目前在做一些数据处理的任务，需求是对给出的日期范围处理对应日期的数据文件后显示在dashboard上，如果该日的数据文件已经处理过，则存储成另外的数据文件，下次有该日期的时候则直接读取另外的数据文件。对于有当日日期的数据做特殊处理，即只处理不存储成另外的数据文件，因为本日的数据有可能继续增加，存储没有意义。

�其中对于每日的未处理数据，是多条json数据组成，大小较大，处理完后是单一json数据，数据结构比较复杂，值为列表和字符串，列表里有字典类型数据。对于给定的日期范围，最后需要统计json值的"和"。

以下是我对计算给定日期范围的数据值和的思路：

1.遍历时间读取对应时间文件进行数据处理，得到每天一个json值

2.考虑到如果频繁请求一个区间的和，那么按照以往做acm的经验，必然是前缀和无疑了，即预处理前缀和，那么区间[a,b]的值即为sum[b] - sum[a-1]

3.这方式起初看可行，实际中考虑到的问题有几点：前缀和有个起始点，这个起始点当然可以是任意，但是不容易记忆(即使不记忆也没有太大问题)；当请求的天数越过了中间未处理的日期，前缀和会失败(当然存在解决办法是跑定时任务去处理每天的数据)；对于json数据，'减'的定义不是很明确，当然不存在会减去不存在的值

4.在通过实践后发现读取文件处理数据数据速度非常快，每次求和也不会造成很长时间消耗(都在1s内出结果，数据还没有大到不可接受)

5.最后的解决方案是每日数据处理后生成数据文件，请求时做求和并缓存，对于当前数据量而言，效率还可以