CN103984713B - 一种基于云计算的财务数据查询方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的基于云计算的财务数据查询方法包括：用户节点接收用户提交的查询请求；解析所述查询请求并对所述查询请求进行校验；将所述查询请求分解为多个子查询；基于所述多个子查询所要访问的多个数据源，将所述多个子查询分别转换成针对所述多个数据源的多个查询语言；分别执行所述多个查询语言并获得多个中间结果；将所述多个中间结果组成查询结果。本发明使得在云计算网络中获得更全面的查询结果，避免进行不必要的查询操作,更合理地利用计算资源，并且降低了数据传输成本。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术，尤其涉及一种基于云计算的查询方法，特别涉及一种基于云计算的财务数据查询方法。
背景技术
自云计算出现以来，经过科学技术的不断发展，经过学术界与产业界的不断推进，云计算的应用正不断发展和深入，云计算也正在从理论走向实践。随着云计算技术的不断成熟，数据中心也随之发展。今天的数据中心已经不只是一个简单的服务器统一托管、维护的场所，它已经衍变成一个集大数据量运算和存储为一体的高性能计算机的集中地。云计算数据中心涉及十万百万规模的服务器或PC机等，资源数量大，异构性强。其中，数据中心的网络结构是设计云计算数据中心必须考虑的重要因素，它为云计算数据中心的高扩展性和资源的高利用率提供充分保障。此外，数据中心引入的副本技术(Replica)虽然是一种提高可用性和性能的重要方法。它弥补了存储对象单点失效、容错性差、接入性能不高等问题。
然而现有的基于云计算的应用技术中存在诸多缺陷。例如，对大数据的处理往往耗时长、响应慢，无法满足用户需求。举例来说，某一企业需要对其近年来的财务数据进行统计分析，但是企业所在的私有云网络中存在多个数据源，并且所述多个数据源分散在不同的计算设备中。一方面，如果仅仅在某一计算节点上进行数据查询必然无法得到预期的目标。第二方面，很多用户的实际操作中由于对业务不熟悉不了解很容易做出错误的请求，如此在没有校验的情况下无法获得预期的结果。第三方面，即时对数据查询请求进行了分解，如果分解粒度过小则浪费资源，如果分解粒度过大则无法充分利用资源。第四方面，资源的利用，例如计算节点的选择往往是随机选择，如此可能占用远端资源，而恰恰在用户节点附近本身即存在相应的资源，舍近求远增加了数据传输成本。
针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。因此，本发明提出了一种基于云计算的财务数据查询方法，毋庸置疑，本发明的基于云计算的财务数据查询方法经过适当的修改同样适于查询其他数据，例如通信数据、业务数据等等。
发明内容
为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种基于云计算的财务数据查询方法。通过本发明的方法解决现有技术中存在的上述缺陷。一方面，通过在多个计算节点上分别执行不同的子查询，使得可以在云计算网络中获得查询请求的全部结果。第二方面，通过对用户的查询请求进行解析和校验，使得避免进行不必要的查询操作。第三方面，通过将查询请求进行粗分解并且根据计算节点的余下运行时间进行细分解，使得合理利用计算资源，尤其是通过采集已运行进度、进一步计算余下时间、并按照时间判断运行落后的计算节点、特别是针对落后的一半计算节点进行再细分，使得细分策略更精细，资源利用更合理。第四方面，通过优先选择离用户节点最近的可用计算节点进行查询，使得降低了数据传输成本。
所述方法包括：用户节点接收用户提交的查询请求；解析所述查询请求并对所述查询请求进行校验；将所述查询请求分解为多个子查询；基于所述多个子查询所要访问的多个数据源，将所述多个子查询分别转换成针对所述多个数据源的多个查询语言；分别执行所述多个查询语言并获得多个中间结果；将所述多个中间结果组成查询结果。
优选地，所述对所述查询请求进行校验包括对所述查询请求进行语法校验和语义校验。
优选地，所述对所述查询请求进行校验包括：如果对所述查询请求进行校验后发现校验失败，则不进行后续处理并向用户节点返回校验失败信息。
优选地，所述将所述查询请求分解为多个子查询包括：根据所述查询请求所要访问的多个数据源，将所述查询请求分解为多个子查询，其中，每个子查询仅需要访问所述多个数据源中的一个；建立对应于所述查询请求的子查询列表，并将所述多个子查询记录于所述子查询列表中；查找与所述用户节点最近的具有所述多个数据源的多个计算节点，并根据所述多个子查询所要访问的数据源将所述多个子查询分配给所述多个计算节点；建立对应于所述查询请求的计算节点列表，并将所述多个计算节点记录于所述计算节点列表中。
优选地，在所述分别执行所述多个查询语言期间，计算每个子查询的处理数据，所述处理数据包括每个子查询已经运行的时间Ti、每个子查询已经运行的进度Pi、每个子查询的运行速度Ri、每个子查询的余下时间Ei，其中，Ri=Pi/Ti，Ei=（1-Pi）/Ri，1<=i<=n，其中，i是所述多个子查询的个数，n是大于1的整数。
优选地，对所述多个计算节点按照计算节点余下时间进行升序排序，所述计算节点余下时间为计算节点上所分配的所有子查询的余下时间之和。
优选地，如果某一计算节点的排序在所述升序排序的后半部分，并且所述某一计算节点上被分配了多个子查询，则：查找具有所述某一计算节点上被分配的多个子查询所要访问的数据源的备份计算节点；将所述某一计算节点上被分配的多个子查询重新分配给所述某一计算节点和所述备份计算节点，以使得所述某一计算节点和所述备份计算节点中的每一个仅被分配一个子查询；其中，满足SB=SA-SC-1，SB为所述备份计算节点的数量，SA为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量，SC为所述某一计算节点上被分配的多个子查询中余下时间为零的子查询的数量。
优选地，上述重新分配处理后，更新所述计算节点列表。
附图说明
图1是根据本发明实施例的人脸图像检测方法的流程图。
具体实施方式
多种方式可以用于实施本发明，包括实施为方法，过程，装置，系统及其结合。在本说明书中，这些实施或者本发明可以采用的任何其他形式可以称为技术。一般而言，可以在本发明的范围内变更公开的方法的步骤顺序。
下文与图示本发明原理的附图一起提供对本发明一个或者多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限定，并且本发明涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本发明。
本发明的目的在于提供一种基于云计算的财务数据查询方法。首先，本发明中涉及到用户节点和计算节点，本领域技术人员应当理解，所述的用户节点和计算节点都是云计算网络中的节点，当某一节点的用户提交查询请求时其就被称为用户节点，此时云计算网络中的其他所有节点都被称为计算节点。本领域技术人员应当理解，本发明涉及私有云网络，所述私有云网络内的所有计算机、终端、客户机均可以是用户节点或计算节点。本领域技术人员同样应当理解，所述私有云网络中的所有节点均可以相互连接并进行数据传输。
在本发明中，当私有云网络中的某一节点上收到用户提交的查询请求后，在该节点侧（用户节点侧），根据该节点上的应用规则解析用户提交的查询请求，并对所述查询请求进行校验，包括语法校验和语义校验，即除了检查查询请求所涉及的查询语言的正确性外，还要对其进行语义上的检查，确定所述查询请求是否存在逻辑上的错误。如果校验正确则继续进行后续的查询步骤，否则不进行后续处理并向用户节点返回校验失败信息。
在本发明中，在用户节点侧，对于通过校验的查询请求进行分解处理，即将所述查询请求分解为多个子查询。其中，需要进一步解析所述查询请求，以获得所述查询请求所要访问的数据源，在本发明中所述数据源为多个，所述数据源例如是数据库资源、网页资源、文本资源等等，所述的多个数据源例如是多个数据库资源（包括多个不同的数据库资源）、多个网页资源、多个文本资源等等。其中，经分解后得到的多个子查询中的每一个均需要且仅需要访问所述多个数据源中的一个。即所述多个子查询与所述多个数据源存在多对一的关系或一对一的关系。在本发明中，当将所述查询请求分解为多个子查询后，建立对应于所述查询请求的子查询列表，并将所述多个子查询记录于所述子查询列表中。在本发明中，针对分解所述查询请求后得到的每一个子查询，在所述云计算网络中查找其上具有该子查询所需要访问的数据源的计算节点，并将该子查询分配给所查找到的计算节点，其中，由于备份的目的，云计算网络中存在具有同一数据源的多个节点，因此，需要选择哪一个计算节点，在本发明中，优选与用户节点具有最近的网络距离的计算节点。本发明中，当所有的子节点均被分配后，在用户节点侧建立对应于所述查询请求的计算节点列表，并将所述多个子节点被分配到的多个计算节点记录于所述计算节点列表中。
在本发明中，在每一计算节点侧，收到用户节点发送的一个或多个子查询，首先基于所述查询请求建立子查询列表，并将所述一个或多个子查询记录于所述子查询列表中。接着，对于子查询列表中的每一子查询，基于其所要访问的数据源，将每一子查询分别转换成针对所述数据源的查询语言。此处的转换可以是提取或翻译，例如当所述查询请求中本身包括有查询语言时可以直接进行提取，又例如当所述查询请求中仅包括高级表示或关于查询目的的文字表示则需要对其进行翻译以得到适于针对多个数据源的查询语言。将所述子查询列表中的所有子查询均进行成功转换后，分别执行所述多个查询语言并获得多个中间结果；将所述多个中间结果组成查询结果；最后，由用户节点呈现给提交查询请求的用户。
本发明中，在执行多个查询语言期间，在计算节点侧，周期性地计算每个子查询的处理数据，并发送给所述用户节点，本发明中的处理数据包括每个子查询已经运行的时间Ti、每个子查询已经运行的进度Pi、每个子查询的运行速度Ri、每个子查询的余下时间Ei，其中，Ri=Pi/Ti，Ei=（1-Pi）/Ri，1<=i<=n，其中，i是所述多个子查询的个数，n是大于1的整数。在用户节点侧，根据采集到的处理数据，计算每个计算节点上执行完余下的所有查询任务所需要的时间，即计算每个计算节点上所分配的所有子查询的余下时间之和，即本发明中的计算节点余下时间。接着对所述多个计算节点按照计算节点余下时间进行升序排序。对在排序序列后半部分的所有计算节点进行以下判断，判断这些计算节点是否被分配了多于一个的子查询。如果这些计算节点上被分配了多个子查询，则对这些计算节点中的每一个进行以下处理，即进一步查找计算节点上被分配的多个子查询所要访问的数据源的备份计算节点，此处同样基于就近原则，例如，如果这些计算节点中的某一个被分配了三个子查询，由前述可知这三个子查询需要访问同样的数据源。由于在前述步骤中已经找到该某一个计算节点上具有该数据源，并且该某一计算节点与用户节点的网络距离最近，因此，此时需要继续查找与用户节点的网络距离第二近的具有该数据源的第二计算节点，以及查找与用户节点的网络距离第三近的具有该数据源的第三计算节点。进而将三个子查询重新分配给所述该某一计算节点、第二计算节点和第三计算节点。由于在重新分配之前，三个子查询是顺序执行的，因此，可以将未执行的第二个子查询和第三个子查询分别重新分配给所述第二个计算节点和第三个计算节点。本领域技术人员应当理解，如果此时第一个子查询已经完成，则无需重新分配所述第二子查询，仅需重新分配第三子查询给第二计算节点，如果第一子查询和第二子查询均已完成，则无需进行以上的重新分配。也就是说，所述某一计算节点上被分配的多个子查询重新分配给所述某一计算节点和所述备份计算节点（例如上述的第二计算节点和第三计算节点），以使得所述某一计算节点和所述备份计算节点中的每一个仅被分配一个子查询。本领域技术人员应当理解，上述事例性指出的三个子查询的例子仅仅是示例，也可以是两个、四个或更多。并且应当理解在与计算网络中备份计算节点的数量可以满足上述子查询数量的要求，本发明也是在这样的基础上进行的。对于数量不足的情形可以进行判断和其他处理，在此不再赘述。本发明中，用户节点进行上述重新分配处理后，更新所述计算节点列表。即将新增加的分配了子查询的计算节点记录到计算节点列表中。
图1是根据本发明实施例的基于云计算的财务数据查询方法的流程图。如图1所示，实施本发明的具体步骤如下：步骤一，用户节点接收用户提交的查询请求，根据所述查询请求可以得到查询内容、查询目的、查询语言中的一个或多个。步骤二，用户节点解析所述查询请求并对所述查询请求进行校验，经校验没有语法错误和语义错误的情况下继续后续步骤。步骤三，用户节点将所述查询请求分解为多个子查询，分解后的每一子查询仅需要访问一个数据源。步骤四，所述多个计算节点基于所述多个子查询所要访问的多个数据源，将所述多个子查询分别转换成针对所述多个数据源的多个查询语言，例如从子查询中提取的查询语言与所要请求的数据源的查询语言不兼容，则需要将所述查询语言转换成与所请求的数据源相兼容的查询语言。步骤五，所述多个计算节点分别执行所述多个查询语言并获得多个中间结果，并将所述多个中间结果发送至所述用户节点。步骤六，所述用户节点根据所述查询请求将所述多个中间结果组成查询结果。
在本发明优选实施例中，所述对所述查询请求进行校验包括对所述查询请求进行语法校验和语义校验，即除了检查语法结构的正确性外，还要检查语义逻辑的正确性。并且如果对所述查询请求进行校验后发现校验失败，则不进行后续处理并向用户节点返回校验失败信息。
在本发明优选实施例中，所述将所述查询请求分解为多个子查询包括：根据所述查询请求所要访问的多个数据源，将所述查询请求分解为多个子查询，其中，每个子查询仅需要访问所述多个数据源中的一个，即所述多个子查询与所述多个数据源具有一对一的关系或者多对一的关系。建立对应于所述查询请求的子查询列表，并将所述多个子查询记录于所述子查询列表中。查找与所述用户节点最近的具有所述多个数据源的多个计算节点，并根据所述多个子查询所要访问的数据源将所述多个子查询分配给所述多个计算节点，即针对每个子查询，以用户节点为中心，由近至远进行查找，直至查找到与用户节点具有最短网络距离的同时具有要访问的数据源的计算节点。建立对应于所述查询请求的计算节点列表，并将所述多个计算节点记录于所述计算节点列表中。
在本发明优选实施例中，在所述分别执行所述多个查询语言期间，周期性地计算每个子查询的处理数据，所述处理数据包括每个子查询已经运行的时间Ti、每个子查询已经运行的进度Pi、每个子查询的运行速度Ri、每个子查询的余下时间Ei，其中，Ri=Pi/Ti，Ei=（1-Pi）/Ri，1<=i<=n，其中，i是所述多个子查询的个数，n是大于1的整数。其中每个子查询已经运行的进度Pi即每个子查询已经运行的任务占每个子查询总任务的比例（例如可以表示为百分比），因此0<=Pi<=1，接着，对所述多个计算节点按照计算节点余下时间进行升序排序，所述计算节点余下时间为计算节点上所分配的所有子查询的余下时间之和，即每个计算节点执行完余下的所有子查询任务所需要的时间。如果某一计算节点的排序在所述升序排序的后半部分，并且所述某一计算节点上被分配了多个子查询，则执行以下步骤。即查找具有所述某一计算节点上被分配的多个子查询所要访问的数据源的备份计算节点，其中所述备份计算节点的数量根据所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量进行确定，即在没有子查询完成的情况下为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1个，只要有1个子查询已经完成则在上述基础上减1，依次类推。即满足所述备份计算节点的数量为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1。在考虑有子查询已经完成的情况下，满足所述备份计算节点的数量为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1再减去已完成子查询的数量。将所述某一计算节点上被分配的多个子查询重新分配给所述某一计算节点和所述备份计算节点，以使得所述某一计算节点和所述备份计算节点中的每一个仅被分配一个子查询。即满足SB=SA-SC-1，SB为所述备份计算节点的数量，SA为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量，SC为所述某一计算节点上被分配的多个子查询中余下时间为零的子查询的数量（即所述某一计算节点上被分配的多个子查询中已经运行完成的子查询的数量）。上述重新分配处理后，更新所述计算节点列表。
在另一优选实施例中，在所述分别执行所述多个查询语言期间，周期性地计算每个子查询的处理数据，所述处理数据包括每个子查询已经运行的时间Ti、每个子查询已经运行的进度Pi、每个子查询的运行速度Ri、每个子查询的余下时间Ei，其中，Ri=Pi/Ti，Ei=（1-Pi）/Ri，1<=i<=n，其中，i是所述多个子查询的个数，n是大于1的整数。其中每个子查询已经运行的进度Pi即每个子查询已经运行的任务占每个子查询总任务的比例（例如可以表示为百分比），因此0<=Pi<=1。接着，计算计算节点平均余下时间，即计算节点平均余下时间等于所有子查询余下时间之和除以计算节点列表中计算节点的数量。同时计算所有计算节点余下时间，所述计算节点余下时间为计算节点上所分配的所有子查询的余下时间之和，即每个计算节点执行完余下的所有子查询任务所需要的时间。如果某一计算节点的计算节点余下时间小于计算节点平均余下时间，并且所述某一计算节点上被分配了多个子查询，则执行以下步骤。即查找具有所述某一计算节点上被分配的多个子查询所要访问的数据源的备份计算节点，其中所述备份计算节点的数量根据所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量进行确定，即在没有子查询完成的情况下为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1个，只要有1个子查询已经完成则在上述基础上减1，依次类推。即满足所述备份计算节点的数量为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1。在考虑有子查询已经完成的情况下，满足所述备份计算节点的数量为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量减1再减去已完成子查询的数量。将所述某一计算节点上被分配的多个子查询重新分配给所述某一计算节点和所述备份计算节点，以使得所述某一计算节点和所述备份计算节点中的每一个仅被分配一个子查询。即满足SB=SA-SC-1，SB为所述备份计算节点的数量，SA为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量，SC为所述某一计算节点上被分配的多个子查询中余下时间为零的子查询的数量（即所述某一计算节点上被分配的多个子查询中已经运行完成的子查询的数量）。上述重新分配处理后，更新所述计算节点列表。
综上所述，根据本发明的基于云计算的财务数据查询方法，使得在云计算网络中获得更全面的查询结果，避免进行不必要的查询操作,更合理地利用计算资源，并且降低了数据传输成本。
显然，本领域的技术人员应该理解，上述的本发明的各步骤可以用通用的计算系统来实现，它们可以集中在单个的计算系统上，或者分布在多个计算系统所组成的网络上，可选地，它们可以用计算系统可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储系统中由计算系统来执行。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (7)
1.一种基于云计算的财务数据查询方法，所述方法包括：
用户节点接收用户提交的查询请求；
解析所述查询请求并对所述查询请求进行校验；
将所述查询请求分解为多个子查询；
基于所述多个子查询所要访问的多个数据源，将所述多个子查询分别转换成针对所述多个数据源的多个查询语言；
分别执行所述多个查询语言并获得多个中间结果；
将所述多个中间结果组成查询结果；
所述将所述查询请求分解为多个子查询包括：
根据所述查询请求所要访问的多个数据源，将所述查询请求分解为多个子查询，其中，每个子查询仅需要访问所述多个数据源中的一个；
建立对应于所述查询请求的子查询列表，并将所述多个子查询记录于所述子查询列表中；
查找与所述用户节点最近的具有所述多个数据源的多个计算节点，并根据所述多个子查询所要访问的数据源将所述多个子查询分配给所述多个计算节点；
建立对应于所述查询请求的计算节点列表，并将所述多个计算节点记录于所述计算节点列表中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述查询请求进行校验包括对所述查询请求进行语法校验和语义校验。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述查询请求进行校验包括：
如果对所述查询请求进行校验后发现校验失败，则不进行后续处理并向用户节点返回校验失败信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别执行所述多个查询语言期间，周期性地计算每个子查询的处理数据，所述处理数据包括每个子查询已经运行的时间Ti、每个子查询已经运行的进度Pi、每个子查询的运行速度Ri、每个子查询的余下时间Ei，其中，Ri=Pi/Ti，Ei=（1-Pi）/Ri，1<=i<=n，其中，i是所述多个子查询的个数，n是大于1的整数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个计算节点按照计算节点余下时间进行升序排序，所述计算节点余下时间为计算节点上所分配的所有子查询的余下时间之和。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，如果某一计算节点的排序在所述升序排序的后半部分，并且所述某一计算节点上被分配了多个子查询，则：
查找具有所述某一计算节点上被分配的多个子查询所要访问的数据源的备份计算节点；
将所述某一计算节点上被分配的多个子查询重新分配给所述某一计算节点和所述备份计算节点，以使得所述某一计算节点和所述备份计算节点中的每一个仅被分配一个子查询；
其中，满足SB=SA-SC-1，SB为所述备份计算节点的数量，SA为所述某一计算节点上被分配的多个子查询的数量，SC为所述某一计算节点上被分配的多个子查询中余下时间为零的子查询的数量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，上述重新分配处理后，更新所述计算节点列表。
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