一种KPI指标的计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据库技术领域，公开了一种KPI指标的计算方法及装置。该方法为：后台装置预先基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的相应的基础指标和中间指标并保存至ORACLE数据库中，以及在接收用户发送的KPI指标提取请求后，直接从ORACLE数据库中获取所需的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。这样，便简化了KPI指标的提取算法，节省了大量时间和资源的，从而有效提高了KPI指标的提取效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据库
，特别涉及ー种KPI指标的计算方法及装置。
技术介绍
在基于ORACLE (甲骨文)的信息管理系统中，对各类KPI (Key PerformanceIndicator，关键绩效指标)进行统计是日常工作中的重要ー环。KPI指示是由原始数据组成的，各类原始数据的采集通过计数器的方式实现。通常情况下，不同类的原始数据保存在不同的数据表中，在进行KPI指标统计吋， 先通过各数据表中的计数器采集各类原始数据，然后再通过预设的方式对各类原始数据进行汇总，从而形成指定的KPI指标,最后,再以excel的方式展现给用户。然而，现有技术下，在提取KPI指标的时候，往往会由于以下种种原因，造成KPI指标统计效率低下I、数据量过大。每张数据表中记录的数据量均达到亿级别。2、KPI指示形成所參考的原始数据过多。3、KPI指示形成所需參考的原始数据通常分别保存在不同数据表中，这样，在查询时往往需要从不同的数据表里面读取不同的计数器的记录结果。4、在ORACLE数据库中获取原始数据以后，需要调用到JAVA内存中进行计算。从上述几点原因可以看出，现有的KPI指标提取流程主要存在以下缺点I、现有数据的大部分计算是在JAVA内存中进行的，这样容易在计算过程中占用大量的JAVA资源，再加上JAVA程序本身在数据处理方面的缺陷，就更容易造成大量时间和资源的浪费。例如，在JAVA内存计算时计算缓慢，从而导致KPI指标提取缓慢或者导致计算卡死从而KPI指标无法提取的情况发生。2、算法设计不合理。现有的算法是在提取数据表中的原始数据的时候才计算KPI指标。这样，如果用户提取的KPI指标较大较多吋，就会造成在KPI指标计算缓慢，计算效率低下。3、KPI计算流程过于复杂，致使计算量过于庞大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供ー种KPI指标的计算方法及装置，用以提高KPI指标的计算效率。本专利技术实施例提供的具体技术方案如下ー种KPI的计算方法，包括后台装置接收用户发送的KPI指标提取请求；后台装置在ORACLE数据库中获取生成所述KPI指标所需的基础指标和/或中间指标，其中，所述基础指标和中间指标均是后台装置基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的；后台装置基于获得的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。ー种KPI的计算装置，包括配置単元，用于基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的基础指标和中间指标，并保存至ORACLE数据库中；通信単元，用于接收用户发送的KPI指标提取请求；获取单元，用于在ORACLE数据库中获取生成所述KPI指标所需的基础指标和/或中间指标，生成単元，用于基于获得的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。 本专利技术实施例中，后台装置预先基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的相应的基础指标和中间指标并保存至ORACLE数据库中，以及在接收用户发送的KPI指标提取请求后，直接从ORACLE数据库中获取所需的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。这样，便简化了 KPI指标的提取算法，节省了大量时间和资源的，从而有效提闻了 KPI指标的提取效率。附图说明图IA为本专利技术实施例中前后台装置关系示意图；图IB为本专利技术实施例中后台装置功能结构示意图；图2为本专利技术实施例中基础指标计算流程图；图3为本专利技术实施例中小时指标计算流程图；图4为本专利技术实施例中天指标计算流程图；图5为本专利技术实施例中基础指标补采流程图；图6为本专利技术实施例中小时指标补采流程图；图7为本专利技术实施例中天指标补采流程图；图8为本专利技术实施例中KPI指标计算流程图；图9 一 11为本专利技术实施例中KPI指标呈现示意图。具体实施例方式在移动网络网管系统中，为了提高数据表中原始数据的提取效率，加快KPI指标的计算速度，本专利技术实施例中，后台装置预先基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的相应的基础指标和中间指标并保存至ORACLE数据库中，以及在接收用户发送的KPI指标提取请求后，直接从ORACLE数据库中获取生成KPI指标所需的基础指标和/或中间指标，并基于获得的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。这样，便针对网管系统中存在的由于数据量巨大而造成报表提取缓慢的问题给出了有效的解决方案，并且也提高了 KPI指标的质量分析效率，填补了该领域的空白。下面结合附图对本专利技术优选的实施方式进行详细。现有技术下，由于移动网络比较大，造成数据量比较大，再加上业务逻辑比较复杂，造成生成KPI指标所定义的公式比较复杂；因而在查询生成KPI指标所需要的原始数据时需要从不同的数据表中获取，提取速度缓慢，严重影响移动网络指标分析，从而对综合分析移动网络质量造成了一定的障碍。为了避免上述问题，本专利技术实施例中，重新设计系统模式I、移植计算容器原有的计算基本放在JAVA内存中计算，而JAVA在大数据量的处理方面的缺陷被无限放大，造成了 JAVA计算过程中严重资源不足的情況。针对这种情况,參阅图IA所示,本专利技术实施例中，将所有的计算都放到ORACLE后台计算，JAVA程序只承担用户呈现的职责。即前台装置只用于接收用户的查询指令和向用户呈现KPI指标，而后台装置负责查询原始数据，以及基于原始数据生成KPI指标。2、算法设计采取对KPI指标做预处理的方式，在前期先基于原始数据生成基础指标，然后对基础指标进行汇总，形成各个级别的中间指标的集合，如，小时指标集合、日指标集合、月指标集合；待用户指标KPI指标的时候，按照用户的需求，从不同的指标集合里 面讨取所需中间指标数据从而生成所需的KPI指标，并将其呈现给用户，从而減少在数据表提取过程中的计算量。參阅图IB所示,本专利技术实施例中，后台装置包括配置单元10、通信单元11、获取单元12和生成単元13，其中，配置単元10，用于基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的基础指标和中间指标，并保存至ORACLE数据库中；通信単元11，用于接收用户发送的KPI指标提取请求；获取单元12，用于在ORACLE数据库中获取生成KPI指标所需的基础指标和/或中间指标，生成単元13，用于基于获得的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。本专利技术实施例中，在对原始数据进行预处理时，可以采用以下方式參阅图2所示，基于原始数据生成基础指标的流程如下步骤200:后台装置判断数据提取粒度是否已经存在，若是，则进行步骤220 ;否贝U，进行步骤230。本实施例中。较佳的，将数据提取粒度设置为15分钟，即以15分钟为间隔收集上报的原始数据，当15分钟到达后，若确定这15分钟内需要收集的各类原始数据已由数据采集端上报完毕，则开始基于这15分钟采集的原始数据生成相应的基础指标。这样，便以15分钟为粒度连续地生成基础指标，步骤210 :后台装置将数据提取粒度的状态标识修改为已计算。每个数据提取粒度均对应设置有相应的状态标识，在生成基础指标后，需要将对应的数据提取粒度的状态标识修改为“已计算”。步骤220 :后台装置根据在数据提取粒度中获得的原始数据计算基础指标，并保存至数据库中。本实施例中，后台装置生成的基础指标可以有很多种类，如按照级别划分可以划分为小区基础指标、NodeB基础指标、载波基础指标和RNC (Radio本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种关键绩效指标KPI的计算方法，其特征在于，包括：后台装置接收用户发送的KPI指标提取请求；后台装置在甲骨文ORACLE数据库中获取生成所述KPI指标所需的基础指标和/或中间指标，其中，所述基础指标和中间指标均是后台装置基于在预设的数据提取粒度内收集的原始数据预先生成的；后台装置基于获得的基础指标和/或中间指标生成相应的KPI指标。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张百全，高利虹，
申请(专利权)人：大唐移动通信设备有限公司，
类型：发明
国别省市：