[发明专利]针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法

权利要求书

1.一种针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，包括以下步骤：

定义Node对象数据结构，将不同格式数据转换成统一数据结构；

基于叶子节点查询方法，并根据叶子节点关联查询并设置属性，将Node对象进行关联，形成树形列表；

存储生成的树形列表；

查询检验点及其嵌套的数据。

2.根据权利要求1所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述Node对象数据结构包括数据属性、标识检验点数据、节点信息、生产或检验过程中涉及的信息以及检测信息。

3.根据权利要求1所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述数据属性包括表单名称、产品型号、产品代码、产品名称、单件产品编号、测试时间及数据类型；所述标识检验点数据包括表示父子关系的唯一标识、检验点节点号、检验点名称、检验点检测结果、父节点信息、是否含有子节点及子节点信息，所述生产或检验过程中涉及的信息包括人、设备及物料信息，所述检测信息包括检验项编号、检验项名称、检验项值单位、指标值及测试条件。

4.根据权利要求1所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述基于叶子节点查询方法，并根据叶子节点关联查询并设置属性，将Node对象进行关联，形成树形列表，具体包括：遍历Node列表，获取节点号并拆分得到父子节点号，根据当前节点递归得到叶子节点，并根据该叶子节点，递归得到所有以其为尾的列表，过滤得到以当前节点号为头的列表，添加到新的node列表中，遍历结束得到树形列表。

5.根据权利要求4所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述获取节点号并拆分得到父子节点号，根据当前节点递归得到叶子节点具体为：将当前节点作为递归初始参数，拆分当前节点号得到父子节点，依次递归，直到没有子节点，得到叶子节点。

6.根据权利要求4所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述根据该叶子节点，递归得到所有以其为尾的列表具体为：根据叶子节点的节点号进行拆分得到父节点、当前节点和子节点的唯一标识，根据父节点依次向前递归得到所有以该叶子节点结尾的列表。

7.根据权利要求1所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，采用MongoDB数据库存储生成的树形列表。

8.根据权利要求7所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述MongoDB数据库将树形列表以文档形式存储。

9.根据权利要求4所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述不同格式数据包括Text文本格式数据、Excel格式数据、kv格式数据、pdf格式数据及图片格式数据。

10.根据权利要求9所述的针对质量数据的结构化、非结构化数据统一解析方法，其特征在于，所述Excel格式数据转换时将Excel的嵌套父子关系转换为Node对象数据结构中的数据属性。