【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机，尤其涉及一种多维数据动态分类聚合的方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、在软件开发领域的数据处理与分析场景中，通常需要对复杂的多维数据进行分组与统计，从而提高对系统资源的高效利用，然而随着数据规模的不断扩大和业务需求的日益复杂，传统的数据处理方法逐渐暴露出其局限性。
2、现有技术的多维数据处理过程，在处理多维数据分组时，往往依赖嵌套的映射结构。这种方式虽然能够实现功能，但在面对动态变化的维度需求时，代码复杂度迅速增加，每新增一个分组维度，就需要手动扩展嵌套层级，导致代码可读性下降、维护成本激增，且代码缺乏灵活性，无法快速适应业务逻辑的调整，开发人员不得不频繁重构代码，效率低下。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种多维数据动态分类聚合的方法、系统、设备和介质，可以解决上述现有技术问题之一。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种多维数据动态分类聚合方法，包括：
3、获取多维数据表，解析所述多维数据表的维度结构，针对每一维度提取关键字...
【技术保护点】
1.一种多维数据动态分类聚合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多维数据表，解析所述多维数据表的维度结构，针对每一维度提取关键字段，通过预设映射表确定字段类型和分组优先级，生成元数据框架，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述维度节点，对所述多维数据表进行分片处理，获得分组框架，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在获得分组框架后，还包括：采用哈希表存储分组键值对，并进行二次分片处理，生成分片框架，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种多维数据动态分类聚合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多维数据表，解析所述多维数据表的维度结构，针对每一维度提取关键字段，通过预设映射表确定字段类型和分组优先级，生成元数据框架，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述维度节点，对所述多维数据表进行分片处理，获得分组框架，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在获得分组框架后，还包括：采用哈希表存储分组键值对，并进行二次分片处理，生成分片框架，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述进行二次分片处理，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：林浩童，
申请(专利权)人：安徽玩虎信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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