1.一种数据存储优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：

对数据进行分析，了解数据的特性，选择适合数据特性的压缩算法，对数据进行压缩；

获取数据压缩时的多项数据信息，包括压缩时的计算资源调配信息和压缩性能信息，获取后，将计算资源调配信息和压缩性能信息进行处理；

将数据压缩时经过处理后的计算资源调配信息和压缩性能信息进行综合分析，生成压缩隐患系数，通过压缩隐患系数对数据压缩进行评估；

将数据压缩时生成的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行比对分析，判断数据压缩时是否存在异常隐患情况；

当数据压缩时存在异常隐患时，将起始点对应的压缩隐患系数和后续生成的若干个压缩隐患系数建立分析集合，将分析集合内的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行综合分析，生成隐患风险指数，通过隐患风险指数对数据压缩的过程进一步判断，当数据压缩时存在高风险时，停止压缩，当数据压缩时为低风险时，继续压缩。

2.根据权利要求1所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，对数据进行压缩时，数据压缩时的计算资源调配信息包括CPU时钟频率信息，获取到CPU时钟频率信息后，将CPU时钟频率信息进行处理后生成CPU时钟频率异态隐蔽指数；对数据进行压缩时，数据压缩时的压缩性能信息包括数据实时积压信息，获取到数据实时积压信息，将数据实时积压信息处理后生成数据积压指数。

3.根据权利要求2所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，CPU时钟频率异态隐蔽指数获取的逻辑如下：获取数据压缩时在T时间内的实时CPU时钟频率，并将实时CPU时钟频率标定为CPU

Clock x，x表示数据压缩时在T时间内的实时CPU时钟频率的编号，x＝1、2、3、4、……、p，p为正整数；

通过数据压缩时在T时间内获取的实时CPU时钟频率计算CPU时钟频率标准差和CPU时钟频率预期偏差，计算公式为： 式中，CPU CPU

Clock 标表示CPU时钟频率标准差，Clock 平表示数据压缩时在T时间内获取的实时CPU时CPU钟频率的平均值， 式中，Clock 偏差

CPU CPU

表示CPU时钟频率预期偏差，Clock 预期表示预期CPU时钟频率，Clock x'表示数据压缩时在T时间内获取的低于预期CPU时钟频率的实时CPU时钟频率，x'表示数据压缩时在T时间内获取的低于预期CPU时钟频率的实时CPU时钟频率的编号，x'＝、2、3、4、……、p'，p'为正整数，且p'≤p；

CPU CPU

计算CPU时钟频率异态隐蔽指数，计算的表达式为：Clock ＝μ1*Clock 标+μ2*CPU CPU

Clock 偏差，式中，Clock 表示CPU时钟频率异态隐蔽指数，μ1、μ2分别为CPU时钟频率标准CPU CPU差Clock 标和CPU时钟频率预期偏差Clock 偏差的权重因子，取值均大于0。

4.根据权利要求3所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，数据积压指数获取的逻辑如下：获取数据压缩时在T时间内的实时数据积压率，形成时间序列，并将实时数据积压率按Rate照时间序列用函数Back (t)；

通过在T时间内获取的实时数据积压率计算数据积压指数，计算的表达式为：Rate

式中，Back 表示数据积压指

数，[tx，ty]表示数据压缩时已完成数据压缩的时段，[tm，tn]表示数据压缩时等待数据压缩的时段，tx

5.根据权利要求4所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，获取到数据压缩时经CPU Rate过处理后的CPU时钟频率异态隐蔽指数Clock 和数据积压指数Back 后，将CPU时钟频率CPU Rate ττ异态隐蔽指数Clock 和数据积压指数Back 进行公式化分析，生成压缩隐患系数YS ，依据的公式为：，

CPU Rate

式中，f1、f2分别为CPU时钟频率异态隐蔽指数Clock 和数据积压指数Back 的预设比例系数，且f1、f2均大于0。

6.根据权利要求5所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，将数据压缩时生成的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：若压缩隐患系数大于等于压缩隐患系数参考阈值，则生成异常信号，当数据压缩时生成异常信号时，进一步对数据压缩过程进行分析；

若压缩隐患系数小于压缩隐患系数参考阈值，则生成正常信号。

7.根据权利要求6所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，当数据压缩时存在异常隐患时，将起始点对应的压缩隐患系数和后续生成的若干个压缩隐患系数建立分析集ττ ττ ττ ττ合，并将分析集合标定为F，则F＝{YS v}＝{YS 1、YS 2、…、YS s}，v＝1、2、3、4、……、s，s为正整数；

将分析集合内的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行综合分析，生成隐患风险指数，依据的公式为： 式中，ξξ表示隐患风险指ττ

数，YS v'表示大于压缩隐患系数参考阈值的压缩隐患系数，v'表示大于压缩隐患系数参考阈值的压缩隐患系数的编号，v'＝1、2、3、4、……、s'，s'为正整数，s表示分析集合内的压缩隐患系数总数量。

8.根据权利要求7所述的一种数据存储优化的方法，其特征在于，将分析集合内通过大于压缩隐患系数参考阈值的压缩隐患系数和压缩隐患系数参考阈值生成隐患风险指数与预先设定的隐患风险指数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：若隐患风险指数大于等于隐患风险指数参考阈值，则生成高风险信号，当数据压缩时生成高风险信号时，停止压缩；

若压缩隐患系数小于压缩隐患系数参考阈值，则低风险信号，当数据压缩时生成低风险信号时，继续对数据进行压缩。

9.一种数据存储优化的系统，其特征在于，用于实现上述权利要求1‑8中任意一项所述的一种数据存储优化的方法，包括数据特性分析与压缩算法选择模块、数据信息获取与处理模块、综合分析与压缩隐患评估模块、压缩隐患比对分析模块以及风险指数生成与压缩处理模块；

数据特性分析与压缩算法选择模块，对数据进行分析，了解数据的特性，选择适合数据特性的压缩算法，对数据进行压缩；

数据信息获取与处理模块，获取数据压缩时的多项数据信息，包括压缩时的计算资源调配信息和压缩性能信息，获取后，将计算资源调配信息和压缩性能信息进行处理；

综合分析与压缩隐患评估模块，将数据压缩时经过处理后的计算资源调配信息和压缩性能信息进行综合分析，生成压缩隐患系数，通过压缩隐患系数对数据压缩进行评估；

压缩隐患比对分析模块，将数据压缩时生成的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行比对分析，判断数据压缩时是否存在异常隐患情况；

风险指数生成与压缩处理模块，当数据压缩时存在异常隐患时，将起始点对应的压缩隐患系数和后续生成的若干个压缩隐患系数建立分析集合，将分析集合内的压缩隐患系数与预先设定的压缩隐患系数参考阈值进行综合分析，生成隐患风险指数，通过隐患风险指数对数据压缩的过程进一步判断，当数据压缩时存在高风险时，停止压缩，当数据压缩时为低风险时，继续压缩。