CN102682118A - 一种多维数据模型访问方法及装置 - Google Patents
一种多维数据模型访问方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102682118A CN102682118A CN2012101498000A CN201210149800A CN102682118A CN 102682118 A CN102682118 A CN 102682118A CN 2012101498000 A CN2012101498000 A CN 2012101498000A CN 201210149800 A CN201210149800 A CN 201210149800A CN 102682118 A CN102682118 A CN 102682118A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- query
- statement
- data model
- multidimensional data
- query object
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013499 data model Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 7
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 201000002882 Agraphia Diseases 0.000 description 1
- 241000533950 Leucojum Species 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 206010058319 dysgraphia Diseases 0.000 description 1
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提供一种多维数据模型访问方法及装置,该方法包括:接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析;将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象;根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。本发明具备语法错误提示功能,方便业务人员修改及书写;业务人员可以根据查询结果校验数据仓库中错误数据模型的配置是否正确;方便了用户对多维数据的访问。
Description
技术领域
本发明是关于数据查询技术,特别是关于一种多维数据模型访问方法及装置。
背景技术
现有技术中,对于多维数据的访问方式,通常通过手写的方式进行查询数据。由于数据多以星型模型和雪花模型存储,查询数据效率很低,缺少业务含义,不利于从多维数据模型的角度对数据进行理解。
例如,通过SQL语句查询数据库中的数据表时,对于ROLAP(RelationalOn-Line Analytical Processing),主要是通过书写SQL语句的方式对数据进行查询。通过SQL查询多维数据模型存在的缺点是:SQL书写困难,调试困难,一个多维查询要书写很长的SQL,手工书写十分困难,需要业务人员对表之间的关系了解的十分透彻,并且要求业务人员有很强的SQL书写能力。
通过MDX语句对于多维数据模型进行查询时,对于MOLAP(Multidimensional On-Line Analytical Processing),主要通过书写MDX语句的方式进行查询。通过MDX查询多维数据模型存在的缺点是:对于MDX语句,虽然适用于多维数据模型查询,但语句晦涩,难于理解,通常只有专业的人员才能书写,对于普通用户和一般业务人员掌握起来难度大,学习成本高。并且MDX规范不统一,各数据库厂商实现的差异较大,没有通用性。
开发出一种直观快捷的方式来获取数据,以提高商业智能(BusinessIntelligence BI)系统调试的工作效率,提高BI系统的建设速度,已成为当务之急。
发明内容
本发明提供一种多维数据模型访问方法及装置,以方便业务人员修改及书写及对多维数据的访问。
为了实现上述目的,本发明提供一种多维数据模型访问方法,该的方法包括:接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析;将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象;根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
进一步地,对所述语句进行解析包括:当所述的语句包含词法错误时,对语法错误的原因及语法错误的位置进行提示;当所述的语句包含语法错误时,对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
进一步地,根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象,包括:根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树;根据所述的内存语法树生成子查询块;根据所述的子查询块生成SQL查询对象,对SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句;。
进一步地,在根据所述的子查询块生成SQL查询对象之前,所述的方法还包括:定位所述子查询块对应的聚合表或事实表。
进一步地,在生成总体的查询语句之后,所述的方法还包括:生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句;利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象;将所述的查询结果对象输出。
为了实现上述目的,本发明提供了一种多维数据模型访问装置,该装置包括:语句解析单元,用于接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析;查询对象构造单元,用于将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象;数据查询单元,用于根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
进一步地,所述的语句解析单元包括:词法解析模块,用于对词法错误的原因及词法错误的位置进行提示;语法解析模块,用于对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
进一步地,所述的数据查询单元包括:语法树构建模块,用于根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树;子查询块生成模块,用于根据所述的内存语法树生成子查询块;SQL查询对象生成模块,用于根据所述的子查询块生成SQL查询对象;拼接模块,用于对于SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句。
进一步地,所述的数据查询单元还包括:表定位模块,用于定位所述子查询块对应的聚合表或事实表。
进一步地,所述的数据查询单元还包括:语句生成模块,用于生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句;查询模块,用于利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象;查询结果生成模块,用于将所述的查询结果对象输出。
本发明实施例的有益效果在于,本发明具备语法错误提示功能,方便业务人员修改及书写;业务人员可以根据查询结果校验数据仓库中错误数据模型的配置是否正确;方便了用户对多维数据的访问。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例多维数据模型访问方法流程图;
图2为本发明实施例步骤S103的流程图;
图3为本发明实施例内存语法树的构建示意图;
图4为本发明实施例分析语法树及生成子查询块的示意图;
图5为本发明实施例定位聚合表并生成SQL查询对象的示意图;
图6为本发明实施例拼接子查询块的示意图;
图7为本发明实施例的查询处理流程图;
图8为本发明实施例多维数据模型访问装置的结构示意图;
图9为本发明实施例输出给用户的查询结果示意图。
具体实施方式
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。
本发明提供一种面向多维数据模型的查询方案,使得实施人员可以将更加精力更多的放在业务分析上,而减少实施人员对于查询语句的学习成本。
语句的整体结构包括查询的内容、查询对象和过滤条件,包括select子句,from子句,filter子句和where子句。
语句结构如下所示:
select 查询内容1,查询内容2,…
from 查询对象1,查询对象2,…
[filter维度过滤条件1,维度过滤条件2,…]
[where 综合过滤条件1,综合过滤条件2,…]
每条查询语句中必须包含select子句和from子句,而filter子句和where子句为可选内容。
select子句中的查询内容包括:维度,度量和表达式。
from子句中的查询对象包括:所要查询的多维数据模型对象。
filter子句中过滤条件包括只对维度进行限度的过滤条件。
where子句中综合过滤条件包括对维度、度量、指标都可以进行限定的过滤条件。
实施例一
如图1所示,本实施例提供一种多维数据模型访问方法,该方法包括:
步骤S101:接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析。
在步骤S101中,对所述语句进行解析包括:词法解析步骤及语法解析步骤。当所述的语句包含词法时,对语法错误的原因及语法错误的位置进行提示;当所述的语句包含语法错误时,对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
步骤S102:将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成数据查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象。语句的查询对象包括维度、度量及指标等信息。
步骤S103:数据查询引擎根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
步骤S103是实现本发明的核心步骤,如图2所示,步骤S103包括:
步骤S201:分析所述多维数据模型查询对象,根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树。
步骤S201的具体实施过程如图3所示,多维数据模型查询对象的核心是由维度和度量构成,构建内存语法树主要处理度量部分的解析,通过公式解析引擎将表达式解析为内存语法树结构,公式引擎为独立组件。
步骤S202:分析上述内存语法树,根据所述的内存语法树生成子查询块。
步骤S202的具体实施过程如图4所示,语法树分析处理基于小粒度的语法节点进行处理,将度量值的各语法节点分拆到不同的子查询块中,形成多个独立的子查询块。
步骤S203:根据所述的子查询块生成SQL查询对象。
步骤S203的具体实施过程如图5所示,在根据所述的子查询块生成SQL查询对象之前,首先要定位所述子查询块对应的聚合表或事实表,然后生成子查询SQL的内存对象。图5中左侧为查询块对象,右侧为内存查询对象。
步骤S204:对SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句。
图6为内存查询对象拼接生成对应查询语句的示意图;步骤S204的具体实施过程如图6所示,首先将各个子查询模块的SQL对象进行关联,然后根据语法表达式生成查询字段或计算表达式,最后追加过滤和排序条件。
完成上述操作之后,生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句;然后执行查询,利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象;最后,将所述的查询结果对象输出,将获取的查询结果封装后返回给查询的请求者(用户)。
图7为本发明的查询处理流程图,如图7所示,本发明的查询处理流程包括:
步骤S701:用户输入查询语句。
步骤S702:判断输入是否结束。如果输入结束,进行步骤S703,否则进行步骤S704。
步骤S703:解析查询语句。
步骤S704:进行语法校验内容提示。
步骤S705:构造查询对象,将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成数据查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象。
步骤S706:查询数据。数据查询引擎根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
步骤S707:获取结果表格展示,及将查询结果输出给用户进行展示。
本发明应用了ANTLR元语言技术工具,实现对于语言的词法和语法的定义。注:ANTLR(ANother Tool for Language Recognition)它是Java开发的语法分析工具,它可以接受词文法语言描述,并能产生识别这些语言的语句的程序。
在数据仓库建模平台中,打开语言查询编辑器,在编辑器中书写查询语句,在书写语句的过程中,系统提供了内容提示,语法错误提示的功能,方便业务人员书写语句。如实施人员可以书写如下语句对于多维数据集中的对象进行查询。select
[DIM_SJ][ND],[DIM_CP][MC],[DIM_DY][MC],
[Measures][FACT_SR],[Measures][FACT_CB]from
[CUBE_XS]filter
[DIM_SJ][ND]=”2009”or[DIM_SJ][ND]=”2008”,[DIM_CP][MC]=”显示器”where
[DIM_DY][MC]=”北京”and[Measures][FACT_SR]>100
其中[DIM_SJ][ND]表示年度维属性,[DIM_CP][MC]表示产品名称维属性,[DIM_DY][MC]表示地域名称维属性,[Measures][FACT_SR]表示收入度量,[Measures][FACT_CB]表示成本度量,[CUBE_XS]表示销售多维数据集。
此语句表示对于销售多维数据集,查询年度、产品名称、收入金额和支出成本信息,年度为“2008”年、“2009”年,产品名称为“显示器”,地域名称为“北京”并且收入大于100。
用户书写完语句后,点击建模平台中的语句执行按钮以执行语句。如果语句出现错误,系统会弹出错误提示对话框,提示错误产生的原因和位置,以帮助业务人员修改正确。对于简单的词法错误,系统会直接在语句的错误的位置添加红色下划线。如果语句正确,则会在编辑器的下方显示表格,表格中展示语句查询的数据结果集。
业务人员可以根据查询语句返回的结果,来校验数据仓库中多维模型的配置是否正确。
实施例二
如图8所示,本实施例提供一种多维数据模型访问装置,该多维数据模型访问装置包括:语句解析单元801,查询对象构造单元802及数据查询单元803。
语句解析单元801用于接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析。语句解析单元包括:词法解析模块804及语法解析模块805。
当所述的语句包含词法时,词法解析模块804对词法错误的原因及词法错误的位置进行提示,如维度、度量的书写是否符合规则;当所述的语句包含语法错误时,语法解析模块805对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
查询对象构造单元802用于将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象,语句的查询对象包括维度、度量及指标等信息。查询对象构造单元802可以报考查询项构造模块814及过滤条件构造模块815。
数据查询单元803用于根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
数据查询单元803为访问多维数据模型的核心单元,实现所有的查询分析及执行逻辑。如图8所示,数据查询单元803包括:语法树构建模块806,子查询块生成模块807,SQL查询对象生成模块808、拼接模块809及表定位模块810。
语法树构建模块806用于根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树。语法树构建模块806的具体实施如图3所示,多维数据模型查询对象的核心是由维度和度量构成,语法树构建模块806构建内存语法树主要处理度量部分的解析,通过公式解析引擎将表达式解析为内存语法树结构。
子查询块生成模块807用于根据所述的内存语法树生成子查询块,子查询块生成模块807的具体实施如图4所示,语法树分析处理基于小粒度的语法节点进行处理,子查询块生成模块807将度量值的各语法节点分拆到不同的子查询块中,形成多个独立的子查询块。
SQL查询对象生成模块808用于根据所述的子查询块生成SQL查询对象,表定位模块810用于定位所述子查询块对应的聚合表或事实。SQL查询对象生成模块808及表定位模块810的具体实施如图5所示,表定位模块810首先要定位所述子查询块对应的聚合表或事实表,然后SQL查询对象生成模块808生成子查询SQL的内存对象。
拼接模块809用于对于SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句。拼接模块809的具体实施如图6所示,拼接模块809首先将各个子查询模块的SQL对象进行关联,然后根据语法表达式生成查询字段或计算表达式,最后追加过滤和排序条件。
数据查询单元803还包括:语句生成模块811,查询模块812及查询结果生成模块813。
在拼接模块809完成上述操作之后,语句生成模块811生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句,查询模块812利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象,查询结果生成模块813将所述的查询结果对象输出给用户。图9为输出给用户的查询结果。
本发明实施例的有益效果在于,本发明具备语法错误提示功能,方便业务人员修改及书写;业务人员可以根据查询结果校验数据仓库中错误数据模型的配置是否正确;方便了用户对多维数据的访问。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种多维数据模型访问方法,其特征在于,所述的方法包括:
接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析;
将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成数据查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象;
根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述语句进行解析包括:当所述的语句包含词法错误时,对语法错误的原因及语法错误的位置进行提示;当所述的语句包含语法错误时,对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象,包括:
根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树;
根据所述的内存语法树生成子查询块;
根据所述的子查询块生成SQL查询对象;
对SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据所述的子查询块生成SQL查询对象之前,所述的方法还包括:定位所述子查询块对应的聚合表或事实表。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在生成总体的查询语句之后,所述的方法还包括:
生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句;
利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象;
将所述的查询结果对象输出。
6.一种多维数据模型访问装置,其特征在于,所述的装置包括:
语句解析单元,用于接收用户输入的语句,并对所述语句进行解析;
查询对象构造单元,用于将所述语句的查询对象及查询对象过滤条件转化成查询引擎能够接收的多维数据模型查询对象;
数据查询单元,用于根据所述的多维数据模型查询对象查询数据仓库,生成查询结果对象。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述的语句解析单元包括:
词法解析模块,用于对词法错误的原因及词法错误的位置进行提示;
语法解析模块,用于对查询内容、查询对象和过滤条件书写的位置错误,以及三者之间不匹配之处进行语义层面的校验,并对语义错误的原因和语义错误的位置进行提示。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述的数据查询单元包括:
语法树构建模块,用于根据所述多维数据模型查询对象的维度、度量及过滤条件信息构建内存语法树;
子查询块生成模块,用于根据所述的内存语法树生成子查询块;
SQL查询对象生成模块,用于根据所述的子查询块生成SQL查询对象;
拼接模块,用于对SQL查询对象进行拼接,生成总体的查询语句。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述的数据查询单元还包括:表定位模块,用于定位所述子查询块对应的聚合表或事实表。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述的数据查询单元还包括:
语句生成模块,用于生成多维数据模型查询对象对应的SQL查询语句;
查询模块,用于利用所述的SQL查询语句查询所述的数据仓库,并生成查询结果对象;
查询结果生成模块,用于将所述的查询结果对象输出。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210149800.0A CN102682118B (zh) | 2012-05-15 | 2012-05-15 | 一种多维数据模型访问方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210149800.0A CN102682118B (zh) | 2012-05-15 | 2012-05-15 | 一种多维数据模型访问方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102682118A true CN102682118A (zh) | 2012-09-19 |
CN102682118B CN102682118B (zh) | 2015-02-04 |
Family
ID=46814043
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210149800.0A Active CN102682118B (zh) | 2012-05-15 | 2012-05-15 | 一种多维数据模型访问方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102682118B (zh) |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104036007A (zh) * | 2014-06-23 | 2014-09-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种分布式数据库查询方法及装置 |
CN104408169A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-03-11 | 北京国双科技有限公司 | 基于多维表达式语言的维度查询方法及装置 |
CN104484392A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-04-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据库查询语句生成方法及装置 |
CN104714974A (zh) * | 2013-12-17 | 2015-06-17 | 航天信息股份有限公司 | 一种查询语句解析与再处理的方法和装置 |
CN104899291A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 关系型数据库的多维分析的方法及装置 |
CN105447098A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-30 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种信息查询方法及装置 |
CN105488048A (zh) * | 2014-09-16 | 2016-04-13 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种数据查询的方法及装置 |
CN105808656A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-27 | 广州品唯软件有限公司 | 一种用于自助取数的处理架构及其取数方法 |
CN106066895A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-02 | 广东亿迅科技有限公司 | 一种智能查询系统 |
CN106383701A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-08 | 西安美林数据技术股份有限公司 | 基于通用多协议数据访问接口技术的数据服务系统 |
CN106649363A (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据查询方法及装置 |
CN107515875A (zh) * | 2016-06-16 | 2017-12-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据查询方法及装置 |
CN107992503A (zh) * | 2016-10-26 | 2018-05-04 | 微软技术许可有限责任公司 | 数据分析中的查询处理 |
CN108241692A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 北京国双科技有限公司 | 数据的查询方法及装置 |
CN108268538A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据库聚合处理方法及装置 |
CN108268536A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据库聚合处理方法及装置 |
CN108572963A (zh) * | 2017-03-09 | 2018-09-25 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息获取方法和装置 |
US10102269B2 (en) | 2015-02-27 | 2018-10-16 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Object query model for analytics data access |
CN108932242A (zh) * | 2017-05-23 | 2018-12-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据过滤方法及装置 |
CN109241049A (zh) * | 2018-07-04 | 2019-01-18 | 杭州数云信息技术有限公司 | 一种olap架构 |
CN109871393A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-11 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于标签体系的取数方法 |
CN110148440A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-20 | 北京汉博信息技术有限公司 | 一种医疗信息查询方法 |
CN110489103A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-22 | 中腾信金融信息服务(上海)有限公司 | 一种风控规则编辑器交互装置及方法 |
CN104636478B (zh) * | 2015-02-13 | 2019-12-20 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 信息查询方法和设备 |
WO2020248150A1 (en) * | 2019-06-12 | 2020-12-17 | Alibaba Group Holding Limited | Method and system for answering multi-dimensional analytical queries under local differential privacy |
CN112269792A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-01-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN117807108A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-02 | 广州思迈特软件有限公司 | 基于双查询引擎的数据查询方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的系统及建立方法 |
CN102426612A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-04-25 | 广州从兴电子开发有限公司 | 条件对象查询方法及系统 |
-
2012
- 2012-05-15 CN CN201210149800.0A patent/CN102682118B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的系统及建立方法 |
CN102426612A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-04-25 | 广州从兴电子开发有限公司 | 条件对象查询方法及系统 |
Cited By (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104714974A (zh) * | 2013-12-17 | 2015-06-17 | 航天信息股份有限公司 | 一种查询语句解析与再处理的方法和装置 |
CN104036007B (zh) * | 2014-06-23 | 2017-12-12 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种分布式数据库查询方法及装置 |
CN104036007A (zh) * | 2014-06-23 | 2014-09-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种分布式数据库查询方法及装置 |
CN105488048A (zh) * | 2014-09-16 | 2016-04-13 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种数据查询的方法及装置 |
CN104408169A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-03-11 | 北京国双科技有限公司 | 基于多维表达式语言的维度查询方法及装置 |
CN104408169B (zh) * | 2014-12-09 | 2018-02-02 | 北京国双科技有限公司 | 基于多维表达式语言的维度查询方法及装置 |
CN104484392A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-04-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据库查询语句生成方法及装置 |
CN104484392B (zh) * | 2014-12-11 | 2018-02-02 | 北京国双科技有限公司 | 数据库查询语句生成方法及装置 |
CN104636478B (zh) * | 2015-02-13 | 2019-12-20 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 信息查询方法和设备 |
US10102269B2 (en) | 2015-02-27 | 2018-10-16 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Object query model for analytics data access |
CN104899291A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 关系型数据库的多维分析的方法及装置 |
CN104899291B (zh) * | 2015-06-05 | 2018-05-04 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 关系型数据库的多维分析的方法及装置 |
CN106649363A (zh) * | 2015-10-30 | 2017-05-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据查询方法及装置 |
CN105447098A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-30 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种信息查询方法及装置 |
CN105447098B (zh) * | 2015-11-10 | 2018-12-14 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种信息查询方法及装置 |
CN105808656A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-27 | 广州品唯软件有限公司 | 一种用于自助取数的处理架构及其取数方法 |
CN105808656B (zh) * | 2016-02-26 | 2019-09-06 | 广州品唯软件有限公司 | 一种用于自助取数的处理架构及其取数方法 |
CN107515875A (zh) * | 2016-06-16 | 2017-12-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据查询方法及装置 |
CN106066895B (zh) * | 2016-06-30 | 2020-01-24 | 广东亿迅科技有限公司 | 一种智能查询系统 |
CN106066895A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-02 | 广东亿迅科技有限公司 | 一种智能查询系统 |
CN106383701A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-08 | 西安美林数据技术股份有限公司 | 基于通用多协议数据访问接口技术的数据服务系统 |
US11445240B2 (en) | 2016-10-26 | 2022-09-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Query processing in data analysis |
CN107992503B (zh) * | 2016-10-26 | 2022-05-24 | 微软技术许可有限责任公司 | 数据分析中的查询处理 |
CN107992503A (zh) * | 2016-10-26 | 2018-05-04 | 微软技术许可有限责任公司 | 数据分析中的查询处理 |
CN108241692A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 北京国双科技有限公司 | 数据的查询方法及装置 |
CN108268538A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据库聚合处理方法及装置 |
CN108268536A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京国双科技有限公司 | 数据库聚合处理方法及装置 |
CN108572963A (zh) * | 2017-03-09 | 2018-09-25 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息获取方法和装置 |
CN108932242A (zh) * | 2017-05-23 | 2018-12-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据过滤方法及装置 |
CN109241049A (zh) * | 2018-07-04 | 2019-01-18 | 杭州数云信息技术有限公司 | 一种olap架构 |
CN109871393A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-11 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于标签体系的取数方法 |
CN110148440A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-20 | 北京汉博信息技术有限公司 | 一种医疗信息查询方法 |
CN110148440B (zh) * | 2019-03-29 | 2023-06-30 | 北京汉博信息技术有限公司 | 一种医疗信息查询方法 |
WO2020248150A1 (en) * | 2019-06-12 | 2020-12-17 | Alibaba Group Holding Limited | Method and system for answering multi-dimensional analytical queries under local differential privacy |
CN110489103A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-22 | 中腾信金融信息服务(上海)有限公司 | 一种风控规则编辑器交互装置及方法 |
CN112269792A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-01-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
WO2022121560A1 (zh) * | 2020-12-11 | 2022-06-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
US11989176B2 (en) | 2020-12-11 | 2024-05-21 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Data query method and apparatus, device, and computer-readable storage medium |
CN117807108A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-02 | 广州思迈特软件有限公司 | 基于双查询引擎的数据查询方法 |
CN117807108B (zh) * | 2024-02-28 | 2024-06-11 | 广州思迈特软件有限公司 | 基于双查询引擎的数据查询方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102682118B (zh) | 2015-02-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102682118B (zh) | 一种多维数据模型访问方法及装置 | |
Souibgui et al. | Data quality in ETL process: A preliminary study | |
CN108959433B (zh) | 一种从软件项目数据中提取知识图谱并问答的方法与系统 | |
KR101431530B1 (ko) | 수학문장의 시맨틱거리 추출 및 시맨틱거리에 의한 수학문장의 분류방법과 그를 위한 장치 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 | |
CN102799634B (zh) | 数据存储方法及装置 | |
CN110633292A (zh) | 一种异构数据库的查询方法、装置、介质、设备及系统 | |
CN104899291B (zh) | 关系型数据库的多维分析的方法及装置 | |
US20100094844A1 (en) | Deduction of analytic context based on text and semantic layer | |
CN103186639B (zh) | 数据生成方法及系统 | |
CN114625732B (zh) | 基于结构化查询语言sql的查询方法和系统 | |
CN109033410B (zh) | 一种基于正则与字符串切割的sql解析方法 | |
CN103778185A (zh) | 一种用于数据库审计系统的sql语句解析方法和系统 | |
CN104424269A (zh) | 数据血统分析方法与装置 | |
CN112000773B (zh) | 基于搜索引擎技术的数据关联关系挖掘方法及应用 | |
CN110222071B (zh) | 一种数据查询方法、装置、服务器及存储介质 | |
KR101505858B1 (ko) | 대용량 데이터를 용이하게 분석하기 위하여 테이블 관계 및 참조의 템플릿을 검색하여 제공하는 템플릿 기반 온라인 분석보고서 작성 지원 시스템 | |
CN110502227A (zh) | 代码补全的方法及装置、存储介质、电子设备 | |
CN110909126A (zh) | 一种信息查询方法及装置 | |
CN110555035A (zh) | 一种对查询语句进行优化的方法、装置 | |
CN106933845A (zh) | 使用sql实现mdx查询效果的方法和装置 | |
Sneed et al. | Testing big data (Assuring the quality of large databases) | |
CN115062164A (zh) | 一种基于产品制造过程多领域信息的知识图谱构建方法 | |
CN105302547A (zh) | 一种面向Verilog HDL设计的故障注入方法 | |
CN108008947B (zh) | 一种编程语句的智能提示方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN117667991A (zh) | 结构化查询语言生成方法、校验方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240426 Address after: No.12 Wenhuiyuan A, Haidian District, Beijing, 100082 Patentee after: BEIJING JOIN-CHEER GOVERNMENT ADMINISTRATION SOFTWARE CO.,LTD. Country or region after: China Address before: No. 6 West Ring Middle Road, Beijing Economic and Technological Development Zone, Beijing, 100176 Patentee before: BEIJING JOIN-CHEER SOFTWARE Co.,Ltd. Country or region before: China |