一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：获取待查询数据的查询信息；S2：根据查询信息的查询数据点数M进行查询：若查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；若查询数据点数M大于固定数据点数N，则对待查询数据进行压缩并返回；其中，根据查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点，特征数据点包括最大值、最小值、初始值；将所获取的特征数据点按照时间顺序合并，得到压缩后的查询结果。本发明专利技术不仅解决了有效地压缩了查询的数据量并提高了查询的速度，而且提取的特征点在最大程度上保留了数据点的趋势。

【技术实现步骤摘要】
一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法及装置
本专利技术属于数据有损压缩
，尤其涉及一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法及装置。
技术介绍
随着用户对数据监测的要求越来越高，越来越多的在线设备开始支持秒级上送监测数据。如何快速正确进行大时间跨度的历史趋势查询，也成技术难题。历史趋势查询时，随着查询的时间跨度(查询开始时间和结束时间之间的时间差)越大，查询返回的数据点数也是越多。当查询返回的数据点数过多时，是必会影响查询的速度的，也会影响了界面数据展示的效率和美观。比如：某种监测数据，若每秒上送，那么查询一天的数据可能有86400个数据点，传输的数据量可能在2MB以上，若再把时间跨度扩大一个月，那么原始数据点数可能是2592000个数据点，传输的数据量可能在60MB以上。显然直接通信原始数据是非常不高效的。现有技术专利申请号为“CN201110252901”专利名称“一种基于线性的过程数据有损压缩方法”的专利公开了一种基于线性的过程数据有损压缩方法，包括对直线型、抛物线型、反抛物线型作为可选的拟合函数，通过实际数据的变化趋势在运行时动态地调整拟合函数的表达式的形式。现有技术专利申请号为“CN201210392281”专利名称“基于傅里叶变换的时空数据有损压缩方法”的专利公开了一种基于傅里叶变换的时空数据有损压缩方法，将任何一组时空数据分解为x，y，z三个对于时间参量的空间放心的函数，分别对各个维度上数据点进行傅里叶变化，压缩完数据后，若发现超出预设误差要求范围的数据点，则对该数据点还原后的数据进行修补，比较所述数据点压缩后与原始数据的差值，找出差值最大的并用原始数据替代压缩后的数据，若代替后此数据点仍超出预设误差要求范围，依次比较剩下的差值，用原始数据替代压缩后的数据，直到符合预设误差要求范围或者还原到原数据。但是上述专利均不解决在线查询大数据量数据快速压缩数据，并准确反馈数据变化趋势的技术问题。为了解决这个问题，通常需要对查询返回的数据做数据压缩，直接返回压缩后的数据，然而现有的有损压缩技术中，比如旋转门压缩、周期性采样、平均值法等，其反馈数据变化趋势都存在不准确的问题。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题，提供了一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法及装置。为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法，包括以下步骤：S1：获取待查询数据的查询信息；S2：根据查询信息的查询数据点数M进行查询：若查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；若查询数据点数M大于固定数据点数N，则对待查询数据进行压缩并返回；其中，对待查询数据进行压缩进一步包括：根据查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点，特征数据点包括最小时间间隔内数据中的最大值、最小值、初始值；将所获取的特征数据点按照时间顺序合并，得到压缩后的查询结果。在其中一个实施例中，根据查询信息的查询时间段确定最小时间间隔进一步包括：最小时间间隔Dt＝(T1-T0)/(N/3)，其中，T1为查询时间段的结束时间，T0为查询时间段的开始时间。在其中一个实施例中，以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点进一步包括：查询时间段内的数据以最小时间间隔为单位划分为若干特征片段；提取获取每个特征片段的特征数据点。一种在线设备监测数据的历史趋势查询装置，包括：获取单元，用于获取待查询数据的查询信息；查询单元，用于根据查询信息的查询数据点数M进行查询：若查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；若查询数据点数M大于固定数据点数N，则对待查询数据进行压缩并返回；其中，查询单元包括压缩提取子单元，用于根据查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点，特征数据点包括最小时间间隔内数据中的最大值、最小值、初始值，以及将所获取的特征数据点按照时间顺序合并，得到压缩后的查询结果。一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行如上述任一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法。一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法。本专利技术与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：本专利技术通过固定数据点数进行在线设备监测数据的历史趋势查询，若查询数据点数小于固定数据点数采用直接查询方式，以获取真实的历史趋势，若查询数据点数超过固定数据点数采用有损压缩，以提高数据查询速度同时最大程度上保持实际数据点的趋势，其中，以固定数据点数确定最小时间间隔，以最小时间间隔为单位对查询数据点进行分段提取最大值、最小值、初始值等特征数据点，从而有效地压缩了查询的数据量并提高了查询的速度，而且提取的特征点在最大程度上保留了数据点的趋势。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。图1为本专利技术的一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例中需要查询的原始数据点趋势图；图3为图2所示原始数据经均值采样压缩后的数据趋势图；图4为图2所示原始数据经本专利技术的一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法后的数据趋势图。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅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，并获得其他的实施方式。为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法、装置作进一步详细说明。参看图1，本申请提供了一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法，包括以下步骤：S1：获取待查询数据的查询信息；S2：根据查询信息的查询数据点数M进行查询：若查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；若查询数据点数M大于固定数据点数N，则对待查询数据进行压缩并返回；其中，对待查询数据进行压缩进一步包括：根据查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取待查询数据的查询信息；/nS2：根据所述查询信息的查询数据点数M进行查询：/n若所述查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；/n若所述查询数据点数M大于所述固定数据点数N，则对所述待查询数据进行压缩并返回；/n其中，所述对所述待查询数据进行压缩进一步包括：/n根据所述查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点，所述特征数据点包括所述最小时间间隔内数据中的最大值、最小值、初始值；/n将所获取的所述特征数据点按照时间顺序合并，得到压缩后的查询结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种在线设备监测数据的历史趋势查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取待查询数据的查询信息；
S2：根据所述查询信息的查询数据点数M进行查询：
若所述查询数据点数M小于等于预设的固定数据点数N，则直接查询获取M个数据并返回；
若所述查询数据点数M大于所述固定数据点数N，则对所述待查询数据进行压缩并返回；
其中，所述对所述待查询数据进行压缩进一步包括：
根据所述查询信息的查询时间段确定最小时间间隔，并以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点，所述特征数据点包括所述最小时间间隔内数据中的最大值、最小值、初始值；
将所获取的所述特征数据点按照时间顺序合并，得到压缩后的查询结果。


2.根据权利要求1所述的在线设备监测数据的历史趋势查询方法，其特征在于，所述根据所述查询信息的查询时间段确定最小时间间隔进一步包括：
所述最小时间间隔Dt＝(T1-T0)/(N/3)，其中，T1为所述查询时间段的结束时间，T0为所述查询时间段的开始时间。


3.根据权利要求1所述的在线设备监测数据的历史趋势查询方法，其特征在于，所述以最小时间间隔为单位依次提取特征数据点进一步包括：
所述查询时间段内的数据以最小时间间隔为单位划分为若干特征片段；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈挺，郑磊落，郭淳，刘文龙，李浩，方博凡，
申请(专利权)人：浙江全世科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33