本发明涉及数据指标存储
技术领域：
：，尤其涉及一种可任意扩展维度的数据指标存储方法、系统及装置。
背景技术：
：：在当前大数据背景下，各种业务场景都会将大量业务数据提炼为业务数据指标；指标由度量和维度构成，度量即“被聚合的统计值，也就是聚合运算的结果，通常是连续值，如：订单量等，而维度即“观察数据的角度，通常是一组离散值，如：城市、日期等”。在同一度量的前提下，维度的组合可以多至无穷无尽。在现有的数据指标存储方式上，通常的数据指标存储使用二维表的方式，在列上添加指标字段并在对应位置上放置指标值；该种存储方式易导致数据表的结构非常不固定，每次新增指标都需修改表结构，扩展时非常繁琐，且随着指标的增多表的字段结构也将无限扩展，并且这些数据指标的计算逻辑，不论难易，都非常难以实现统一，在保证数据指标统一性的要求时需要花更多时间和资源去计算、存储访问才便于使用。如图1所示，以维度日期第一例，后面的列为数据指标：指标1、指标2、指标3……指标n，n为大于等于1的整数，表示多个不同的指标，不同日期不同指标有对应的指标值，一旦增加新指标则需要增加表的列即增多字段结构，需要无限扩展变化，表结构不固定，每次增加新数据指标都要修改整个结构。这样将数据指标转换成二维表中的存储形式的运算(维度和度量的计算)、写入数据(存储)、以及读取数据(检索、访问)，都相对复杂、数据处理效率、存储访问效率都较低，可任意扩展的灵活度小，随着数据增加尤其是面对大数据、海量数据的数据处理，存储访问复杂、效率降低，且存储访问过程花费的运算资源和消耗也会增加(即运算成本高、计算机处理资源消耗过多、时间过长)。因而，需要提供的改进的数据指标存储方法，对于同一度量不同维度下的指标，能够对数据指标存储方便、扩展简单、容易调用且保证指标的统一性，从而降低数据处理和访问存储的资源消耗、提高处理存储访问效率，进而降低运算成本提升效率。技术实现要素：为了克服上述缺陷，提出了本发明，以解决或至少部分地解决如何基于同度量不同维度的数据指标关系，通过增加数据行实现维度之间自由组合以及任意维度扩展，以简化不同计算逻辑的数据指标的处理、存储和访问过程从而提升整个数据处理及存储访问效率的技术问题。本发明为解决上述技术问题提供了一种可任意扩展维度的数据指标存储方法、系统及装置。第一方面，提供一种可任意扩展维度的数据指标存储方法，，包括：根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。其中，“根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标”，具体包括：对业务数据进行拆分确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。其中，所述数据指标的存储表包括：预先设定的能够存储数据指标的具有一个或多个固定列字段结构的存储表；所述数据表包括：预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表；“查询数据表以构建所述数据指标的指标id”，具体包括：获得的所述数据指标依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。其中，所述存储表的列字段至少包括：指标id、维度编码解释、指标值以及指标值单位；所述指标id包括：母指标id、维度组合编码id、以及维度取值编码id的拼接；所述母指标id为指标id的首位；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。其中，所述数据指标的存储表中，将最常用的一个或多个维度提炼作为固定的列字段。其中，所述维度组合编码id,包括：以所述母指标需要使用的所有维度个数为长度的一个二进制序列，其中，在已经选择使用的维度的对应位置上填1，其余未选择使用的维度的位置上填0；所述维度取值编码id，包括：同一个所述母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同且一一对应的数字序列，在选择使用的维度对应位置上填充选取的维度值。其中，还包括：所述数据表包括一个或多个映射表；每个所述映射表至少包括：维度id、维度值、母指标id、母指标中的两个或两个以上信息形成的映射关系；查询所述数据表以获取对应的构建所述指标id的维度id、维度值以及母指标id。其中，查询所述数据表具体还包括：调用与母指标id和维度id信息有关的映射表进行查询以获得所述维度组合编码id；调用与维度id和维度值有关的映射表进行查询以获得所述维度取值编码id。其中，“基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标”，具体包括：基于构建的所述指标id，调用所述数据指标的存储表，将所述指标id以及所述数据指标中相应于所述数据指标的存储表的各个列字段的信息一一对应存储，以增加所述数据指标的数据行的方式实现所述数据指标的存储。其中，还包括：根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。其中，根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问，具体包括：基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。第二方面，提供一种可任意扩展维度的数据指标存储系统，包括：构建单元，其用于根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；扩展单元，其用于基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。其中，构建单元执行的具体操作包括：对业务数据进行拆分确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。其中，所述数据指标的存储表包括：预先设定的能够存储数据指标的具有一个或多个固定列字段结构的存储表；所述数据表包括：预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表；“查询数据表以构建所述数据指标的指标id”，具体包括：获得的所述数据指标依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。其中，所述存储表的列字段至少包括：指标id、维度编码解释、指标值以及指标值单位；所述指标id包括：母指标id、维度组合编码id、以及维度取值编码id的拼接；所述母指标id为指标id的首位；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。其中，所述数据指标的存储表中，将最常用的一个或多个维度提炼作为固定的列字段。其中，所述维度组合编码id,包括：以所述母指标需要使用的所有维度个数为长度的一个二进制序列，其中，在已经选择使用的维度的对应位置上填1，其余未选择使用的维度的位置上填0；所述维度取值编码id，包括：同一个所述母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同且一一对应的数字序列，在选择使用的维度对应位置上填充选取的维度值。其中，还包括：所述数据表包括一个或多个映射表；每个所述映射表至少包括：维度id、维度值、母指标id、母指标中的两个或两个以上信息形成的映射关系；查询所述数据表以获取对应的构建所述指标id的维度id、维度值以及母指标id。其中，查询所述数据表具体还包括：调用与母指标id和维度id信息有关的映射表进行查询以获得所述维度组合编码id；调用与维度id和维度值有关的映射表进行查询以获得所述维度取值编码id。其中，扩展单元执行的具体操作包括：基于构建的所述指标id，调用所述数据指标的存储表，将所述指标id以及所述数据指标中相应于所述数据指标的存储表的各个列字段的信息一一对应存储，以增加所述数据指标的数据行的方式实现所述数据指标的存储。其中，还包括：访问单元，其用于根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。其中，访问单元执行的具体操作包括：基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。第三方面，提供一种存储装置，其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行前述中任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。第四方面，提供一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行前述中任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。方案1、一种可任意扩展维度的数据指标存储方法，其特征在于，包括：根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。方案2、根据方案1所述的方法，其中，“根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标”，具体包括：对业务数据进行拆分确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。方案3、根据方案1或2所述的方法，其中，所述数据指标的存储表包括：预先设定的能够存储数据指标的具有一个或多个固定列字段结构的存储表；所述数据表包括：预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表；“查询数据表以构建所述数据指标的指标id”，具体包括：获得的所述数据指标依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。方案4、根据方案3所述的方法，其中，所述存储表的列字段至少包括：指标id、维度编码解释、指标值以及指标值单位；所述指标id包括：母指标id、维度组合编码id、以及维度取值编码id的拼接；所述母指标id为指标id的首位；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。方案5、根据方案4所述的方法，其中，所述数据指标的存储表中，将最常用的一个或多个维度提炼作为固定的列字段。方案6、根据方案5所述的方法，其中，所述维度组合编码id,包括：以所述母指标需要使用的所有维度个数为长度的一个二进制序列，其中，在已经选择使用的维度的对应位置上填1，其余未选择使用的维度的位置上填0；所述维度取值编码id，包括：同一个所述母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同且一一对应的数字序列，在选择使用的维度对应位置上填充选取的维度值。方案7、根据方案6所述的方法，其中，还包括：所述数据表包括一个或多个映射表；每个所述映射表至少包括：维度id、维度值、母指标id、母指标中的两个或两个以上信息形成的映射关系；查询所述数据表以获取对应的构建所述指标id的维度id、维度值以及母指标id。方案8、根据方案7所述的方法，其中，查询所述数据表具体还包括：调用与母指标id和维度id信息有关的映射表进行查询以获得所述维度组合编码id；调用与维度id和维度值有关的映射表进行查询以获得所述维度取值编码id。方案9、根据方案1所述的方法，其中，“基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标”，具体包括：基于构建的所述指标id，调用所述数据指标的存储表，将所述指标id以及所述数据指标中相应于所述数据指标的存储表的各个列字段的信息一一对应存储，以增加所述数据指标的数据行的方式实现所述数据指标的存储。方案10、根据方案1至9任一项所述的方法，其中，还包括：根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。方案11、根据方案10所述的方法，其中，根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问，具体包括：基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。方案12、一种可任意扩展维度的数据指标存储系统，其特征在于，包括：构建单元，其用于根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；扩展单元，其用于基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。方案13、根据方案12所述的系统，其中，构建单元执行的具体操作包括：对业务数据进行拆分确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。方案14、根据方案12或13所述的系统，其中，所述数据指标的存储表包括：预先设定的能够存储数据指标的具有一个或多个固定列字段结构的存储表；所述数据表包括：预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表；“查询数据表以构建所述数据指标的指标id”，具体包括：获得的所述数据指标依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。方案15、根据方案14所述的系统，其中，所述存储表的列字段至少包括：指标id、维度编码解释、指标值以及指标值单位；所述指标id包括：母指标id、维度组合编码id、以及维度取值编码id的拼接；所述母指标id为指标id的首位；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。方案16、根据方案15所述的系统，其中，所述数据指标的存储表中，将最常用的一个或多个维度提炼作为固定的列字段。方案17、根据方案16所述的系统，其中，所述维度组合编码id,包括：以所述母指标需要使用的所有维度个数为长度的一个二进制序列，其中，在已经选择使用的维度的对应位置上填1，其余未选择使用的维度的位置上填0；所述维度取值编码id，包括：同一个所述母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同且一一对应的数字序列，在选择使用的维度对应位置上填充选取的维度值。方案18、根据方案17所述的系统，其中，还包括：所述数据表包括一个或多个映射表；每个所述映射表至少包括：维度id、维度值、母指标id、母指标中的两个或两个以上信息形成的映射关系；查询所述数据表以获取对应的构建所述指标id的维度id、维度值以及母指标id。方案19、根据方案18所述的系统，其中，查询所述数据表具体还包括：调用与母指标id和维度id信息有关的映射表进行查询以获得所述维度组合编码id；调用与维度id和维度值有关的映射表进行查询以获得所述维度取值编码id。方案20、根据方案12所述的系统，其中，扩展单元执行的具体操作包括：基于构建的所述指标id，调用所述数据指标的存储表，将所述指标id以及所述数据指标中相应于所述数据指标的存储表的各个列字段的信息一一对应存储，以增加所述数据指标的数据行的方式实现所述数据指标的存储。方案21、根据方案12至20任一项所述的系统，其中，还包括：访问单元，其用于根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。方案22、根据方案21所述的系统，其中，访问单元执行的具体操作包括：基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。方案23、一种存储装置，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行方案1至11中任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。方案24、一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行方案1至11中任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：本发明的实施方式，根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。本方案提供的改进的数据指标存储方法，通过增加数据行任意进行维度的扩展，保证维度之间能够自由进行组合，并且每一行数据都能够通过标识的不同指标id进行解读，其对于同一度量不同维度下的数据指标不论何种计算逻辑都能够快速简便地处理、并且存储方便、扩展简单、容易调用且保证指标的统一性，有效地避免了数据指标在存储方式上数据表的结构不固定、扩展时繁琐、数据指标计算逻辑难以统一等情况带来复杂的存储访问、过度消耗数据处理资源等缺陷。附图说明下面参照附图来描述本发明的具体实施方式，附图中：图1为现有的数据指标数据表的存储形式；图2为根据本发明的可任意扩展维度的数据指标存储方法的实施例的主要流程图；图3为根据本发明的可任意扩展维度的数据指标存储系统的一个实施例的结构框图；图4为根据本发明的方案的数据指标存储形式的一个例子。具体实施方式为了便于理解发明,下文将结合说明书附图和实施例对本发明作更全面、细致地描述,但本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“a和/或b”表示所有可能的a与b的组合，比如只是a、只是b或者a和b。术语“至少一个a或b”或者“a和b中的至少一个”含义与“a和/或b”类似，可以包括只是a、只是b或者a和b。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。现有技术中，已知的数据指标存储方案通常使用二维表的存储数据指标的方式，在列方向上添加数据指标的指标字段并在对应位置上放置指标值；存在数据表的结构非常不固定，每次新增指标都需修改表结构，扩展时非常繁琐，且随着指标的增多表的字段结构也将无限扩展，并且这些数据指标的计算逻辑，不论难易，都非常难以实现统一从而需要计算好对数据指标的指标值做存储才能保证数据指标统一性，并体现出同度量不同维度的数据指标关系，这样，数据处理消耗时间、资源过多并且存储访问复杂效率低不便于使用等缺陷。本发明针对这些缺陷进行了改进，提供可任意扩展维度的数据指标存储的方案。如图4所示本发明的方案的存储表中的存储形式的一个例子：存储表具有的字段不会无限扩展，如列字段日期、指标名、指标值；每次新的数据指标以整体数据行的方式加入，在字段指标名的地方对应每个母指标，比如母指标1(例如以度量为基准，度量1)下插入数据行方式加入该母指标1下的聚合了一个或多个维度的子指标1、或子指标2的新的数据指标以及对应的指标值100，即扩展了该度量1下各种维度组合的子指标的数据指标值，以行方式插入数据指标值，便于访问存储，且任意增加而不会对列字段做改变影响表的结构，如图4的存储表可以始终保持三个列字段。类似的，在母指标2(度量2)下对应加入新的数据指标，即母指标2的子指标1这一维度组合的数据指标值的数据行到存储表中，按行增加，纵向扩展每个度量下对应的具有各种维度以及维度组合的数据指标。这里，数据指标的存储表中，每一行数据代表着一个数据指标在一种实际维度组合下(度量1+维度2和3)的一组具体维度取值数据指标值(具体的数据指标内容)，该实际维度组合本身(度量1+维度2和3)用符号分割为字符串的形式统一存储在一个字段中(如图4的指标名)，该实际维度组合对应的值以同样形式存储于另一字段中(如图4的指标值)“100”。例如：维度2有a和b两个值，而维度3有c一个值，这样就对应会存在两行数据指标值，即a+b一行、b+c一行。以下是本发明涉及到的一些术语定义与解释：指标：衡量目标的参数，预期中打算达到的指数、规格、标准等，说明整体数量特征，一般用数据表示，由度量和维度组成。维度：观察数据的角度，通常是一组离散值，如，城市、日期等。度量：被聚合的统计值，也就是聚合运算的结果，通常是连续值，如，订单量、订单完成量等。数据指标：由度量和维度构成的数据。指标id：对固定的数据存储表中每一行数据指标进行唯一性标识，由母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id拼接而成，指标id中的首位母指标id体现出数据指标之间的母子层级关系，并通过维度组合编码id和维度取值编码id体现出不同维度的组合含义。存储表结构列字段：指标id、母指标id、母指标名称、时间日期、维度组合编码id、维度取值编码id、维度编码解释、指标值、指标值单位等。母指标：未被任意维度聚合的原始指标，能够被不断扩展。子指标：与其母指标同一度量下，根据不同维度进行组合后的指标。维度组合编码(id)：将母指标使用的所有维度个数作为长度的二进制序列，在选择的维度对应位置上填1，其余未使用维度填0。维度取值编码(id)：与“维度组合编码”位数相同的数字序列，在选择的维度对应位置上填充选取的维度值。维度编码解释：用字典形式对维度编码进行解释，提高理解性，以维度作为关键字即key键，而将维度的值作为value值。参见表1(a)和表1(b)，维度编码或者说维度编码id是维度组合编码id与维度取值编码组成，对维度编码进行解释即对维度编码id中维度组合编码id和维度取值编码id进行解释，解释内容可以来自有维度id和维度值的各个映射表。自增id：即数据存储(数据表、数据库存储)中常用的行计数id，每增加一行则其id加1，用于标识每行数据不发生重复。本发明的一种可任意扩展的数据指标存储方法的一个实现方式，具体地，通过建立母子指标体系来体现同一度量不同维度(包括维度组合)的数据指标关系，该体系下，母指标即未被任意维度聚合的原始数据指标，其能够被不断扩展，子指标即与其母指标为同一个度量下根据不同维度进行组合之后的数据指标，根据这个体系，可以对不同的实际业务场景的需求，对业务数据进行处理以获取其数据指标并构建其指标id，进而，在数据指标存储表为固定表结构的情况下，随着业务数据变化能任意扩展数据指标的维度，进行维度之间的自由组合，动态存储而不改变存储结构本身，实现了简单快捷高效的数据处理和存储访问。该例子中，可以根据不同实际业务需求，处理业务数据获得数据指标，再由数据指标(维度、度量)的数据信息查询对应该业务的预先设定的数据表(映射表)，从数据表中找出对应的数据信息进行数据指标的指标id的编码，即构建该数据指标的指标id，例如：电动车加电的业务场景需求中，对业务数据进行处理后获得“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”和“2020年6月10日北京-充电桩-现金支付的一键加电订单完成量是100个”，两个同一度量(“订单完成量”)、不同维度(“上海”、“北京”等)下的数据指标a、b。具体的，对电动车加电的业务数据进行处理，获得上述“一键加电订单完成量”数据指标a，通过调用查询表(如各个关联的映射表)构建对应的数据指标a的指标id。再基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过纵向(竖向)扩展数据指标维度和增加数据行的方式，按照相应的字段将所述数据指标进行存储，以保持固定表存储结构不变的同时增加数据指标，进一步还能在需要时访问和使用已经存储的数据指标及其数据，例如：基于所述指标id，将该“一键加电订单完成量”的数据指标a通过纵向扩展维度以及增加数据行的方式，对应各个字段(列)加入到对应的数据指标存储表中进行存储。具体地，数据指标a的指标id中包括例如不同维度组合编码id、维度取值编码id和/或自增id，可以通过使用不同的维度组合编码id、维度取值编码id以及自增id调用相应的数据指标存储表来，纵向/竖向扩展数据指标的维度以及增加数据行，将该数据指标中各个部分存储到对应的字段中，即一行数据指标值插入到存储表相应的行位置而无需修改存储表的列字段的结构。类似的，处理第二条业务数据后获得的数据指标b“一键加电订单完成量”，也同样以此过程确定指标id并调用相应的数据表进行增加数据行的存储。这样，同一度量“一键加电订单完成量”下的各种维度组合的数据指标可以无限组合和扩展下去，而无需每次新增数据指标都要修改数据指标的存储表结构，且随着数据指标的增多，表的字段结构也不必无限扩张。并且，整个数据处理、存储、访问都更便捷，整体效率得到提高，并且在后续访问使用存储数据时效率增加避免了大数据量情况下计算访问资源的过度消耗。下面结合图2所示本发明的可任意扩展维度的数据指标存储方法的一个实施例的主要流程图，对本发明的实现方式进行具体描述。步骤s210,根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；在一个实施方式中，根据不同的业务场景或者说业务涉及的需求、客户的需求等，会有相应的业务数据。往往业务数据中有需要存储记录并增删修改或读取出来使用的各种数据指标的相关数据信息。因而，通常需要对业务数据做处理，进而，将业务数据处理后，获得相应的数据指标，比如从业务数据处理后的数据信息中经过预先设定的逻辑确定需要的度量、维度，形成数据指标，再进行存储。具体地，对业务数据进行拆分(文字、数字、语法等划分)确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑可以是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。比如，电动车加电的业务中，业务数据处理后获得“一键加电订单完成量”度量的数据信息，并获得城市、区、资源类型、子资源类型、支付方式5种维度对应的数据信息。形成该度量下的多种维度组合的数据指标。一个例子，对有关电动车加电的业务数据进行处理后，找到属于度量的数据信息“一键加电订单完成量”、“一键加电订单量”等；假设又在度量“一键加电订单完成量”下找到属于维度的数据信息例如“上海”、“北京”等城市信息、“2020年6月10日”等日期信息；进一步，确定了该度量“一键加电订单完成量”下的几个维度，结合度量和维度的数据信息，形成相应的数据指标，例如，可以获得两个同样度量“一键加电订单完成量”的不同维度的数据指标：“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”、“2020年6月10日北京-充电桩-现金支付的一键加电订单完成量是100个”。在一个实施方式中，查询的数据表，可以是根据不同的业务需求，预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表。进一步，还可以根据不同的业务需求，预先设定存储数据指标的具有一个或多个固定的列字段的结构的存储表，即该存储表的列字段不改变，对应确定的一类业务就有固定的列字段的存储表的结构。进一步，获得的所述数据指标，可以依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。具体地，这些数据表包括映射表。例如：维度id映射表、维度-维度值映射表、母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表以及其他维度映射表等等，参见表1(a)至表1(e)，这些表中的填充值是作为说明方案实现方式的示例并非不具有实际意义，仅代表了表与表之间的示例值有关联关系，不构成对本发明的任何限制。具体地，预先构建的存储数据指标的具有固定表结构的数据指标的存储表，其可以包括一个到多个列字段。优选地，列字段包括但不限于：指标id、母指标id、母指标名称、时间日期、维度组合编码id、维度取值编码id、维度编码解释、指标值、指标值单位、等等。其中，指标id对每一行数据指标进行唯一性标识。指标id包括：母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id、等，将这些id拼接起来形成该指标id。其中，所述母指标id为指标id的首位，所述母指标id对应的母指标表示所述数据指标未被任意维度聚合，能够不断进行维度的扩展；与所述母指标同一个度量下、根据不同维度进行组合后的数据指标为子指标；通过母指标id确定存储的数据指标之间母子层级关系；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。具体地，指标id中的首位母指标id既可体现出数据指标之间的母子层级关系，如指标id第一位为1，即母指标id为1，所有指标id为1的都是该母指标下的子指标；指标id又可以通过维度组合编码id和维度取值编码id体现出不同维度的组合含义；而维度编码解释，用字典形式对维度编码进行解释，提高理解性，维度作为key键，维度值作为value值。进一步，查询所述数据表以获取对应的构建指标id的维度编码id和母指标id。比如数据指标a为“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”，根据其度量为“一键加电订单完成量”，维度具体数据信息“2020年6月10日”、“上海”、“换电站”、“现金支付”等，调用数据表(映射表)进行查询，“2020年6月10日”日期维度，“上海”城市维度等等。映射表例如，表1(a)所示的根据本发明的方案的一个实施例的维度id映射表(mappingtable)，体现出具有哪些维度，比如此表中假设“一键加电订单完成量”度量下，数据指标的3种维度，每种维度的维度id、对应的维度名称、维度值id、对应的维度值名称。表1(a)维度id维度名称1支付方式3资源类型5城市例如，表1(b)所示根据本发明的方案的一个实施例的维度-维度值映射表(mappingtable)，体现了各个维度对应的有哪些维度值。这里还可以作为维度编码解释来提高理解性，该维度编码解释可以包括用字典形式解释维度组合编码，维度作为key键、维度值作为value值，这样在维度编码id形成中，需要维度id和维度值id。以数据指标a为例：调用此表1(b)，可以根据该数据指标的维度的数据信息，找到“上海”、“换电站”、“现金支付”等维度值名称对应的维度值id、维度名称、维度id，并获得对应的维度id、维度值id等，以便形成数据指标值，尤其是指标id(插入存储表的数据行、代表该数据指标a的编码结果，包括其指标id等)。表1(b)维度id维度值id维度值名称51上海52北京31充电车32换电站33充电桩11现金支付12服务包支付而又例如，对于母指标来说，数据指标a的度量可以对应母指标，如表1(c)所示，根据本发明的方案的一实施例中母指标id映射表(mappingtable)，根据母指标id可以确定数据指标的母子层级关系。比如数据指标a的母指标id即可确定为1。进一步，例如该表1(c)中，母指标id映射表，体现了母指标id为1，其母指标名称为“一键加电订单完成量”。表1(c)母指标id母指标名称1一键加电订单完成量预先构建的多个映射表中，关于母指标还可以有如表1(d)所示，为根据本发明的方案的一个实施例的母指标-维度选择映射表(mappingtable)，体现母指标选用了哪些维度及该维度在维度组合id中对应的位置id。表1(d)如：母指标id位置id维度值id115123131同样，还有如表1(e)为根据本发明的方案的一个实施例的母指标-维度组合映射表(mappingtable)，体现母指标实际使用到的维度组合。维度id为1和5的两个维度组合的情况是对应在母指标id为1的度量下。表1(e)母指标id维度组合(id)11,5如此，数据指标即可按照存储表的字段结构，调用并查询对应的各个数据表，构建数据指标对应的指标id。例如，可以根据前述表格构建最终的指标存储表1(f)的形式，包括指标id、固定维度字段时间日期、维度编码解释、指标值、指标值单位等。表1(f)具体地，所述存储表中，还可以将常用的数据指标的维度提炼作为固定的列字段，而将非常用的数据指标的其他维度通过维度编码id体现。维度编码id包括列字段维度组合编码id以及维度取值编码id。查询所述数据表以获取对应的构建指标id的维度编码id和母指标id。一个实施方式中，维度编码id的编码规则，例如：所述维度组合编码id,包括由母指标使用的所有维度个数作为长度的二进制序列，在选择的维度对应位置上填1，其余未使用维度填0；所述维度取值编码id，包括同一个母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同的数字序列在选择的维度对应位置上填充选取的维度值；维度组合编码id与维度取值编码id拼接成为所述维度编码id。其中，查询数据表可以包括：查询所述维度组合编码id调用维度id映射表和维度-维度值映射表；查询维度id调用维度-维度值映射表；查询指标id调用母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表、维度id映射表、维度-维度值映射表以及其它维度映射表。进一步，查询数据表后根据编码规则获得维度编码id和母指标id，可以根据存储表的列字段的规则构建指标id，即得到了该新的数据指标的指标id，例如数据指标a的指标id。由此，根据获得的数据指标，查询预先设定的各个数据指标中维度和/或度量相关的数据表(例如各个映射表)，获得返回的对应数据指标的一个度量下的多个维度的指标id。指标id如前述多个id拼接而成。一个例子中，如下表1(g)，假设：母指标1“一键加电订单量”共包含3种扩展维度，初始“维度组合编码”为“0_0_0”。如果计算“2020年-上海–服务包支付的一键加电订单量”，选取第5、1维度，它们在维度组合id中的位置分别为1、3，则维度组合编码在选中维度的对应位置上标1，未选中则标0，即为“1_0_1”；上海1、服务包支付2，因而维度取值编码为即“1_0_2”，最终拼接后的“指标id”，由母指标id、维度组合编码、维度取值编码三者按顺序组成，每部分使用-进行连接，即为“1-1_0_1-1_0_2”。表1(g)其中，上述示例指标，对应的前述各个所有相关表：母指标id映射表、维度id映射表、维度-维度值mapping映射表、母指标-维度选择mapping表、母指标-维度组合mapping表，即表1(a)至1(e)，这样得到最终的数据指标的存储表例如表1(f)另一个实施例中，如表2所示的指标id列字段的例子。表2为根据本发明的方案的另一个实施例的数据指标的存储表。其中，指标id的构建最主要的是维度的编码形式，因而，数据指标存储中，维度的编码的设计和构建则关系到存储访问的效率。该例子中将时间日期加入到指标id中。表2在表2的例子中，同样在指标维度上，其仍然可以将最常用的一个或多个维度提炼作为数据指标的维度的固定的数据列，比如表2所示的时间日期，除时间日期外，一般还可以根据不同的业务场景或需求下不同的业务数据情况分别进行提炼。而将其余非常用的维度即数据指标中未被提炼为固定的数据列的维度，可以被包含在维度组合编码id、维度取值编码id中体现。存储的数据指标可以根据维度编码id来索引，通过维度编码id找到对应的非常用维度，进行解读。维度编码id包括维度组合编码id和维度取值编码id。进一步，通常业务场景和需求不同，对应处理的业务数据不同，实际获得的数据指标则不同，从而确定的数据指标的指标id中母指标不同，那么对应的维度id的长度也不同。结合表2的具体一个例子，关于“一键加电订单完成量”的数据指标中，假设共包含了5种扩展维度。具体地，初始“维度组合编码”为“0_0_0_0_0”，电动车加电业务的业务数据处理后获得一键加电订单完成量的数据指标，需计算其维度编码id，例如：计算“上海-换电站-现金支付的一键加电订单量”这一新的数据指标a的维度组合编码id、维度取值编码id以及维度编码id。结合表1(b)，“上海”处于“维度5-城市”、“换电站”处于“维度3-资源类型”、“现金支付”处于“维度1-支付方式”，所以维度组合编码id选取了第1、3、5维度，按照使用的维度为1而未使用的维度为0的取值规则，即维度组合编码id为“1_0_1_0_1”。进一步，结合表1(b)，“上海”的“维度值”是1、“换电站”的“维度值”是2、“现金支付”的“维度值”是1，未使用的维度值为0，即维度取值编码id为“1_0_2_0_1”。最终拼接后的维度编码id为维度组合编码id结合维度取值编码id，如直接前后连接大的结合方式：“1_0_1_0_1-1_0_2_0_1”。进而，数据指标a的指标id构建得出，如表2第一行所示。类似的，数据指标b的指标id构建得出，如表2第二行所示。步骤s220,基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。具体地，基于所述指标id，调用数据指标存储表，将所述指标id以及指标id中的母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，以及根据指标id查询的数据表中对应的母指标名称、维度编码解释，以及数据指标中明确的指标值、指标值单位，按照存储表的列字段一一对应存储，仅纵向扩展维度和增加所述数据指标的数据行。在一个实施方式中，数据指标的维度，包括了指标id、母指标id、母指标名称、时间日期、维度组合编码id、维度取值编码id、维度编码解释、指标值、指标值单位。指标id的首位母指标id即反应了同一个度量。在新的数据指标确定了指标id时，如前述例子数据指标a、b，都是同一个度量“一键加电订单完成量”的不同维度的数据指标，即数据指标a、b根据自身度量和维度，调用各个数据表并在查询数据表后，构建各自对应的指标id，二者的指标id首位都为1，属于同一个母指标(同一个度量)下的子指标(不同维度)。再根据指标id，调用对应的数据指标的存储表，二者为同一个度量，则存储表也是同一个母指标下的子指标，即直接扩展维度并增加数据行即可，例如：通过竖向扩展指标维度(自增id可以增加调用各个非常用的维度)以及增加数据行的方式，在数据指标存储表中对应各个列字段存储新的数据指标，增加了数据指标但不改变存储表的表结构，仅仅增加一行数据。进一步，对于指标id，其设计构建是为了对存储的每一行数据指标值进行标识。一种方式，将标识数据指标的存储方式简化为，通过指标id的组成部分进行解读，指标id的组成部分包括母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，则直接通过母指标、时间日期、维度组合(维度及维度值的组合)进行解读；另一种方式，通过指标id一个数据列字段进行解读。步骤s230，根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。其中，基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。在一个实施方式中，通过查询所述维度组合编码id可调用维度id映射表和维度-维度值映射表；通过查询所述维度取值编码id可调用维度-维度值映射表；通过查询维度id可调用维度-维度值映射表；通过查询指标id可调用母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表、维度id映射表、维度-维度值映射表以及其它维度表；同理，在存储表中，根据指标id可获知母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，进而可以查询各个对应的映射表如表1(a)至表1(e)等。由此，也实现了快速访问存储的数据指标，能便捷地使用所述数据指标。在如表2所示的例子中，第一行数据的母指标名称是“一键加电订单完成量”、时间日期是“2020年6月10日”、维度组合编码id是“1_0_1_0_1”、维度取值编码id是“1_0_2_0_1”，指标值为300，指标值单位是个，通过调用维度-维度值映射表1(b)以及相关表，第一行数据的含义是“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”；相应的，第二行数据的母指标名称是“一键加电订单完成量”、时间日期是“2020年6月10日”、维度组合编码id是“1_0_1_0_1”、维度取值编码id是“2_0_3_0_1”，指标值为100，指标值单位是个，通过调用维度-维度值映射表1(b)以及相关表，第一行数据的含义是“2020年6月10日北京-充电桩-现金支付的一键加电订单完成量是100个”。需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。下面再结合图3所示本发明的可任意扩展维度的数据指标存储系统的一个实施例的结构框图，对本发明的实现做进一步说明。该系统与前述方法相对应。该系统至少包括：构建单元310,其用于根据不同的业务需求，通过处理业务数据获得相应的数据指标，并查询数据表以构建所述数据指标的指标id；在一个实施方式中，根据不同的业务场景或者说业务涉及的需求、客户的需求等，会有相应的业务数据。往往业务数据中有需要存储记录并增删修改或读取出来使用的各种数据指标的相关数据信息。因而，通常需要对业务数据做处理，进而，将业务数据处理后，获得相应的数据指标，比如从业务数据处理后的数据信息中经过预先设定的逻辑确定需要的度量、维度，形成数据指标，再进行存储。具体地，对业务数据进行拆分(文字、数字、语法等划分)确定主要数据信息；从主要数据信息中经预先设定的逻辑，确定一个度量以及所述度量下的一个或多个维度，形成相应的数据指标；其中，预先设定的逻辑可以是从主要数据信息中找到一个度量的数据信息、并以所述度量为基础从主要数据信息中找到所述度量下的所有维度的数据信息。比如，电动车加电的业务中，业务数据处理后获得“一键加电订单完成量”度量的数据信息，并获得城市、区、资源类型、子资源类型、支付方式5种维度对应的数据信息。形成该度量下的多种维度组合的数据指标。一个例子，对有关电动车加电的业务数据进行处理后，找到属于度量的数据信息“一键加电订单完成量”、“一键加电订单量”等；假设又在度量“一键加电订单完成量”下找到属于维度的数据信息例如“上海”、“北京”等城市信息、“2020年6月10日”等日期信息；进一步，确定了该度量“一键加电订单完成量”下的几个维度，结合度量和维度的数据信息，形成相应的数据指标，例如，可以获得两个同样度量“一键加电订单完成量”的不同维度的数据指标：“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”、“2020年6月10日北京-充电桩-现金支付的一键加电订单完成量是100个”。在一个实施方式中，查询的数据表，可以是根据不同的业务需求，预先设定的可查询的同一个度量下的一个或多个维度的数据表。进一步，还可以根据不同的业务需求，预先设定存储数据指标的具有一个或多个固定的列字段的结构的存储表，即该存储表的列字段不改变，对应确定的一类业务就有固定的列字段的存储表的结构。进一步，获得的所述数据指标，可以依据自身的度量和/或维度，调用并查询一个或多个所述数据表；根据查询结果以及所述存储表的列字段的结构，构建对应所述数据指标的指标id。具体地，这些数据表包括映射表。例如：维度id映射表、维度-维度值映射表、母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表以及其他维度映射表等等，参见表1(a)至表1(e)，这些表中的填充值是作为说明方案实现方式的示例并非不具有实际意义，仅代表了表与表之间的示例值有关联关系，不构成对本发明的任何限制。具体地，预先构建的存储数据指标的具有固定表结构的数据指标的存储表，其可以包括一个到多个列字段。优选地，列字段包括但不限于：指标id、母指标id、母指标名称、时间日期、维度组合编码id、维度取值编码id、维度编码解释、指标值、指标值单位、等等。其中，指标id对每一行数据指标进行唯一性标识。指标id包括：母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id、等，将这些id拼接起来形成该指标id。其中，所述母指标id为指标id的首位，所述母指标id对应的母指标表示所述数据指标未被任意维度聚合，能够不断进行维度的扩展；与所述母指标同一个度量下、根据不同维度进行组合后的数据指标为子指标；通过母指标id确定存储的数据指标之间母子层级关系；通过所述维度组合编码id和维度取值编码id确定不同维度的组合含义。具体地，指标id中的首位母指标id既可体现出数据指标之间的母子层级关系，如指标id第一位为1，即母指标id为1，所有指标id为1的都是该母指标下的子指标；指标id又可以通过维度组合编码id和维度取值编码id体现出不同维度的组合含义；而维度编码解释，用字典形式对维度编码进行解释，提高理解性，维度作为key键，维度值作为value值。进一步，查询所述数据表以获取对应的构建指标id的维度编码id和母指标id。比如数据指标a为“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”，根据其度量为“一键加电订单完成量”，维度具体数据信息“2020年6月10日”、“上海”、“换电站”、“现金支付”等，调用数据表(映射表)进行查询，“2020年6月10日”日期维度，“上海”城市维度等等。映射表例如，表1(a)所示的根据本发明的方案的一个实施例的维度id映射表(mappingtable)，体现出具有哪些维度，比如此表中假设“一键加电订单完成量”度量下，数据指标的3种维度，每种维度的维度id、对应的维度名称、维度值id、对应的维度值名称。表1(a)维度id维度名称1支付方式3资源类型5城市例如，表1(b)所示根据本发明的方案的一个实施例的维度-维度值映射表(mappingtable)，体现了各个维度对应的有哪些维度值。这里还可以作为维度编码解释来提高理解性，该维度编码解释可以包括用字典形式解释维度组合编码，维度作为key键、维度值作为value值，这样在维度编码id形成中，需要维度id和维度值id。以数据指标a为例：调用此表1(b)，可以根据该数据指标的维度的数据信息，找到“上海”、“换电站”、“现金支付”等维度值名称对应的维度值id、维度名称、维度id，并获得对应的维度id、维度值id等，以便形成数据指标值，尤其是指标id(插入存储表的数据行、代表该数据指标a的编码结果，包括其指标id等)。表1(b)维度id维度值id维度值名称51上海52北京31充电车32换电站33充电桩11现金支付12服务包支付而又例如，对于母指标来说，数据指标a的度量可以对应母指标，如表1(c)所示，根据本发明的方案的一实施例中母指标id映射表(mappingtable)，根据母指标id可以确定数据指标的母子层级关系。比如数据指标a的母指标id即可确定为1。进一步，例如该表1(c)中，母指标id映射表，体现了母指标id为1，其母指标名称为“一键加电订单完成量”。表1(c)母指标id母指标名称1一键加电订单完成量预先构建的多个映射表中，关于母指标还可以有如表1(d)所示，为根据本发明的方案的一个实施例的母指标-维度选择映射表(mappingtable)，体现母指标选用了哪些维度及该维度在维度组合id中对应的位置id。表1(d)如：母指标id位置id维度值id115123131同样，还有如表1(e)为根据本发明的方案的一个实施例的母指标-维度组合映射表(mappingtable)，体现母指标实际使用到的维度组合。维度id为1和5的两个维度组合的情况是对应在母指标id为1的度量下。表1(e)母指标id维度组合(id)11,5如此，数据指标即可按照存储表的字段结构，调用并查询对应的各个数据表，构建数据指标对应的指标id。例如，可以根据前述表格构建最终的指标存储表1(f)的形式，包括指标id、固定维度字段时间日期、维度编码解释、指标值、指标值单位等。表1(f)具体地，所述存储表中，还可以将常用的数据指标的维度提炼作为固定的列字段，而将非常用的数据指标的其他维度通过维度编码id体现。维度编码id包括列字段维度组合编码id以及维度取值编码id。查询所述数据表以获取对应的构建指标id的维度编码id和母指标id。一个实施方式中，维度编码id的编码规则，例如：所述维度组合编码id,包括由母指标使用的所有维度个数作为长度的二进制序列，在选择的维度对应位置上填1，其余未使用维度填0；所述维度取值编码id，包括同一个母指标下具有与所述维度组合编码id的位数相同的数字序列在选择的维度对应位置上填充选取的维度值；维度组合编码id与维度取值编码id拼接成为所述维度编码id。其中，查询数据表可以包括：查询所述维度组合编码id调用维度id映射表和维度-维度值映射表；查询维度id调用维度-维度值映射表；查询指标id调用母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表、维度id映射表、维度-维度值映射表以及其它维度映射表。进一步，查询数据表后根据编码规则获得维度编码id和母指标id，可以根据存储表的列字段的规则构建指标id，即得到了该新的数据指标的指标id，例如数据指标a的指标id。由此，根据获得的数据指标，查询预先设定的各个数据指标中维度和/或度量相关的数据表(例如各个映射表)，获得返回的对应数据指标的一个度量下的多个维度的指标id。指标id如前述多个id拼接而成。一个例子中，如下表1(g)，假设：母指标1“一键加电订单量”共包含3种扩展维度，初始“维度组合编码”为“0_0_0”。如果计算“2020年-上海–服务包支付的一键加电订单量”，选取第5、1维度，它们在维度组合id中的位置分别为1、3，则维度组合编码在选中维度的对应位置上标1，未选中则标0，即为“1_0_1”；上海1、服务包支付2，因而维度取值编码为即“1_0_2”，最终拼接后的“指标id”，由母指标id、维度组合编码、维度取值编码三者按顺序组成，每部分使用-进行连接，即为“1-1_0_1-1_0_2”。表1(g)其中，上述示例指标，对应的前述各个所有相关表：母指标id映射表、维度id映射表、维度-维度值mapping映射表、母指标-维度选择mapping表、母指标-维度组合mapping表，即表1(a)至1(e)，这样得到最终的数据指标的存储表例如表1(f)另一个实施例中，如表2所示的指标id列字段的例子。表2为根据本发明的方案的另一个实施例的数据指标的存储表。其中，指标id的构建最主要的是维度的编码形式，因而，数据指标存储中，维度的编码的设计和构建则关系到存储访问的效率。该例子中将时间日期加入到指标id中。表2在表2的例子中，同样在指标维度上，其仍然可以将最常用的一个或多个维度提炼作为数据指标的维度的固定的数据列，比如表2所示的时间日期，除时间日期外，一般还可以根据不同的业务场景或需求下不同的业务数据情况分别进行提炼。而将其余非常用的维度即数据指标中未被提炼为固定的数据列的维度，可以被包含在维度组合编码id、维度取值编码id中体现。存储的数据指标可以根据维度编码id来索引，通过维度编码id找到对应的非常用维度，进行解读。维度编码id包括维度组合编码id和维度取值编码id。进一步，通常业务场景和需求不同，对应处理的业务数据不同，实际获得的数据指标则不同，从而确定的数据指标的指标id中母指标不同，那么对应的维度id的长度也不同。结合表2的具体一个例子，关于“一键加电订单完成量”的数据指标中，假设共包含了5种扩展维度。具体地，初始“维度组合编码”为“0_0_0_0_0”，电动车加电业务的业务数据处理后获得一键加电订单完成量的数据指标，需计算其维度编码id，例如：计算“上海-换电站-现金支付的一键加电订单量”这一新的数据指标a的维度组合编码id、维度取值编码id以及维度编码id。结合表1(b)，“上海”处于“维度5-城市”、“换电站”处于“维度3-资源类型”、“现金支付”处于“维度1-支付方式”，所以维度组合编码id选取了第1、3、5维度，按照使用的维度为1而未使用的维度为0的取值规则，即维度组合编码id为“1_0_1_0_1”。进一步，结合表1(b)，“上海”的“维度值”是1、“换电站”的“维度值”是2、“现金支付”的“维度值”是1，未使用的维度值为0，即维度取值编码id为“1_0_2_0_1”。最终拼接后的维度编码id为维度组合编码id结合维度取值编码id，如直接前后连接大的结合方式：“1_0_1_0_1-1_0_2_0_1”。进而，数据指标a的指标id构建得出，如表2第一行所示。类似的，数据指标b的指标id构建得出，如表2第二行所示。扩展单元320，其用于基于所述指标id调用数据指标的存储表，通过在所述数据指标的存储表中增加数据行的方式扩展数据指标维度，以按照相应的字段存储所述数据指标。具体地，基于所述指标id，调用数据指标存储表，将所述指标id以及指标id中的母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，以及根据指标id查询的数据表中对应的母指标名称、维度编码解释，以及数据指标中明确的指标值、指标值单位，按照存储表的列字段一一对应存储，仅纵向扩展维度和增加所述数据指标的数据行。在一个实施方式中，数据指标的维度，包括了指标id、母指标id、母指标名称、时间日期、维度组合编码id、维度取值编码id、维度编码解释、指标值、指标值单位。指标id的首位母指标id即反应了同一个度量。在新的数据指标确定了指标id时，如前述例子数据指标a、b，都是同一个度量“一键加电订单完成量”的不同维度的数据指标，即数据指标a、b根据自身度量和维度，调用各个数据表并在查询数据表后，构建各自对应的指标id，二者的指标id首位都为1，属于同一个母指标(同一个度量)下的子指标(不同维度)。再根据指标id，调用对应的数据指标的存储表，二者为同一个度量，则存储表也是同一个母指标下的子指标，即直接扩展维度并增加数据行即可，例如：通过竖向扩展指标维度(自增id可以增加调用各个非常用的维度)以及增加数据行的方式，在数据指标存储表中对应各个列字段存储新的数据指标，增加了数据指标但不改变存储表的表结构，仅仅增加一行数据。进一步，对于指标id，其设计构建是为了对存储的每一行数据指标值进行标识。一种方式，将标识数据指标的存储方式简化为，通过指标id的组成部分进行解读，指标id的组成部分包括母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，则直接通过母指标、时间日期、维度组合(维度及维度值的组合)进行解读；另一种方式，通过指标id一个数据列字段进行解读。访问单元330，其用于根据数据指标的指标id，调用并查询所述数据表和所述存储表实现存储数据的访问。其中，基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。在一个实施方式中，通过查询所述维度组合编码id可调用维度id映射表和维度-维度值映射表；通过查询所述维度取值编码id可调用维度-维度值映射表；通过查询维度id可调用维度-维度值映射表；通过查询指标id可调用母指标id映射表、母指标-维度选择映射表、母指标-维度组合映射表、维度id映射表、维度-维度值映射表以及其它维度表；同理，在存储表中，根据指标id可获知母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，进而可以查询各个对应的映射表如表1(a)至表1(e)等。由此，也实现了快速访问存储的数据指标，能便捷地使用所述数据指标。在如表2所示的例子中，第一行数据的母指标名称是“一键加电订单完成量”、时间日期是“2020年6月10日”、维度组合编码id是“1_0_1_0_1”、维度取值编码id是“1_0_2_0_1”，指标值为300，指标值单位是个，通过调用维度-维度值映射表1(b)以及相关表，第一行数据的含义是“2020年6月10日上海-换电站-现金支付的一键加电订单完成量是300个”；相应的，第二行数据的母指标名称是“一键加电订单完成量”、时间日期是“2020年6月10日”、维度组合编码id是“1_0_1_0_1”、维度取值编码id是“2_0_3_0_1”，指标值为100，指标值单位是个，通过调用维度-维度值映射表1(b)以及相关表，第一行数据的含义是“2020年6月10日北京-充电桩-现金支付的一键加电订单完成量是100个”。由于同一个度量不同维度下的数据指标，被当作完全不同的数据指标，对于数据存储和访问以及数据维护非常困难而复杂，尤其是，以往的二维表存储数据指标的方式是在列上添加数据指标字段同时在对应位置上放置指标值，数据表的结构不固定、每次增加新数据指标都需要修改整个数据表的结构，扩展维度时非常繁琐且随着数据指标增多数据表的字段结构也无限扩展，查询存储都越来越复杂、效率低，增加资源消耗。由此，本发明改进设计了同一个度量不同维度的数据指标关系的母子指标体系，根据该体系结构进行数据存储，尤其是通过纵向/竖向扩展维度的存储数据指标的形式，能够在固定表结构的情况下，增加数据行实现任意进行维度扩展，维度之间可以自由任意地组合，每一行数据都能够通过不同的指标id即唯一的标识进行解读，从而，简化了存储以及访问，提高了数据存储访问效率，并避免了管理的过于复杂、降低了维护数据的难度。并且，本发明的技术方案通过极其轻量化的数据指标存储概念设计，无需复杂的实现方式，仅需据此选择任一种结构化数据库进行实践即可，由本发明的方式的数据指标存储后，使用着通过指标id可以简单便捷地对数据指标进行查询和使用。进一步，在本发明的一种存储装置的一个实施例中，该存储装置存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。进一步，在本发明的一种控制装置的一个实施例中，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项所述的一种可任意扩展维度的数据指标存储方法。本发明的技术方案，首先根据不同的业务场景或者说业务涉及的需求、客户的需求等，会有相应的业务数据，从业务数据处理后的数据信息中经过预先设定的逻辑确定需要的度量、维度，形成数据指标，再进行存储，通过查询数据表以构建所述数据指标的指标id。然后，基于所述指标id，调用数据指标存储表，将所述指标id以及指标id中的母指标id、时间日期代表的id、维度组合编码id、维度取值编码id，以及根据指标id查询的数据表中对应的母指标名称、维度编码解释，以及数据指标中明确的指标值、指标值单位，按照存储表的列字段一一对应存储，仅纵向扩展维度和增加所述数据指标的数据行。最后，基于所述指标id中的母指标id、维度组合编码id、维度取值编码id，调用并查询与数据指标的维度、母指标相关的所述数据表以及所述存储表，并获得对应的数据信息。本方案提供的改进的数据指标存储方法，通过增加数据行任意进行维度的扩展，保证维度之间能够自由进行组合，并且每一行数据都能够通过标识的不同指标id进行解读，其对于同一度量不同维度下的数据指标不论何种计算逻辑都能够快速简便地处理、并且存储方便、扩展简单、容易调用且保证指标的统一性。本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的系统的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。本领域技术人员能够理解的是，可以对系统中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。当前第1页12当前第1页12