一种基于RESTFUL接口的多数据源数据的统一处理方法及装置与流程

一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理方法及装置
技术领域
1.本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理方法及装置。


背景技术：

2.在大数据时代背景下，随着信息技术的发展和新数据库实例的不断发布和集成，各行各业每个个体之间都会依靠数据进行交流和合作，各个应用系统中共存多个数据库存储介质的情况普遍，数据库中涉及多个数据源，使得在整体应用交换过程中的逐渐增加了数据碎片，使得所谓的信息孤岛问题越来越严重。
3.对于多数据源的数据处理，传统的项目开发将多数据源的应用单元连接到多个数据源，在应用单元中配置数据源的信息，使所需的数据库实例由相应的数据源返回，应用单元可以通过返回的数据库实例直接从对应的数据源读取数据，但是这样一来，在读取数据时没有限制过滤条件使得读取的数据很不安全，同时也会掺杂很多无用数据，使得在获取精准数据过程中带来繁重的手动人工过滤精准数据的工作量。


技术实现要素：

4.为了更好更准确更高效的读取提供方提供的数据，本技术提供一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理方法，包括；
5.接收来自应用的数据处理请求；
6.将所述数据处理请求分发至目标数据库；所述目标数据库的数据源管理中心，将所述数据处理请求格式化为对应的可执行命令；
7.所述目标数据库根据所述可执行命令，获取所述数据处理请求对应的数据，restful接口将所述数据转换为被应用可识别的数据结果，并将所述数据结果返回至所述应用。
8.进一步的，接收来自应用的数据处理请求，包括：
9.信息接收器通过restful接口，接收来自应用的数据处理请求。
10.进一步的，将所述数据处理请求分发至目标数据库，包括：
11.根据所述数据请求中的数据库名称，将所述数据处理请求分发至对应的目标数据库。
12.进一步的，所述目标数据库的数据源管理中心，获取所述数据处理请求对应的数据，包括：
13.所述数据源管理中心，根据所述数据处理请求中的筛选条件，在目标数据库中筛选出与所述数据处理请求对应的数据。
14.进一步的，restful接口将所述数据转换为被应用可识别的数据结果，包括：
15.restful接口对所述数据进行统一处理，将所述数据转成所述应用要求的数据格
式的数据结果。
16.进一步的，还包括:
17.所述应用通过restful接口接收所述数据结果。
18.本发明同时提供一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理装置，包括：
19.请求接收单元，用于接收来自应用的数据处理请求；
20.格式化单元，将所述数据处理请求分发至目标数据库；所述目标数据库的数据源管理中心，将所述数据处理请求格式化为对应的可执行命令；
21.数据请求单元，用于所述目标数据库根据所述可执行命令，获取所述数据处理请求对应的数据，restful接口将所述数据转换为被应用可识别的数据结果，并将所述数据结果返回至所述应用。
22.进一步的，请求接收单元，包括：
23.请求接收子单元，用于信息接收器通过restful接口，接收来自应用的数据处理请求。
24.进一步的，数据请求单元，包括：
25.统一处理子单元，用于restful接口对所述数据进行统一处理，将所述数据转成所述应用要求的数据格式的数据结果。
26.进一步的，还包括：
27.数据接收单元，用于所述应用通过restful接口接收所述数据结果。
28.本发明通过上述方法和装置，请求应用只需关心请求的内容，不用关系具体的实现，并且开发人员不用配置过于复杂的配置，也不用关心数据源的信息，这样不仅让用户更专注业务数据请求，增加了获取数据的易用性，而且也增强了数据源的安全性。在对返回数据进行格式化处理后，减少了数据碎片，解决了信息孤岛日益严重的问题，使得开发人员摆脱了大量数据的处理，同时数据库查询编码更简单更高效。
附图说明
29.图1是本技术提供的一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理方法的流程示意图；
30.图2是本技术涉及的多数据源数据的统一处理过程图；
31.图3是本技术涉及的多数据源处理逻辑；
32.图4是本技术涉及的spring事务管理模型；
33.图5是本技术提供的一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理装置的结构示意图。
具体实施方式
34.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
35.实施例1
36.本技术提供一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理方法，其流程如图1
所示，包括如下步骤：
37.步骤s101，接收来自应用的数据处理请求。
38.步骤s102，将所述数据处理请求分发至目标数据库；所述目标数据库的数据源管理中心，将所述数据处理请求格式化为对应的可执行命令。
39.步骤s103，所述目标数据库根据所述可执行命令，获取所述数据处理请求对应的数据，restful接口将所述数据转换为被应用可识别的数据结果，并将所述数据结果返回至所述应用。
40.信息接收器通过restful接口，接收来自应用的数据处理请求。
41.根据所述数据请求中的数据库名称，将所述数据处理请求分发至对应的目标数据库。所述数据源管理中心，根据所述数据处理请求中的筛选条件，在目标数据库中筛选出与所述数据处理请求对应的数据。
42.所述数据源管理中心，根据所述数据处理请求中的筛选条件，在目标数据库中筛选出与所述数据处理请求对应的数据。restful接口对所述数据进行统一处理，将所述数据转成所述应用要求的数据格式的数据结果，然后，将所述数据结果返回至所述应用。所述应用通过restful接口接收所述数据结果。
43.实施例2
44.本发明对多数据源数据的统一处理过程如图2所示，包含：1、信息接收器是基于restful接口的请求应用提交处理请求，所述工具数据处理请求中心包含数据源实例、表、过滤条件和操作的格式处理；2、所述数据库执行命令，通过格式化工具，将请求中的过滤条件和表处理成目标数据库可执行的命令；3、所述数据源管理中心根据所述数据源管理中心配置，将所述数据请求命令分发到目标数据库；4、所述目标数据库结果处理，执行上游格式化的命令处理请求并将结果返回到给请求应用。
45.所述工具系统将对整个数据源事务进行处理，以便请求的应用程序可以直接接收可识别的结果集，免去了开发人员处理数据的负担，简化数据处理的成本。在各个实例中，所述工具系统是通过spring提供的代理工厂调用远端的数据源，向系统提交数据处理请求，所述工具系统通过spring的事务管理器完成数据库的事务管理，具体调用见附图4。
46.在获取数据的请求中，由请求应用请求的报文中包含筛选数据的条件，例如：筛选列和where前置条件，所述工具系统会根据筛选条件处理成目标数据源可执行的语句，通过jdbc连接，将进一步屏蔽数据表中的数据，去除重复数据，同时利用spring提供的queryforobject工具，将resultset结果通过所述系统统一结果处理，将resultset结果集换成请求应用要求的数据格式，包含：json，xml等格式，最终将结果返回给请求应用，减轻了开发人员处理数据的负担，降低了编码的成本，整体系统处理见附图3。
47.基于同一发明构思，本发明同时提供一种基于restful接口的多数据源数据的统一处理装置500，包括：
48.请求接收单元，用于接收来自应用的数据处理请求；
49.格式化单元，将所述数据处理请求分发至目标数据库；所述目标数据库的数据源管理中心，将所述数据处理请求格式化为对应的可执行命令；
50.数据请求单元，用于所述目标数据库根据所述可执行命令，获取所述数据处理请求对应的数据，restful接口将所述数据转换为被应用可识别的数据结果，并将所述数据结
果返回至所述应用。
51.进一步的，请求接收单元，包括：
52.请求接收子单元，用于信息接收器通过restful接口，接收来自应用的数据处理请求。
53.进一步的，数据请求单元，包括：
54.统一处理子单元，用于restful接口对所述数据进行统一处理，将所述数据转成所述应用要求的数据格式的数据结果。
55.进一步的，还包括：
56.数据接收单元，用于所述应用通过restful接口接收所述数据结果。
57.利用上述方法和装置，请求应用只需关心请求的内容，不用关系具体的实现，并且开发人员不用配置过于复杂的配置，也不用关心数据源的信息，这样不仅让用户更专注业务数据请求，增加了获取数据的易用性，而且也增强了数据源的安全性。在对返回数据进行格式化处理后，减少了数据碎片，解决了信息孤岛日益严重的问题，使得开发人员摆脱了大量数据的处理，同时数据库查询编码更简单更高效。
58.最后应该说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。