[发明专利]PostgreSQL高并发流式大数据多维度准实时统计的方法

摘要

本发明涉及PostgreSQL高并发流式大数据多维度准实时统计的方法。其技术方案要点是创建流水表增量状态表、统计函数、函数增量状态表和分析函数，对流水表增量状态表函数增量状态表进行初始化；计算分析函数取数的次数，以整数方式记录，作为统计次数数据，分析函数工作，进入子步骤，计算机根据统计函数得出的流水统计数据输出含有多维度准实时统计数据的统计维度表。本发明节约硬件投入至少100倍，实时时效控制在1分钟以内。

主权项

一种PostgreSQL 高并发流式大数据多维度准实时统计的方法，适用于OLTP系统，其特征在于：步骤一：创建流水表增量状态表、统计函数、函数增量状态表和分析函数，对流水表增量状态表、函数增量状态表进行初始化；步骤二：计算分析函数取数的次数，以整数方式记录，作为统计次数数据，步骤三：分析函数工作，进入子步骤，子步骤一：计算机判断取数据的参数值是否正确，如果正确将数据录入流水信息表，如果不正确则结束本方法并报错，子步骤二：从函数增量状态表中取出统计函数，存储在计算机内存中，遍历统计函数的函数名和各变量，子步骤三：把未执行事务号存入内存中，子步骤四：在流水表增量状态表中取出历史截止时间值，子步骤五：将历史未执行事务号与未执行事务号做集合加运算，子步骤六：从流水表中根据统计次数数据取出大于等于历史截止时间值的事务号结果值，所述事务号结果值包括历史截止时间值和第一部分流水数据，历史截止时间值根据事务号结果值进行更新，子步骤七：计算机从流水表中先对未执行事务号和历史未执行事务号进行集合差运算获得差异值，再对未执行事务号和历史未执行事务号进行取交集运算获得交集值，将交集值与差异值做集合与运算得出第二部分流水数据，子步骤八：将第一部分流水数据和第二部分流水数据合并得出流水数据，将流水数据更新至流水表增量状态表，将历史截止时间值也更新至流水表增量状态表中，遍历统计函数中的变量后，更新函数增量状态表，子步骤九：流水数据由统计函数调用，执行步骤四，步骤四：计算机根据统计函数得出的流水统计数据输出含有多维度准实时统计数据的统计维度表；所述流水表为OLTP系统固有组成。