一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据管理是信息化时代的核心。在需求驱动下，数据库的发展先后经历了层次数据库、网状数据库、关系数据库等多个阶段。例如，关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。
3.随着信息化的发展进程，传统的二维表及其关系组成的数据组织已经不足以支撑更加复杂和大量的数据采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的需求。现代化制造业，尤其是具有高科技以及极高制造复杂性特征的航空制造业，对数据的利用效率有着相当高的要求。因此，传统的数据库建设已无法满足当前针对数据库建设的需求。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质，以数据处理(有益效果)。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种数据处理的方法，所述方法包括：
6.针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果；
7.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据；
8.根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系；
9.整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
10.在本技术一些技术方案中，上述划分维度通过以下方式确定：
11.获取针对所述原始数据的处理需求；
12.通过对所述处理需求进行分析，确定能够满足所述处理需求的所述划分维度。
13.在本技术一些技术方案中，上述方法还包括：
14.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据；
15.根据所述目标原始数据、所述第一目标数据、所述第一目标数据与所述第一关联关系和所述第三关联关系，确定所述目标原始数据与所述第二目标数据之间的第四关联关系；
16.整合所述目标原始数据、所述第四关联关系和所述第二目标数据，建立所述原始数据的关系数据库。
17.在本技术一些技术方案中，上述方法还包括：
18.根据所述第一目标数据、所述第三关联关系和所述第二目标数据，确定不同划分维度下的所述第二目标数据之间的第五关联关系；
19.整合所述第二目标数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
20.在本技术一些技术方案中，上述第一目标数据包括：第一目标子数据和第二目标子数据；所述第二目标数据包括：第三目标子数据和第四目标子数据；所述第一关联关系包括第一关联子关系和第二关联子关系；所述第三关联关系包括第三关联子关系和第四关联子关系；
21.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据，包括：
22.从第一划分维度的划分结果中，确定出第一划分维度下与目标原始数据具有第一关联子关系的第一目标子数据；
23.从第二划分维度的划分结果中，确定出第二划分维度下与目标原始数据具有第二关联子关系的第二目标子数据；
24.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据，包括：
25.从第三划分维度的划分结果中，确定出第三划分维度下与第一目标子数据具有第三关联子关系的第三目标子数据；
26.从第四划分维度的划分结果中，确定出第四划分维度下与第二目标子数据具有第四关联子关系的第四目标子数据。
27.在本技术一些技术方案中，上述方法还包括：
28.根据所述目标原始数据、第一目标子数据、第二目标子数据、第一关联子关系、第二关联子关系、第三关联子关系和第四关联子关系，确定所述第三目标子数据和所述第四目标子数据之间的第五关联关系；
29.整合所述第三目标子数据、所述第四目标子数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
30.在本技术一些技术方案中，上述关系数据库的使用方法如下：
31.获取待查询原始数据；
32.从所述关系数据库中，选出与所述待查询原始数据具有第六关联关系的第三目标数据。
33.第二方面，本技术实施例提供了一种数据处理的装置，所述装置包括：
34.划分模块，用于针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果；
35.第一确定模块，用于从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据；
36.第二确定模块，用于根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系；
37.整合模块，用于整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
38.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的数据处理的方法的步骤。
39.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的数据处理的方法的步骤。
40.本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
41.本技术方法包括：针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果；从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据；根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系；整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。本技术在多种划分维度下对原始数据进行划分，得到在各个划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据，得到的第一目标数据更加全面；本技术基于目标原始数据和第一关联关系，确定了第一目标数据之间的第二关联关系，进一步明确了原始数据之间的关系，整合目标原始数据、第一关联关系、第一目标数据和第二关联关系，建立原始数据的关系数据库，得到的关系数据库中原始数据之间的关系更加全面，在使用该关系数据库时，能够更加高效的找寻数据。
42.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
43.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
44.图1示出了本技术实施例所提供的一种数据处理的方法的示意图；
45.图2示出了本技术实施例所提供的另一种数据处理的方法的示意图；
46.图3示出了本技术实施例所提供的一种数据处理的装置示意图；
47.图4为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
48.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操
作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
49.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
50.需要说明的是，本技术实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
51.数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据管理是信息化时代的核心。在需求驱动下，数据库的发展先后经历了层次数据库、网状数据库、关系数据库等多个阶段。例如，关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。
52.随着信息化的发展进程，传统的二维表及其关系组成的数据组织已经不足以支撑更加复杂和大量的数据采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的需求。现代化制造业，尤其是具有高科技以及极高制造复杂性特征的航空制造业，对数据的利用效率有着相当高的要求。因此，传统的数据库建设已无法满足当前针对数据库建设的需求。
53.基于此，本技术实施例提供了一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质，下面通过实施例进行描述。
54.图1示出了本技术实施例所提供的一种数据处理的方法的流程示意图，其中，该方法包括步骤s101-s104；具体的：
55.s101、针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果；
56.s102、从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据；
57.s103、根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系；
58.s104、整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
59.本技术在多种划分维度下对原始数据进行划分，得到在各个划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据，得到的第一目标数据更加全面；本技术基于目标原始数据和第一关联关系，确定了第一目标数据之间的第二关联关系，进一步明确了原始数据之间的关系，整合目标原始数据、第一关联关系、第一目标数据和第二关联关系，建立原始数据的关系数据库，得到的关系数据库中原始数据之间的关系更加全面，在使用该关系数据库时，能够更加高效的找寻数据。
60.下面对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
61.在介绍本技术数据处理的方法之前，首先介绍一下本技术的处理思想，本技术主要是基于地理信息系统的处理思想，实现了对于数据的处理。
62.地理信息系统(geographic information system，gis)是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
63.本技术公开了一种将高复杂度的大量数据通过分析分类进行空间区分后，在计算机硬件和软件系统支持下，对表层空间中有关数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
64.s101、针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果。
65.在航空制造领域中，各个部件从生产到报废的过程中，以及该部件生产之前的组装零件和该部件报废之后的再利用或者销毁的过程中，都会产生大量的原始数据。这里原始数据由于产生的方式等原因，存储在不同的原始数据源中，原始数据源之间不能够相同，所以若想要获取目标部件的所有的相关数据需要从根据人工的经验去找寻相关数据。依据人工经验找寻的时候，找寻的结果不够全面、准确。例如，设计系统中有目标部件的设计数据、生产系统中有目标部件的生产数据、质检系统中具有目标部件的质检数据等。为了能够得到目标部件所有相关的数据的话，需要从不同的系统中分别进行找寻，而且在不同的系统中目标部件的数据存在的方式时候不同的。所以不同系统中数据，很难确定是否存在的关联关系。
66.为了能够高效的得到与目标原始数据具有关系的所有的数据，本技术从不同的原始数据源(系统)中获取全部的原始数据。然后在不同的划分维度下对原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果。这里的划分维度根据对原始数据的处理需求进行确定的。本技术在得到了针对原始数据的处理需求之后，通过对处理需求进行分析，从预设的划分维度数据库中，选取与该处理需求匹配的划分维度。
67.在确定了具体的划分维度之后，使用这些划分维度分别对原始数据进行划分，得到每个划分维度对应的划分结果。例如，目标部件的原始数据为a、b、c、d、e和f，在设计维度进行划分的划分结果为ab、cd和ef，在制造维度进行划分的划分结果为ac、be和df。
68.由于原始数据数量巨大，原始数据之间的关系错综复杂，两个原始数据在某个维度不存在关联关系时，若直接认为这两个原始数据之间不存在关联关系的话，有些不严谨，因为这两个原始数据在其他的维度可能会存在关联关系。为了能够更加全面的确定出了原始数据之间是否具有关联关系，本技术通过多种划分维度分别对原始数据进行划分，进而得到各个划分维度下的划分结果，能过更加全面的确定原始数据之间的关联关系。
69.s102、从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据。
70.在各个划分维度对原始数据进行划分之后，得到了各个划分维度下的划分结果，划分结果中包含了多组具有关联关系的原始数据。为了进一步能够确定原始数据之间的关联关系，本技术在原始数据中选择任一目标原始数据，在各个划分维度的划分结果中，找到目标原始数据和与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据。这里的第一关联关系包括但不限于包含关系、影响关系、衍生关系等。与目标原始数据具有第一关联关系的第一
目标数据可以为一个或者多个，让第一目标数据为多个的时候，每个第一目标数据与目标原始数据之间的第一关联关系可以相同，也可以不同。
71.例如，目标部件的原始数据为a、b、c、d、e和f，在制造维度进行划分的划分结果为abc和def。这里的划分结果中包含了多组的原始数据，每组中的各个原始数据之间具有关联关系。上述划分结果abc之间两两具有关联关系，即ab之间具有关联关系，bc之间具有关联关系，ac之间也具有关联关系。这里的关联关系包括但不限于包含关系、影响关系、衍生关系等。每组原始数据之间的关联关系可以相同也可以不同，即上述划分结果中ab之间可以为包含关系，bc之间为包含关系，ac之间也为包含关系或者ab之间为包含关系，bc之间为影响关系，ac之间为衍生关系。
72.再例如，目标部件的原始数据为a、b、c、d、e和f，在设计维度进行划分的划分结果为ab、cd和ef，在制造维度进行划分的划分结果为ac、be和df。假设我们的目标原始数据为a的话，那么在设计维度与a第一关联关系的第一目标数据是b，在制造维度与a具有第一关联关系的第一目标数据为c。a与b之间的第一关联关系可以为包含关系，同时a与c之间的第一关联关系也可以为包含关系。或者a与b之间的第一关联关系为包含关系，同时a与c之间的第一关联关系为衍生关系。
73.s103、根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系。
74.本技术在得到了各个维度下与目标原始数据具有第一关联关系的多个第一目标数据之后，原本的第一目标数据之间没有关联关系，但是由于第一目标数据均与目标原始数据具有关联关系，即目标原始数据将原本不具有关联关系的多个第一目标数据联系在了一起。为了能够更加明确原始数据中各个数据之间的关联关系，本技术根据目标原始数据和与目标原始数据之间具有第一关联关系的第一目标数据，确定了第一目标数据之间的第二关联关系。
75.本技术中的(第一或第二)关联关系包括数据指向和关系属性。这里的第二关联关系的关系属性与第一关联关系的关系属性可以相同，也可以不同，第二关联关系是基于第一关联关系生成的。当各个维度下的第一目标数据与目标原始数据的第一关联关系相同的时候，基于第一关联关系生成的第二关联关系与第一关联关系可能相同，也可能不同。当任一维度下的第一目标数据与目标原始数据第一关联关系与其他维度下的第一目标数据与目标原始数据的第一关联关系不同的时候，基于第一关联关系生成的第二关联关系与第一关联关系不同。基于第一关联关系生成第二关联关系的时候，只有在两个划分维度下的第一关联关系，且该两个第一关联关系的数据指向为逆向时，生成的第二关联关系的关系属性与第一关联关系的关系属性相同。本技术中的关联关系相同包括数据指向相同和关系属性相同。
76.例如，原始目标数据为a，第一目标数据为b和c。若a和b之间的第一关联关系为包含关系且为a包含b，若a和c之间的第一关联关系为包含关系且为a包含c。这时a和b之间的关系属性为包含，数据指向为目标数据指向第一目标数据(即a为大范围b为小范围，a包含b)，a和c之间的关系属性为包含，数据指向为目标数据指向第一目标数据(即a为大范围c为小范围，a包含c)，这时a与b之间的第一关联关系与a与c之间的第一关联关系相同。
77.若a和c之间的第一关联关系为包含关系且为c包含a，此时，a和b之间的关系属性
为包含，数据指向为目标数据指向第一目标数据(即a为大范围b为小范围，a包含b)，a和c之间的关系属性为包含，数据指向为第一目标数据指向目标数据(即c为大范围a为小范围，c包含a)，这是a与b之间的第一关联关系与a与c之间的第一关联关系不相同。
78.再例如，原始目标数据为a，第一目标数据为b和c。若a和b之间的第一关联关系为包含关系且为a包含b，若a和c之间的第一关联关系为包含关系且为c包含a，则生成的b和c之间的第二关联关系为包含关系且为c包含b。此时，第二关联关系的关系属性与第一关联关系的关系属性相同。这个时候，第一关联关系和第二关联关系仅仅是关系属性的相同，而不是第一关联关系与第二个关系关系相同，因为第一关联关系的数据指向为原始目标数据指向第一目标数据，而第二关系关系中的数据指定为第一目标数据c指向另一个第一目标数据b。
79.同理，上述基于第一关联关系生成第二关联关系的过程可以扩展适用到本技术后续其他关联关系的生成。
80.s104、整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
81.本技术在得到了第一目标数据之间的第二关联关系之后，对目标原始数据与第一目标数据之间的第一关联关系和第一目标数据之间的第二关联关系进行整合。这里的整合包括对两个数据之间存在多种关联关系进行去重等。对于整合之后的原始数据能够更加明确两两之间的关联关系，基于整合之后的原始数据，建立关系数据库。这样建立的关系数据库包含的关联关系更加全面、准确。在使用该关系数据库的时候，首先获取针对该关系数据的待查询原始数据，使用预设的搜索引擎在该关系数据库中，筛选出与待查询原始数据具有关系的第三目标数据。相较于传统关系数据库，得到的查询结果更加全面、准确。
82.本技术实施例中，作为一可选实施例，如图2所示，本技术的方法还包括:
83.s201、从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据；
84.s202、根据所述目标原始数据、所述第一目标数据、所述第一目标数据与所述第一关联关系和所述第三关联关系，确定所述目标原始数据与所述第二目标数据之间的第四关联关系；
85.s203、整合所述目标原始数据、所述第四关联关系和所述第二目标数据，建立所述原始数据的关系数据库。
86.所述方法还包括：根据所述第一目标数据、所述第三关联关系和所述第二目标数据，确定不同划分维度下的所述第二目标数据之间的第五关联关系；
87.整合所述第二目标数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
88.所述第一目标数据包括：第一目标子数据和第二目标子数据；所述第二目标数据包括：第三目标子数据和第四目标子数据；所述第一关联关系包括第一关联子关系和第二关联子关系；所述第三关联关系包括第三关联子关系和第四关联子关系；
89.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据，包括：
90.从第一划分维度的划分结果中，确定出第一划分维度下与目标原始数据具有第一关联子关系的第一目标子数据；
91.从第二划分维度的划分结果中，确定出第二划分维度下与目标原始数据具有第二关联子关系的第二目标子数据；
92.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据，包括：
93.从第三划分维度的划分结果中，确定出第三划分维度下与第一目标子数据具有第三关联子关系的第三目标子数据；
94.从第四划分维度的划分结果中，确定出第四划分维度下与第二目标子数据具有第四关联子关系的第四目标子数据。
95.所述方法还包括：根据所述目标原始数据、第一目标子数据、第二目标子数据、第一关联子关系、第二关联子关系、第三关联子关系和第四关联子关系，确定所述第三目标子数据和所述第四目标子数据之间的第五关联关系；
96.整合所述第三目标子数据、所述第四目标子数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
97.本技术为了进一步确定原始数据之间的关联关系，在得到了第一目标数据之后，本技术还进一步在各个划分维度下，确定了与第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据。由于第一目标数据都与原始目标数据具有关联关系，第二目标数据与第一目标数据之间具有关联关系，所以本技术进一步的能够确定原始目标数据与第二目标数据之间的关系。也就是说，在初始的原始数据中，某两个原始数据之间在各个划分维度下都没有关联关系，但是两个原始数据在第一目标数据和第二目标数据的串联下，能够确定这两个原始数据之间存在一定的联系。
98.例如，原始数据a和原始数据b在各个划分维度下均不能够分为一组(即在各个划分维修下a与b都之间都没有关联关系)，为了进一步确定a与b之间是否真的不存在关联关系，本技术对所有的原始数据进行了划分得到与a相关的第一目标数据c，与b相关的第一目标数据d；此时，c与d也是在各个划分维度下都不能够分为一组，本技术在对c和d进行划分，得到与c相关的第二目标数据e，与d相关的第二目标数据e。此时，可以发现c和d均与e相关，进一步的可以确定c与d之间的关联关系，进而能够找到a与b之间的关联关系。
99.本技术通过原始数据之间的关联关系，在确定了原始数据之间的关联关系之后建立关系数据库，以便后续通过该关系数据库查询数据，提高了查询效率。
100.需要说明的是，本技术仅给出了部分示例，根据处理需求可以通过上述方法进一步的确定原始数据之间更多的关联关系，例如，与第二目标数据相关的第四目标数据，与第四目标数据相关的第五目标数据等等。
101.图3示出了本技术实施例所提供的一种数据处理的装置的结构示意图，所述装置包括：
102.划分模块，用于针对从原始数据源中获取的原始数据，通过预设的多种划分维度分别对所述原始数据进行划分，得到各个划分维度下的划分结果；
103.第一确定模块，用于从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据；
104.第二确定模块，用于根据所述目标原始数据、所述第一关联关系和所述第一目标数据，确定不同划分维度下的第一目标数据之间的第二关联关系；
105.整合模块，用于整合所述目标原始数据、所述第一关联关系、所述第一目标数据和所述第二关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
106.所述划分维度通过以下方式确定：
107.获取针对所述原始数据的处理需求；
108.通过对所述处理需求进行分析，确定能够满足所述处理需求的所述划分维度。
109.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据；
110.根据所述目标原始数据、所述第一目标数据、所述第一目标数据与所述第一关联关系和所述第三关联关系，确定所述目标原始数据与所述第二目标数据之间的第四关联关系；
111.整合所述目标原始数据、所述第四关联关系和所述第二目标数据，建立所述原始数据的关系数据库。
112.根据所述第一目标数据、所述第三关联关系和所述第二目标数据，确定不同划分维度下的所述第二目标数据之间的第五关联关系；
113.整合所述第二目标数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
114.所述第一目标数据包括：第一目标子数据和第二目标子数据；所述第二目标数据包括：第三目标子数据和第四目标子数据；所述第一关联关系包括第一关联子关系和第二关联子关系；所述第三关联关系包括第三关联子关系和第四关联子关系；
115.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与目标原始数据具有第一关联关系的第一目标数据，包括：
116.从第一划分维度的划分结果中，确定出第一划分维度下与目标原始数据具有第一关联子关系的第一目标子数据；
117.从第二划分维度的划分结果中，确定出第二划分维度下与目标原始数据具有第二关联子关系的第二目标子数据；
118.从各个划分维度下的划分结果中，确定出该划分维度下与所述第一目标数据具有第三关联关系的第二目标数据，包括：
119.从第三划分维度的划分结果中，确定出第三划分维度下与第一目标子数据具有第三关联子关系的第三目标子数据；
120.从第四划分维度的划分结果中，确定出第四划分维度下与第二目标子数据具有第四关联子关系的第四目标子数据。
121.根据所述目标原始数据、第一目标子数据、第二目标子数据、第一关联子关系、第二关联子关系、第三关联子关系和第四关联子关系，确定所述第三目标子数据和所述第四目标子数据之间的第五关联关系；
122.整合所述第三目标子数据、所述第四目标子数据和所述第五关联关系，建立所述原始数据的关系数据库。
123.所述关系数据库的使用方法如下：
124.获取待查询原始数据；
125.从所述关系数据库中，选出与所述待查询原始数据具有第六关联关系的第三目标数据。
126.如图4所示，本技术实施例提供了一种电子设备，用于执行本技术中的数据处理的方法，该设备包括存储器、处理器、总线及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述的数据处理的方法的步骤。
127.具体地，上述存储器和处理器可以为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器运行存储器存储的计算机程序时，能够执行上述的数据处理的方法。
128.对应于本技术中的数据处理的方法，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述的数据处理的方法的步骤。
129.具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述的数据处理的方法。
130.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
131.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
132.另外，在本技术提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
133.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
134.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
135.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。