一种自动生成关系型数据库表间关系的方法和系统

摘要

本发明涉及一种自动生成关系型数据库表间关系的方法和系统。从关系型数据库中各表读取的必要信息，经过分析、计算后生成表间关系建议，供用户在建议的各表间关系中选择最终的表间关系及其模式；进行分析、计算过程中使用或生成的中间信息，以及表间关系分析和生成装置向用户推荐的表间关系及其模型等，均以数据表的形式存储的存储装置中；数据表的结构预先制定并存储在存储装置中；表间关系分析信息表、表关联关系建议表和模型建议表以用户可视觉辨认的形式在显示器等显示装置中显示出来。本发明无需依赖任何人为规则、人工判断、预定义说明，也无需预先对数据表进行处理，可以对全部表、全部字段进行分析，提升了表间关系判断的准确性。

说明书

技术领域

本发明属于商业智能技术领域，具体涉及一种自动生成关系型数据库表间关系的方法和系统。

背景技术

在商业智能(BI)软件、数据仓库、ETL等软件中，都需要使用表间的关联关系进行建模或者数据关联分析。传统技术方案中，主要依靠字段命名规范、人工判别、编制PDM文件等方式来建立关系型数据库表间关系。传统技术对人工依赖较为严重，如果出现命名不规范，人员对数据结构、关系不了解，缺少PDM文件或者说明文档等情况，建立表间关系将变的非常困难。尤其在表数量较多，关系复杂的时候，需要投入较多的人工进行判断，即使这样仍然存在关联错误、不能穷举或不能全面覆盖等问题。

申请号为201711396232.3的发明专利申请提出一种数据库表结构分析方法和系统，从数据库导出html文件，对所述html文件进行解析，并从文件中获取适当数量的随机样本数据；依据所述样本数据使用数据关联分析算法，得到可能的关联关系。根据该技术方案，需要在数据库中抽取一定数量的样本，并采用生成html文件进行表间关系分析。缺点在于：(1)因为是抽取样本，而不是对数据库全部表进行分析，样本不全可能导致生成的表间关系不准确，例如在数据抽样的方式下，维值数量会影响表中两个字段之间的关系判断，会得出不准确、甚至错误的结论；如果全部导出数据，则在数据量较大的时候，不易导出文件；(2)需要先生成html文件，然后再进行分析，处理流程复杂，不便于操作。

申请号为201810972829.6的发明专利申请提出一种表关系解析辅助装置以及表关系解析辅助方法。表关系解析辅助装置的结构优选为一种对关系数据库的表间的特定列中的数据的关系进行解析的表关系解析辅助装置，具备：表间关系分析信息，其将表的数据的关系处于一对一关系、多对一关系的表定义为一个表组；一对一关系卷积部，其根据表间关系信息输出将处于一对一关系的表汇总为表组的表间关系分析信息；多对一关系卷积部，其通过将具有多对一关系的表汇总为表组，来更新表间关系分析信息。该技术方案的缺点在于：仅适用于表间的特定列中的数据的关系进行解析，且需要先对表类型进行分类，分为一对一和多对一关系，然后再分别对特定列进行表间关系分析，最后以表组的形式呈现，该技术方案不能满足数据库全表的分析需求，对表类型进行分类实际需要有人工操作的介入，智能化程度低。

发明内容

本发明提出一种自动生成关系型数据库表间关系的方法和系统，当在商业智能、数据仓库系统中构建表间的关联关系时，无需依赖任何人为规则、人工判断、预定义的说明文件等，也无需预先对数据表进行处理，可以直接对关系型数据数据库中的全部表、全部字段进行分析，提升了表间关系判断的准确性，从而自动判断出各表字段间的关联关系。

为了解决上述技术问题，本发明提出一种自动生成关系型数据库表间关系的方法，包括：

对于数据库全部表，获取每一表的字段以及每个字段的维值c_ct_d；

对于数据库全部表，获取每一表的数据行数T_ct；

对于每一表，根据所述字段维值和表行数计算中间参数V_MK的值，其中，V_MK＝c_ct_d/T_ct；当根据某一字段的维值c_ct_d计算获得的V_MK＝1时，则将所述字段所在列作为其所在表的主键；从而获得每一表的主键；

对于每一表，将其主键与本表以及其他各表所有字段的维值进行对比，计算获得列间维值的相似系数J_AB；其中，J_AB＝CTD_A/CTD_AB，CTD_A为去重后主键A字段的维值，CTD_AB为去重后字段A与本表或者其他表中任意一字段B交集的维值；当0.97≤J_AB≤1时，字段A对字段B存在一对多或一对一的列间关联关系；

对于每一表，如果存在V_MK＝1的情形，则将该表的类型确定为维度表；对于每一表，如果存在0.97≤J_AB≤1的情形，则将该表的类型确定为事实表；对于每一表，如果存在V_MK＝1且0.97≤J_AB≤1的情形，则将该表的类型确定为雪花模型中间层的维度表；

根据给出的各表类型，结合列间关联关系生成表间关联关系。

作为一种优选的实施方式，当J_AB＝1时，字段A对字段B存在一对多或一对一关系；对于每一表，如果存在J_AB＝1的情形，则将该表的类型确定为事实表；对于每一表，如果存在V_MK＝1且J_AB＝1的情形，则将该表的类型确定为雪花模型中间层的维度表。

作为一种优选的实施方式，根据表关联关系，生成相应的星型模型或雪花模型。

作为一种优选的实施方式，在前述过程中使用或生成的各项信息以表间关系分析信息表的形式存储在存储装置中，表间关系分析信息表包括下列表中的一种或多种：

表字段清单，用于存储表字段；

表行数数值表，用于存储表行数；

字段维数数值表，用于存储维值；

表主键判定建议表，用于存储V_MK的值；

维值相似度计算表，用于存储列间维值的相似系数J_AB；

表属性判断表，用于存储表类型判定标志；

表关联关系建议表，用于存储表间关系；

模型建议表，用于存储表间关系模型。

作为一种优选的实施方式，所述各表间关系分析信息表的表结构预先制定并存储在存储装置中。

作为一种优选的实施方式，还包括表间关系分析和生成装置，所述表间关系分析和生成装置根据存储装置中存储的字段维值和表行数，依次计算获得中间参数V_MK的值、列间维值的相似系数J_AB，根据中间参数V_MK的值和列间维值的相似系数J_AB判断各表的类型，并根据各表类型和列间维值的相似系数J_AB生成表间关联关系和对应的模型。

作为一种优选的实施方式，表间关系分析信息表、表关联关系建议表和模型建议表以用户可视觉辨认的形式在显示装置中显示出来。

本发明还提出一种自动生成关系型数据库表间关系的系统，与关系型数据库数据交互，包括表数据读取装置、表间关系分析和生成装置、存储装置以及显示装置；

在关系型数据库中，各种数据被包含在各种表中；

表数据读取装置从关系型数据库全部表中读取用于分析和生成表间关系的各表行数、字段以及字段维度信息；

表间关系分析和生成装置根据表数据读取装置获取的所述信息，经过分析、计算后生成表间关系及对应的模型；

存储装置，数据读取装置从关系型数据库中读取的各项信息，表间关系分析和生成装置在进行分析、计算过程中使用或生成的中间信息，以及表间关系分析和生成装置生成的表间关系及其模型，均以数据表的形式存储的存储装置中；

表间关系及其模型以用户可视觉辨认的形式在显示装置中显示出来。

作为一种优选的实施方式，表间关系分析和生成装置使用或生成的各项信息以表间关系分析信息表的形式存储在存储装置中，表间关系分析信息表包括下列表中的一种或多种：

表字段清单，用于存储表字段；

表行数数值表，用于存储表行数；

字段维数数值表，用于存储维值；

表主键判定建议表，用于存储V_MK的值；

维值相似度计算表，用于存储列间维值的相似系数J_AB；

表属性判断表，用于存储表类型判定标志；

表关联关系建议表，用于存储表间关系；

模型建议表，用于存储表间关系。

作为一种优选的实施方式，所述各表间关系分析信息表的表结构预先制定并存储在存储装置中。

作为一种优选的实施方式：

对于数据库全部表，表数据读取装置读取各表中的字段并存储，从而形成表字段清单；

对于数据库全部表，表数据读取装置读取各表的数据行数，获取每一表的数据行数T_ct并存储，从而形成表行数数值表；

表数据读取装置读取每个字段的维值并存储，从而形成字段维值数值表；

对于每一表，表间关系分析和生成装置根据所述字段维值和表行数计算中间参数V_MK的值，其中，V_MK＝c_ct_d/T_ct；当根据某一字段的维值c_ct_d计算获得的V_MK＝1时，则将所述字段所在列作为其所在表的主键；从而获得每一表的主键；中间参数V_MK的值存储在表主键判定建议表中；

对于每一表，表间关系分析和生成装置将其主键与本表以及其他各表所有字段的维值进行对比，计算获得列间维值的相似系数J_AB；其中，J_AB＝CTD_A/CTD_AB，CTD_A为去重后主键A字段的维值，CTD_AB为去重后字段A与本表或者其他表中任意一字段B交集的维值；当0.97≤J_AB≤1时，字段A对字段B存在一对多或一对一的列间关联关系；相似系数J_AB存储在维值相似度计算表中；

对于每一表，表间关系分析和生成装置作如下判断：如果存在V_MK＝1的情形，则将该表的类型确定为维度表；对于每一表，如果存在0.97≤J_AB≤1的情形，则将该表的类型确定为事实表；对于每一表，如果存在V_MK＝1且0.97≤J_AB≤1的情形，则将该表的类型确定为雪花模型中间层的维度表；

表间关系分析和生成装置根据给出的各表类型，结合列间关联关系生成表间关联关系。

作为一种优选的实施方式，表间关系分析和生成装置根据表间关联关系，生成相应的星型模型或雪花模型。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

(1)本发明对数据库的全部表、全部表的全部字段进行分析，可以获取全面和准确的表间关系分析数据，获得的表间关系不但全面而且准确；另外，通过程序直接对数据库进行查询，通过直接连接数据库的方式进行分析，不需要中间导出文件的操作步骤，从而简化了分析过程，提升了分析的效率。技术方案的简洁性，便于与其他功能模块集成、加载。

(2)本发明可以对数据库中的全部表实施无差别的分析，即分析前无需了解表的类型、字段等信息，无需人工介入。

(3)本发明中，在表间关系分析和生成过程中，使用或生成的表间关系分析信息，以及表间关系，均以数据表的形式存储的存储装置中，以便供表间关系分析和生成装置随时调用，适用于数据库的全部表，无须事先对数据库中的表进行分类。

(4)本发明通过关联分析算法得到表间的关联关系，可以迅速、准确的分析未知数据库的全表间关系，并进行形象的展示，节省了大量的人力及时间成本。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

图1是本发明自动生成关系型数据库表间关系系统一个实施例的硬件/软件构成图。

图2是本发明自动生成关系型数据库表间关系系统一个实施例的功能构成图。

图3是本发明自动生成关系型数据库表间关系系统一个实施例的流程图。

图4是本发明自动生成关系型数据库表间关系方法一个实施例中分析和生成表间关联关系的流程图。

具体实施方式

容易理解，依据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本发明的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。相反，提供这些实施例的目的是为了使本领域的技术人员更透彻地理解本发明。下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的创新构思。

在很多场景下，用户需要了解或使用数据库表间的关联关系，即表间关系。例如：

(1)用户使用分散的统计表，如各类基于系统、手工整理的电子表格，并汇总至数据仓库进行建模和关联分析时；

(2)数据系统直接接入业务系统的数据库时的关联方案。一般企业的业务系统按照交易需求进行范式建模，非按照数据仓库维度建模，此时直接接入进行分析时，需要对表间关系进行明确。

(3)数据系统直接接数据集市系统的方案。一般企业在经过数据仓建模后，会拥有较为庞大的数据集市系统，其中会有很多为特定场景报表生成的集市宽表，当构建宽表与宽表关系并进行分析时，也需要有较为清晰的表间关系。

实际业务中，表间关系并非唯一，可以通过分析和计算获得多种表间关系，由用户在多种表间关系中自行选择最为适合的表间关系。也即，可以先为用户提出多个表间关系建议，然后由用户选定最终的表间关系作为系统正式输出的表间关系。当然，表间关系也有可能是唯一的，这并不妨碍本发明所述技术方案的适用和实施。

为了实现上述目的，在本发明提出一种自动生成关系型数据库表间关系的方法和系统。

在本发明了一个实施例中，生成关系型数据库表间关系的系统，与关系型数据库直接数据交互，包括表数据读取装置、表间关系分析和生成装置、存储装置、显示装置。

其中，

在关系型数据库中，各种数据被包含在各种表中；

表数据读取装置从关系型数据库中读取各表的必要信息，提供给表间关系分析和生成装置；表数据读取装置还从存储装置读取表间关系分析信息提供给表间关系分析和生成装置，另外，表数据读取装置还从存储装置读取表关联关系建议表和模型建议表提供给显示装置。

表间关系分析和生成装置根据表数据读取装置从关系型数据库中各表读取的必要信息，经过分析、计算后生成表间关系建议，供用户在建议的各表间关系中选择最终的表间关系及其模式。

存储装置，数据读取装置从关系型数据库中读取的各表必要信息，表间关系分析和生成装置在进行分析、计算过程中使用或生成的中间信息，以及表间关系分析和生成装置向用户推荐的表间关系及其模型等，均以数据表的形式存储的存储装置中，以便供表间关系分析和生成装置或用户随时调用。数据表的结构预先制定并存储在存储装置中，表间关系分析和生成装置根据分析和运算进程写入或调用各项数据或信息。当然，在使用过程中，用户也可通过人机交互装置修改数据表的结构。

为了便于表述，本发明将数据读取装置从关系型数据库中读取的各表必要信息，以及表间关系分析和生成装置在进行分析、计算过程中使用或生成的中间信息统称为表间关系分析信息，存储装置中用于存储表间关系分析信息的数据表统称为表间关系分析信息表。在一个实施例中，表间关系分析信息表可以包括：

表1全数据库表清单db_table；

表2表字段清单db_column；

表3表行数数值表db_table_ct；

表4字段维数数值表db_colunm_ct；

表5表主键判定建议表db_table_mk；

表6维值相似度计算表db_column_J；

表7表属性判断表db_table_FD；

表间关系分析和生成装置向用户推荐的表间关系的建议以及表间关系模型，以表关联关系建议表和模型建议表的形式存储在存储装置中。因此，存储装置中还预先存储有以下数据表：

表8表关联关系建议表db_column_rel；

表9模型建议表db_model。

表间关系分析信息表、表关联关系建议表和模型建议表以用户可视觉辨认的形式在显示器等显示装置中显示出来。

表数据读取装置、表间关系分析和生成装置、存储装置、显示装置可以在普通的信息处理装置上实现，如图1所示，具有C P U(中央处理器)、显示装置、主存储器、数据读取装置、外部存储装置及网络通信装置。

CPU、显示装置、主存储器、数据读取装置、外部存储装置及网络通信装置经由总线连接，能收发数据。

CPU执行从外部存储装置加载至主存储器的程序、数据，控制表数据读取装置、表间关系分析和生成装置、存储装置、显示装置各部分的工作。

外部存储装置是HDD(Hard Disk Drive；硬盘驱动器)、SDD(Solid StateDrive；固态硬盘)等大容量存储装置。外部存储装置中安装有关系型数据库表间关系分析及生成程序，并保存有表间关系分析信息以及表间关系分析信息表、表关联关系建议表和模型建议表。CPU执行从外部存储装置加载至主存储器的关系型数据库表间关系分析及生成程序。关系型数据库表间关系分析及生成程序用于执行表间关系分析和生成装置的功能。

下面的一个实施例中，将描述，在CPU的控制下，前述关系型数据库表间关系生成系统如何进行表间关系分析和计算。本实施例所示的表间关系分析和计算的过程包括以下步骤：

S100，根据数据库的连接参数，配置数据连接，测试表数据读取装置与数据库的连通情况，以便表数据读取装置可以读取关系型数据库中的数据信息。

S200，由表数据读取装置从数据库读取全部表的清单，将表清单信息存入到预置在存储装置的表中，形成全数据库表清单。全数据库表清单如表1所示。

表1全数据库表清单db_table

表1中，table_id为各表的ID，table_name为各表的名称，comment为各表的中文名称。comment一列所示的中文名称仅是为了更加方便的举例说明，在实际实施过程中，预置的全数据库表清单不一定需要包含中文名称这一列数据信息。

S300，获取全数据库表清单后，通过以下步骤对数据库中各表、各字段的参数进行读取和对比计算，生成表间关系，供用户参考确定：

S301，表数据读取装置读取各表中的字段，并存储到预置在存储装置的表中，从而形成表字段清单。表字段清单的一部分如表2所示。

表2表字段清单db_column(部分示例)

表2为表1中，table_id为141、名称为com_balance(资产负债表)的表，以及table_id为146、名称为com_basic_info(公司基本信息表)的表中的部分字段清单。表2中，id为各字段的ID，column_name为字段名，column_data_type为字段类型，column_comment为字段中文名。同样，column_comment一列所示的中文名称仅为了更加方便的举例说明，在实际实施过程中，预置的表字段清单不一定需要包含中文名称这一列数据信息。

S302，表数据读取装置读取数据库各表的数据行数，并存储到预置在存储装置的表中，从而形成表行数数值表，表行数数值表如表3所示。

表3表行数数值表db_table_ct

表3中，T_id为各表ID，T_nm为表名称，T_ct为各表行数的数值。

S303，表数据读取装置读取每个字段的维值，并存储到预置在存储装置的表中，从而形成字段维值数量表，形成字段维值数量表如表4所示。

表4字段维数数值表db_colunm_ct

表4中，C_nm为字段名称，c_ct_d为字段的维值。

S304，表数据读取装置读取表3中的各表行数和表4中的字段的维值并提供给表间关系分析和生成装置；表间关系分析和生成装置计算出V_MK值，并存储到预置在存储装置的表中，从而形成表主键判定建议表；表间关系分析和生成装置根据V_MK值给出主键建议。表主键判定建议表如表5所示。

表5表主键判定建议表db_table_mk

表5中，C_id为字段ID。本发明将V_MK的值作为字段C_nm在表T_nm中的主键的判断依据，从而给出主键的建议，建议的主键有可能有几个，也有可能为一个，统称为主键建议。其中，V_MK＝c_ct_d/T_ct。

当V_MK＝1时，表间关系分析和生成装置建议将对应的字段C_nm所在列作为其所属表T_nm的主键。即，当维值数值与表行数数值相同时，对应字段C_nm所在列即可能为所属表T_nm的唯一主键或者多个主键之一。例如，在表5中，对于表com_basic_info来说，其行数为25395，字段com_uni_code的维值也为25395，此时，V_MK＝1，则将字段com_uni_code所在列作为表com_basic_info的主键。同样，在表com_basic_info中，字段com_name的维值也为25395，V_MK＝1，则将字段com_name所在列也作为表com_basic_info的主键。因此，表com_basic_info主键建议为：字段com_uni_code所在列和字段com_name所在列均作为表com_basic_info的主键。

S305，表数据读取装置读取步骤S304所确认的主键的维值数值并提供给表间关系分析和生成装置，表间关系分析和生成装置将主键的维值数值与表2或者表4中的其他列的维值数值进行两两对比，计算列间维值的相似系数，将相似系数作为列间关联关系的判断依据。其中，主键的维值数值、其他列的维值数值以及相似系数等存储到预置在存储装置的表中，从而形成维值相似度计算表。维值相似度计算表如表6所示。

表6维值相似度计算表db_column_J

表6为主键列A与任意其他列B的维值相似度计算表示例，其中，C_ID_A为主键列A(即字段A所在列)的ID，C_ID_B为任意其他列B(即除主键A外，其他全部字段中任意字段B所在列，任意其他列B既有可能是主键列A所在表的其他列，也可能是其他表的任意列)的ID，CTD_A为去重后主键列A字段的维值数值，CTD_AB为去重后字段A与字段B交集的维值数值。

J_AB为字段A与字段B的维值相似系数，J_AB＝CTD_A/CTD_AB。

当J_AB＝1时，表间关系分析和生成装置判定字段B的维值为字段A维值的子集。即，字段A对字段B可能存在一对一、一对多、多对多、多对一关系。关系类型可以根据字段A对应V_MK值进行判断，本发明技术方案只考虑一对多、或一对一关系的判定。

考虑到数据质量等因素，必要时对J_AB考虑一定容错，例如，J_AB>＝0.99或J_AB>＝0.99时，均可以判定字段A对字段B可能存在一对多，或一对一关系。

S306，表间关系分析和生成装置根据步骤S304获得的V_MK和步骤S305获得的J_AB值，进行表类型的判定，即判定某表是维度表或/和事实表，判定方法如表7所示表属性判断表所示。

表7表属性判断表db_table_FD

表7中，isF为事实表类型的判定标志，isD为维度表类型的判定标志，判定规则如下：

在表5中，如果某表T_id存在V_MK＝1的记录，则将表7中该表T_id对应的isD值更新为1。例如，对于T_id为146的表来说，在表5中，其存在V_MK＝1的记录，故表7中其对应isD值更新为1，即该表的类型建议为维度表类型。

在表6中，如果某表T_id中的字段B存在J_AB＝1的记录(考虑容错情况下，J_AB>＝0.99或J_AB>＝0.97时也可)，则将表7中该表T_id对应的isF值更新为1，即该表的类型建议为事实表类型。

对于某T_id对应的表来说，有可能存在isF、isF均为1的情况，如雪花模型中的中间层的维表。

S307，根据步骤S306中表7给出的事实表和维度表的判定结果，结合表6给出的列间关联关系(即字段A对字段B之间的一对多或一对一关系)生成表间关联关系建议。表关联关系建议如表8所示。

表8表关联关系建议表db_column_rel

其中，model_id为模型的ID，left_table_id为左表ID，right_table_id为右边ID，left_column_id为左字段ID，right_column_id为右字段ID，relation为关联关系，leftjoin为左关联。

本实施例中，采用了事实表左关联维度表的格式。本发明还可以采用其他格式的关联关系，例如right join右关联、inner join内关联等方式。

S400，表间关系分析和生成装置根据表8所示的表关联关系建议表所述的表间关系建议，生成相应的星型模型或雪花模型建议，并以模型建议表的形式存储在存储装置中。

S500，由用户根据表间关系分析和生成装置给出的表关联关系建议和模型建议，确认最终的表间关系、模型，确认后，正式生成到系统中。

上述实施例中各表的结构仅为示例，在实际运行中，其个列数据项并非必然仅有上述实施例各表所示的各项，有可能还具有其他项目数据。

本发明通过对关系型数据库中各表的全部字段值进行分析、对比，来自动生成表间关系；根据得到的所述关联关系，以模型建议表的形式展示数据库的表间关系。本发明的目的在于通过对未知数据库的数据关联分析，得到数据库的表间关系，从而使得使用者对于未知数据库的表结构有一个比较清楚的认识，有利于接下来对于数据库的使用和利用。显示装置显示表间关系分析信息，并以模型建议表的形式展示数据库的表间关系。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

应当理解，为了精简本发明并帮助本领域的技术人员理解本发明的各个方面，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时在单个实施例中进行描述，或者参照单个图进行描述。但是，不应将本发明解释成示例性实施例中包括的特征均为本专利权利要求的必要技术特征。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

应当理解，可以对本发明的一个实施例的系统中包括的装置、模块、单元、组件等进行自适应性地改变以把它们设置在与该实施例不同的设备或系统中。可以把实施例的系统包括的不同装置、模块、单元或组件组合成一个装置、模块、单元或组件，也可以把它们分成多个子装置、子模块、子单元或子组件。

本发明的实施例中的装置、模块、单元或组件可以以硬件方式实现，也可以以一个或者多个处理器上运行的软件方式实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的计算机程序产品或计算机可读介质上。