一种通用数据汇总配置的方法、装置及设备

技术领域

本发明的实施例一般涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种通用数据汇总配置方法、装置及设备。

背景技术

在实际项目开发中，大量的数据从不同来源产生，如数据库、文件、互联网等。这些数据通常具有多样的格式和结构，存储在不同的系统和平台中，导致数据碎片化和难以综合利用。在现有技术中，对单一数据源表或多源数据中的多张数据表的关联结果集进行汇总，通常需要专业的人开发专门的程序脚本，之后运行程序脚本，才能实现具体业务场景的数据汇总。如果业务需求增加某个字段的汇总，程序脚本就得对应修改来满足不同的业务需求，导致实现功能需求开发周期长，可扩展性低，灵活度不高以及对开发人员的技术要求较高。因此，现有的数据汇总方法存在一定的局限性。

发明内容

为解决以上问题，本发明基于同一待汇总的数据集，可根据维度分组的不同、指标汇总方式不同、时间粒度不同，创建多个汇总计划，并将汇总结果写入一张或多张汇总表内。汇总前后均可对数据进行筛选过滤，可对用计算公式维护的复合指标进行汇总，支持橫纵表自由切换的可视化配置操作。通过提供可视化友好配置界面的方式进行数据汇总配置，应用人员只需付出较低的配置成本，即可完成绝大部分的数据汇总操作，使应用人员专注于业务逻辑，无需关注技术方案。

根据本发明的实施例，提供了一种通用数据汇总配置的方法、装置及设备。

在本发明的第一方面，提供了一种通用数据汇总配置的方法。该方法包括：

S01：在可视化配置界面设计异构数据源属性配置并提供数据源的连接配置管理，获取需要处理的源数据，将源数据按照标记类型进行标识映射；

S02：按照业务需求将数据源、数据汇总的规则和字段映射关系定义出完整的数据汇总流程并配置数据汇总流程，所述的数据汇总流程包括：数据源管理、汇总计划设计、指标定义、维度指标组合、汇总结果存储；

S03：发布配置后的数据汇总流程，固化流程的相关配置数据，并设置该流程的调度执行信息；

S04：按照预定的时间间隔执行数据汇总调度任务，实现该流程的实际数据汇总，将汇总的结果写入相应的目标存储。

进一步地，S01中所述的异构数据源包括：source数据源和sink数据源；

所述的数据源的连接包括JDBC或其他两种连接方式，所述的JDBC连接方式需要的连接参数包括：驱动，JDBC连接串，用户名，密码，所述的其他连接方式需要的连接参数包括：主机，端口，用户名，密码；

所述的异构数据源属性配置如下：

MySQL/Oracle/达梦/ClickHouse的属性包括：数据连接：在数据源连接配置管理中已配置的数据源名称、数据库：数据库库名、表名：数据库中的要处理的数据的数据表名；

Elasticsearch的属性包括：数据连接、索引以及日期解析；

CSV的属性包括：分隔符以及目录。

进一步地，S02中所述的数据源管理的功能为：配置单数据源或多数据源的数据实体，指定源表的类型、对源表的字段进行指标、维度、时间或其他标记；

所述的数据实体包括：选中的数据源的属性配置、缓存路径、缓存时间、缓存分区数以及自定义参数，所述的自定义参数是以键值对的形式配置选中的数据源对应的Spark参数；

所述的配置单数据源的步骤为：页面定义一个数据源，基于该数据源设置源表类型：横表或者纵表以及设置schema标记；

所述的配置多数据源的步骤为：页面定义若干数据源，并且给每个数据源定义一张临时表，基于临时表进行SQL的关联分析后，生成一张临时的中间表，基于这张临时的中间表，设置表类型：横表或者纵表以及设置schema标记。

进一步地，schema标记为可编辑表格，其内容有：源字段、目标字段、字段名称、标记、扩展字段；

在设置schema标记前，执行加载数据信息获取表的schema信息；

schema标记的取值规则如下：

源字段：通过加载表信息获取，值不区分大小写，不可重复；

目标字段：默认与源字段同名，用户可以按需修改目标字段，值不区分大小写，不可重复；

当数据源为横表时，可取值：横表：维度、指标、时间、其他；

当数据源为纵表时：维度、时间、指标编码、指标取值，指标编码和指标取值各有且仅有一个；

标记为时间的字段只能有一个，标记为时间对应的扩展字段必需有值，内置常用的时间格式用于选择。

进一步地，S02中所述的汇总计划设计的功能为：将每个汇总计划根据指定的维度列进行汇总，并且可指定维度列的数据汇总类型，汇总粒度以及过滤条件；

汇总计划中的配置属性如下：

汇总计划名称：标识该汇总计划；

汇总类型：横表、纵表；

汇总粒度：原始、小时、天、周、月、年，可配置若干；

过滤表达式：可选配置，配置SQL的where表达式语句，不包含where关键字；

选择维度：维度列从数据源管理的“schema标记”配置信息获取标记为“维度”的目标列数据。

进一步地，S01中所述的指标定义的功能为：定义若干指标，包含原子指标和复合指标；指标定义提供卡片视图和列表视图两种展示方式，配置的指标数据来源包括：页面配置以及SQL语句查询，通过可编辑指标管理页面获取指标数据：指标编码、指标名称、汇总方式、指标类型、指标单位以及指标表达式的内容，选择设置各字段值后的指标参与页面的汇总指标定义。

进一步地，所述的通过可编辑指标管理页面获取指标数据的逻辑为：

若指标数据的来源为页面配置：

指标编码：如果数据源管理中的源表类型为纵表，则手工填入编码；如果源表类型为横表，则从数据源管理中的"schema标记"配置信息获取，收集标记为"指标"的目标列数据；

指标名称：默认和指标编码相同，用户可编辑；

汇总方式：值有最大值max，最小值min，求和sum，均值avg，计数count，可以设置若干，自动拼接生成汇总指标编码和汇总指标名称；汇总指标编码的拼接规则：{指标编码}_{汇总方式}；汇总指标名称的拼接规则：{指标名称}_{汇总方式}；

指标类型：值有原子指标和复合指标，默认为原子指标；

指标单位：配置指标的单位，可选配置；

指标表达式：当指标类型为"复合指标"时，必须配置复合指标的表达式；

若指标数据的来源为SQL语句查询：

指标编码、指标名称、指标表达式、指标类型：通过java程序解析SQL，返回4个字段，SELECT的字段按照顺序为指标编码、指标名称、指标表达式、指标类型；

汇总方式：值有最大值max，最小值min，求和sum，均值avg，计数count，可以设置若干，自动拼接生成汇总指标编码和汇总指标名称；汇总指标编码的拼接规则：{指标编码}_{汇总方式}；汇总指标名称的拼接规则：{指标名称}_{汇总方式}；

指标单位：配置指标的单位，可选配置。

进一步地，S02中所述的维度指标组合的功能为：将汇总计划和指标进行映射；所述的维度指标组合中的配置属性包括：

汇总计划名称：从汇总计划设计中获取属性汇总计划名称的所有数据；

汇总后指标：从指标定义中获取配置的指标映射出的汇总指标编码和汇总指标名称的所有数据。

进一步地，S02中所述的汇总结果存储的功能为：将汇总的结果写入目标存储，根据配置各种限制，将每个汇总计划写入一张宽表；所述的汇总结果存储的配置属性包括：

数据源：配置的sink的异构数据源名称；

汇总计划组：单选，数据为在维度指标组合中配置的汇总计划；

汇总粒度：单选，与汇总计划组联动，数据为选中的汇总计划组设置的汇总粒度数据；

时间格式：可选择预置的常用时间格式，也可以自己创建；

过滤表达式：可选，配置SQL的where表达式语句，不包含where关键字，对数据进行过滤；

自定义参数；指标二次计算：参与二次计算的指标数据来源于选中的汇总计划组在维度指标组合中选中的汇总后指标，根据指标编码和四则运算，设置出派生指标；

schema映射：进行当前schema和目标存储表的schema映射，同时指定数据类型，可编辑表格的数据来源于选中的汇总计划组对应的维度字段和关联的指标字段；

创建表：根据schema映射的目标字段，字段类型，字段长度，生成存储数据源的建表SQL语句。

进一步地，S04中所述的实现该流程的实际数据汇总，在过程中若出现错误或异常情况，将情况默认记录到预置的ES数据库中。

在本发明的第二方面，提供了一种通用数据汇总配置的装置。该装置包括：

数据源管理模块：用于在可视化配置界面设计异构数据源属性配置并提供数据源的连接配置管理，获取需要处理的源数据，将源数据按照标记类型进行标识映射；

流程设计模块：用于按照业务需求将数据源、数据汇总的规则和字段映射关系定义出完整的数据汇总流程并配置数据汇总流程，所述的数据汇总流程包括：数据源管理、汇总计划设计、指标定义、维度指标组合、汇总结果存储；

流程发布模块：用于发布配置后的数据汇总流程，固化流程的相关配置数据，并设置该流程的调度执行信息；

结果存储模块：用于按照预定的时间间隔执行数据汇总调度任务，实现该流程的实际数据汇总，将汇总的结果写入相应的目标存储。

在本发明的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如根据本发明的第一方面的方法。

在本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本发明的第一方面的方法。

以上提及英文缩写释义：

source：源，通常指代数据的来源或原始数据的位置

sink：汇，通常指代数据的接收方或目标位置

JDBC：Java DataBase Connectivity，Java语言连接数据库

MySQL：一个关系型数据库管理系统

Oracle：一个面向Internet计算环境的数据库

ClickHouse：用于在线分析处理查询MPP架构的列式存储数据库

Elasticsearch：一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎

CSV：一种轻量级的数据存储格式

Spark：一种通用的大数据计算框架

Schema：数据库对象的集合

SQL：Structured Query Language，具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言

SELECT：用于从数据库中检索数据的关键字

ES：Elasticsearch的简写

本发明基于同一待汇总的数据集，可根据维度分组的不同、指标汇总方式不同、时间粒度不同，创建多个汇总计划，并将汇总结果写入一张或多张汇总表内。汇总前后均可对数据进行筛选过滤，可对用计算公式维护的复合指标进行汇总，支持橫纵表自由切换的可视化配置操作。通过提供可视化友好配置界面的方式进行数据汇总配置，应用人员只需付出较低的配置成本，即可完成绝大部分的数据汇总操作，使应用人员专注于业务逻辑，无需关注技术方案。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本发明各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。其中：

图1示出了根据本发明的实施例的通用数据汇总配置的方法流程图；

图2示出了根据本发明的实施例的通用数据汇总配置的装置方框图；

图3示出了根据本发明的实施例的基于多厂商的配置文件稽核的设备示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据本发明的实施方式，提出了通用数据汇总配置的方法、装置及设备，基于同一待汇总的数据集，可根据维度分组的不同、指标汇总方式不同、时间粒度不同，创建多个汇总计划，并将汇总结果写入一张或多张汇总表内。汇总前后均可对数据进行筛选过滤，可对用计算公式维护的复合指标进行汇总，支持橫纵表自由切换的可视化配置操作。通过提供可视化友好配置界面的方式进行数据汇总配置，应用人员只需付出较低的配置成本，即可完成绝大部分的数据汇总操作，使应用人员专注于业务逻辑，无需关注技术方案。

下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。

图1是本发明一实施例的通用数据汇总配置的方法流程示意图。该方法包括：

S01：在可视化配置界面设计异构数据源属性配置并提供数据源的连接配置管理，获取需要处理的源数据，将源数据按照标记类型进行标识映射；

S02：按照业务需求将数据源、数据汇总的规则和字段映射关系定义出完整的数据汇总流程并配置数据汇总流程，所述的数据汇总流程包括：数据源管理、汇总计划设计、指标定义、维度指标组合、汇总结果存储；

S03：发布配置后的数据汇总流程，固化流程的相关配置数据，并设置该流程的调度执行信息；

S04：按照预定的时间间隔执行数据汇总调度任务，实现该流程的实际数据汇总，将汇总的结果写入相应的目标存储。

需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将若干步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为若干步骤执行。

为了对上述通用数据汇总配置的方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。

下面以一个具体实例来更加详细的对通用数据汇总配置的方法进一步说明：

在可视化配置界面设计异构数据源属性配置并提供数据源的连接配置管理，所述的异构数据源包括：source数据源和sink数据源，所述的异构数据源属性配置如下：

MySQL/Oracle/达梦/ClickHouse的属性包括：数据连接：在数据源连接配置管理中已配置的数据源名称、数据库：数据库库名、表名：数据库中的要处理的数据的数据表名；

Elasticsearch的属性包括：数据连接、索引以及日期解析；

CSV的属性包括：分隔符以及目录。

所述的数据源的连接包括JDBC或其他两种连接方式，所述的JDBC连接方式需要的连接参数包括：驱动，JDBC连接串，用户名，密码，所述的其他连接方式需要的连接参数包括：主机，端口，用户名，密码。

在具体实施时，在可视化配置界面设计2个异构数据源MySQL及1个异构数据源Elasticsearch属性配置，具体配置如下：

数据源1:

数据源：MySQL；数据连接：mysql172.168.6.87，数据库：res，表名：cm_res_device；临时表：device；

数据源2:

数据源：MySQL；数据连接：mysql172.168.6.87，数据库：res，表名：cm_res_node；临时表：node；

数据源3:

数据源：Elasticsearch，数据连接：ES101，索引：pm_col_dev_$(esmonth)，日期解析：不转日期类型，类型：devperf。

获取需要处理的源数据，将源数据按照标记类型进行标识映射。

按照业务需求将数据源、数据汇总的规则和字段映射关系定义出完整的数据汇总流程并配置数据汇总流程，所述的数据汇总流程包括：数据源管理、汇总计划设计、指标定义、维度指标组合、汇总结果存储；

所述的数据源管理的功能为：配置单数据源或多数据源的数据实体，指定源表的类型、对源表的字段进行指标、维度、时间或其他标记；所述的数据实体包括：选中的数据源的属性配置、缓存路径、缓存时间、缓存分区数以及自定义参数，所述的自定义参数是以键值对的形式配置选中的数据源对应的Spark参数；所述的配置单数据源的步骤为：页面定义一个数据源，基于该数据源设置源表类型：横表或者纵表以及设置schema标记；所述的配置多数据源的步骤为：页面定义若干数据源，并且给每个数据源定义一张临时表，基于临时表进行SQL的关联分析后，生成一张临时的中间表，基于这张临时的中间表，设置表类型：横表或者纵表以及设置schema标记。

schema标记为可编辑表格，其内容有：源字段、目标字段、字段名称、标记、扩展字段；在设置schema标记前，执行加载数据信息获取表的schema信息；schema标记的取值规则如下：

源字段：通过加载表信息获取，值不区分大小写，不可重复；

目标字段：默认与源字段同名，用户可以按需修改目标字段，值不区分大小写，不可重复；

当数据源为横表时，可取值：横表：维度、指标、时间、其他；

当数据源为纵表时：维度、时间、指标编码、指标取值，指标编码和指标取值各有且仅有一个；

标记为时间的字段只能有一个，标记为时间对应的扩展字段必需有值，内置常用的时间格式用于选择。

所述的汇总计划设计的功能为：将每个汇总计划根据指定的维度列进行汇总，并且可指定维度列的数据汇总类型，汇总粒度以及过滤条件；汇总计划中的配置属性如下：

汇总计划名称：标识该汇总计划；

汇总类型：横表、纵表；

汇总粒度：原始、小时、天、周、月、年，可配置若干；

过滤表达式：可选配置，配置SQL的where表达式语句，不包含where关键字；

选择维度：维度列从数据源管理的“schema标记”配置信息获取标记为“维度”的目标列数据。

所述的指标定义的功能为：定义若干指标，包含原子指标和复合指标；指标定义提供卡片视图和列表视图两种展示方式，配置的指标数据来源包括：页面配置以及SQL语句查询，通过可编辑指标管理页面获取指标数据：指标编码、指标名称、汇总方式、指标类型、指标单位以及指标表达式的内容，选择设置各字段值后的指标参与页面的汇总指标定义。

所述的通过可编辑指标管理页面获取指标数据的逻辑为：

若指标数据的来源为页面配置：

指标编码：如果数据源管理中的源表类型为纵表，则手工填入编码；如果源表类型为横表，则从数据源管理中的"schema标记"配置信息获取，收集标记为"指标"的目标列数据；

指标名称：默认和指标编码相同，用户可编辑；

汇总方式：值有最大值max，最小值min，求和sum，均值avg，计数count，可以设置若干，自动拼接生成汇总指标编码和汇总指标名称；汇总指标编码的拼接规则：{指标编码}_{汇总方式}；汇总指标名称的拼接规则：{指标名称}_{汇总方式}；

指标类型：值有原子指标和复合指标，默认为原子指标；

指标单位：配置指标的单位，可选配置；

指标表达式：当指标类型为"复合指标"时，必须配置复合指标的表达式；

若指标数据的来源为SQL语句查询：

指标编码、指标名称、指标表达式、指标类型：通过java程序解析SQL，返回4个字段，SELECT的字段按照顺序为指标编码、指标名称、指标表达式、指标类型；

汇总方式：值有最大值max，最小值min，求和sum，均值avg，计数count，可以设置若干，自动拼接生成汇总指标编码和汇总指标名称；汇总指标编码的拼接规则：{指标编码}_{汇总方式}；汇总指标名称的拼接规则：{指标名称}_{汇总方式}；

指标单位：配置指标的单位，可选配置。

所述的维度指标组合的功能为：将汇总计划和指标进行映射；所述的维度指标组合中的配置属性包括：

汇总计划名称：从汇总计划设计中获取属性汇总计划名称的所有数据；

汇总后指标：从指标定义中获取配置的指标映射出的汇总指标编码和汇总指标名称的所有数据。

所述的汇总结果存储的功能为：将汇总的结果写入目标存储，根据配置各种限制，将每个汇总计划写入一张宽表；所述的汇总结果存储的配置属性包括：

数据源：配置的sink的异构数据源名称；

汇总计划组：单选，数据为在维度指标组合中配置的汇总计划；

汇总粒度：单选，与汇总计划组联动，数据为选中的汇总计划组设置的汇总粒度数据；

时间格式：可选择预置的常用时间格式，也可以自己创建；

过滤表达式：可选，配置SQL的where表达式语句，不包含where关键字，对数据进行过滤；

自定义参数；指标二次计算：参与二次计算的指标数据来源于选中的汇总计划组在维度指标组合中选中的汇总后指标，根据指标编码和四则运算，设置出派生指标；

schema映射：进行当前schema和目标存储表的schema映射，同时指定数据类型，可编辑表格的数据来源于选中的汇总计划组对应的维度字段和关联的指标字段；

创建表：根据schema映射的目标字段，字段类型，字段长度，生成存储数据源的建表SQL语句。

在具体实施时，配置多数据源的数据实体，页面定义数据源：数据源1、数据源2及数据源3，并且给每个数据源定义一张临时表，基于临时表进行SQL的关联分析后，生成一张临时的中间表，基于这张临时的中间表，设置表类型：横表，设置schema标记如表1所示：

表1

将每个汇总计划根据指定的维度列进行汇总，并且可指定维度列的数据汇总类型，汇总粒度以及过滤条件；汇总计划中的配置属性：汇总计划名称：设备性能汇总；汇总类型：横表；汇总粒度：天；过滤表达式：无；选择维度：nodeid、subnodename、subnodeid、devid、devname。

定义两个指标，包含原子指标和复合指标，指标定义提供卡片视图和列表视图两种展示方式，配置的指标数据来源为：页面配置以及SQL语句查询，通过可编辑指标管理页面获取指标数据：

指标编码：d_memr；指标名称：d_memr；汇总方式：最大值；指标类型：原子指标；指标单位：无；指标表达式的内容：无，汇总指标编码：d_memr_max，汇总指标名称：d_memr_最大值。

指标编码：d_cpur；指标名称：d_cpur；汇总方式：最大值；指标类型：原子指标；指标单位：无；指标表达式的内容：无，汇总指标编码：d_cpur_max，汇总指标名称：d_cpur_最大值。

将汇总计划和指标进行映射；所述的维度指标组合中的配置属性包括：汇总计划名称：设备性能汇总；汇总后指标：d_memr_max，d_cpur_max。

将汇总的结果写入目标存储，根据配置各种限制，将每个汇总计划写入一张宽表；所述的汇总结果存储的配置属性包括：数据源：MySQL；数据连接：87sink；数据库：res；表名：pm_col_OLTMemRatioRank；写入模式：覆盖；汇总计划组：设备性能汇总；汇总粒度：天；时间格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss；过滤表达式：无；自定义参数；无；schema映射：见表2；创建表：根据schema映射的目标字段，字段类型，字段长度，生成存储数据源的建表SQL语句。

表2

发布配置后的数据汇总流程，固化流程的相关配置数据，并设置该流程的调度执行信息。

设定预定的时间间隔：cron：000**，即每天的午夜(00:00:00)触发执行数据汇总调度任务，实现该流程的实际数据汇总，将汇总的结果写入相应的目标存储。

具体实施时，所述的实现该流程的实际数据汇总，在过程中若出现错误或异常情况，将情况默认记录到预置的ES数据库中。

基于同一发明构思，本发明还提出了一种通用数据汇总配置的装置。该装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。如图2所示，该装置100包括：

数据源管理模块101：用于在可视化配置界面设计异构数据源属性配置并提供数据源的连接配置管理，获取需要处理的源数据，将源数据按照标记类型进行标识映射；

流程设计模块102：用于按照业务需求将数据源、数据汇总的规则和字段映射关系定义出完整的数据汇总流程并配置数据汇总流程，所述的数据汇总流程包括：数据源管理、汇总计划设计、指标定义、维度指标组合、汇总结果存储；

流程发布模块103：用于发布配置后的数据汇总流程，固化流程的相关配置数据，并设置该流程的调度执行信息；

结果存储模块104：用于按照预定的时间间隔执行数据汇总调度任务，实现该流程的实际数据汇总，将汇总的结果写入相应的目标存储。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

如图3所示，设备包括中央处理单元(CPU)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的计算机程序指令或者从存储单元加载到随机访问存储器(RAM)中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可以存储设备操作所需的各种程序和数据。CPU、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。

设备中的多个部件连接至I/O接口，包括：输入单元，例如键盘、鼠标等；输出单元，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元，例如磁盘、光盘等；以及通信单元，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元允许设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理单元执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法S01～S04。例如，在一些实施例中，方法S01～S04可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到设备上。当计算机程序加载到RAM并由CPU执行时，可以执行上文描述的方法S01～S04的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法S01～S04。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本发明的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。