Premièrement, Contexte

Pour les produits de données, les noyaux comprennent des mises à jour de données, un contrôle de la qualité des données, une visualisation de données, une requête de données, une application de données, une exportation de données, etc. La mise à jour des données est l'une des parties importante. Seule la nouvelle source de données est constamment entrante, toute la base de données deviendra une bibliothèque en direct aura plus de sens.

Prenez la base de données de recherche médicale que je connais. Au début de l'établissement, un hôpital est établi, l'hôpital fournit les données d'enregistrement médical d'origine de 50 patients et les données sont traitées et l'utilisateur entre dans la base de données.

Pour cette maladie, le patient continuera de retourner un traitement dans l'État de survie. Si les données de traitement ultérieures ne sont pas incluses dans le système, le médecin ne comprendra pas l'état d'avancement de la maladie du patient et peut avoir besoin de la progression des maladies ultérieures chez les patients présentant une nouvelle recherche médicale.

Par exemple, l'influence de nouveaux médicaments pour étudier les patients sur une certaine maladie, en raison du manque de soutien visuel de données, les données du patient ne peuvent pas être utilisées sous le sujet de la recherche. La valeur des données du patient sera réduite.

Inversement, si le nombre d'enregistrements de patients et le patient ont augmenté le nombre de fois, la base de données peut soutenir la direction de la recherche médicale sera plus large. Dans le même temps, en raison de l'augmentation du nombre de données, les conclusions de la recherche scientifique sont également plus convaincantes. Dans le même temps, il peut également élargir la direction de la recherche, pas seulement la recherche rétrospective et appuyer une recherche prospective.

La mise à jour des données est destinée aux données existantes, fait référence à un élément de données existant qui correspond au même enregistrement de données, et le nouvel élément de données remplace la base de données ou ajoutez de nouveaux enregistrements de données sur un enregistrement de données existant.

Il existe quatre formes, de nouveaux enregistrements de données, améliorent les données, modifient les données et supprimer des données.

1, nouvel enregistrement de données

fait référence à, dans la table de données, ajoutez un nouveau record de données, le nouvel enregistrement de données apportera inévitablement la croissance de IDENTIFIANT.

Par exemple: 100 patients dans la table du patient, l'ajout d'un patient, insérera un nouvel enregistrement de données dans la table du patient, l'ID augmentera.

2, des données améliorées

font référence à, pour un certain champ d'une donnée, la valeur d'origine de ce champ est vide, remplissez la valeur null Entrée.Le processus de données.
Par exemple, le champ "type d'assurance médicale" du patient est vide, remplir les données "assurance commerciale".

3, Données de modification

fait référence au processus de modification de la valeur du champ de A à B pour les champs de la base de données.

Par exemple: "type d'assurance médicale", "assurance médicale", de "assurance commerciale" à "assurance médicale"

4, Supprimer les données

fait référence au processus de modification de la valeur du champ dans un champ de la base de données.
Par exemple, le contenu du «type d'assurance médicale» du patient Zhang San est modifié par «assurance médicale des travailleurs urbains».

Dans le processus de nouvel enregistrement de données, améliorant les données, modification des données, supprimer des données, si toutes les opérations de données prennent des décisions du programme, le programme prend le même traitement de la stratégie, soit accepter l'insert ou tous refusent d'insérer; toutes les nouvelles valeurs, utilisent l'ancienne valeur.

Parce que chaque donnée est différente, certaines données doivent être acceptées et certaines données doivent être refusées.

La stratégie de traitement unifiée entraînera inévitablement des erreurs de données partielles. Le programme n'a pas la capacité d'identifier le contexte du contexte. Par conséquent, le travail de la décision ne peut être donné qu'à l'utilisateur et chaque donnée est effectuée séparément en fonction du texte avant et arrière de chaque données, assurant ainsi la précision des données. Par exemple: le champ "Diagnostics Clinical" de Zhang San contient des données est "cancer du poumon à petite cellule pulmonaire", et les données de stockage sont "carcinomes squames pulmonaires".

À ce stade, les deux données apparaissent variant, quelle que soit la nouvelle valeur ou la valeur ancienne, il est possible de causer des erreurs. Provoque en outre les inexactitudes des conclusions de la recherche. À ce stade, il est souhaitable de voir manuellement les informations d'approche du patient pour décider du diagnostic clinique du patient. Le programme est incapable de terminer les travaux.

Étant donné que le système prend une politique unifiée pour gérer les données, la précision des données apporte aux données. La raison de ce problème est que la décision de décision ne sera pas remise à l'utilisateur. Vous devez donc introduire des décisions manuelles dans le chronométrage approprié pour assurer la précision des données.

Deuxièmement, la solution

Lorsque les données du lot sont stockées, le mécanisme de mise à jour des données est déclenché. Au cours de la mise à jour des données, le mécanisme de décision manuel est introduit lorsqu'il existe un conflit de données ou vide.

1, Le conflit de données

fait référence à, pour un élément de données, il existe une valeur dans les données et les données à atteindre sont également valorisées, mais les deux valeurs sont incohérentes.

Lorsque les données sont en conflit, si le système applique la nouvelle valeur ou la valeur d'origine, il est possible de causer des erreurs pouvant causer des données. Et le programme ne peut pas déterminer si la valeur d'origine est correcte, ou la valeur actuelle est la bonne donnée et la décision est nécessaire pour informer l'utilisateur. L'utilisateur peut effectuer la nouvelle valeur pour rejeter la nouvelle valeur. Après avoir reçu la nouvelle valeur, la nouvelle valeur entrera dans la base de données.

Une fois que la nouvelle valeur est rejetée, elle ne fait rien sur les anciennes données. Si l'utilisateur ne prend aucune décision, lorsque l'utilisateur considère les détails des données, l'invite est redonnée, sinon l'enregistrement de données n'est lisible et que l'édition n'est pas autorisée. Jusqu'à ce que l'utilisateur prend des décisions.

2, la vidange des données

fait référence à, pour un élément de données, il n'ya aucune valeur dans les données à saisir dans la base de données.

Lorsqu'une données doit être vidée, si le système est forcé directement à vide, il sera possible de supprimer les données correctes. Dans le même temps, il est également possible que la valeur initiale soit fausse. Toutefois, le programme ne peut déterminer si les données sont correctes ou non, et la décision doit indiquer à l'utilisateur.

L'utilisateur peut effectuer une opération qui accepte la suppression de suppression ou de rejet de la suppression. Cette valeur sera vide après avoir accepté la suppression.

Une fois que la suppression est supprimée, aucune opération n'est apportée aux anciennes données. Si l'utilisateur ne prend aucune décision, lorsque l'utilisateur considère les détails des données, l'enregistrement de données n'est que dans un état. Et encore une fois l'invite jusqu'à ce que l'utilisateur prend des décisions.