基于时序逻辑的大数据压缩方法及复盘播放方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时序逻辑的大数据压缩方法及复盘播放方法。包括的步骤是：依次根据时刻点获取所有实体的原始数据；依次查询所有实体，对同一实体的相邻时刻点的属性数据进行对比，如果无差异，则将此数据丢弃，如果存在差异，则将有差异的属性值提取出来；将同一时刻点所有提取出来的差异数据进行编码组合成字符串；依次将不同时刻点提取出来的差异数据编码而成的字符串以键‑值的形式存储于Redis缓存库中，实现对数据的压缩，在此基础上，提取播放条所处时刻点的原始数据进行渲染，提取缓存库中当前播放条所处时刻点的数据进行局部更新渲染，节省了客户端的资源，并且提升了渲染速度。

【技术实现步骤摘要】
基于时序逻辑的大数据压缩方法及复盘播放方法
本专利技术属于时序数据处理
，尤其涉及一种基于时序逻辑的大数据压缩方法及复盘播放方法。
技术介绍
传统的时序逻辑数据复盘是对所记录的时序过程的快照或线性录制，是一帧一帧的场景叠加，只能来回观看，无法根据自身兴趣选择观看的场景和角度，也无法利用记录内容开展科学全面的评估分析，大量的信息被舍弃和浪费，如文献1“宋祥斌，马鑫基于大数据的演练复盘及应用[J]《电子技术与软件工程》2019：170-171”所述。现有时序数据复盘播放系统多采用直接读取时序数据进行展示的方式，如基于兵棋推演的海上攻防信息系统的复盘回放就是先将回放数据直接加载到客户端缓存中，通过读取客户端缓存中的数据进行复盘播放，如文献2“方雄利基于兵棋推演的海上攻防信息系统分析与研究[D]武汉工程大学2018”所述。该播放流程过于简单，在低密度、数据量较小的情况下能够正常运行，然而面对高密度的大量数据时不仅对硬件设备性能要求较高，而且播放流畅度也相形见绌。时序大数据具有高密度、多对象和数据量大等特点，导致数据按时间查询、数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时序逻辑的大数据压缩方法，所述大数据存储在关系型数据库中，所述大数据中的每个类为一张数据表，每张数据表中的字段包括有数据ID、时刻、实体ID以及类的各属性，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：依次根据时刻点读取所有实体的原始数据；/n步骤2：依次查询所有实体，对同一实体的相邻时刻点的属性数据进行对比，如果无差异，则将此数据丢弃，如果存在差异，则将有差异的属性、属性值以及该实体的“实体ID”提取出来；/n步骤3：将同一时刻点所有提取出来的差异数据进行编码组合成播放器易识别的数据格式字符串，其中实体与实体之间采用自定义的符号间隔开来；/n步骤4：依次将不同时刻点提取出来的差异数据编码...

【技术特征摘要】
1.一种基于时序逻辑的大数据压缩方法，所述大数据存储在关系型数据库中，所述大数据中的每个类为一张数据表，每张数据表中的字段包括有数据ID、时刻、实体ID以及类的各属性，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依次根据时刻点读取所有实体的原始数据；
步骤2：依次查询所有实体，对同一实体的相邻时刻点的属性数据进行对比，如果无差异，则将此数据丢弃，如果存在差异，则将有差异的属性、属性值以及该实体的“实体ID”提取出来；
步骤3：将同一时刻点所有提取出来的差异数据进行编码组合成播放器易识别的数据格式字符串，其中实体与实体之间采用自定义的符号间隔开来；
步骤4：依次将不同时刻点提取出来的差异数据编码而成的字符串以key-value的形式存储于Redis缓存库中，其中key为该时间节点的时刻点，value为组合而成的播放器易识别数据。


2.根据权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，步骤1.3中所述自定义的符号为“&&”。


3.根据权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，所述关系型数据库为mysql关系型数据库。


4.一种计算机可读介质，存储有基于时序逻辑的大数据压缩方法的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序可被处理器执行以实现权利要求1至3中任一项所述的基于时序逻辑的大数据压缩方法的步骤。


5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有基于时序逻辑的大数据压缩方...

【专利技术属性】
技术研发人员：鞠儒生，张琪，祝建成，唐见兵，彭勇，秦龙，尹全军，李印，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43