【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时序数据，具体是一种结构化时序数据管理的方法及装置。
技术介绍
1、时序数据是指时间序列数据，时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列，在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性，时序数据可以是时期数，也可以时点数，时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测，结构化时序数据管理是对时序数据保存管理，便于后续的数据实验。
2、中国专利公开了一种时序数据管理方法、装置、设备及可读存储介质，（公告号cn114490802a），该专利技术可以保证每个写入失败数据的自动恢复写入，在发现时序数据库存在写入失败时自动将写入失败的数据存储于该数据库的log文件中，再自动读取各数据库的log文件中的数据进行数据的恢复写入，从失败监测到恢复写入的全过程无需人工介入，避免了人为操作失误导致丢数据的情况，保障了时序数据管理的自动化以及稳定性；同时数据恢复写入过程可靠性强，即使遭遇系统断电进程丢失，存储于磁盘中的log文件中的数据也不会丢失，可以保障上电后的数据恢复过程的延续，从而保障数据写入的一致性，但是，上述时序数据管理方法直接保存时序数据，数据文件较大，影响存储空间，所有内容采用同一种检索方式，不能针对性检索，不利于后续数据的检索速度，存储的时序数据不经处理，不利于时序数据的精准度，时序数据的保密效果较差，不利于时序数据的安全性。因此，本领域技术人员提供了一种结构化时序数据管理的方法及装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
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1、本专利技术的目的在于提供一种结构化时序数据管理的方法及装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种结构化时序数据管理的方法，步骤如下：
3、s1、采集数据：识别需要采集的数据源，从数据源中抽取需要的数据，将抽取的数据传输到数据存储位置，对传输过来的数据进行核对、整理，保证数据的准确性和完整性；
4、s2、数据存储：
5、s021、根据数据的特性和业务需求，确定合适的存储方案；
6、s022、根据数据特性和业务需求，设计合适的数据模型，包括表结构与索引设计；
7、s023、对数据进行分区，按照时间，地域等维度进行划分，设计备份和恢复机制；
8、s024、根据时序数据的特性存储到数据模型内对应的分区内，进行分布式存储时序数据，存储的同时对时序数据进行备份，备份后的时序数据采用覆盖保存的方式存储，存储数据中断出错时，把备份内的时序数据自动覆盖出错的时序数据；
9、s3、数据检索：
10、s031、设计查询语言，对结构化时序数据索引、查询，索引方式包括b树索引、r树索引与倒排索引；
11、s032、优化查询性能，包括索引优化、查询计划优化；
12、s4、数据压缩：
13、s041、提取存储数据的变化量并存储数据变化量；
14、s042、将数据转化为唯一的字典符号，然后存储字典符号的序列；
15、s043、利用稀疏性原理，将高维数据转化为低维数据，从而降低存储空间和传输带宽；
16、s5、数据可视化：
17、s051、选择合适的可视化工具：根据业务需求和数据的特性，选择合适的可视化工具；
18、s052、设计可视化方案：根据业务需求和数据的特性,设计合适的数据可视化方案；
19、s053、实时更新可视化数据：根据实时采集的数据，实时更新可视化展示；
20、s6、数据分析：
21、s061、对数据的聚合操作，进行求和，平均值，方差；
22、s062、对数据的分组操作，以便进行数据分析，同时对模型内的数据监控；
23、s063、用数据模型，对数据进行拟合和预测，拟合和预测包括聚类分析：将相似的数据聚为一类，并对每一类进行分析和挖掘；关联规则挖掘：发现数据之间的关联规则和相互影响关系；机器学习：利用机器学习算法；
24、s7、数据挖掘：
25、s071、选择合适的挖掘算法：根据业务需求和数据的特性，选择聚类分析或时间序列分析；
26、s072、建立挖掘模型：根据选择的算法和数据特性，建立挖掘模型；
27、s073、模型评估和优化：通过评估模型的效果和性能，不断优化模型以提高挖掘结果的准确性和可靠性；
28、s074、结果解释和应用：对挖掘结果进行解释和应用，以支持业务决策或研究；
29、s8、数据质量评估：根据业务需求和数据的特性，制定合适的评估标准，制定数据安全管理机制。
30、作为本专利技术进一步的方案：所述s1中数据源包括：各种传感器、数据库或其它数据源。
31、作为本专利技术再进一步的方案：所述s2中存储方案包括：分布式文件系统、关系型数据库、nosql数据库。
32、作为本专利技术再进一步的方案：所述s3中b树索引：适用于有序数据，可以高效地进行范围查询和点查询；r树索引：适用于多维空间数据，可以高效地进行空间查询和范围查询；倒排索引：适用于文本数据，可以高效地进行关键词匹配和查询。
33、作为本专利技术再进一步的方案：所述s5中可视化工具包括：折线图、柱状图、散点图、地图、热力图、平行坐标图、散点图。
34、作为本专利技术再进一步的方案：所述s6中数据监控方法如下：
35、s0621、日志监控：通过日志记录系统的运行状态和错误信息，及时发现和解决问题；
36、s0622、指标监控：通过定义关键指标，如磁盘使用率、内存使用率等，监控系统的运行状态和性能表现；
37、s0623、报警通知：通过设置阈值和报警通知机制，及时发现异常情况和通知相关人员处理；
38、s0624、性能测试：通过性能测试工具和方法，评估系统的性能表现和稳定性，以及发现潜在的性能瓶颈和问题。
39、作为本专利技术再进一步的方案：所述s8中数据安全管理机制内容如下：
40、s081、加密保护：通过加密算法和密钥管理机制，保护数据的机密性和完整性；
41、s082、访问控制：通过设置用户权限和访问控制机制，限制对数据的访问和使用权限；
42、s083、安全审计：通过安全审计工具和方法，监控和分析系统的安全事件和异常行为，及时发现和处理安全问题；
43、s084、数据备份和恢复：通过备份和恢复机制，保证数据的可靠性和可用性，以及在发生意外情况时快速恢复数据。
44、一种结构化时序数据管理的方法的装置：包括：采集模块、存储模块、数据处理模块与评估模块，所述采集模块用于数据的采集，所述存储模块用于数据的存储，数据处理模块用于数据计算与数据处理，所述评估模块用于数据质量的评估。
45、与现有技术相比，本专利技术的有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S1中数据源包括：各种传感器、数据库或其它数据源。
3.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S2中存储方案包括：分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库。
4.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S3中B树索引：适用于有序数据，可以高效地进行范围查询和点查询；R树索引：适用于多维空间数据，可以高效地进行空间查询和范围查询；倒排索引：适用于文本数据，可以高效地进行关键词匹配和查询。
5.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S5中可视化工具包括：折线图、柱状图、散点图、地图、热力图、平行坐标图、散点图。
6.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S6中数据监控方法如下：
7.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述S8中数据安全管理机制内容
8.一种实现权利要求1-7中任意一项所述的结构化时序数据管理的方法的装置，其特征在于，包括：采集模块、存储模块、数据处理模块与评估模块，所述采集模块用于数据的采集，所述存储模块用于数据的存储，数据处理模块用于数据计算与数据处理，所述评估模块用于数据质量的评估。
...【技术特征摘要】
1.一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述s1中数据源包括：各种传感器、数据库或其它数据源。
3.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述s2中存储方案包括：分布式文件系统、关系型数据库、nosql数据库。
4.根据权利要求1所述的一种结构化时序数据管理的方法，其特征在于，所述s3中b树索引：适用于有序数据，可以高效地进行范围查询和点查询；r树索引：适用于多维空间数据，可以高效地进行空间查询和范围查询；倒排索引：适用于文本数据，可以高效地进行关键词匹配和查询。
5.根据权利...
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