所述判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1之后，还包括：
若所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数大于1，获取新建分区对应的当前个数，获取当前的多个新建分区中分区日期排在首位的日期分区以作为当前目标日期，根据当前目标日期及预设的日期前向递减个数，获取与当前目标日期对应的当前已筛选日期集；
获取当前已筛选日期集中各日期对应的分区存储空间大小值，以按时间顺序升序排列组成当前筛选日期输入向量，将当前筛选日期输入向量输入至所述反向传播神经网络模型进行运算，得到与当前目标日期的当前分区存储空间预估值；
将所述当前日期分区表中当前目标日期对应分区的存储空间大小值扩展为所述当前分区存储空间预估值；
将新建分区对应的当前个数减1以更新当前个数，将当前的多个新建分区中分区日期排在首位的日期加1，返回执行判断所述当前日期分区表中新建分区对应的当前个数是否等于1的步骤。


3.根据权利要求1所述的日期分区表批量扩展方法，其特征在于，所述获取当前系统时间对应的当前日期和预设的新建日期分区期望个数，调用预设的模拟用户数据生成策略，生成与所述新建日期分区期望个数有相同个数的模拟用户数据，包括：
获取所述模拟用户数据模板；其中，所述模拟用户数据模板包括用户数据日期字段；
获取当前系统时间对应的当前日期，调用日期递加指令，生成与所述新建日期分区期望个数相应的目标日期集；
生成与所述新建日期分区期望个数有相同数据条数的模拟用户数据集；其中，所述模拟用户数据集中的每一模拟用户数据中分别填充所述目标日期集中的一个目标日期。


4.根据权利要求1所述的日期分区表批量扩展方法，其特征在于，所述将各用户模拟数据发送至历史日期分区表，以新建对应日期分区并将各用户模拟数据删除，得到当前日期分区表，包括：
将各模拟用户数据发送至历史日期分区表，对应在所述历史日期分区表中新建与各模拟用户数据对应的日期分区，以得到当前初始日期分区表；
将当前初始日期分区表中根据各模拟用户数据对应的日期分区中的各模拟用户数...

【专利技术属性】
技术研发人员：鞠卓菁，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44