CN109828993A - 一种统计数据的查询方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种统计数据的查询方法及装置，涉及数据处理技术领域，主要目的在于将数据进行预先处理，并将处理结果作为查询的基础数据，从而减少数据计算量，以提升查询响应速度。本发明的方法包括：根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；逐一判断所述查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；若是，则从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；若不是，则确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果；根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。本发明主要用于数据查询。

Description

一种统计数据的查询方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种统计数据的查询方法及装置。

背景技术

随着互联网的普及，网络媒体通过互联网发布媒体数据给网民，并根据媒体数据的观看情况来确定信息发布的状态，进而统计信息的观看数据，例如，对在线视频的观看统计，是基于对该视频的视频分析，一般的，视频分析是根据视频长度将其分割为若干片段，用户每次观看时都会将各个片段的观看结果记录在数据库中，比如存入数据为[2,1,3,0,4,0,……,0]，这样表示为，第1个片段本次播放用户观看了2次(用户通过移动进度条导致)，第2个片段本次播放用户观看了1次，……依次类推。基于这些记录的观看结果，再根据查询的具体内容统计相应的统计结果。

目前，统计视频观看行为的查询流程一般为：接收用户的查询条件，该查询条件中至少包括指定的时间范围以及待查询的视频标识信息；根据查询条件在数据库中获取符合的数据信息，并根据用户指定的统计维度对所得到的数据信息进行合并处理，得到一条用户所需的查询结果。然而，在该查询过程中，查询的对象是数据库中所有的观看结果记录，其查询、筛选的数据量巨大，需要较长的查询时长，并且在从数据库中获取的数据信息后，还需要对这些数据信息根据统计需求进行进一步的合并计算，对于高并发请求的情况下，将需要消耗大量的系统计算资源，在资源有限的情况下无疑将延迟对于用户的响应时间，从而降低用户的操作体验。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种统计数据的查询方法及装置，主要目的在于将数据进行预先处理，并将处理结果作为查询的基础数据，从而减少数据计算量，以提升查询响应速度。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供了一种统计数据的查询方法，该方法包括：

根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；

逐一判断所述查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；

若是，则从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；

若不是，则确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果，其中，所述第二数据表中记录有根据对应的查询维度在原始数据中提取对应最小查询粒度的数据，所述第一数据表中记录的数据是将第二数据表中具有相同最小查询粒度的数据按照维度标识进行数据合并后得到的数据；

根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

优选的，所述方法还包括：

根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

将含有第一标识的所述数据信息合并为一条数据记录，所述第一标识用于区分相同预置查询维度中所对应的数据内容；

根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

将所述数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

优选的，所述方法还包括：

判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识，所述第二标识用于区分所述第二数据表中相同预置查询维度所对应的数据内容；

若具有，则合并所述数据记录为一条新数据记录，生成所述新数据记录对应的扩展维度信息；

将所述新数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

优选的，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果包括：

根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

在所述第二数据表中查找符合所述查询范围的数据记录；

将含有第二标识的所述数据记录合并得到所述第二查询结果。

优选的，根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果包括：

创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述结果数据表中；

当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述结果数据表中。

优选的，所述方法还包括：

当所述查询请求为视频观看数据查询时，所述预置查询维度至少包括时间维度、视频维度、用户维度中的一种，所述第二数据表中记录有将具有相同所述预置查询维度且在各维度中具有相同数据的记录进行合并处理后的记录数据，所述第一数据表中记录有将所述第二数据表中具有至少一个相同的预置查询维度的数据进行合并处理后的记录数据。

第二方面，本发明还提供了一种统计数据的查询装置，该装置包括：

解析单元，用于根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；

判断单元，用于逐一判断所述解析单元解析的查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；

第一查询单元，用于当所述判断单元判断所述查询条件是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；

第二查询单元，用于当所述判断单元判断所述查询条件不是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果，其中，所述第二数据表中记录有根据对应的查询维度在原始数据中提取对应最小查询粒度的数据，所述第一数据表中记录的数据是将第二数据表中具有相同最小查询粒度的数据按照维度标识进行数据合并后得到的数据；

确定单元，用于根据所述第一查询单元得到的第一查询结果和/或所述第二查询单元得到的第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

优选的，所述装置还包括：

提取单元，用于根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

合并单元，用于将含有第一标识的所述提取单元提取的数据信息合并为一条数据记录，所述第一标识用于区分相同预置查询维度中所对应的数据内容；

生成单元，用于根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

存储单元，用于将所述合并单元得到的数据记录以及对应的所述生成单元生成的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

优选的，所述装置还包括：

所述判断单元还用于，判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识，所述第二标识用于区分所述第二数据表中相同预置查询维度所对应的数据内容；

所述合并单元还用于，当所述判断单元判断所述第二数据表中的数据记录具有相同的第二标识时，合并所述数据记录为一条新数据记录；

所述生成单元还用于，生成所述合并单元得到的新数据记录对应的扩展维度信息；

所述存储单元还用于，将所述合并单元得到的新数据记录以及对应的所述生成单元生成的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

优选的，所述第二查询单元包括：

确定模块，用于根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

查找模块，用于在所述第二数据表中查找符合所述确定模块确定的查询范围的数据记录；

合并模块，用于将含有第二标识的所述查找模块得到的数据记录合并，得到所述第二查询结果。

优选的，所述确定单元包括：

创建模块，用于创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

第一存储模块，用于当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述创建模块创建的结果数据表中；

第二存储模块，用于当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述创建模块创建的结果数据表中。

为了实现上述目的，根据本发明的第三方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述所述的统计数据的查询方法。

此外，根据本发明的第四方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述所述的统计数据的查询方法。

借由上述技术方案，本发明提供的统计数据的查询方法及装置，是基于大数据分析的应用场景下，针对多维度的数据分析，将查询请求分解为多个不同维度的查询条件，判断用户所要查询的各个维度中的查询条件是否为本维度的最小查询粒度，根据不同的判断结果分别到对应的数据表中获取相应的查询结果，而数据表中的内容是预先将原始数据进行分类合并操作后得到的结果，不同的数据表对应于不同的维度，且在各数据表中将数据按照指定的条件进行合并操作以对应不同的查询条件。根据不同查询条件对应的查询结果最终生成相应查询请求的查询结果。如此，在用户进行查询时，系统所执行的具体操作仅为对查询请求的分解以及将分解出的查询条件到对应的数据表中进行查询操作，将具体的统计、计算操作预先执行并将结果存储到对应的数据表中，从而避免了根据各个查询条件到原始数据中进行查找、统计等操作，大幅提高了用户查询操作的响应效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种统计数据的查询方法流程图；

图2示出了本发明实施例提供的另一种统计数据的查询方法流程图；

图3示出了本发明实施例提供的一种统计数据的查询装置的组成框图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种统计数据的查询装置的组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了提升多维度查询请求的响应速度，本发明实施例提供了一种统计数据的查询方法，具体如图1所示，该方法包括：

101、根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件。

目前，对于大数据的分析一般都是从多个不同维度进行的剖析，以提供个性化的分析查询结果。因此，对于大数据的分析查询往往都是基于多个维度合成的查询请求，例如，常用的维度包括时间、地域、类别等应用于各种场景下对数据统计的维度。而查询请求的一般格式可以为查询一段时间内、多个地域中指定类别的统计数据，具体的查询请求可是不做具体限定。

本步骤就是在接收到一个多维度的查询请求时，先按照预置查询维度来解析该查询请求。其中，预置查询维度是指预先指定的分析维度，该维度可以是一个，也可以是多个。在本步骤中，该预置查询维度则是包括能够提供数据分析的所有维度。

具体的，可以通过判断每一个预置查询请求是否存在于该查询请求中，若存在，则提取查询请求中该维度下所对应的相关查询条件，从而分解该查询请求。最终得到不同维度下的多个查询条件。

102、逐一判断查询条件是否为预置查询维度中的最小查询粒度。

本步骤是针对上述步骤中得到的多个查询条件，逐一的对各维度下的查询条件进行识别，判断查询条件的粒度是否为该预置查询维度下的最小查询粒度。其中，不同维度的最小查询粒度是预先设置的，且可以由用户根据不同应用场景的需要进行自定义设置，比如，对于时间维度，设置的最小查询粒度可以是1天或者是1周，也可以是1小时等，而对于地域维度，其设置的最小查询粒度可以是省、市，也可以是国家、地区等。

通过本步骤的判断，可以了解用户查询请求中对应某个维度下的查询条件是否为最小查询粒度，在本发明实施例中，最小查询粒度所对应的查询数据一般直接对应于所采集的原始数据，或者是经过统一格式计算的数据内容，这些数据内容一般也是所有查询结果中粒度最小的查询数据，比如，时间维度中的最小查询粒度为1天，那么所记录的统计数据的最小单位也是以天计算的数据，而对应采集统计数据时，可以是以天为采集单位，也可以是以小于1天的时间单位进行数据采集，而记录时则需要将1天中所采集的数据进行合并统计，得到以1天为单位的统计数据。

而基于本步骤的判断，当确定查询条件为最小查询粒度时，则执行步骤103，反之，则执行步骤104。

103、从第一数据表中查询对应查询条件的第一查询结果。

在确定查询条件为最小查询粒度时，将该查询条件在第一数据表中查找符合的查询结果，其中，第一数据表为根据对应的查询维度在原始数据中提取含有最小查询粒度的所有数据，并将具有相同最小查询粒度的数据按照其他维度标识进行数据合并，记录合并后的数据构成该数据表。比如，当维度为时间，查询条件的最小粒度为1天，那么以天为单位从原始数据中筛选出同一天的所有数据，而这些数据中记录的是不同地域对应的数据，则第一数据表中会将这一天所有地域对应的数据进行合并后记录一天对应这一天的统计数据。

由于查询条件已经是最小查询粒度，在第一数据表中，经过对原始数据的筛选，合并具有相同最小查询粒度的数据为一条，使得该查询条件能够在第一数据表中查找到对应的一条查询结果，将该查询结果确定为第一查询结果。

104、确定查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应查询条件的第二查询结果。

在确定查询条件为非最小查询粒度时，首先需要确定查询条件的查询范围，例如，以时间为维度，查询条件为查询一周的统计数据，那么所要确定的查询范围就是这一周所包含的是哪7天的数据，其中，每一天对应的数据还包括有多个地区不同的数据。

在确定了查询范围后，直接从第二数据表中查询对应查询结果，其中，第二数据表是根据对应的查询维度在原始数据中提取对应最小查询粒度的所有数据，并记录这些数据所构成的数据表。比如，以时间维度为例，查询条件的最小粒度为1天，查询条件的范围是2天，那么第二数据表中将记录所有包含这2天的数据，其中，同一天的数据可能会有多条不同地域维度的数据，也就是说，第二数据表中将记录这两天的多条数据。

通过以上描述以及举例可以看出，第一数据表中的内容是在第二数据表所记载的内容基础上，按照一定维度标识将多条数据合并为一条后所得到的数据表。也就是说，第一数据表中的一条记录是由第二数据表中的多条数据以其他维度为基础进行合并得到的。因此，步骤103的查询操作同样可以基于第二数据表进行查询，但需要进行后续的合并操作。

105、根据第一查询结果和/或第二查询结果确定响应查询请求的第三查询结果。

本步骤是将查询请求中分解出的多个查询条件逐一查询完成后，根据各自得到的查询结果进行再次合并，得到响应查询请求的最终查询结果，在此设置为第三查询结果。其中，第一查询结果与第二查询结果的数量取决于查询条件的数量，并且，对于合并的方式则取决于实际的应用场景，不同的场景对应有不同的合并方式，比如求和、求平均、最大值、最小值等统计计算方式，本发明实施例对此不做具体限定。

结合本发明上述实施例所提供的统计数据的查询方法，主要实现的是针对多维度的数据分析，将查询请求分解为多个不同维度的查询条件，判断用户所要查询的各个维度中的查询条件是否为本维度的最小查询粒度，根据不同的判断结果分别到对应的数据表中获取相应的查询结果，而数据表中的内容是预先将原始数据进行分类合并操作后得到的结果，不同的数据表对应于不同的维度，且在各数据表中将数据按照指定的条件进行合并操作以对应不同的查询条件。根据不同查询条件对应的查询结果最终生成相应查询请求的查询结果。如此，在用户进行查询时，系统所执行的具体操作仅为对查询请求的分解以及将分解出的查询条件到对应的数据表中进行查询操作，将具体的统计、计算操作预先执行并将结果存储到对应的数据表中，从而避免了根据各个查询条件到原始数据中进行查找、统计等操作，大幅提高了用户查询操作的响应效率。

进一步的，作为对图1所示实施例的细化及扩展，结合在视频观看数据统计的应用场景，本发明实施例还提供了另一种统计数据的查询方法，如图2所示，具体步骤如下：

201、设置第一数据表与第二数据表。

在线视频观看数据的统计一般是由电视台、视频网站进行数据统计的，通过所得到的分析数据，电视台或视频网站能够更合理的去规划节目的上线时间，播放时长等。而在该应用场景中，常用到的数据分析维度包括时间维度、视频维度、用户维度以及基础的播放记录。每条播放记录中都会标记有不同维度的相关标识，下表示出了原始数据中所记载的相关内容。

表一：

播放记录	日期	视频名称	用户名称
				1	20170701	视频1	用户1
2	20170701	视频1	用户1
				3	20170701	视频1	用户2
4	20170702	视频1	用户1
				5	20170702	视频1	用户1
6	20170702	视频1	用户1

上表中记录有6条播放记录，分别为2017年7月1日至2日，由用户1和用户2进行观看的针对视频1的观看记录，从表中的记录可以看出，用户1在这两天中对视频1进行多次的观看，导致存在有多条的记录，而对于电视台或视频网站所需要的统计数据中，只需要知道该用户在1日或2日是否观看了视频1。或者是视频1在1天中被多少个用户观看过的相关记录。需要说明的是，该表中的内容仅为原始数据中的部分示例，具体对于不同维度下的内容还存在多个不同的标识内容，比如，对于视频维度中还包括视频2、视频3等不同的标识记录。

为此，本发明实施例在上述的原始数据表中，基于预置的查询维度对表中的相关的播放记录进行合并，得到新的记录，该记录可以直接作为对应查询条件的查询结果加以输出，再将这些记录保存在新的数据表中就得到了用于响应查询条件的查询数据表。这些查询数据表就是本步骤的所设置的第一数据表与第二数据表。

本步骤中的第一数据表与第二数据表均是基于原始数据的合并所得到的数据表，其区别在于数据合并的深度，比如，在上一实施例中描述的第一数据表中的记录是将第二数据表中的记录再次进行合并后得到的，也就是说，第一数据表是基于第二数据表所得到的。可见，在本发明实施例中，所设置的查询数据表是具有层级关系的，各个层级的数据表中的记录基于下一层级数据表中的记录合并得到。其中，查询数据表的层级数量取决于原始数据中记录的维度数量，也就是说，维度数量越多，所能够相互合并的层级数量也就越多。

在大多数的情况下，查询请求包含有两个维度的查询条件，比如，查询请求是在一段时间的一个或多个视频的播放记录，其中包含有时间维度和视频维度，或者是一段时间的一个或多个用户的播放记录，其包含有时间维度和用户维度。因此，本发明实施例中给出了两级的查询数据表，即第一数据表与第二数据表，以满足大多数查询的需求，当然本实施例中仅为示意性的列举，在场景需要时，也可以进一步的预计算出第三数据表、第四数据表等。

以下针对本实施例中的第一数据表与第二数据表的具体设置过程加以说明，其中，定义第二数据表是基于原始数据合并得到的，而第一数据表是基于第二数据表中的数据合并得到的。那么一下结合上述给出的表一中的数据，分别说明第一数据表与第二数据表的设置过程：

首先，先说明第二数据表的设置方式：

第一，根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息。

其中，预置周期的设置是为了确保对新增原始数据的有效统计，从而确保统计在第二数据表中的数据是实时、准确的。原始数据表在本步骤中可以视为表一，而预置查询维度则是由用户指定的，在表一中存在的统计维度，比如可以是时间维度、视频维度、或则是用户维度。对于每个维度的最小查询粒度是指对没有合并过的播放记录，比如，表一中时间维度的最小查询粒度是1天，视频维度的最小查询粒度是是视频名称，用户维度的最小查询粒度则是用户名称。

第二，将含有第一标识的数据信息合并为一条数据记录。其中，第一标识用于在预置查询维度中区分记录是否为相同的最小查询粒度，或者说该第一标识用于区分相同预置查询维度中各条记录在该维度内所对应的数据内容，比如，在时间维度中，第一标识用于区分记录是哪一天的，而在视频维度，第一标识用于区分记录是否具有相同的视频名称。

第三，根据第一标识生成数据记录的扩展维度信息。其中，得到的扩展维度信息一般用于匹配具体的查询条件，也用于说明该条数据记录合并的具体内容。

最后，将合并的数据记录以及对应的扩展维度信息保存至第二数据表中。

基于以上步骤，将表一中的数据基于时间、视频、用户的维度进行数据合并后的得到的第二数据表如下：

表二：

播放记录	日期	视频名称	用户名称	扩展维度
					7	20170701	视频1	用户1	当天该视频合并用户1的记录
8	20170701	视频1	用户2	当天该视频合并用户2的记录
					9	20170702	视频1	用户1	当天该视频合并用户1的记录

其中，第一标识为用户名称，该表中的播放记录7是将表一中的播放记录1和播放记录2的合并结果，扩展维度“当天该视频合并用户1的记录”，对应于播放记录7，是指2017年7月1日用户1观看视频1的播放行为记录。后面播放记录8和9以此类推，不再赘述。

其次，基于上述第二数据表中记录的数据内容，设置第一数据表：

第一，判断第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识。

其中，第二标识类似于第一标识，用于根据指定的在第二数据表中存在的某一查询维度中区分是否具有相同的最小查询粒度的数据，也可以说是用于区分所述第二数据表中的各条记录在相同预置查询维度内所对应的数据内容。比如，在时间维度中，判断是否存在同一天的数据；或者是在视频维度中，是否存在同一个视频的数据等。

若不存在，则证明在表二中该条数据在指定的维度下时唯一的，可以将其直接记录在第一数据表中；而若存在，则继续执行下述步骤。

第二，合并具有相同第二标识的数据记录为一条新数据记录，生成所述新数据记录对应的扩展维度信息。

第三，将新数据记录以及对应的扩展维度信息保存至第一数据表中。

基于上述步骤，结合表二的内容，根据表二中的时间维度和视频维度对数据进行合并后的得到第一数据表如下：

表三：

播放记录	日期	视频名称	扩展维度
				10	20170701	视频1	当天该视频的播放记录
11	20170702	视频1	当天该视频的播放记录

其中，第二标识为视频名称，该表中的播放记录10是将表二中的播放记录7和播放记录8的合并结果，扩展维度“当天该视频的播放记录”，对应于播放记录10，是指2017年7月1日视频1的播放行为统计记录。后面播放记录11以此类推，此处不再赘述。

根据上述的说明可见，第二数据表中记录的是将原始记录数据中具有相同预置查询维度，并且在各维度中具有相同数据内容的记录进行合并处理后的记录数据，而第一数据表中记录的内容则是基于第二数据表，将第二数据表中具有至少一个相同的预置查询维度的数据内容进行合并处理后的记录数据。本步骤中根据上述的设置方式将能够预先在数据库中设置生成多个第一数据表与多个的第二数据表，甚至是在较为复杂的数据中(即具有更多维度的数据)，还可以合并出更多层级的第三数据表、第四数据表等。其中，层级的具体数量取决于能够合并的维度数量，而同一级中的数据表的数量则取决于表中存在维度的数量。

202、根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件。

基于步骤201所设置的第一数据表和第二数据表，就可以向用户提供快速的多维度查询服务。比如，接收到的查询请求为时间维度和视频维度的复合请求，时间维度中可以查询一天或多天的观看行为，视频维度中可以查询一个或多个视频的观看行为。如查询视频1在2017年7月1日的观看行为，或则查询视频1和2在2017年7月1日至2日的观看行为。

本步骤是将查询请求按照预置查询维度解析，得到时间维度下的查询条件与视频维度下的查询条件，即2017年7月1日或2017年7月1日至2日，以及视频1或视频1和2。

203、逐一判断查询条件是否为预置查询维度中的最小查询粒度。

分别判断解析出来的时间维度与视频维度对应的查询条件是否为最小查询粒度。比如，在时间维度中，2017年7月1日属于最小的查询粒度，而2017年7月1日至2日则不是最小查询粒度。同样的，在视频维度中，视频1和2也不是最小查询粒度。

经过本步骤的判断，将为最小查询粒度的查询条件执行步骤204，若不是则执行步骤205。

204、从第一数据表中查询对应查询条件的第一查询结果。

具体的，在上述的表三中，依据时间维度的查询条件是2017年7月1日，查询的结果为播放记录10，依据视频维度的查询条件是视频1，对应的查询结果为播放记录10和11。

205、确定查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应查询条件的第二查询结果。

由于查询请求是多个查询条件的复合，当有一个查询条件不是最小查询粒度时，再经过不同的查询条件的复合，其对应的查询结果不并不能全部的记录在表三中，因此，对于具有一定查询范围的查询条件，本发明实施例是在表二中，即第二数据表中查询对应的查询条件。具体本步骤所执行的过程包括：

首先，根据最小查询粒度确定查询条件的查询范围。比如，时间维度中，要确定查询条件包括哪几天的记录，而视频维度中则需要确定要查询的是哪几个视频名称的记录。

其次，在第二数据表中查找符合该查询范围的数据记录。也就是在上述的表二中查找。比如，对于2017年7月1日至2日的查询条件，在表二中的符合的数据记录为播放记录7、8、9。

最后，将含有第二标识的数据记录合并得到第二查询结果。

其中，第二标识的选择一般是选择查询请求中解析出的其他维度下的最小查询粒度，比如，在时间维度下，第二标识可以为视频名称中的视频1或视频2，也可以为用户名称中的用户1或用户2，确定不同的第二标识，则筛选得到的记录就可能不同，那么进行合并后的第二查询结果也就有所差异。

需要说明的是，本步骤所进行的合并是将多条的记录合并为一条，由于多条记录中可能存在其他一些维度下存在差异，因此，对于合并的结果同样需要重新扩展维度，定义一个本次合并后新的维度信息。

206、根据第一查询结果和/或第二查询结果确定响应查询请求的第三查询结果。

该步骤是对上述步骤中得到的第一查询结果、第二查询结果进行的统计分析，以得到第三查询结果来响应查询请求。其中，第三查询结果的展现形式可以是一条数据，也可以是一组数据，而对于后者，就需要以数据表的形式加以展现。具体的，定义显示第三查询结果的数据表为结果数据表，通过在数据库中创建一个结果数据表，在将对应的第三查询结果保存到该结果数据表中，在确定加载完成后，输出该结果数据表，以响应所接收的查询请求。

对于确定第三查询结果的具体方式，在本发明实施例中主要存在两种不同的确定计统计方式：

第一种是当存在第一查询结果或第二查询结果之一时，将第一查询结果或第二查询结果保存至结果数据表中，比如，对于两个维度的查询请求，若每个查询维度下的查询条件都为最小查询粒度，那么查询条件对应的查询结果将只存在第一查询结果，而当每个查询维度下的查询条件都不为最小查询粒度时，则查询条件对应的查询结果也只存在第二查询结果，因此，在该情况下，就可以将得到的第一查询结果或第二查询结果直接作为第三查询结果并存储至结果数据表中。

第二种是当同时存在第一查询结果和第二查询结果时，将第一查询结果以及对应的查询条件和第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述结果数据表中。进一步的，在设置有查询条件的过滤规则或合并规则时，也可以对查询条件进行合并，而对应的查询结果也会随之进行合并操作，同时也会得到新的扩展维度的信息。其中，该合并操作的理想状态是将所有的第一查询结果和第二查询结果合并为一条查询结果，那么该条查询结果即为第三查询结果。而大多数状态下，得到的第三查询结果是一系列查询条件以及对应的查询结果的数据集合，对此，就需要通过结果数据表的形式加以展示了。

通过以上步骤的解释说明，用户输入的查询请求，不论是单维度或者多维度，且各个维度下查询条件不论是最小查询粒度，还是一个查询范围，都能基于预先对原始数据的合并操作实现数据的快速查询，从而快速响应查询请求，提升用户的操作体验。

进一步的，作为对上述图1、图2所示方法的实现，本发明实施例还提供了一种统计数据的查询装置，用于对上述图1、图2所示的方法进行实现。该装置实施例与前述方法实施例对应，为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。如图3所示，该装置包括：

解析单元31，用于根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；

判断单元32，用于逐一判断所述解析单元31解析的查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；

第一查询单元33，用于当所述判断单元32判断所述查询条件是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；

第二查询单元34，用于当所述判断单元32判断所述查询条件不是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果；

确定单元35，用于根据所述第一查询单元33得到的第一查询结果和/或所述第二查询单元34得到的第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

进一步的，如图4所示，所述装置还包括：

提取单元36，用于根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

合并单元37，用于将含有第一标识的所述提取单元36提取的数据信息合并为一条数据记录；

生成单元38，用于根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

存储单元39，用于将所述合并单元37得到的数据记录以及对应的所述生成单元38生成的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

进一步的，如图4所示，所述装置还包括：

所述判断单元32还用于，判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识；

所述合并单元37还用于，当所述判断单元32判断所述第二数据表中的数据记录具有相同的第二标识时，合并所述数据记录为一条新数据记录；

所述生成单元38还用于，生成所述合并单元37得到的新数据记录对应的扩展维度信息；

所述存储单元39还用于，将所述合并单元37得到的新数据记录以及对应的所述生成单元38生成的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

进一步的，如图4所示，所述第二查询单元34包括：

确定模块341，用于根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

查找模块342，用于在所述第二数据表中查找符合所述确定模块341确定的查询范围的数据记录；

合并模块343，用于将含有第二标识的所述查找模块342得到的数据记录合并，得到所述第二查询结果。

进一步的，如图4所示，所述确定单元35包括：

创建模块351，用于创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

第一存储模块352，用于当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述创建模块351创建的结果数据表中；

第二存储模块353，用于当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述创建模块351创建的结果数据表中。

综上所述，本发明实施例所采用的统计数据的查询方法及装置，是将用户输入的查询请求分解为多个不同维度的查询条件，判断用户所要查询的各个维度中的查询条件是否为本维度的最小查询粒度，根据不同的判断结果分别到对应的数据表中获取相应的查询结果，而数据表中的内容是预先将原始数据进行分类合并操作后得到的结果，不同的数据表对应于不同的维度，且在各数据表中将数据按照指定的条件进行合并操作以对应不同的查询条件。根据不同查询条件对应的查询结果最终生成相应查询请求的查询结果。如此，在用户进行查询时，系统所执行的具体操作仅为对查询请求的分解以及将分解出的查询条件到对应的数据表中进行查询操作，将具体的统计、计算操作预先执行并将结果存储到对应的数据表中，从而避免了根据各个查询条件到原始数据中进行查找、统计等操作，大幅提高了用户查询操作的响应效率。

进一步的，所述统计数据的查询装置包括处理器和存储器，上述解析单元、判断单元、第一查询单元、第二查询单元以及确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数实现将数据进行预先处理，并将处理结果作为查询的基础数据，从而减少数据计算量，以提升查询响应速度。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述统计数据的查询方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述统计数据的查询方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；逐一判断所述查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；若是，则从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；若不是，则确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果；根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

进一步的，所述方法还包括：

根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

将含有第一标识的所述数据信息合并为一条数据记录；

根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

将所述数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

进一步的，所述方法还包括：

判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识；

若具有，则合并所述数据记录为一条新数据记录，生成所述新数据记录对应的扩展维度信息；

将所述新数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

进一步的，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果包括：

根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

在所述第二数据表中查找符合所述查询范围的数据记录；

将含有第二标识的所述数据记录合并得到所述第二查询结果。

进一步的，根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果包括：

创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述结果数据表中；

当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述结果数据表中。

本发明实施例中的设备不限定是服务器、PC、PAD、手机等终端。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；逐一判断所述查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；若是，则从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；若不是，则确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果；根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

进一步的，所述方法还包括：

根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

将含有第一标识的所述数据信息合并为一条数据记录；

根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

将所述数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

进一步的，所述方法还包括：

判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识；

若具有，则合并所述数据记录为一条新数据记录，生成所述新数据记录对应的扩展维度信息；

将所述新数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

进一步的，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果包括：

根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

在所述第二数据表中查找符合所述查询范围的数据记录；

将含有第二标识的所述数据记录合并得到所述第二查询结果。

进一步的，根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果包括：

创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述结果数据表中；

当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述结果数据表中。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种统计数据的查询方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；

逐一判断所述查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；

若是，则从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；

若不是，则确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果，其中，所述第二数据表中记录有根据对应的查询维度在原始数据中提取对应最小查询粒度的数据，所述第一数据表中记录的数据是将第二数据表中具有相同最小查询粒度的数据按照维度标识进行数据合并后得到的数据；

根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

将含有第一标识的所述数据信息合并为一条数据记录，所述第一标识用于区分相同预置查询维度中所对应的数据内容；

根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

将所述数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述第二数据表中的数据记录是否具有相同的第二标识，所述第二标识用于区分所述第二数据表中相同预置查询维度所对应的数据内容；

若具有，则合并所述数据记录为一条新数据记录，生成所述新数据记录对应的扩展维度信息；

将所述新数据记录以及对应的扩展维度信息保存至所述第一数据表中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果包括：

根据所述最小查询粒度确定所述查询条件的查询范围；

在所述第二数据表中查找符合所述查询范围的数据记录；

将含有第二标识的所述数据记录合并得到所述第二查询结果。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述第一查询结果和/或所述第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果包括：

创建所述第三查询结果对应的结果数据表；

当存在所述第一查询结果或第二查询结果之一时，将所述第一查询结果或第二查询结果保存至所述结果数据表中；

当同时存在所述第一查询结果和第二查询结果时，将所述第一查询结果以及对应的查询条件和所述第二查询结果以及对应的查询条件分别保存至所述结果数据表中。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述查询请求为视频观看数据查询时，所述预置查询维度至少包括时间维度、视频维度、用户维度中的一种，所述第二数据表中记录有将具有相同所述预置查询维度且在各维度中具有相同数据的记录进行合并处理后的记录数据，所述第一数据表中记录有将所述第二数据表中具有至少一个相同的预置查询维度的数据进行合并处理后的记录数据。

7.一种统计数据的查询装置，其特征在于，所述装置包括：

解析单元，用于根据预置查询维度解析查询请求，得到不同维度下的多个查询条件；

判断单元，用于逐一判断所述解析单元解析的查询条件是否为所述预置查询维度中的最小查询粒度；

第一查询单元，用于当所述判断单元判断所述查询条件是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，从第一数据表中查询对应所述查询条件的第一查询结果；

第二查询单元，用于当所述判断单元判断所述查询条件不是所述预置查询维度中的最小查询粒度时，确定所述查询条件的查询范围，从第二数据表中查询对应所述查询条件的第二查询结果，其中，所述第二数据表中记录有根据对应的查询维度在原始数据中提取对应最小查询粒度的数据，所述第一数据表中记录的数据是将第二数据表中具有相同最小查询粒度的数据按照维度标识进行数据合并后得到的数据；

确定单元，用于根据所述第一查询单元得到的第一查询结果和/或所述第二查询单元得到的第二查询结果确定响应所述查询请求的第三查询结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

提取单元，用于根据预置周期从原始数据表中按照预置查询维度的最小查询粒度提取数据信息；

合并单元，用于将含有第一标识的所述提取单元提取的数据信息合并为一条数据记录，所述第一标识用于区分相同预置查询维度中所对应的数据内容；

生成单元，用于根据所述第一标识生成所述数据记录的扩展维度信息；

存储单元，用于将所述合并单元得到的数据记录以及对应的所述生成单元生成的扩展维度信息保存至所述第二数据表中。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求5中任意一项所述的统计数据的查询方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至权利要求5中任意一项所述的统计数据的查询方法。