对于历史数据问题的思考

在做企业信息化的过程中,对于历史数据和历史数据报表的处理遇到了些问题,主要是两个方面:
1、历史数据归档。这方面看到了一些讨论,主要方向是做一个相同的归档库,定期将流通数据库中内容放到归档库或者叫历史库中。里面有几个细节问题需要考虑怎么处理:
    首先是如何描述归档规则,也就是如何界定历史数据——对于不同的数据,如何描述其归档条件。一般的业务数据,时间戳是绝对的条件,但是对一些并不 是具备很强业务性质的数据,例如人力资源模块中的个人基本信息,如果只是简单的根据离职时间来决定是否归档就会出现问题——在员工离职后,可能会有些后续 的事宜或其他的操作。这时,我们需要根据其关联的某些状态来决定是否归档。那这种情况下,如何描述比较复杂的归档规则?
    其次,对于有较复杂关联关系的数据结构,怎么处理?譬如一对多(父子关系)关联结构下,部分子数据已经满足归档条件,是否先行归档?
2、历史报表问题。现在系统中的报表都是动态生成,并且用到了诸如数据挖掘中钻取等技术处理。但是随着系统的不断发展,部分报表结构发生了变化,譬如原来 4个域的现在变成了3个域。这样我们回头查询历史数据报表时,发现与当初签字认可的报表不一致了。这种情况,又应该怎么处理?

 
农场栏杆的修理问题可以从数据结构的角度进行一些延伸思考,特别是在处理维护任务管理和优化资源分配时。我们可以考虑以下几种数据结构和方法: 1. **图(Graph)**:将农场划分为一个个区域或节点,栏杆损坏的位置作为边。这有助于理解栏杆之间的连通性和优先级,通过最短路径算法(如Dijkstra或A*)规划修理顺序。 2. **树(Tree)**:如果栏杆有一定的层次结构(比如篱笆从中心向外扩展),可以使用二叉树或层次遍历的数据结构来高效地找出最需要修理的部分。 3. **队列(Queue)**:当维修工人按一定顺序完任务时,可以使用先进先出(FIFO)队列,保证每个位置都按照一定的规律被修复。 4. **优先级队列(Priority Queue)**:对于紧急或高风险的栏杆破损,可以使用具有优先级的队列,快速处理这些优先级高的任务。 5. **哈希表(Hash Table)**:储每个栏杆的状态(例如,位置、损坏程度、维修历史等),便于快速查找和更新信息。 6. **散列表(Set/Map)**:用来跟踪已经维修过的栏杆,避免重复劳动。 相关问题-- 1. 如何用数据结构有效地记录栏杆的损坏状态和地理位置? 2. 在大规模农场中,如何利用数据结构动态调整维修工作的优先级? 3. 数据结构如何帮助农场管理员更有效地管理多个维修工人的工作进度?
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