[发明专利]基于SARP数据处理规则编译方法及数据处理方法

说明书

本发明公开了一种基于SARP数据处理规则编译方法及数据处理方法，本发明通过开发程序分析SARP语言语法和统计业务人员按照SARP语言规则编写的数据处理逻辑代码，转换成计算机可以执行的JAVA语言程序，并且将大量的数据处理任务分解给可以无限弹性扩展的应用层中间件服务器和多CPU的多线程同时并发执行，设计在应用层运行的多服务器、多线程数据处理方法，在处理复杂的数据处理逻辑和海量数据处理能力方面实现突破，解决海量数据加工处理生产工艺中的技术问题。

技术领域

本发明涉及SARP数据处理技术领域，具体为一种基于SARP数据处理规则编译方法及数据处理方法。

背景技术

SARP2000软件在个人电脑普及初期具有较高的先进性，但随着互联网、大数据、云计算、人工智能时代的到来，其先天不足逐渐表现出来。首先，由于是单机版软件，数据处理的数据量和效率取决于所安装的单机硬件性能高低，无法满足海量数据处理需求，同时单机软件也不能满足网络版所能提供的多人同时访问并发响应能力；其次，此软件只能运行在WINDOWS操作系统环境中，不能运行在国产化要求的国产操作系统中，需要采用JAVA等跨平台开发环境；第三，由于数据处理没有采用多线程技术，不能并行运算，在目前多CPU、超线程的服务器或个人电脑上只能实现单线程运算，无法充分发挥硬件资源的算力；第四，采用自定义格式的二进制文件存储数据，没有采用大型数据库存储数据，造成数据存取效率较低。

各级统计部门为了解决SARP2000软件的不足，逐步采用了其它很多解决方案。这些方案的数据处理描述主要包括三种方式，第一种是采用类似高级程序语言编程，第二种是直接采用结构化查询语言(SQL)编程，第三种是通过将可视化编辑方式定义规则后由程序转化成结构化查询语言(SQL)。第一种方式，虽然可以处理复杂的业务逻辑，但统计业务工作人员几乎无法掌握，并且对软件的算法要求高，往往不能支撑海量数据的处理。第二种方式，不仅业务人员无法掌握，复杂业务逻辑描述困难，而且对于复杂业务逻辑的处理运行效率较低，数据处理的压力完全作用于难以并行扩展的数据库服务器，严重影响数据库访问效率。第三种方式，业务人员较容易掌握，但很难通过点选的可视化操作描述复杂逻辑规则，并且不能支撑复杂逻辑的海量数据处理能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SARP数据处理规则编译方法及数据处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于SARP数据处理规则编译方法，所述数据编译方法包括以下步骤：

步骤S100：预先整理SARP的规则，并将整理后的规则写入一个字符型数据组，设该个字符型数据组为规则数组；

步骤S200：查询数据库中某条数据处理规则记录，获取该条数据处理规则记录的更新时间作为该条数据的版本号；

步骤S300：生成定义Java程序中的公共的类，包括分开申明主进程程序中使用的变量和线程程序中使用的变量；

步骤S400：遍历规则数组找到名录表，将各个名录库相关参数信息以及相关参数信息的取值存入名录表数组中；

步骤S500：遍历规则数组找到报表，将各个报表相关参数信息以及相关参数信息的取值存入报表数组中；

步骤S600：遍历规则数组找到语法关键字，对规则数组中SARP的规则中的条件语句、循环语句、审核语句、直接转换语句、计算语句、汇总语句和表达式进行编译处理，转换成JAVA程序；

步骤S700：将执行审核语句、计算语句和汇总语句时的生成数据写入数据库的JAVA程序中。

进一步的，所述步骤S600中对循环语句进行编译处理包括：

如果规则数组中某条SARP规则的格式为“DO循环变量＝开始值终止值步长”，判断该条SARP规则中是否包含特征规则后，线程程序生成对应开始值、终止值和步长的JAVA格式的循环语句；