CN110515987A - 一种数据分析结果的查询方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种数据分析结果的查询方法及装置，当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。与现有技术相比，本申请通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行预处理的预先分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种数据分析结果的查询方法及装置。
背景技术
随着信息技术的飞速发展，在当今社会中，存在着各式各样的数据，其中隐藏了大量的有价值的信息，数据的处理与分析成为了当下的热门话题，在诸多行业都有应用。比如，广告主需要根据广告投放的效果，调整广告的投放策略，广告投放的效果能够通过分析报表体现，需要对广告投放相关的数据进行处理与分析，而广告的投放商则可以提供分析报表的查询通道，广告主可以通过该查询通道，得到自己想要的分析报表。
目前，主要有两种提供数据分析结果的方式，一种是提供实时分析结果，另一种则是提供预先计算好的分析结果。在提供实时分析结果中，数据分析的提供方在接收到查询请求时，通过预设的分析逻辑，实时获取数据并对其分析，分析处理的效率较低；在提供预先计算好的分析结果的方式中，虽然不需要实时分析，用户获取分析结果的速度较快，但时效性较差，而且需要预先处理所有的分析维度，预先准备的工作量大。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据分析结果的查询方法及装置，通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行预处理的预先分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
本申请实施例提供了一种数据分析结果的查询方法，所述查询方法包括：
当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；
若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；
将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，所述查询方法还包括：
若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，所述调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，包括：
利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑；
利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
在一种可能的实施方式中，所述计算引擎在所述JVM容器开始运行后，进入并持续保持运行状态。
在一种可能的实施方式中，所述JVM容器的类型为Jetty，所述计算引擎的类型为Spark。
本申请实施例还提供了一种数据分析结果的查询装置，所述查询装置包括：
确定模块，用于当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；
分析模块，用于若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；
储存模块，用于将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，所述查询装置还包括：
发送模块，用于在在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，所述分析模块，包括：
调用单元，用于利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑；
分析单元，用于利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
在一种可能的实施方式中，所述计算引擎在所述JVM容器开始运行后，进入并持续保持运行状态。
在一种可能的实施方式中，所述JVM容器的类型为Jetty，所述计算引擎的类型为Spark。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的数据分析结果的查询方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的数据分析结果的查询方法的步骤。
本申请实施例提供的数据分析结果的查询方法及装置，当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。与现有技术相比，本申请通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行预处理的预先分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询方法的流程图；
图2示出了本申请实施例所提供的另一种数据分析结果的查询方法的流程图；
图3示出了本申请实施例所提供的一种应用数据分析结果的查询方法的系统框架的结构图；
图4示出了本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询装置的结构示意图之一；
图5示出了本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询装置的结构示意图之二；
图6示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。
目前，主要有两种提供数据分析结果的方式，一种是提供实时分析结果，另一种则是提供预先计算好的分析结果。经研究发现，在提供实时分析结果中，数据分析的提供方在接收到查询请求时，通过预设的分析逻辑，实时获取数据并对其分析，分析处理的效率较低；在提供预先计算好的分析结果的方式中，虽然不需要实时分析，用户获取分析结果的速度较快，但时效性较差，而且需要预先处理所有的分析维度，预先准备的工作量大。
基于此，本申请实施例提供了一种数据分析结果的查询方法，通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询方法的流程图。如图1中所示，本申请实施例提供的数据分析结果的查询方法，包括：
S101、当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果。
该步骤中，用户为了进行数据分析结果的查询，可以通过客户端，将需要查询数据范围与分析数据的分析维度，连通查询请求一起发送至服务器，当服务器接收到客户端发送的查询请求时，服务器从自身的缓存文件中，查询是否有符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果。
其中，客户端的类型可以是web客户端，如基于网页的分析报告平台，用户可以根据自己的需求，筛选选取数据的条件与分析数据的维度，如数量、平均数量、类型等分析维度。
S102、若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果。
该步骤中，当缓存中不存在符合查询条件的数据分析结果时，可以从储存分析逻辑的数据库中，调用与查询条件相对应的数据分析逻辑，再从分布式数据库中获取待分析的目标数据，并利用数据分析逻辑，对目标数据进行分析，得到数据分析结果。
其中，数据分析逻辑可以是class类方法逻辑。
S103、将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
该步骤中，服务器将得到的数据分析结果储存至服务器的缓存中，并将其发送至客户端，这样，当服务器再次接收到查询条件与本次查询相近或相同的查询请求时，即可将缓存中的数据分析结果直接发送至客户端。
这样，能够大幅度减少服务器的计算量，提升反馈数据分析结果的速度。
请参阅图2和图3，图2为本申请另一实施例提供的数据分析结果的查询方法的流程图，图3为本申请实施例中提供的应用数据分析结果的查询方法的系统框架的结构图。如图2及图3中所示，本申请实施例提供的数据分析结果的查询方法，包括：
S201、当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果。
S202、若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑。
该步骤中，可以利用服务器中的JVM容器中的控制端contrl对查询相同条件下的结果缓存,存在立即将查询到的数据分析结果返回给客户端，若缓存结果不存在，则可以根据查询请求中的查询条件从分析逻辑数据库(及分析模块jar库)中调用对应的数据分析逻辑。
其中，JVM容器是基于Java虚拟机的一种web容器。控制端可以通过解耦方式动态调用的分析逻辑数据库中的数据分析逻辑。
具体的，可以通过JVM容器的工厂模式调用数据分析逻辑。
S203、利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
该步骤中，可以JVM利用JVM容器中镶嵌的计算引擎SparkSession进行数据分析。计算引擎嵌入在JVM容器中，随着容器的启动而存在,并已分配好资源,能够随时进行数据分析。
这样，通过将计算引擎镶嵌在JVM容器中，可以避免因分析逻辑更换而重新启动计算引擎，并通过预先分配的资源，保持计算引擎处于能够随时进行数据分析的状态。
进一步的，JVM容器能够读取目标数据所在的分布式文件系统(Hdfs数据block)，进而使计算引擎能够对目标数据进行分析处理。
S204、将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
其中，S201、S204的描述可以参照S101、S104的描述，并且能达到相同的技术效果，对此不做赘述。
在一种可能的实施方式中，在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，所述查询方法还包括：
若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，所述计算引擎在所述JVM容器开始运行后，进入并持续保持运行状态。
这样，计算引擎保持运行状态，可以提高返回查询结果的效率。
在一种可能的实施方式中，所述JVM容器的类型为Jetty，所述计算引擎的类型为Spark。
其中，可以在JVM容器的org.apache.spark.deploy.SparkSubmit类中写入jetty容器以及相关控制端control的控制逻辑逻辑。
本申请实施例提供的数据分析结果的查询方法，当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。与现有技术相比，本申请通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行预处理的预先分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
请参阅图4、图5，图4为本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询装置的结构示意图之一，图5为本申请实施例所提供的一种数据分析结果的查询装置的结构示意图之二。如图4中所示，所述数据分析结果的查询装置400包括：
确定模块410，用于当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；
分析模块420，用于若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；
储存模块430，用于将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，如图4所示，所述数据分析结果的查询装置400还包括：
发送模块440，用于在在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
在一种可能的实施方式中，所述分析模块420，包括：
调用单元421，用于利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑；
分析单元422，用于利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
在一种可能的实施方式中，所述计算引擎在所述JVM容器开始运行后，进入并持续保持运行状态。
在一种可能的实施方式中，所述JVM容器的类型为Jetty，所述计算引擎的类型为Spark。
本申请实施例提供的数据分析结果的查询装置，当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。与现有技术相比，本申请通过将实时分析的数据结果保存在缓存中，减少数据分析所需的计算量，同时，避免了需预先对所有维度进行预处理的预先分析的方式，相比于预先分析得到的分析结果，缓存中的数据分析结果还具有更强的时效性。
请参阅图6，图6为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图6中所示，所述电子设备600包括处理器610、存储器620和总线630。
所述存储器620存储有所述处理器610可执行的机器可读指令，当电子设备600运行时，所述处理器610与所述存储器620之间通过总线630通信，所述机器可读指令被所述处理器610执行时，可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的数据分析结果的查询方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的数据分析结果的查询方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种数据分析结果的查询方法，其特征在于，所述查询方法包括：
当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；
若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；
将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
2.根据权利要求1所述的查询方法，其特征在于，在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，所述查询方法还包括：
若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
3.根据权利要求1所述的查询方法，其特征在于，所述调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，包括：
利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑；
利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
4.根据权利要求3所述的查询方法，其特征在于，所述计算引擎在所述JVM容器开始运行后，进入并持续保持运行状态。
5.根据权利要求4所述的查询方法，其特征在于，所述JVM容器的类型为Jetty，所述计算引擎的类型为Spark。
6.一种数据分析结果的查询装置，其特征在于，所述查询装置包括：
确定模块，用于当接收到客户端发送的查询数据分析结果的查询请求时，确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果；
分析模块，用于若缓存中不存在符合所述查询条件的数据分析结果，则调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑，并利用所述数据分析逻辑，对所述查询条件对应的目标数据进行数据分析，得到数据分析结果；
储存模块，用于将数据分析得到的数据分析结果存入缓存，并发送至客户端。
7.根据权利要求6所述的查询装置，其特征在于，所述查询装置还包括：
发送模块，用于在在确定缓存中是否存在符合所述查询请求所携带的查询条件的数据分析结果之后，若缓存中存在符合所述查询条件的数据分析结果，则将其发送至客户端。
8.根据权利要求6所述的查询装置，其特征在于，所述分析模块，包括：
调用单元，用于利用JVM容器中的控制端访问分析逻辑数据库，从所述分析逻辑数据库中调用与所述查询条件对应的数据分析逻辑；
分析单元，用于利用所述JVM容器中镶嵌的计算引擎，以及预先分配给所述计算引擎的计算资源，执行所述数据分析逻辑，对所述目标数据进行数据分析。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至5任一所述的数据分析结果的查询方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5任一所述的数据分析结果的查询方法的步骤。
Priority Applications (1)
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Publications (1)
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|---|---|
| CN110515987A true CN110515987A (zh) | 2019-11-29 |
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ID=68628520
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| CN201910813521.1A Pending CN110515987A (zh) | 2019-08-30 | 2019-08-30 | 一种数据分析结果的查询方法及装置 |
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