CN113220710A - 数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及数据处理技术领域,尤其涉及智能搜索领域。具体实现方案为:获取用于查询目标数据的初始查询信息;对初始查询信息进行解析,得到适用于查询目标数据的数据库查询语句,其中,数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句;在数据库查询语句为第一查询语句的情况下,根据第一查询语句从第一数据库中查询目标数据;以及在数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据第二查询语句从第二数据库中查询目标数据。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,尤其涉及智能搜索领域。
背景技术
数据库,又称为数据管理***,是处理的数据按照一定的方式储存在一起,能够让多个用户共享、尽可能减小冗余度的数据集合。一个数据库可以由多个数据表空间构成,用户可以对文件中的资料运行新增、截取、更新、删除等操作。
发明内容
本公开提供了一种数据查询方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面,提供了一种数据查询方法,包括:获取用于查询目标数据的初始查询信息;对所述初始查询信息进行解析,得到适用于查询所述目标数据的数据库查询语句,其中,所述数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句;在所述数据库查询语句为所述第一查询语句的情况下,根据所述第一查询语句从第一数据库中查询所述目标数据;以及在所述数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据所述第二查询语句从第二数据库中查询所述目标数据。
根据本公开的另一方面,提供了一种数据查询装置,包括:第一获取模块,用于获取用于查询目标数据的初始查询信息;解析模块,用于对所述初始查询信息进行解析,得到适用于查询所述目标数据的数据库查询语句,其中,所述数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句;第一查询模块,用于在所述数据库查询语句为所述第一查询语句的情况下,根据所述第一查询语句从第一数据库中查询所述目标数据;以及第二查询模块,用于在所述数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据所述第二查询语句从第二数据库中查询所述目标数据。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用数据查询方法及装置的示例性***架构;
图2示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的流程图;
图3示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的另一流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的一种示例流程图;
图5示意性示出了根据本公开实施例的数据维护服务的数据维护流程图;
图6示意性示出了根据本公开实施例的数据查询***的架构图;
图7示意性示出了根据本公开实施例的数据查询装置的框图;以及
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
随着科学技术的发展,以及互联网信息、人工智能、大数据等的普及,越来越多的数据交互通过线上来完成。线上数据交互需要庞大的优质资源库。为了满足数据资源的多语义的查询,需要对数据建立大量的字段来保存数据各个维度的信息,因此每条数据通常会具有100条以上的属性。
图数据库是以图这种数据结构存储和查询数据的数据库,最小单位是每条数据,数据互相之间有边维护关系。图数据库与其他数据库不同之处在于,关系在图数据库中占首要地位,图数据库通过对数据间关系的维护来维护整体的数据资源。
ES(ElasticSearch,一种开源高扩展的分布式全文检索引擎)数据库通过倒排索引(Inverted Index)来维护多条数据。其中以一个索引index作为一个数据库,最小单位是每条数据,且每条数据互相之间相互独立。倒排索引是指这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址,由属性值来确定记录的地址,而不是由记录来确定属性值,因此被称为倒排索引。
发明人在实现本公开构思的过程中发现,利用图数据库存储数据,由于仅能通过图的遍历查询数据,导致不方便维护,并且不支持倒排查询,在数据量较大时会明显降低查询性能。此外,使用图数据库需要学习专门的图查询语言,导致开发者的学习成本和使用成本过大。
此外,虽然使用ES存储支持倒排查询,比较灵活,但是因为ES存储的数据之间相互独立,在需要查询某些关系时,需要进行二次甚至多次查询,对服务的上游调用方来说,很容易因为查询时间过长导致查询请求失败。
图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用数据查询方法及装置的示例性***架构。
需要注意的是,图1所示仅为可以应用本公开实施例的***架构的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、***、环境或场景。
如图1所示,根据该实施例的***架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线和/或无线通信链路等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如知识阅读类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端和/或社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的内容提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理,并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。服务器也可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务(″VirtualPrivate Server″,或简称″VPS″)中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式***的服务器,或者是结合了区块链的服务器
需要说明的是,本公开实施例所提供的数据查询方法一般可以由终端设备101、102、或103执行。相应地,本公开实施例所提供的数据查询装置也可以设置于终端设备101、102、或103中。
或者,本公开实施例所提供的数据查询方法一般也可以由服务器105执行。相应地,本公开实施例所提供的数据查询装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的数据查询方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地,本公开实施例所提供的数据查询装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
例如,在用户需要查询目标数据时,用户可以在终端设备101、102、103的搜索框中输入用于查询该目标数据的初始查询信息。终端设备101、102、103可以获取该初始查询信息,然后将获取的该初始查询信息发送给服务器105,由服务器105对该初始查询信息进行解析,得到用于查询该目标数据的数据库查询语句,以便于根据该数据库查询语句从相应的数据库中查询到该目标数据。或者由能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群对初始查询信息进行解析,并根据解析得到的数据库查询语句查询目标数据。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图2示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的流程图。
如图2所示,该方法包括操作S210~S240。
在操作S210,获取用于查询目标数据的初始查询信息。
在操作S220,对初始查询信息进行解析,得到适用于查询目标数据的数据库查询语句。其中,数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句。
在操作S230,在数据库查询语句为第一查询语句的情况下,根据第一查询语句从第一数据库中查询目标数据。
在操作S240,在数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据第二查询语句从第二数据库中查询目标数据。
根据本公开的实施例,目标数据可以为用户想要获得的存储于后台数据库中的数据,后台数据库可以包括上述第一数据库和第二数据库,第一数据库和第二数据库可以包括各种关系型数据库和非关系型数据库等其中任意两者。例如,第一数据库和第二数据库可以包括MySQL(一种小型的开源的关系型数据库管理***)、SQL Server(一种关系数据库管理***)、Oracle(目前流行的关系数据库管理***)、DB2(一种关系型数据库平台)、Redis(一种键值存储数据库)、HBase(一种分布式的、面向列的开源数据库)、MongoDB(一种面向文档的开源数据库)、ES、Neo4j(图数据库)等其中任意两者。
根据本公开的实施例,后台数据库可以不仅限于两种数据库,在实际应用中,后台数据库还可以包括更多种数据库的组合。同时,为保证数据存储的完整性,以及数据查询的有效性,后台数据库例如可以为关系型数据库和非关系型数据库的组合,例如还可以为图数据库和非图数据库的组合等。
根据本公开的实施例,初始查询信息例如为用户输入搜索框中的信息,用于查询目标数据。
根据本公开的实施例,数据库查询语句例如为搜索引擎响应于初始查询信息进行数据查询时所使用的语句。该语句例如可以为程序化语句,包括结构化查询语句和图查询语句等。例如,在第一数据库和第二数据库为图数据库和非图数据库的组合的情况下,第一查询语句和第二查询语句可以为图查询语句和结构化查询语句。
根据本公开的实施例,在后台数据库为第一数据库和第二数据库的情况下,可以从第一查询语句和第二查询语句两者中确定适用于查询目标数据的数据库查询语句。在后台数据库包括多个数据库的情况下,可以从用于查询该多个数据库的查询语句中确定适用于查询目标数据的数据库查询语句。确定的数据库查询语句可以为可选择的所有查询方式中查询效率最快的一种查询语句。
需要说明的是,以上实施例仅是示例性实施例,但不限于此,还可以包括本领域已知的其他数据查询方法,只要能够实现数据查询即可。
通过本公开的上述实施例,由于通过解析初始查询信息可以得到适用于查询目标数据的数据库查询语句,可以利用适用于查询目标数据的数据库查询语句,从对应的数据库中进行数据查询,能够至少部分的解决单类型的数据存储方式在需要进行数据查询时查询效率不高的技术问题,进而提高数据查询效率。
下面结合具体实施例,并参考图3~图6,对图2所示的数据查询方法做进一步说明。
根据本公开的实施例,有鉴于图数据库在进行关系查询时性能较高的优势,以及ES存储支持倒排索引的优势,例如可以结合图数据库和ES存储构建一个数据查询***。例如,第一数据库可以为图数据库,第二数据库可以为分布式搜索引擎数据库,分布式搜索引擎数据库例如为ES数据库等。
通过本公开的上述实施例,可以综合图数据库和ES数据库的优势,提高数据查询效率。
根据本公开的实施例,初始查询信息包括文本信息。对初始查询信息进行解析,得到适用于查询目标数据的数据库查询语句包括:对文本信息进行分词处理,得到用于表征文本信息的至少一个关键词。获取与该至少一个关键词相匹配的目标查询语句。将目标查询语句作为数据库查询语句。
根据本公开的实施例,以文本信息为“定风波的作者的朝代”为例,通过对文本信息进行分词处理,得到的至少一个关键词可以为“定风波”、“作者”、“朝代”。目标查询语句可以为与“定风波”、“作者”、“朝代”这三个关键词均匹配的查询语句。例如,目标查询语句可以为同时包含有“诗词”、“作者”、“朝代”这三个变量信息的查询语句。
通过本公开的上述实施例,根据对文本信息分词得到的关键词确定数据库查询语句,能够选取到更为合适的查询语句,来实现对目标数据的查询,有利于查询性能的提高。
根据本公开的实施例,上述至少一个关键词可以包括N个关键词,N为大于1的整数。获取与至少一个关键词相匹配的目标查询语句可以包括:在获取到与N个关键词均匹配的全匹配查询语句的情况下,将该全匹配查询语句作为目标查询语句。在未获取到与N个关键词均匹配的查询语句的情况下:从N个关键词中选择i个目标关键词,以及获取与i个目标关键词均匹配的查询语句作为目标查询语句,其中,1≤i<N。
根据本公开的实施例,以至少一个关键词为“定风波”、“作者”、“朝代”为例,可以确定此时的N取值为3,全匹配查询语句可以为上述的同时包含有“诗词”、“作者”、“朝代”这三个变量信息的查询语句。在该三个关键词未能匹配到该全匹配查询语句的情况下,可以从该三个关键词中选择两个关键词再次匹配。例如,可以选择“定风波”、“作者”这两个词作为目标关键词,此时的全匹配查询语句可以为包含有“诗词”、“作者”这两个变量信息的查询语句。类似地,在未能获取到与任意两个目标关键词相匹配的全匹配查询语句的情况下,可以继续缩减关键词个数。例如,可以选择“定风波”作为目标关键词,并获取包含有“诗词”这一变量信息的查询语句作为目标查询语句。
通过本公开的上述实施例,在基于关键词确定查询语句的过程中,可以通过缩减关键词个数确定目标查询语句,从而能够有效确定最为合适的数据库查询语句,为目标数据的查询过程提供有效合理的保障。
图3示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的另一流程图。
如图3所示,该方法包括操作S310~S370。
在操作S310,获取用于查询目标数据的初始查询信息。
在操作S320,对初始查询信息进行解析,得到适用于查询目标数据的数据库查询语句。其中,数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句。
在操作S330,获取数据库查询语句的格式。
在操作S340,在格式与第一数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定数据库查询语句为第一查询语句。
在操作S350,根据第一查询语句从第一数据库中查询目标数据。
在操作S360,在格式与第二数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定数据库查询语句为第二查询语句。
在操作S370,根据第二查询语句从第二数据库中查询目标数据。
根据本公开的实施例,由于在从不同数据库中查询数据时,需要结合相适配的查询语句来实现快捷查询,因此,在获取到数据库查询语句后,可以通过判断数据库查询语句的语法格式来确定需要查询的数据库的类型。例如,数据库查询语句为结构化查询语句,语法格式为JSON(一种轻量级的数据交换格式),则可以确定需要查询的数据库例如为ES数据库。再如,数据库查询语句为图查询语句,语法格式为gremlin(一种图查询语言),则可以确定需要查询的数据库为图数据库。
需要说明的是,关于该实施例中的其余技术特征在前述实施例中已有描述,在此不再赘述。
通过本公开的上述实施例,由于针对用于查询目标数据的初始查询信息,在进行查询过程中可自行适配最适用于查询该目标数据的查询方式,由此在实现智能化查询的同时,还可有效提升查询性能。
根据本公开的实施例,在数据库查询语句为第一查询语句的情况下,根据第一查询语句从第一数据库中查询目标数据包括:根据第一查询语句,通过查询第一数据库得到具有第一数据格式的第一查询结果。确定用于展示目标数据的目标数据格式。将第一查询结果转换为具有该目标数据格式的目标查询结果。基于目标查询结果展示目标数据。
根据本公开的实施例,由于从不同数据库中查询得到的查询结果的格式不同,为保证不同查询结果对上游数据格式透明,可以将该查询结果转换为具有统一的目标数据格式的结果。例如,以第一数据库为图数据库为例,查询得到的第一查询结果的数据格式可以为字符串格式。在获取到字符串格式的第一查询结果之后,可以将字符串格式的第一查询结果转换为具有目标数据格式的结果,并基于该具有目标数据格式的结果实现目标数据的展示。
通过本公开的上述实施例,在获取到查询结果之后,通过统一数据格式,实现对上游数据格式透明,可有效减少开发人员在进行上游设计时的工作,提高查询效率。
根据本公开的实施例,确定用于展示目标数据的目标数据格式包括:确定第二数据格式,该第二数据格式与根据第二查询语句查询第二数据库得到的第二查询结果相对应。将第二数据格式作为目标数据格式。
根据本公开的实施例,由于ES数据库可以支持字符串、key-value(键-值)、对象、JSON等存储结构,而图数据库仅支持字符串、数组等存储结构,且图数据库不支持JSON存储结构。以第一数据库为图数据库,第二数据库为ES数据库为例,为保证从ES数据库和图数据库中查询得到的查询结果对上游数据格式透明,可以将从图数据库中查询得到的字符串格式的查询结果转化为JSON格式的结果。同时,由于ES数据库支持JSON结构,为简化设计流程,例如可以将JSON结构的格式作为用于展示目标数据的目标数据格式。
通过本公开的上述实施例,可进一步简化设计流程,同时保证查询结果的有效展示。
图4示意性示出了根据本公开实施例的数据查询方法的一种示例流程图。
如图4所示,该方法包括操作S410~S490。
在操作S410,获取用于查询目标数据的初始查询信息。
在操作S420,调用Query解析模块查询并解析初始查询信息。其中,Query表示由搜索引擎或数据库发出的消息,以便在数据库中查找某一特定文件、网站、记录或一系列记录。
在操作S430,确定是否获取到Query对应的数据库查询语句。若是,则执行操作S440~470;若否,则执行操作S490。
在操作S440,分析数据库查询语句,确定要查询的目标数据库。
在操作S450,在数据库查询语句为第一查询语句的情况下,查询第一数据库。
在操作S460,在数据库查询语句为第二查询语句的情况下,查询第二数据库。
在操作S470,是否成功获取查询结果。若是,则执行操作S480;若否,则执行操作S490。
在操作S480,统一数据格式,返回目标数据。
在操作S490,返回错误信息。
根据本公开的实施例,以设置第一数据库为图数据库,第二数据库为ES数据库为例。针对图数据库的学习成本和大数据场景下图查询过慢的问题,可以根据查询场景,选择在特定场景下必须用到图查询的方式来查询数据时,才使用图数据库进行存储,其他非必要情况可以仅是ES存储,来把图数据库和ES数据库对外进行一同封装,实现数据管理服务。由此,用户只需要输入初始查询信息,该数据管理服务就可通过分析确定需要进行ES查询还是图查询。
根据本公开的实施例,在未能根据Query解析模块解析得到Query对应的数据库查询语句,或是未能从数据库中成功获取到查询结果的情况下,例如还可以返回错误信息。
根据本公开的实施例,错误信息例如可以包括查询失败、未能查找到相关数据、推荐相似词等信息中的任意至少之一。
通过本公开的上述实施例,将不同的数据库封装为同一个服务,能够满足更多查询场景下的资源召回,可有效提升召回率,减少单ES存储下多次查询的耗时,缓解大数据查询的情况下图数据库响应超时的问题。同时,可减少图数据库的数据量。并且,对开发者来说,可以只需要知晓ES,减少了学习成本和开发成本。
根据本公开的实施例,在进行数据查询之前,例如可以对数据管理服务进行数据维护,即提供一种数据维护服务,为数据管理服务配置相应的数据处理程序,以能够在需要查询数据时遵循本公开实施例中的任一种数据查询流程,并为数据管理服务中的每一个数据库配置供查找的基础数据。由此能够提高利用数据管理服务查询数据的成功率。
根据本公开的实施例,配置基础数据的过程例如可以包括:获取用于为目标数据提供查询基础的基础数据,其中,基础数据可以具有第三数据格式。在确定基础数据需要同时存储于第一数据库和第二数据库的情况下:将基础数据转换为适配于第一数据库的存储格式并存储于第一数据库中,同时,将基础数据转换为适配于第二数据库的存储格式并存储于第二数据库中。
根据本公开的实施例,基础数据的数据格式可以不同于第一数据库和第二数据库的存储格式,只需在需要存储至相应的数据库的时候适配相应数据库的存储格式即可。
根据本公开的实施例,基础数据的数据格式也可以仅不同于第一数据库和第二数据库其中之一的数据格式。例如,以第一数据库为图数据库,第二数据库为ES数据库为例,基础数据可以为ES格式的数据。在接收到传入的ES格式的数据之后,数据维护服务可以根据需要确定是否需要同时在两个数据库中存储以及维护数据关系。在确定基础数据需要同时被存储于图数据库中的情况下,可以通过调整数据结构,得到适配于图数据库的存储格式的数据结构,并完成在图数据库中的存储。
通过本公开的上述实施例,提供了一种数据维护方法,能够为数据管理服务提供数据支持。
根据本公开的实施例,配置基础数据的过程例如还可以包括:在将基础数据存储至第一数据库的第一存储过程出现异常的情况下,对第一存储过程执行回滚(rollback)操作。在将基础数据存储至第二数据库的第二存储过程出现异常的情况下,对第二存储过程执行回滚操作。
通过本公开的上述实施例,通过对第二存储过程执行回滚操作,可以保持数据库的可用性及稳定性。
图5示意性示出了根据本公开实施例的数据维护服务的数据维护流程图。
如图5所示,该方法包括操作S510~S580。
在操作S510,获取ES格式的基础数据。
在操作S520,基础数据是否需要维护图数据库。若是,则执行操作S530~S550;若否,则执行操作S570~S580。
在操作S530,调整基础数据的数据结构,以适配图数据库的存储格式,并维护边关系。
在操作S540,导入图数据库。
在操作S550,是否成功导入图数据库。若否,则执行操作S560;若是,则执行操作S580。
在操作S560,执行回滚。
在操作S570,导入ES数据库。
在操作S580,是否成功导入ES数据库。若否,则执行操作S560;若是,则结束流程。
根据本公开的实施例,例如,在存在一批基础数据需要导入数据库的情况下,可以对所有基础数据进行分析,以确定该基础数据是否需要同时导入图数据库。在经分析确定需要导入图数据库时,可以将基础数据整体导入图数据库,以维护数据间的关系,该关系可以通过在图数据库中维护边关系确定。与此同时,将基础数据导入ES数据库的过程例如可以批量实现。
根据本公开的实施例,在将基础数据导入图数据库或ES数据库的过程出现错误的情况下,可以对当前执行的导入过程执行回滚操作,以恢复数据库在导入过程执行之前的正确状态。
通过本公开的上述实施例,在数据维护时,开发者只需要知晓ES就可以对数据进行操作。由于数据对使用者透明,在减少开发成本的同时,还提供了回滚的保障。
图6示意性示出了根据本公开实施例的数据查询***的架构图。
如图6所示,数据查询***600例如包括数据管理模块610、数据维护模块620、Query解析模块630、ES数据库640和图数据库650。
根据本公开的实施例,数据管理模块610用于在接收到用户针对目标数据的查询请求时,调用Query解析模块630对用户输入的初始查询信息进行解析,以得到适用于查询该目标数据的数据库查询语句。然后,通过分析该数据库查询语句,确定是调用ES数据库640还是图数据库650来进行数据查询,并将查询到的结果进行统一数据格式的处理。之后,数据管理模块610可以基于统一数据格式后的结果生成目标目视并返回给用户。
根据本公开的实施例,数据维护模块620可以接收ES格式的数据,并通过分析数据结构,确定需要维护的数据库,即确定该ES格式的数据是否需要同时导入ES数据库和图数据库。在确定需要导入图数据库的情况下,数据维护模块620还可以更改该ES格式的数据的数据结构,使其适配图数据库的存储格式,并导入图数据库。
通过本公开的上述实施例,结合数据管理服务和数据维护服务,实现了一种可靠、高效率、高准确率的数据查询***。
图7示意性示出了根据本公开实施例的数据查询装置的框图。
如图7所示,数据查询装置700包括:第一获取模块710、解析模块720、第一查询模块730和第二查询模块740。
第一获取模块710,用于获取用于查询目标数据的初始查询信息。
解析模块720,用于对初始查询信息进行解析,得到适用于查询目标数据的数据库查询语句,其中,数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句。
第一查询模块730,用于在数据库查询语句为第一查询语句的情况下,根据第一查询语句从第一数据库中查询目标数据。
第二查询模块740,用于在数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据第二查询语句从第二数据库中查询目标数据。
通过本公开的上述实施例,由于通过解析初始查询信息可以得到适用于查询目标数据的数据库查询语句,可以利用适用于查询目标数据的数据库查询语句从对应的数据库中进行数据查询,能够至少部分的解决单类型的数据存储方式在需要进行数据查询时查询效率不高的技术问题,进而达到提高数据查询效率的技术效果。
根据本公开的实施例,上述初始查询信息包括文本信息。上述解析模块包括:分词单元、获取单元和定义单元。
分词单元,用于对文本信息进行分词处理,得到用于表征文本信息的至少一个关键词。
获取单元,用于获取与至少一个关键词相匹配的目标查询语句。
定义单元,用于将目标查询语句作为数据库查询语句。
根据本公开的实施例,上述至少一个关键词包括N个关键词,N为大于1的整数。上述获取单元包括:第一定义子单元和第二定义子单元。
第一定义子单元,用于在获取到与N个关键词均匹配的全匹配查询语句的情况下,将全匹配查询语句作为目标查询语句。
第二定义子单元,用于在未获取到与N个关键词均匹配的查询语句的情况下:从N个关键词中选择i个目标关键词,以及获取与i个目标关键词均匹配的查询语句作为目标查询语句,其中,1≦i<N。
根据本公开的实施例,上述数据查询装置还包括:第二获取模块、第一确定模块和第二确定模块。
第二获取模块,用于获取数据库查询语句的格式。
第一确定模块,用于在格式与第一数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定数据库查询语句为第一查询语句。
第二确定模块,用于在格式与第二数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定数据库查询语句为第二查询语句。
根据本公开的实施例,上述第一查询模块包括:查询单元、确定单元、转换单元和展示单元。
查询单元,用于根据第一查询语句,通过查询第一数据库得到具有第一数据格式的第一查询结果。
确定单元,用于确定用于展示目标数据的目标数据格式。
转换单元,用于将第一查询结果转换为具有目标数据格式的目标查询结果。
展示单元,用于基于目标查询结果展示目标数据。
根据本公开的实施例,上述确定单元包括:确定子单元和第三定义子单元。
确定子单元,用于确定第二数据格式,第二数据格式与根据第二查询语句查询第二数据库得到的第二查询结果相对应。
第三定义子单元,用于将第二数据格式作为目标数据格式。
根据本公开的实施例,上述数据查询装置还包括:第三获取模块和存储模块。
第三获取模块,用于获取用于为目标数据提供查询基础的基础数据,其中,基础数据具有第三数据格式。
存储模块,用于在确定基础数据需要同时存储于第一数据库和第二数据库的情况下:将基础数据转换为适配于第一数据库的存储格式并存储于第一数据库中,以及将基础数据转换为适配于第二数据库的存储格式并存储于第二数据库中。
根据本公开的实施例,上述数据查询装置还包括:第一回滚模块和第二回滚模块。
第一回滚模块,用于在将基础数据存储至第一数据库的第一存储过程出现异常的情况下,对第一存储过程执行回滚操作;以及
第二回滚模块,用于在将基础数据存储至第二数据库的第二存储过程出现异常的情况下,对第二存储过程执行回滚操作。
根据本公开的实施例,上述第一数据库包括图数据库,上述第二数据库包括分布式搜索引擎数据库。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
根据本公开的实施例,一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
根据本公开的实施例,一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
根据本公开的实施例,一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图8所示,设备800包括计算单元801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
设备800中的多个部件连接至I/O接口805,包括:输入单元806,例如键盘、鼠标等;输出单元807,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元808,例如磁盘、光盘等;以及通信单元809,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理,例如数据查询方法。例如,在一些实施例中,数据查询方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元808。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM803并由计算单元801执行时,可以执行上文描述的数据查询方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行数据查询方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以是分布式***的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (20)
1.一种数据查询方法,包括:
获取用于查询目标数据的初始查询信息;
对所述初始查询信息进行解析,得到适用于查询所述目标数据的数据库查询语句,其中,所述数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句;
在所述数据库查询语句为所述第一查询语句的情况下,根据所述第一查询语句从第一数据库中查询所述目标数据;以及
在所述数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据所述第二查询语句从第二数据库中查询所述目标数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述初始查询信息包括文本信息;所述对所述初始查询信息进行解析,得到适用于查询所述目标数据的数据库查询语句包括:
对所述文本信息进行分词处理,得到用于表征所述文本信息的至少一个关键词;
获取与所述至少一个关键词相匹配的目标查询语句;以及
将所述目标查询语句作为所述数据库查询语句。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述至少一个关键词包括N个关键词,N为大于1的整数;所述获取与所述至少一个关键词相匹配的目标查询语句包括:
在获取到与N个所述关键词均匹配的全匹配查询语句的情况下,将所述全匹配查询语句作为所述目标查询语句;
在未获取到与N个所述关键词均匹配的查询语句的情况下:
从N个所述关键词中选择i个目标关键词;以及
获取与所述i个目标关键词均匹配的查询语句作为所述目标查询语句,其中,1≤i<N。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
获取所述数据库查询语句的格式;
在所述格式与所述第一数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定所述数据库查询语句为所述第一查询语句;以及
在所述格式与所述第二数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定所述数据库查询语句为所述第二查询语句。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述数据库查询语句为所述第一查询语句的情况下,根据所述第一查询语句从第一数据库中查询所述目标数据包括:
根据所述第一查询语句,通过查询所述第一数据库得到具有第一数据格式的第一查询结果;
确定用于展示所述目标数据的目标数据格式;
将所述第一查询结果转换为具有所述目标数据格式的目标查询结果;以及
基于所述目标查询结果展示所述目标数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,确定用于展示所述目标数据的目标数据格式包括:
确定第二数据格式,所述第二数据格式与根据所述第二查询语句查询所述第二数据库得到的第二查询结果相对应;以及
将所述第二数据格式作为所述目标数据格式。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括:
获取用于为所述目标数据提供查询基础的基础数据,其中,所述基础数据具有第三数据格式;
在确定所述基础数据需要同时存储于所述第一数据库和所述第二数据库的情况下:
将所述基础数据转换为适配于所述第一数据库的存储格式并存储于所述第一数据库中;以及
将所述基础数据转换为适配于所述第二数据库的存储格式并存储于所述第二数据库中。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括:
在将所述基础数据存储至所述第一数据库的第一存储过程出现异常的情况下,对所述第一存储过程执行回滚操作;以及
在将所述基础数据存储至所述第二数据库的第二存储过程出现异常的情况下,对所述第二存储过程执行回滚操作。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其中,所述第一数据库包括图数据库,所述第二数据库包括分布式搜索引擎数据库。
10.一种数据查询装置,包括:
第一获取模块,用于获取用于查询目标数据的初始查询信息;
解析模块,用于对所述初始查询信息进行解析,得到适用于查询所述目标数据的数据库查询语句,其中,所述数据库查询语句为第一查询语句或第二查询语句;
第一查询模块,用于在所述数据库查询语句为所述第一查询语句的情况下,根据所述第一查询语句从第一数据库中查询所述目标数据;以及
第二查询模块,用于在所述数据库查询语句为第二查询语句的情况下,根据所述第二查询语句从第二数据库中查询所述目标数据。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述初始查询信息包括文本信息;所述解析模块包括:
分词单元,用于对所述文本信息进行分词处理,得到用于表征所述文本信息的至少一个关键词;
获取单元,用于获取与所述至少一个关键词相匹配的目标查询语句;以及
定义单元,用于将所述目标查询语句作为所述数据库查询语句。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述至少一个关键词包括N个关键词,N为大于1的整数;所述获取单元包括:
第一定义子单元,用于在获取到与N个所述关键词均匹配的全匹配查询语句的情况下,将所述全匹配查询语句作为所述目标查询语句;
第二定义子单元,用于在未获取到与N个所述关键词均匹配的查询语句的情况下:
从N个所述关键词中选择i个目标关键词;以及
获取与所述i个目标关键词均匹配的查询语句作为所述目标查询语句,其中,1≤i<N。
13.根据权利要求10所述的装置,还包括:
第二获取模块,用于获取所述数据库查询语句的格式;
第一确定模块,用于在所述格式与所述第一数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定所述数据库查询语句为所述第一查询语句;以及
第二确定模块,用于在所述格式与所述第二数据库的查询语法的格式相匹配的情况下,确定所述数据库查询语句为所述第二查询语句。
14.根据权利要求10所述的装置,其中,所述第一查询模块包括:
查询单元,用于根据所述第一查询语句,通过查询所述第一数据库得到具有第一数据格式的第一查询结果;
确定单元,用于确定用于展示所述目标数据的目标数据格式;
转换单元,用于将所述第一查询结果转换为具有所述目标数据格式的目标查询结果;以及
展示单元,用于基于所述目标查询结果展示所述目标数据。
15.根据权利要求14所述的装置,其中,所述确定单元包括:
确定子单元,用于确定第二数据格式,所述第二数据格式与根据所述第二查询语句查询所述第二数据库得到的第二查询结果相对应;以及
第三定义子单元,用于将所述第二数据格式作为所述目标数据格式。
16.根据权利要求10所述的装置,还包括:
第三获取模块,用于获取用于为所述目标数据提供查询基础的基础数据,其中,所述基础数据具有第三数据格式;
存储模块,用于在确定所述基础数据需要同时存储于所述第一数据库和所述第二数据库的情况下:
将所述基础数据转换为适配于所述第一数据库的存储格式并存储于所述第一数据库中;以及
将所述基础数据转换为适配于所述第二数据库的存储格式并存储于所述第二数据库中。
17.根据权利要求16所述的装置,还包括:
第一回滚模块,用于在将所述基础数据存储至所述第一数据库的第一存储过程出现异常的情况下,对所述第一存储过程执行回滚操作;以及
第二回滚模块,用于在将所述基础数据存储至所述第二数据库的第二存储过程出现异常的情况下,对所述第二存储过程执行回滚操作。
18.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
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