[发明专利]数据降采样方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据降采样方法，其特征在于，包括：

对原始数据执行与所述原始数据的上报方式对应的降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据；其中，所述上报方式包括周期上报或实时上报，所述降采样处理包括基于最大三角形三段算法的降采样处理或基于最大三角形动态算法的降采样处理；

存储所述降采样数据以供数据查询时使用。

2.根据权利要求1所述的数据降采样方法，其特征在于，所述对原始数据执行与所述原始数据的上报方式对应的降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据，包括：

在所述上报方式为周期上报的情况下，基于最大三角形三段算法对所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据；

在所述上报方式为实时上报的情况下，基于最大三角形动态算法对所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据。

3.根据权利要求2所述的数据降采样方法，其特征在于，所述原始数据包括多条按照上报时间排序的数据，所述在所述上报方式为周期上报的情况下，基于最大三角形三段算法对所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据，包括：

获取所述原始数据中任意连续两条数据之间的上报时间间隔；

以大于预设时间间隔的上报时间间隔作为所述原始数据的分段依据，对所述原始数据进行分段处理，得到至少一个数据段，每个数据段包含多条按照上报时间排序的数据；

基于最大三角形三段算法对每个数据段执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据。

4.根据权利要求3所述的数据降采样方法，其特征在于，所述基于最大三角形三段算法对每个数据段执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据，包括：

针对每个数据段，将所述每个数据段中的数据按照预设采样比例均匀划分到多个桶中；

根据每个桶中的数据确定每个桶的采样代表点；

将每个数据段的每个桶的采样代表点组成所述原始数据对应的降采样数据。

5.根据权利要求2所述的数据降采样方法，其特征在于，所述在所述上报方式为实时上报的情况下，基于最大三角形动态算法对所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据，包括：

累计上报原始数据的时长以及上报的所述原始数据的数据量；

响应于上报原始数据的时长达到预设时长，或者，响应于上报的所述原始数据的数据量达到预设数据量阈值，基于最大三角形动态算法对当前上报的所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据。

6.根据权利要求5所述的数据降采样方法，其特征在于，在基于最大三角形动态算法对当前上报的所述原始数据执行降采样处理后，所述方法还包括：

将累计的上报原始数据的时长和所述上报的所述原始数据的数据量清零，并返回执行所述累计上报原始数据的时长以及上报的所述原始数据的数据量的步骤。

7.根据权利要求5所述的数据降采样方法，其特征在于，所述原始数据包括多条数据，所述基于最大三角形动态算法对当前上报的所述原始数据执行降采样处理，获得所述原始数据对应的降采样数据，包括：

对所述原始数中每条数据按照上传时间正序排序；

将排序后的多条数据按照所述预设采样比例均匀划分到N个桶中；

根据各桶中数据对所述N个桶进行合并和拆分处理得到M个桶，N为正整数，M小于N；

根据每个桶中的数据确定每个桶的采样代表点；

将M个桶的每个桶的采样代表点组成所述原始数据对应的降采样数据。

8.根据权利要求7所述的数据降采样方法，其特征在于，所述根据各桶中数据对所述N个桶进行合并和拆分处理得到M个桶，包括：

循环迭代合并和拆分处理过程，直至达到预设迭代次数；

其中，所述合并和拆分处理过程包括：

分别根据N个桶的每个桶中数据获取各桶对应的和方差；

将和方差最大的桶拆分为两个桶，以及将和方差之和最小的两个相邻桶合并为一个桶。