CN117891400A - 一种模型仿真数据存储方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种模型仿真数据存储方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取Modelica模型的目标仿真数据表；对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。本发明实施例的技术方案解决了现有Modelica模型仿真数据存储技术中，单次存储会占据单服务器的较多磁盘IO，数据存储的效率和实时性不足的问题，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

Description

一种模型仿真数据存储方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及软件工程技术领域，尤其涉及一种模型仿真数据存储方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

现阶段工业软件的形态早已经超越了单机客户端的形式，各大工业软件都提供了在线云平台，方便用户随时随地获取工业软件提供了能力。而现阶段在线Modelica建模和仿真云平台，使用传统的单机文件系统存储方式，在云端仿真场景中，单用户触发并发仿真便会占据单服务器的所有磁盘IO(input output，输入输出)，数据存储的效率和实时性有待提升。

发明内容

本发明实施例提供了一种模型仿真数据存储方法、装置、设备和存储介质，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

第一方面，本发明实施例提供了一种模型仿真数据存储方法，该方法包括：

获取Modelica模型的目标仿真数据表；

对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

第二方面，本发明实施例提供了一种模型仿真数据存储装置，该装置包括：

仿真数据表获取模块，用于获取Modelica模型的目标仿真数据表；

存储数据表生成模块，用于对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

数据表存储模块，用于将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一实施例所述的模型仿真数据存储方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一实施例所述的模型仿真数据存储方法。

本发明实施例所提供的技术方案，通过获取Modelica模型的目标仿真数据表；对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。本发明实施例的技术方案解决了现有Modelica模型仿真数据存储技术中，单次存储会占据单服务器的较多磁盘IO，数据存储的效率和实时性不足的问题，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种模型仿真数据存储方法流程图；

图2是本发明实施例提供的又一种模型仿真数据存储方法流程图；

图3是本发明实施例提供的一种模型仿真数据存储装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明实施例提供的一种模型仿真数据存储方法流程图，本发明实施例可适用于存储Modelica模型产生的仿真数据的场景中，该方法可以由模型仿真数据存储装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现。

如图1所示，模型仿真数据存储方法包括以下步骤：

S110、获取Modelica模型的目标仿真数据表。

其中，目标仿真数据表可以是Modelica模型产生的仿真数据的表格。本发明实施例的技术方案需要对目标仿真数据表的进行实时存储。数据仿真变量会实时的产生相应的仿真数据。也即目标仿真数据表中记载全部数据仿真变量的实时仿真数据。

S120、对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表。

其中，表格属性格式可以是目标仿真数据表的表格行列属性数据。具体的，由于分布式数据库的列数据存储能力较弱，因此可以对目标仿真数据表的行列数据进行转化，最终得到可以在分布式数据库进行实时存储的表格。其中，目标存储数据表可以是最终确定的目标仿真数据表对应的存储数据表。具体的，可以分别确定目标仿真数据表中的仿真变量，在分别确定每个仿真变量对应的映射位置，最后将每个仿真变量的仿真数据映射到对应的映射位置，得到目标存储数据表。

S130、将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

其中，预设分布式数据库可以是预设的可以进行分布式存储的数据库。可选的，预设分布式数据库可以是Apache Cassandra数据库。Apache Cassandra是一个开源分布式和分散/分布式存储系统(数据库)，用于管理分布在世界各地的大量结构化数据。它提供高可用性服务，没有单点故障。具有如下特点：单表可存数据量1000亿；单库100个表以内；单表字段数上限控制在20～60个。

基于Apache的云端实时仿真技术，通过设计合理的数据模型，将列维度上的字段转移到行维度，合理应用Cansandra行方向存储的优势能力，也支持了Modelica模型变量数过多时的场景，分布式的存储架构，使得磁盘IO不再是大规模仿真结果存取的瓶颈，让云端Modelica模型在仿真过程中产生的海量仿真结果数据实时存储和读取成为可能。

本发明实施例所提供的技术方案，通过获取Modelica模型的目标仿真数据表；对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。本发明实施例的技术方案解决了现有Modelica模型仿真数据存储技术中，单次存储会占据单服务器的较多磁盘IO，数据存储的效率和实时性不足的问题，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

图2是本发明实施例提供的又一种模型仿真数据存储方法流程图，本发明实施例可适用于存储Modelica模型产生的仿真数据的场景中，本实施例在上述实施例的基础上，进一步的说明如何对目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表以及如何将目标存储数据表存储在预设分布式数据库中，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，集成于具有应用开发功能的计算机设备中。

如图2所示，模型仿真数据存储方法包括以下步骤：

S210、获取Modelica模型的目标仿真数据表，并根据所述目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，分别为每个所述数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号。

其中，目标仿真数据表可以是Modelica模型产生的仿真数据的表格。本发明实施例的技术方案需要对目标仿真数据表的进行实时存储。示例性的，目标仿真数据表的具体格式见下表1：

表格1仿真结果数据格式

Time	varName 2	varName 3	…	varName n
					0	value 12	value 13	…	value 1n
0.002	value 22	value 23	…	value 2n
					…	…	…	…	…
m	value m2	value m3	…	value mn

数据仿真变量会实时的产生相应的仿真数据。也即目标仿真数据表中记载全部数据仿真变量的实时仿真数据。具体的，在目标保证数据表的表头中有全部数据仿真变量的名称，因此可以根据目标仿真数据表的表头确定全部的数据仿真变量。

进一步的，仿真变量编号可以是每个数据仿真变量的编号。在确定数据仿真变量后，可以分别为每个数据仿真变量进行编号，进而得到每个数据仿真变量对应的仿真变量编号。通过确定仿真变量编号，既可以作为数据控制变量的标识信息，又可以后续根据仿真变量编号确定仿真数据的存储位置。

可选的，根据目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，并分别为每个数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号，包括：识别目标仿真数据表的表头数据，确定至少一个数据仿真变量；将数据仿真变量依次映射到预设线性集合中，得到目标变量线性集合；根据目标变量线性集合中变量的排列顺序，分别确定每个数据仿真变量的仿真变量编号。

其中，表头数据可以是目标仿真数据表的表头中的变量名称数据。具体的可以识别表头数据中每个仿真变量的名称，进而得到至少一个数据仿真变量。进一步的，预设线性集合可以是预设的存储变量名称的线性集合。目标变量线性集合可以是包含有目标仿真数据表中全部数据仿真变量的集合。具体的，在确定目标仿真数据表中的各个数据仿真变量后，可以将数据仿真变量依次映射到预设线性集合中，进而得到目标变量线性集合，进一步的，可以根据目标变量线性集合中，每个仿真变量的排列顺序，确定每个数据仿真变量对应的仿真变量编号。

S220、基于所述仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置。

其中，预设行变量阈值可以是同一行中仿真变量的数量阈值。具体的，由于分布式数据存储库的列存储能力较弱，因此可以通过设置预设行变量阈值来对数据表中同一行中的变量数量进行限制。数据映射位置可以是仿真变量数据在存储表中的存储位置。具体的，可以根据仿真变量编号和预设行变量阈值共同确定数据映射位置。

可选的，基于仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置，包括：将仿真变量编号对预设行变量阈值向上取整，得到数据映射行位置；将仿真变量编号对预设行变量阈值取余，得到数据映射列位置；根据数据映射行位置和数据映射列位置确定数据映射位置。

其中，数据映射行位置可以是仿真变量数据在存储表中的行位置。具体的可以将仿真变量编号对预设行变量阈值向上取整，得到数据映射行位置。进一步的，数据映射列位置可以是防止变量数据在数据表中的列位置。具体的，可以将仿真变量编号对预设行变量阈值取余，得到数据映射列位置。进一步的，可以将数据映射行位置和数据映射列位置相结合，进而确定数据映射位置。

S230、将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到目标存储数据表。

其中，目标存储数据表可以是最终确定的目标仿真数据表对应的存储数据表。具体的，可以根据上述步骤确定的数据映射位置，将每个仿真变量的仿真数据映射到对应的数据映射位置，得到目标存储数据表。

可选的，将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到目标存储数据表，包括：获取初始存储数据表；根据数据映射位置确定初始存储数据表中的至少一个数据可映射位置；将数据仿真变量的仿真数据依次映射到数据可映射位置，得到目标存储数据表。

其中，初始存储数据表可以是没有进行数据映射的原始数据表。数据可映射位置可以是初始存储数据表中可以映射仿真数据的位置。具体的，由于每个数据仿真变量的仿真数据可能有多个，因此可以根据数据仿真变量对应的数据映射位置格式，向下依次确定多个与数据映射位置格式相同的映射位置。最后将数据仿真变量的仿真数据此映射到数据可映射位置处，进而得到目标存储数据表。

S240、获取所述目标存储数据表的存储表内存数值。

其中，存储表内存数值可以是目标存储数据表所占用的内存数值。具体的，在确定目标数据表后，可以对目标存储数据标的内存数据进行分析，进而确定存储表内存数值。

S250、在所述存储表内存数值大于预设存储阈值的情况下，将所述目标存储数据表拆解为至少一个目标存储数据子表。

其中，预设存储阈值可以是单个分布式存储分区的存储内存阈值。通过设置预设存储阈值，可以对存储在单个分布式分区的表格的内存大小进行限制。进一步的，目标存储数据指标可以是目标存储数据表的部分数据表格。在存储表内存数值大于预设存储阈值的情况下，表示目标存储数据标的内存占用过大，无法全部存储在一个分布式分区中，因此可以将目标存储数据表拆解为多个目标存储数据子表，使每个目标存储数据子表的内存数值小于预设存储阈值。

S260、将所述目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中。

其中，预设分布式数据库可以是预设的可以进行分布式存储的数据库。可选的，预设分布式数据库可以是Apache Cassandra数据库。Apache Cassandra是一个开源分布式和分散/分布式存储系统(数据库)，用于管理分布在世界各地的大量结构化数据。它提供高可用性服务，没有单点故障。具有如下特点：单表可存数据量1000亿；单库100个表以内；单表字段数上限控制在20～60个。

数据分区库可以是预设分布式数据库的子数据库。在确定多个目标存储数据子表后，可以将每个目标存储数据指标分别存储在相应的数据分区库中。以使数据表在进行分布式存储的同时，避免了数据分区库中使用内存过大的问题。

可选的，将目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中，包括：根据目标存储数据子表的数量确定分区库数量；根据定分区库数量和目标仿真数据表的表格属性信息，确定至少一个分区存储地址；将每个目标存储数据子表分别存储在分区存储地址。

其中，分区库数量可以是用于存储目标存储数据子表的数据分区库的数量。具体的，分区库数量和目标存储数据子表的数量相同。表格属性信息可以是目标仿真数据表的相关属性信息。具体的，表格数据信息包括但不限于表格的产生时间信息、仿真变量类型信息、单次仿真的标识信息等。分区存储地址可以是目标存储数据子表在数据分区库中的存储地址。具体的，可以根据定分区库数量和目标仿真数据表的表格属性信息，确定至少一个分区存储地址。其中分区存储地址的数量和分区库数量相同。也即每个目标存储数据子表均有对应的分区存储地址。示例性的，可以根据表格属性信息确定与目标存储数据子表有关联关系的分区存储地址，再分别将每个目标存储数据子表存储在对应的分区存储地址中。

基于Apache的云端实时仿真技术，通过设计合理的数据模型，将列维度上的字段转移到行维度，合理应用Cansandra行方向存储的优势能力，也支持了Modelica模型变量数过多时的场景，分布式的存储架构，使得磁盘IO不再是大规模仿真结果存取的瓶颈，让云端Modelica模型在仿真过程中产生的海量仿真结果数据实时存储和读取成为可能。

示例性的，基于Cansandra技术进行数据存储的步骤如下：

(1)所有变量存储到一个数组中:

varArr＝[varName1,varName2,…,varName n]

(2)构建数据模型:

在模型中我们定义了v1，v2…v50，意味着一行可以存储rowVarNum＝50个变量的值，Cansandra单表可存储字段数比较逊，在行上则可存储1000亿行，借助varGroup和step字段可将列上的字段转移到行上来，varGroup＝变量在varArr的位置/rowVarNum。varArr中实际变量映射为数据模型中n(n＝变量在varArr的位置％rowVarNum，if n＝＝0then n＝rowVarNum)。仿真任务ID(taskId)、桶(bucket)作为主分区键，将大数据分区划分成小分区。理想情况下，分区大小应不要超过100MB。通过在分区键里增加bucket字段，我们很容易将分区控制在100MB以内。当获取数据时，我们需要访问这些桶，并把数据聚合一起。每天的仿真任务使用一张独立表保存，每个月有30张表。

下面我们假设数据模型中定义了v1、v2、v3共3个变量，一次仿真需存储5个变量的数据、3步数据来做示例说明：

变量数组：varArr＝[var1,var2,var3,var4,var5]

变量数5超过数据模型中定义的3个，对变量分组var1,var2,var3为1组、var4,var5为2组，插入完数据后见下表2：

表格2示例结果数据存储

taskId	bucket	step	varGroup	v1	v2	v3
							1	1	1	1	0.1	0.2	0.3
1	1	1	2	0.6	0.7	/
							1	1	2	1	0.11	0.21	0.31
1	1	2	2	0.61	0.71	/
							1	1	3	1	0.1	0.22	0.3
1	1	3	2	0.6	0.73	/

其中，taskId表示仿真标识；bucket表示数据对应的存储分区；step表示数据的组数；varGroup表示同组数据的行数。由表2可知，表中共有3组数据，每组数据包括两行数据，同组数据中的两行数据分别存储在不同的存储分区。

本发明实施例所提供的技术方案，通过获取Modelica模型的目标仿真数据表，并根据目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，分别为每个数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号；基于仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置；将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到目标存储数据表；获取目标存储数据表的存储表内存数值；在存储表内存数值大于预设存储阈值的情况下，将目标存储数据表拆解为至少一个目标存储数据子表；将目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中。本发明实施例的技术方案解决了现有Modelica模型仿真数据存储技术中，单次存储会占据单服务器的较多磁盘IO，数据存储的效率和实时性不足的问题，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

图3是本发明实施例提供的一种模型仿真数据存储装置的结构示意图，本发明实施例可适用于存储Modelica模型产生的仿真数据的场景中，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，集成于具有应用开发功能的计算机设备中。

如图3所示，模型仿真数据存储装置包括：仿真数据表获取模块310、存储数据表生成模块320和数据表存储模块330。

其中，仿真数据表获取模块310，用于获取Modelica模型的目标仿真数据表；存储数据表生成模块320，用于对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；数据表存储模块330，用于将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

本发明实施例所提供的技术方案，通过获取Modelica模型的目标仿真数据表；对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。本发明实施例的技术方案解决了现有Modelica模型仿真数据存储技术中，单次存储会占据单服务器的较多磁盘IO，数据存储的效率和实时性不足的问题，可以将模型仿真数据表进行格式转化后存储在分布式数据库中，提高数据存储的效率和实时性。

在一种可选的实施方式中，所述存储数据表生成模块320具体用于：根据所述目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，并分别为每个所述数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号；基于所述仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置；将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到所述目标存储数据表。

在一种可选的实施方式中，所述存储数据表生成模块320包括：数据映射位置确定单元，用于：将所述仿真变量编号对所述预设行变量阈值向上取整，得到数据映射行位置；将所述仿真变量编号对所述预设行变量阈值取余，得到数据映射列位置；根据所述数据映射行位置和所述数据映射列位置确定所述数据映射位置。

在一种可选的实施方式中，所述存储数据表生成模块320包括：仿真数据映射单元，用于：获取初始存储数据表；根据所述数据映射位置确定所述初始存储数据表中的至少一个数据可映射位置；将所述数据仿真变量的仿真数据依次映射到所述数据可映射位置，得到所述目标存储数据表。

在一种可选的实施方式中，所述数据表存储模块330具体用于：获取所述目标存储数据表的存储表内存数值；在所述存储表内存数值大于预设存储阈值的情况下，将所述目标存储数据表拆解为至少一个目标存储数据子表；将所述目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中。

在一种可选的实施方式中，所述数据表存储模块330包括：数据子表存储单元，用于：根据所述目标存储数据子表的数量确定分区库数量；根据所述定分区库数量和所述目标仿真数据表的表格属性信息，确定至少一个分区存储地址；将每个所述目标存储数据子表分别存储在所述分区存储地址。

在一种可选的实施方式中，在一种可选的实施方式中，所述存储数据表生成模块320包括：仿真变量编号确定单元，用于：识别所述目标仿真数据表的表头数据，确定至少一个数据仿真变量；将所述数据仿真变量依次映射到预设线性集合中，得到目标变量线性集合；根据目标变量线性集合中变量的排列顺序，分别确定每个所述数据仿真变量的仿真变量编号。

本发明实施例所提供的模型仿真数据存储装置可执行本发明任意实施例所提供的模型仿真数据存储方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。计算机设备12可以是任意具有计算能力的终端设备，可以配置于模型仿真数据存储设备中。

如图4所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18可以是几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图4所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图4中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发实施例所提供的模型仿真数据存储方法，该方法包括：

获取Modelica模型的目标仿真数据表；

对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的模型仿真数据存储方法，包括：

获取Modelica模型的目标仿真数据表；

对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种模型仿真数据存储方法，其特征在于，包括：

获取Modelica模型的目标仿真数据表；

对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表，包括：

根据所述目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，并分别为每个所述数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号；

基于所述仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置；

将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到所述目标存储数据表。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述仿真变量编号和预设行变量阈值，分别确定每个数据仿真变量的数据映射位置，包括：

将所述仿真变量编号对所述预设行变量阈值向上取整，得到数据映射行位置；

将所述仿真变量编号对所述预设行变量阈值取余，得到数据映射列位置；

根据所述数据映射行位置和所述数据映射列位置确定所述数据映射位置。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每个数据仿真变量的仿真数据映射到数据映射位置，得到所述目标存储数据表，包括：

获取初始存储数据表；

根据所述数据映射位置确定所述初始存储数据表中的至少一个数据可映射位置；

将所述数据仿真变量的仿真数据依次映射到所述数据可映射位置，得到所述目标存储数据表。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中，包括：

获取所述目标存储数据表的存储表内存数值；

在所述存储表内存数值大于预设存储阈值的情况下，将所述目标存储数据表拆解为至少一个目标存储数据子表；

将所述目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标存储数据子表分别存储在预设分布式数据库的数据分区库中，包括：

根据所述目标存储数据子表的数量确定分区库数量；

根据所述定分区库数量和所述目标仿真数据表的表格属性信息，确定至少一个分区存储地址；

将每个所述目标存储数据子表分别存储在所述分区存储地址。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标仿真数据表确定至少一个数据仿真变量，并分别为每个所述数据仿真变量进行编号，得到仿真变量编号，包括：

识别所述目标仿真数据表的表头数据，确定至少一个数据仿真变量；

将所述数据仿真变量依次映射到预设线性集合中，得到目标变量线性集合；

根据目标变量线性集合中变量的排列顺序，分别确定每个所述数据仿真变量的仿真变量编号。

8.一种模型仿真数据存储装置，其特征在于，所述装置包括：

仿真数据表获取模块，用于获取Modelica模型的目标仿真数据表；

存储数据表生成模块，用于对所述目标仿真数据表的表格属性格式进行转化，得到目标存储数据表；

数据表存储模块，用于将所述目标存储数据表存储在预设分布式数据库中。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的模型仿真数据存储方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的模型仿真数据存储方法。