一种利用虚拟机环境的数据库数据处理方法与流程

1.本技术涉及数据解密技术领域，具体是一种利用虚拟机环境的数据库数据处理方法。


背景技术：

2.数据库管理的好坏，影响到数据的安全和数据使用的工作效率，在网络安全基础上，现有技术已经研发并采用了多种多样的网络安全技术来保障数据库中数据的安全。而在数据库的数据管理上，多数是采用在单机数据库内运行的方式人为地进行数据调用、删减增改等操作，存在操作较为复杂，且效率较差的问题。


技术实现要素：

3.本技术的目的在于提供一种利用虚拟机环境的数据库数据处理方法，通过python软件自动检索获取数据库系统中的目标数据，操作方式简单、工作效率高。
4.为实现上述目的，本技术提供了一种利用虚拟机环境的数据库数据处理方法，该方法包括以下步骤：
5.s1-数据导入：打开数据库系统，并将电子数据导入该数据库系统；
6.s2-进入python模式：开启python软件，将所述python软件与所述数据库系统建立连接；
7.s3-数据检索并导出：根据需求在所述python软件上操作设定数据要求，所述python软件自动搜索目标数据并导出。
8.基于上述方法，通过python软件设定数据要求，并自动检索获取数据库系统中的目标数据，提高了数据库系统的数据管理效率，简化了数据库数据调用的操作方式，从而提高后续利用该目标数据进行的任务的效率。
9.作为优选，所述进入python模式具体包括：
10.s2-1：启动所述python软件，所述python软件获取相应权限后与所述数据库系统建立数据传输通道；
11.s2-2：所述python软件管理所述数据库系统中的数据，将多个不同组别的数据分别整理为单个数据，并对每个单个数据进行标记；
12.s2-3：所述python软件通过csv.reader()函数遍历单个数据的全部内容，并读取该数据中的前n位数据作为python的list对象的表头；
13.s2-4：所述python软件在遍历单个数据的过程中对记载数据基础信息的参数进行复制迁移，作为所述python的list对象的内容；
14.s2-5：将所述python的list对象的表头、所述python的list对象的内容与单个数据建立超链接。
15.进一步地，通过python软件对数据库系统中的数据进行对应的特征提取作为检索关键词的基础，从而实现对不同数据的区分和标记，便于后续的数据检索。
16.作为优选，所述数据基础信息包括数据类型、数据大小、建立时间、文件路径、创建者名称、主机ip、文件名称。
17.作为优选，所述数据检索并导出具体包括：
18.s3-1：在所述python软件陈列可供选择的检索关键词；
19.s3-2：设置对应的检索关键词，所述python软件自动匹配该检索关键词对应的数据；
20.s3-3：所述python软件下载所述数据库系统中被匹配的数据，并导出。
21.通过陈列可选检索关键词设置对应的检索关键词，便于用户的使用。
22.作为优选，所述检索关键词包括python的list对象的表头名称和python的list对象的内容，所述python的list对象的内容包括数据类型、数据大小、建立时间、文件路径、创建者名称、主机ip、文件名称。
23.作为优选，在所述python软件自动匹配该检索关键词对应的数据之后，所述python软件将检索到的数据对应的python的list对象中的全部内容展示给用户确认，用户根据展示的python的list对象中的全部内容选择对应的数据选项作为最终匹配到的数据。
24.通过用户对检索结果的二次确认，能够提高数据检索结果的可靠性和准确性。
25.作为优选，所述python软件存储检索到的数据去除最终匹配到的数据的部分及对应的检索关键词作为短时历史记录，在python软件关闭后，删除该短时历史记录。
26.作为优选，所述python软件存储最终匹配到的数据对应的python的list对象中的全部内容及对应的检索关键词作为长时历史记录，并将该长时历史记录进行云保存。
27.通过短时历史记录和长时历史记录的设置，有利于后期的数据溯源，提高数据库数据处理的效率和实用性。
28.基于上述的利用虚拟机环境的数据库数据处理方法，将接收到的大量的电子数据导入数据库系统，并通过python设定虚拟机运行环境自动地对数据库系统的数据进行筛选，操作方式简单、工作效率高。
附图说明
29.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1为本技术实施例中利用虚拟机环境的数据库数据处理方法的流程框图。
具体实施方式
31.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，所描述的实施例仅仅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做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。
32.实施例：参考图1所示的一种利用虚拟机环境的数据库数据处理方法，该方法包括s1～s3的步骤。
33.s1-数据导入：打开数据库系统，并将电子数据导入该数据库系统。电子数据可以是现有技术中的任意一种或多种，例如excel、word、txt格式的文档等，数据库系统可以是现有技术中设置有python软件连接端口的任意一种。
34.s2-进入python模式：开启python软件，将python软件与数据库系统建立连接。具体的步骤如下：
35.s2-1：启动python软件，python软件与数据库系统的端口创建连接，python软件获取相应权限后与数据库系统建立数据传输通道，该权限包括读、写等管理员权限；
36.s2-2：python软件管理数据库系统中的数据，将多个不同组别的数据分别整理为单个数据，并对每个单个数据进行标记，每个单个数据的标记表示该数据所在的组别；
37.s2-3：python软件通过csv.reader()函数遍历单个数据的全部内容，并读取该数据中的前n位数据作为python的list对象的表头；
38.s2-4：python软件在遍历单个数据的过程中对记载数据基础信息的参数进行复制迁移，作为python的list对象的内容，其中，数据基础信息包括数据类型、数据大小、建立时间、文件路径、创建者名称、主机ip、文件名称；
39.s2-5：将python的list对象的表头、python的list对象的内容与单个数据建立超链接，在选中python的list对象的内容或python的list对象的表头时，python软件自动链接对应的数据，并展示相关内容。
40.s3-数据检索并导出：根据需求在python软件上操作设定数据要求，python软件自动搜索目标数据并导出。具体的步骤如下：
41.s3-1：在python软件陈列可供选择的检索关键词，其中，检索关键词包括python的list对象的表头名称和python的list对象的内容，python的list对象的内容包括数据类型、数据大小、建立时间、文件路径、创建者名称、主机ip、文件名称；
42.s3-2：设置对应的检索关键词，python软件自动匹配该检索关键词对应的数据，python软件将检索到的数据对应的python的list对象中的全部内容展示给用户确认，用户根据展示的python的list对象中的全部内容选择对应的数据选项作为最终匹配到的数据，python软件存储检索到的数据去除最终匹配到的数据的部分及对应的检索关键词作为短时历史记录，在python软件关闭后，删除该短时历史记录，python软件存储最终匹配到的数据对应的python的list对象中的全部内容及对应的检索关键词作为长时历史记录，并将该长时历史记录进行云保存，从而方便后续对数据进行溯源；
43.s3-3：python软件下载数据库系统中被匹配的数据，并导出。
44.综上，本实施例的利用虚拟机环境的数据库数据处理方法，通过python软件设定数据要求，并自动检索获取数据库系统中的目标数据，提高了数据库系统的数据管理效率，简化了数据库数据调用的操作方式，从而提高后续利用该目标数据进行的任务的效率。通过python软件对数据库系统中的数据进行对应的特征提取作为检索关键词的基础，从而实现对不同数据的区分和标记，便于后续的数据检索。通过陈列可选检索关键词设置对应的检索关键词，便于用户的使用。通过用户对检索结果的二次确认，能够提高数据检索结果的可靠性和准确性。通过短时历史记录和长时历史记录的设置，有利于后期的数据溯源，提高数据库数据处理的效率和实用性。
45.最后应说明的是：以上仅所述为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。