CN110008211A - 数据查询方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质，以解决选取的数据表不准确，造成返回的数据不准确的问题。其中方法包括：接收客户端发送的查询请求，查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；查询待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；数据表对应多个特征维度，多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；从候选数据表中选取特征维度包含待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；从目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将目标数据返回至客户端。本发明能够提高选取的数据表的准确性，进而提高返回的数据的准确性。

Description

数据查询方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

数据查询系统是为用户提供数据查询服务的系统，可以将用户的查询需求映射为对底层数据表的查询，并提供查询结果。比如广告数据查询系统，用户可以通过广告查询系统查询某个站点的广告访问率、点击率等等。

在相关技术中，对数据查询系统进行数据查询的方法通常为：用户输入要查询的特征维度，数据查询系统选取包括该特征维度的数据表，从选取的数据表中获取相关数据，并返回给用户。

但是，上述方法仅考虑到数据表是否包括用户要查询的特征维度，而未考虑到数据表自身形成的因素，因此选取的数据表可能不准确，造成返回的数据不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质，以解决选取的数据表不准确，造成返回的数据不准确的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据查询方法，所述方法包括：接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

可选地，所述从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表，包括：从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度；从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

可选地，所述从所述候选目标数据表中选取目标数据表，包括：获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表。

可选地，所述查询请求还包括待查询的时间范围；所述从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，包括：如果所述目标数据表为多个，获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；从时间范围与所述待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。

可选地，所述查询所述待查询的接口信息对应的数据表，包括：根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种数据查询装置，所述装置包括：接收模块，用于接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；查询模块，用于查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；选取模块，用于从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；返回模块，用于从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

可选地，所述选取模块包括：第一选取单元，用于从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度；第二选取单元，用于从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

可选地，所述第二选取单元包括：并集获取子单元，用于获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；交集获取子单元，用于获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；数据表选取子单元，用于从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表。

可选地，所述查询请求还包括待查询的时间范围；所述返回模块包括：信息获取单元，用于如果所述目标数据表为多个，获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；数据查询单元，用于从时间范围与所述待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。

可选地，所述查询模块，用于根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表。

根据本发明实施例的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述任一数据查询方法。

根据本发明实施例的再一方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任一数据查询方法。

在本发明实施例中，数据查询系统的服务器接收客户端发送的查询请求，查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；查询待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表，其中数据表对应多个特征维度，多个特征维度包括表征数据表的聚合依据的关键特征维度；从候选数据表中选取特征维度包含待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；从目标数据表中查询查询请求对应的目标数据，并将目标数据返回至客户端。由此可知，本发明实施例中在选取数据表时，不仅考虑到数据表对应的特征维度是否包含待查询的特征维度，还考虑到数据表对应的关键特征维度是否被包含在待查询的特征维度中。由于关键特征维度表征了数据表的聚合依据，因此选取的目标数据表的聚合依据全部被包含在待查询的特征维度中，从而避免仅有部分聚合依据被包含在待查询的特征维度中造成的选表错误，提高选取的数据表的准确性，进而提高返回的数据的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例的一种数据查询方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例的另一种数据查询方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例的一种元数据表的示意图；

图4是本发明实施例的一种关键特征维度处理的示意图；

图5是本发明实施例的一种数据查询装置的结构框图；

图6是本发明实施例的另一种数据查询装置的结构框图。

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作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。

参照图1，示出了本发明实施例的一种数据查询方法的步骤流程图。

本发明实施例的数据查询方法包括以下步骤：

步骤101，接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度。

当用户想要从数据查询系统中查询数据时，可以通过客户端向数据查询系统的服务器发送查询请求。数据查询系统可以为广告数据查询系统、业务数据查询系统等。客户端可以为APP(应用程序)等软件客户端。

比如，客户端中可以提供用户界面，用户界面中可以显示数据查询系统对应的多个接口信息(如接口名称)、多个特征维度等。用户可以在用户界面中选择待查询的接口信息及待查询的特征维度，从而触发客户端生成包括待查询的接口信息和待查询的特征维度的查询请求。客户端将查询请求发送至数据查询系统的服务器。

其中，接口信息表示数据类型，比如接口信息可以包括每日独立访客数(DailyUnique Visitors)、每日点击率等。独立访客数(Unique Visitors)是指唯一身份访问者数，举例来说，在展览会中，独立访客数相当于带身份证参观展览会的访问人数，每一个出示身份证参观展览的人，无论出入几次，都只计作一次独立访问。特征维度表示数据特征(如来源特征、时间特征等)，比如特征维度可以包括频道、频道组、站点、平台、日期等。

步骤102，查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表。

本发明实施例中，查询待查询的接口信息对应的数据表，将查询到的数据表作为候选数据表。

每个数据表可以对应多个特征维度。本发明实施例中，数据表对应的多个特征维度可以包括关键特征维度和非关键特征维度。关键特征维度和非关键特征维度均可以为一个或多个。

其中，关键特征维度表征了数据表的聚合依据。比如，对于广告数据查询系统来说，关键特征维度可以包括频道、站点、频道组等。如果数据表对应的关键特征维度为频道，则表征该数据表是基于频道聚合的；如果数据表对应的关键特征维度为频道和站点，则表征该数据表是基于频道和站点聚合的。非关键特征维度可以包括平台、日期等。

步骤103，从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表。

在从候选数据表中选取目标数据表时，选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表。

本发明实施例中，可以先选取特征维度包含所述待查询的特征维度的数据表，再从其中选取关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表；也可以先选取关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，再从其中选取特征维度包含所述待查询的特征维度的数据表。对于具体的顺序不作限制。

步骤104，从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

选取出目标数据表后，即可从目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将目标数据返回至客户端。

数据表中可以包括相关数据，比如接口信息为每日独立访客数对应的数据表中可以包括每日独立访客数等数据。如果查询请求中包括的待查询的接口信息为每日独立访客数，则可以从目标数据表中查询每日独立访客数作为目标数据，并返回至客户端。

本发明实施例中在选取数据表时，不仅考虑到数据表对应的特征维度是否包含待查询的特征维度，还考虑到数据表对应的关键特征维度是否被包含在待查询的特征维度中。由于关键特征维度表征了数据表的聚合依据，因此选取的目标数据表的聚合依据全部被包含在待查询的特征维度中，从而避免仅有部分聚合依据被包含在待查询的特征维度中造成的选表错误，提高选取的数据表的准确性，进而提高返回的数据的准确性。

举例来说，客户端发送的查询请求中待查询的接口信息为每日独立访客数，待查询的特征维度为频道。

如果利用现有技术的方式进行数据查询，则先查询每日独立访客数这一待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；再从候选数据表中选取包括频道这一待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表。但是，该种方式下没有考虑到目标数据表的聚合依据，虽然目标数据表包括频道这一待查询的特征维度，但是目标数据表可能是基于站点聚合的，因此目标数据表中的数据与站点的匹配度更高，而与频道这一待查询的特征维度的匹配性较低，从而从目标数据表中查询的数据不准确，不能满足用户按照频道这一条件查询的需求。

如果利用本发明实施例的方式进行查询，则先查询每日独立访客数这一待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；再从候选数据表中选取包含频道这一待查询的特征维度，且关键特征维度为频道的数据表，作为目标数据表。该种方式下考虑了目标数据表的聚合依据，由于目标数据表基于频道这一待查询的特征维度聚合，因此目标数据表中的数据与频道的匹配性更高，从而从目标数据表中查询的数据更加准确，能够满足用户按照频道这一条件查询的需求。

参照图2，示出了本发明实施例的另一种数据查询方法的步骤流程图。

本发明实施例的数据查询方法包括以下步骤：

步骤201，接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度。

本发明实施例以广告数据查询系统为例进行说明。

用户选择待查询的接口信息和待查询的特征维度，客户端生成包括待查询的接口信息和待查询的特征维度的查询请求，并将查询请求发送至服务器。比如，待查询的接口信息为每日独立访客数(Daily Unique Visitors)，待查询的特征维度为频道(channel_id)和平台(platform_id)。

步骤202，根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表。

数据表的相关信息可以存储在元数据表中，数据表的相关信息可以包括数据表的名称(name)、数据表的id(table_id)、数据表的领域(field_id)、数据表的特征维度等。

参照图3，示出了本发明实施例的一种元数据表的示意图。由图3可知，元数据表中可以包括table_info区域、table_fields区域和fields区域，当然还可以包括其他区域。其中，table_info区域的id字段表示数据表的id，table_info区域的name字段表示数据表的名称(Table1、Table2和Table3为数据表的名称)。table_fields区域的table_id字段表示数据表的id，对应table_info区域的id字段，table_fields区域的field_id字段表示数据表的领域，table_fields区域还包括数据表的多个特征维度(图中未示出)，每个特征维度对应一个necessary字段，necessary字段表示特征维度是否为关键特征维度，necessary＝1表示为关键特征维度，necessary＝0表示为非关键特征维度。fields区域的id字段对应table_info区域的field_id字段。

本发明实施例中，可以预先设置接口与数据表的映射关系，比如映射关系可以为接口信息与数据表名称的映射关系。根据预设的接口与数据表的映射关系，可以查询到待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表。从图3所示的元数据表中table_info区域的name字段可以获取数据表的名称。

比如，待查询的接口信息为Daily Unique Visitors，查询到对应的数据表可以包括以下6个：

report_uv_frequency_daily(简称daily)

report_uv_frequency_channel_daily(简称channel_daily)

report_uv_frequency_channel_daily_1(简称channel_daily_1)

report_uv_frequency_website_daily(简称website_daily)

report_uv_frequency_channel_website_daily(简称channel_website_daily)

report_uv_frequency_channel_group_daily(简称channel_group_daily)

步骤203，从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度。

从上述6个候选数据表中选取特征维度包含全部待查询的特征维度的数据表，选取的数据表作为候选目标数据表。从图3所示的元数据表中的table_fields区域可以获取各个候选数据表对应的特征维度。

比如，待查询的特征维度为channel_id和platform_id，上述6个候选数据表对应的特征维度均包含channel_id和platform_id，因此这6个候选数据表均为候选目标数据表。

步骤204，从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

从上述6个特征维度包含全部待查询的特征维度的候选目标数据表中，选取关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度的数据表，选取的数据表作为目标数据表。从图3所示的元数据表中table_fields区域的necessary字段可以确定特征维度是否为关键特征维度。

在一种可选实施方式中，步骤204可以包括：获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表，作为目标数据表。

比如，上述6个特征维度包含全部待查询的特征维度的数据表中，数据表daily的每个特征维度对应的necessary字段均为0，因此数据表daily对应的关键特征维度为空，数据表channel_daily的特征维度channel_id对应的necessary字段为1，因此数据表channel_daily对应的关键特征维度为channel_id，数据表channel_daily_1的特征维度channel_id对应的necessary字段为1，因此数据表channel_daily_1对应的关键特征维度为channel_id，数据表website_daily的特征维度website_id对应的necessary字段为1，因此数据表website_daily对应的关键特征维度为website_id，数据表channel_website_daily的特征维度channel_id和website_id对应的necessary字段均为1，因此数据表channel_website_daily对应的关键特征维度为channel_id和website_id，数据表channel_group_daily的特征维度channel_group_id对应的necessary字段为1，因此数据表channel_group_daily对应的关键特征维度为channel_group_id。

参照图4，示出了本发明实施例的一种关键特征维度处理的示意图。由图4可知，将上述6个特征维度包含全部待查询的特征维度的数据表对应的关键特征维度的求并集，得到的并集为(channel_id，website_id，channel_group_id)；将关键特征维度的并集(channel_id，website_id，channel_group_id)与待查询的特征维度(channel_id，platform_id)求交集，得到的交集为channel_id；从上述6个特征维度包含全部待查询的特征维度的数据表中选取对应的关键特征维度为channel_id的数据表，得到数据表channel_daily和数据表channel_daily_1，因此将数据表channel_daily和数据表channel_daily_1作为目标数据表。

步骤205，从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

如果目标数据表为一个，则可以从该目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据。

如果目标数据表为多个，则从其中选取一个目标数据表，从该目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据。

在一种可选实施方式中，用户还可以指定待查询的时间范围，因此查询请求中还可以包括待查询的时间范围。每个数据表还可以对应有时间范围，时间范围表示数据表中数据的时间范围，比如包括0点～8点的数据，则对应的时间范围为0点～8点，等等。如果目标数据表为多个，则获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；从时间范围与待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。如果满足时间范围与待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的目标数据表有多个，则从其中随机选取一个目标数据表。

其中对于重合度，比如待查询的时间范围为0点～12点，目标数据表A对应的时间范围为0点～8点，目标数据表B对应的时间范围为0点～10点，则目标数据表B对应的时间范围与待查询的时间范围重合度更高。

通过该种方式，限定时间范围与待查询的时间范围重合度最高，可以保证目标数据表中能够包括尽可能多的待查询的时间范围对应的数据，限定特征维度的总数最少可以保证目标数据表中的数据量较少，从而降低查询的复杂度。

其中，查询请求对应的目标数据可以为待查询的接口信息对应的目标数据。比如，待查询的接口信息为Daily Unique Visitors，则查询请求对应的目标数据即为目标数据表中包括的每日独立访客数。

在查询到目标数据后，服务器可以将目标数据返回至客户端，以便用户查看。

本发明实施例中，在路由数据表时考虑了能够表征数据表的聚合依据的关键特征维度，因此能够提高路由数据表的准确性；并且为原有的特征维度添加关键字段即可，处理过程简便；无需单独配置每个接口，多个相似数据表可以对应同一个接口，减少接口配置，从而减少系统需要维护的冗余配置信息，降低系统维护成本。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图5，示出了本发明实施例的一种数据查询装置的结构框图。

本发明实施例的数据查询装置包括接收模块501、查询模块502、选取模块503和返回模块504。

接收模块501，用于接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；

查询模块502，用于查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；

选取模块503，用于从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；

返回模块504，用于从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

本发明实施例中在选取数据表时，不仅考虑到数据表对应的特征维度是否包含待查询的特征维度，还考虑到数据表对应的关键特征维度是否被包含在待查询的特征维度中。由于关键特征维度表征了数据表的聚合依据，因此选取的目标数据表的聚合依据全部被包含在待查询的特征维度中，从而避免仅有部分聚合依据被包含在待查询的特征维度中造成的选表错误，提高选取的数据表的准确性，进而提高返回的数据的准确性。

图6是本发明实施例的另一种数据查询装置的结构框图。

本发明实施例的数据查询装置包括：接收模块601、查询模块602、选取模块603和返回模块604。

接收模块601，用于接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；

查询模块602，用于查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；

选取模块603，用于从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；

返回模块604，用于从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

在一种可选实施方式中，所述选取模块603包括：第一选取单元6031，用于从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度；第二选取单元6032，用于从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

在一种可选实施方式中，所述第二选取单元6032包括：并集获取子单元60321，用于获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；交集获取子单元60322，用于获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；数据表选取子单元60323，用于从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表。

在一种可选实施方式中，所述查询请求还包括待查询的时间范围；所述返回模块604包括：信息获取单元6041，用于如果所述目标数据表为多个，获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；数据查询单元6042，用于从时间范围与所述待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。

在一种可选实施方式中，所述查询模块602，用于根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表。

本发明实施例中，在路由数据表时考虑了能够表征数据表的聚合依据的关键特征维度，因此能够提高路由数据表的准确性；并且为原有的特征维度添加关键字段即可，处理过程简便。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在本发明的实施例中，还提供了一种用于数据查询的电子设备。例如，电子设备可以被提供为一服务器。该电子设备可以包括一个或多个处理器，以及用于存储处理器可执行指令的存储器，可执行指令例如应用程序。处理器被配置为执行上述的数据查询方法。

在本发明的实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由电子设备的处理器执行，以完成上述的数据查询方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(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终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；

查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；

从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；

从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表，包括：

从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度；

从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述候选目标数据表中选取目标数据表，包括：

获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；

获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；

从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询请求还包括待查询的时间范围；所述从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，包括：

如果所述目标数据表为多个，获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；

从时间范围与所述待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询所述待查询的接口信息对应的数据表，包括：

根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表。

6.一种数据查询装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括待查询的接口信息和待查询的特征维度；

查询模块，用于查询所述待查询的接口信息对应的数据表，作为候选数据表；所述数据表对应多个特征维度，所述多个特征维度包括表征所述数据表的聚合依据的关键特征维度；

选取模块，用于从所述候选数据表中选取特征维度包含所述待查询的特征维度，且关键特征维度被包含在所述待查询的特征维度的数据表，作为目标数据表；

返回模块，用于从所述目标数据表中查询所述查询请求对应的目标数据，并将所述目标数据返回至所述客户端。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选取模块包括：

第一选取单元，用于从所述候选数据表中选取候选目标数据表，所述候选目标数据表的特征维度包含全部待查询的特征维度；

第二选取单元，用于从所述候选目标数据表中选取目标数据表，所述目标数据表的关键特征维度全部被包含在所述待查询的特征维度。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二选取单元包括：

并集获取子单元，用于获取所述候选目标数据表对应的关键特征维度的并集；

交集获取子单元，用于获取所述关键特征维度的并集与所述待查询的特征维度的交集；

数据表选取子单元，用于从所述候选目标数据表中，选取关键特征维度与所述交集相同的数据表。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述查询请求还包括待查询的时间范围；所述返回模块包括：

信息获取单元，用于如果所述目标数据表为多个，获取每个目标数据表对应的时间范围和对应的特征维度的总数；

数据查询单元，用于从时间范围与所述待查询的时间范围重合度最高且特征维度的总数最少的一个目标数据表中，查询所述查询请求对应的目标数据。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述查询模块，用于根据预设的接口与数据表的映射关系，查询所述待查询的接口信息对应的数据表。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1-5任一项所述的数据查询方法。

12.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-5任一项所述的数据查询方法。