本发明涉及计算机数据处理技术，尤其涉及一种基于类sql引擎的数据处理方法。
背景技术：
随着计算机网络技术的快速发展和日益复杂化，公司网络中it资源的管理越来越依赖于专业的管理软件。长期以来，大部分的投入主要用于解决从无到有的基础设施和系统的建设，忽视了系统建设完成以后的运行维护，粗放型的管理与业务风险防范要求不相适应，这将对业务正常稳定的运行构成严峻挑战。
如何最大程度减少操作失误，最大程度减少it资源不可用，更有效地降低业务系统运行维护成本，更规范地保障业务运行维护的合规性，更快速地提升业务服务的效率，更充分地利用现有资源，是负责运行维护管理工作的单位在构建it资源管理体系时需要重点考虑的课题。
企业it系统越来越多，网络、设备和产品越来越复杂，业务越来越依赖于稳定可靠的系统运行，公司内部和外部用户对it部门的支持服务和协调管理也提出了更高的要求，这就产生了it资源监控设备。it资源监控设备主要监控服务器的进程、cpu、硬盘、内存、网络端口等和网络交换机、路由器的流量、端口等状态。it资源监控设备的作用就是管理软硬件的使用情况，它包括运行状态监控和设备管理两部分，前者是监控服务器、ups等重要设备的运行状态，后者是管理记录电脑的配置。通过这个设备能够帮助运行维护管理人员全面了解网络中it资源的状态。
在监控模型中，数据采集是监控数据的主要入口，往往需要对采集来的原始数据进行处理。适合的it资源数据算法对整体的网络系统管理越来越重要，这是因为在较大规模的网络系统环境中，由于节点、应用众多，业务服务种类繁多，服务、应用、节点三者之间会产生大量的交差关系，如果没有一个适合的数据处理算法，整体系统的数据分析很难得到一个令人满意的速度和结果，后续对整个网络系统的管理和优化也就无从开展。
目前业界提出了一些监控数据处理的算法，主要有以下两类，分析如下：
1、通过硬编码进行数据运算。
在计算机程序或文本编辑中，硬编码是一种将可变变量用一个固定值来代替的方法。用这种方法编译后，如果以后需要更改此变量就非常困难了。大部分程序语言里，可以将一个固定数值定义为一个标记，然后用这个特殊标记来取代变量名称。当标记名称改变时，变量名不变，这样，当重新编译整个程序时，所有变量都不再是固定值，这样就更容易实现改变变量的目的。尽管通过编辑器的查找替换功能也能实现整个变量名称的替换，但也很有可能出现多换或者少换的情况，而在计算机程序中，任何小错误的出现都是不可接受的。
实现逻辑：
1)预先对每种模型几乎每个指标都写一个函数到代码里。
2)采集器对被监控端发起原始数据采集。
3)传入原始数据作为参数，调用每种模型每种指标对应的函数。
4)获得转换后的数据。
优点：因为对每种模型的绝大部分指标完全通过代码进行数据处理，所以不需要写任何配置文件，适合编程初学者。
缺点：因为每种模型每种指标都需要写代码实现，所以代码量巨大，大到几十万的数量级，从而不易维护。
2.对计算方法做各种抽象，写各种处理器。
对计算方法做各种抽象，写各种处理器，通过不同处理器的配合进行数据的层层转换，最终得到需要的数据。
实现逻辑：
1)预先对四则运算、单位转换、不同子资源采集到的数据的列与列之间的运算分别抽象成处理器，写处理器的代码。
2)预先把指标采集方法抽象成公式，把对应的处理器写到配置文件里。
3)装载配置文件。
4)采集器对被监控端发起原始数据采集。
5)采集器根据配置依次调用不同的处理器。
6)采集器获得处理后的数据。
优点：因为是对每种算法分别写了一种处理器，所以对一种处理器的修改不影响另外一种处理器。
缺点：因为对同类运算做了抽象，和第一种方法相比，代码量显然少了很多，但代码量仍然很大，大到万行的数量级。另外因为用到了各种不同的处理器，所以配置文件也显得复杂。
本发明公开的算法能够较好地对整体系统的监控数据进行分析处理，xxx。并且由于本算法根本上不同于上述各分析方法，也就避免了它们的缺点：
1)以整体系统为全局，增加了配置管理功能，可以比较简单的对配置功能进行修改。
2)本算法把修改功能从引擎中松耦合出来，所以可以让修改更快捷。
3)本算法改进了数据的处理方法，占用内存小，让处理速度更高效。
技术实现要素：
本发明提供一种基于类sql引擎的数据处理方法，以解决现有技术的数据处理方法代码量大，配置复杂，不易维护的问题。本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于类sql引擎的数据处理方法，包括如下步骤：
步骤1：根据采集的原始数据和需要的数据配置类sql公式，并将所述类sql公式写入配置文件；
步骤2：装载所述配置文件；
步骤3：数据采集器对被监控端进行原始数据采集，并把采集到的原始数据和所述配置文件发送给类sql处理引擎；
步骤4：所述类sql处理引擎对所述配置文件中的类sql公式进行语法解析，然后根据所述类sql公式对所述采集器采集到的原始数据进行运算，并将运算结果返回给所述采集器。
本发明与现有技术相比，具备如下优点和有益效果：
本发明公开的基于类sql引擎的数据处理方法以整体系统为全局，能够较好地对整体系统的监控数据进行分析处理，并增加了配置管理功能，可以比较简单地对配置功能进行修改，其次，把修改功能从引擎中松耦合出来，能够让修改更快捷，再者，改进了数据处理方法，占用内存小，让处理速度更高效。
附图说明
图1是基于类sql引擎的数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于类sql引擎的数据处理方法包括如下步骤：
步骤1：根据采集的原始数据和需要的数据配置类sql公式，并将类sql公式写入配置文件；
步骤2：装载配置文件；
步骤3：数据采集器对被监控端进行原始数据采集，并把采集到的原始数据和配置文件发送给类sql处理引擎；
步骤4：类sql处理引擎对配置文件中的类sql公式进行语法解析，然后根据类sql公式对采集器采集到的原始数据进行运算，并将运算结果返回给采集器。
本发明应用举例：
1、通过除法进行从byte到mb的数据转换：
selectrawifoutpacket/(1024*1024)asifoutpacket
2、对分区总容量求和后转换成gb：
假设原始数据为：
partitionindexpartitionsize
c1024000
d1024000
公式为：select(sum(partitionsize)/1024)astotalpartitionsize
则利用公式处理后的数据为：
totalpartitionsize2000
3、按列对表格数据进行运算：
假设有两个分区，分别为c、d，
采集回来的数据为：
partitionindexpartitionsizeusedpartitionfullsize
c2048001024000
d5120001024000
对于这种表格数据，使用如下类sql表达式处理
selectpartitionindex,partitionsizeused/partitionfullsizeaspartitionusedrate
使用类sql表达式处理后的数据为：
partitionindexpartitionusedrate
c0.20
d0.50
上述实施例仅为优选实施例，并不用以限制本发明的保护范围，凡是在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。