【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据解析领域，尤其是涉及一种基于图数据库的数据解析方法及系统。
技术介绍
1、当今时代，数据的关联可以产生重要的商业价值。无论我们是想了解在线社交网络中用户之间的关系，或者电子商务中用户和商品之间的关系，理解和分析大量高度关联数据的能力将成为企业的核心竞争力。图处理技术在这其中扮演着重要的角色。图处理技术解决了当今宏观业务的一个大趋势：利用高度连接的数据中复杂、动态的关系来产生洞察力和竞争优势。相比关系数据库，图数据库是表示和查询连接数据的最佳方式。随着近几年的快速发展，通用的图数据库已经逐步成熟，基于图数据库的应用如知识图谱、风险防控、智能物联网在金融、电信、公共安全、医疗等行业快速落地，并形成了较好的应用效果。
2、传统的关系型数据库在处理这些关联数据时，大量的连接操作造成性能成指数级下降；而nosql数据库(图数据库以外非的关系型数据库)采用的数据结构和分布式架构，更适合离散、关联关系弱的数据存储管理。图数据库中丰富的关系表示，完整的事务支持，提供了高效的关联查询和完备的实体信息。
3、图数据库以图论为理论基础，使用图模型，将关联数据的实体作为顶点(vertex)存储，关系作为边(edge)存储，解决了数据复杂关联带来的严重随机访问问题。但是图数据库查询的返回的数据与传统关系型数据库查询返回数据集合类型不同，图数据库查询的返回的数据更加复杂，无法直接应用于关系图谱的展示。
4、为解决现有技术中图数据库查询的返回的数据更加复杂，无法直接应用于关系图谱的展示的问题，现提出本方案
技术实现思路
1、本专利技术为了解决现有技术中存在的问题，创新提出了一种基于图数据库的数据解析方法及系统，有效解决由于现有技术造成图数据库查询的返回的数据更加复杂，无法直接应用于关系图谱的展示的问题，实现了图数据库查询的返回的数据可以直接应用于关系图谱的展示。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于图数据库的数据解析方法，包括：
3、执行图数据库脚本，用于获得图数据库的字符串数据集合；
4、将图数据库的字符串数据集合依次赋值给字符串变量datajsonstr，将字符串变量datajsonstr转化为jsonobject对象；
5、在查询语句正常时，解析results节点中jsonobject对象的信息，将解析后的results节点中jsonobject对象的信息赋值给results结果变量；
6、通过多重循环遍历的方式，逐层解析results结果数据集合中的子节点，获取results结果数据集合中点节点和边节点的相关信息，分别形成点节点解析结果集合和边节点解析结果集合；
7、对形成的点节点解析结果集合和边节点解析结果集合分别进行优化处理，得到最终待展示的点节点解析结果集合以及边节点解析结果集合。
8、可选地，所述执行图数据库脚本之前，还包括：
9、根据图数据库版本，创建与图数据库版本对应的图数据库脚本，建立图数据库脚本与图数据库之间的通信连接，以用于获取图数据库的字符串数据集合。
10、可选地，所述查询语句正常的判断方式具体为：
11、根据转化后的jsonobject对象数据结果解析error节点信息，获取error节点下code节点的状态，如果code节点内容不为0，则说明查询的语句存在异常，获取error节点下message子节点的错误内容并反馈，结束查询；如果code节点内容为0，则代表查询语句正常。
12、可选地，所述通过多重循环遍历的方式，逐层解析results结果数据集合中的子节点，获取results结果数据集合中点节点和边节点的相关信息，分别形成点节点解析结果集合和边节点解析结果集合具体包括：
13、对results结果数据集进行循环遍历，获取data子节点；所述data子节点包括meta节点和row节点，所述meta节点包括点节点和边接点的相关信息，所述row节点包括对meta节点中相同点位的点节点内容和边节点内容的解释说明；
14、对data子节点中的元数据集合进行遍历，获取meta节点和row节点的数据，将meta节点的数据依次赋值给jsonarray类型变量的第一数组matearr，将row节点的数据依次赋值给为jsonarray类型变量的第二数组rowarr；创建jsonarray对象，用于分别存储解析后的点节点解析结果集合和边节点解析结果集合；
15、对第一数组matearr进行遍历，遍历的每个子节点称为元节点组，所述元节点组包括多个元节点，所述元节点包括type属性、id属性、type属性值、id属性值；循环遍历元节点组，根据type属性值，循环判定每个元节点的类型，如果type属性值为vertex，则该元节点类型为点节点，如果type属性值为edge，则该元节点类型为边节点；
16、根据点节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析点节点中的信息，形成点节点解析结果集合；根据边节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析边节点中的信息，形成边节点解析结果集合。
17、进一步地，所述根据点节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析点节点中的信息，形成点节点解析结果集合具体包括：
18、建立第一临时jsonobject对象，所述第一临时jsonobject对象包括name属性、data属性和tag属性；
19、将点节点的id属性值抽取赋值到第一临时jsonobject对象的name属性值；
20、根据当前点节点在第一数组matearr中的第一位置索引和当前点节点所在元节点组中的第二位置索引，获取到当前点节点对应的第二数组rowarr中的赋值信息，所述当前点节点对应的第二数组rowarr中的赋值信息为当前点节点对应的row节点中的内容解释说明信息；
21、将当前点节点对应的第二数组rowarr中的赋值信息转化为有序的第一map对象，将第一map对象转化为第一有序jsonobject对象，把当前第一有序jsonobject对象赋值给第一临时jsonobject对象的data属性值；
22、对当前点节点对应的第二数组rowarr中的赋值信息转化后的第一map对象进行遍历，找到第一map对象中包含预设符号的key值字符串，将找到的key值字符串以预设符号为分界点切分成第三数组，所述第三数组的第一个元素为节点类型信息，将节点类型信息赋值给第一临时jsonobject对象的tag属性值；
23、将赋值完成的第一临时jsonobject对象存储添加到点节点解析结果集合。
24、可选地，所述根据边节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析边节点中的信息，形成边节点解析结果集合具体包括：
25、建立第二临时jsonobject对象，所述第二临时jsonobject对象包括dat本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述执行图数据库脚本之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述查询语句正常的判断方式具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述通过多重循环遍历的方式，逐层解析results结果数据集合中的子节点，获取results结果数据集合中点节点和边节点的相关信息，分别形成点节点解析结果集合和边节点解析结果集合具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述根据点节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析点节点中的信息，形成点节点解析结果集合具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述根据边节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析边节点中的信息，形成边节点解析结果集合具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，
8.根据权利要求7所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述曲度属性curveness为曲度系数和预设参数曲度率的乘积；其中，曲度系数的获取方式为：
9.根据权利要求7所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述将图数据库查询结果数据中点和边的数据信息通过表格的形式组织出来，形成解析表格数据模板具体包括：
10.一种基于图数据库的数据解析系统，其特征是，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述执行图数据库脚本之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述查询语句正常的判断方式具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述通过多重循环遍历的方式，逐层解析results结果数据集合中的子节点，获取results结果数据集合中点节点和边节点的相关信息，分别形成点节点解析结果集合和边节点解析结果集合具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于图数据库的数据解析方法，其特征是，所述根据点节点的id属性值以及第二数组rowarr的赋值解析点节点中的信息，形成点节点解析结果集合具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：王义龙，周爱广，孙宁宁，胡源，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司山东省分公司，
类型：发明
国别省市：
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