[发明专利]一种数据模型抽取方法及系统、终端、介质

权利要求书

1.一种数据模型抽取方法，其特征在于，包括：

将ETL任务和数据模型抽取任务串行执行；

所述数据模型抽取任务完成后，更新高速缓存库中的数据；

查询当前数据模型的数据时，直接从所述高速缓存库中获取。

2.根据权利要求1所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，所述将ETL任务和数据模型抽取任务串行执行，包括：

建立若干个ETL任务；

建立作业流；

将所述作业流与所述ETL任务串联；

将所述数据模型抽取任务与所述ETL任务串联；

设置所述作业流的定时任务；

执行所述作业流的定时任务，若执行成功，执行所述ETL任务，即ETL灌数到指定数据库表，并进行所述数据模型抽取任务；若执行失败，根据重试机制，再次执行所述作业流。

3.根据权利要求2所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，所述作业流由多个任务组成，包括所述ETL任务和所述数据模型抽取任务。

4.根据权利要求2所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，所述重试机制为通过监听所述作业流定时执行的状态，判断是否在给定的时间后自动重新运行当前运行失败的作业流。

5.根据权利要求2所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，若是所述作业流的定时任务执行失败，能够直接判断是所述ETL任务还是所述数据模型抽取任务的执行失败。

6.根据权利要求1所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，从所述高速缓存库中获取数据时，能够秒级获取亿级数据结果。

7.根据权利要求1所述的一种数据模型抽取方法，其特征在于，一个数据模型执行同个作业流多次或者执行多个不同的作业流。

8.一种数据模型抽取系统，其特征在于，包括：

串行模块，该模块将ETL任务和数据模型抽取任务串行执行；

更新模块，所述数据模型抽取任务完成后，更新高速缓存库中的数据；

查询模块，查询当前数据模型的数据时，直接从所述高速缓存库中获取。

9.一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时用于执行权利要求1-7中任一项所述的数据模型抽取方法，或，运行权利要求8所述的数据模型抽取系统。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行用于执行权利要求1-7中任一项所述的数据模型抽取方法，或，运行权利要求8所述的数据模型抽取系统。