CN111625559B - 一种数据信息多维度查询方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据信息多维度查询方法及系统。本发明通过获取用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标，并对获取到的维度指标进行保存，进一步判断该维度指标是否保存，若已保存，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，得到查询结果，进一步对查询结果进行聚类，得到多个聚类类别，对每个聚类类别按照由大到小的顺序依次导入预设的查询结果列表中，并将查询结果列表发送给用户终端。本发明在基于互联网医院的技术基础上，同时并行用多个查询线程对不同的维度指标进行查询，对查询结果进行聚类，能够确保进行多维度的查询，在增加查询维度的前提下有效减少查询时间并提高查询效率。

Description

一种数据信息多维度查询方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据信息多维度查询方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，人们在日常生活中越来越离不开移动互联网。互联网医院是建立以医院为主体的互联网医疗服务平台，构建“线上预诊—线下面诊与治疗—线上复诊”的新型医疗模式。提供云诊室，方便医生在院外不同环境中利用互联网医院平台进行诊疗服务；建设面向患者的移动互联网服务平台，针对慢性病常见病患者提供更方便的就医服务；建设与医共（联）体成员单位互联互通的信息平台，实现分级诊疗、专家资源下沉、技术远程指导、远程教育等业务的开展和协同，最终实现医院信息系统由院内局域网向院外广域网延伸，通过互联网化的流程改造，为院内信息系统的全面升级奠定基础。在上述背景下，大量的APP以及小程序呈现在用户面前，用户可以利用这些软件对需要的数据信息进行查询。一般情况下，为了确保数据信息查询的准确性，通常需要从多个维度进行查询，这会导致在查询海量数据时耗费较长的时间，从而导致查询效率低下。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种数据信息多维度查询方法及系统。

本发明提供了一种数据信息多维度查询方法，应用于与用户终端通信的查询服务器，所述方法包括：

获取所述用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

在一种可替代的实施方式中，将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，具体包括：

获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱；

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱；

根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

在一种可替代的实施方式中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果，具体包括：

在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段；

提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段；

依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息；

基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识；

根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

在一种可替代的实施方式中，根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别，具体包括：

确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息；

基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息；

将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果；

确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。

在一种可替代的实施方式中，按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，具体包括：

在每个聚类类别中按照维度指标数量的由大到小的顺序依次选取目标聚类类别；

从在每个聚类类别中的维度指标数量大于目标聚类类别的聚类类别中，确定标准聚类类别；

提取所述标准聚类类别中数据特征对应的第一聚类特征值；

生成所述第一聚类特征值和每个聚类类别之间的转换关系，并基于所述转换关系对所述目标聚类类别进行转换，得到所述目标聚类类别对应的聚类编号；

对所述聚类编号进行整合，得到所述数据特征对应的第二聚类特征值；

以所述第二聚类特征值为导入基准，依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中。

在一种可替代的实施方式中，将所述查询结果列表发送给所述用户终端，具体包括：

对所述查询结果列表的进行数据加密处理；其中，所述数据加密处理是在将所述查询结果列表发送给所述用户终端之前确定的；

确定加密数据对应的加密字符；当所述加密字符满足预设的加密条件时，则生成所述查询结果列表对应的加密编码并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

当所述加密字符不满足预设的加密条件时，则所述查询结果列表对应的所述查询服务器发出报警信息，并基于所述报警信息对所述查询结果列表对应的加密编码进行更正得到更正结果，基于所述更正结果将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

本发明还提供了一种数据信息多维度查询系统，所述系统包括用户终端和查询服务器；

所述用户终端用于：

向所述查询服务器发送基于多个维度生成的每个维度的维度指标；

所述查询服务器用于：

获取所述维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

所述用户终端用于：

接收所述查询结果列表。

可选地，所述查询服务器，具体用于：

获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱；

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱；

根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

可选地，所述查询服务器，具体用于：

在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段；

提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段；

依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息；

基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识；

根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

可选地，所述查询服务器，具体用于：

确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息；

基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息；

将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果；

确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。

本发明提供了一种数据信息多维度查询方法及系统，通过获取用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标，并对获取到的维度指标进行保存，进一步判断该维度指标是否保存，若已保存，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，得到查询结果，进一步对查询结果进行聚类，得到多个聚类类别，对每个聚类类别按照由大到小的顺序依次导入预设的查询结果列表中，并将查询结果列表发送给用户终端。这样，同时并行用多个查询线程对不同的维度指标进行查询，能够在查询海量数据时节约时间，进一步对查询结果进行聚类，能够确保进行多维度的查询，这样可以在增加查询维度的前提下有效减少查询时间并提高查询效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种数据信息多维度查询系统的通信连接示意图。

图2是本发明实施例提供的一种数据信息多维度查询方法的流程图。

图3是本发明实施例提供的一种数据信息多维度查询装置的框图。

图4是本发明实施例提供的一种查询服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1示出了数据信息多维度查询系统100的通信架构示意图，数据信息多维度查询系统100包括查询服务器200和用户终端300，其中，查询服务器200与用户终端300通信，在本实施例中，查询服务器200可以是云服务器，用户终端300可以是电脑和平板电脑等能够进行数据信息查询的电子设备。

图2是根据本发明所涉及的一种数据信息多维度查询方法的流程图，该方法可以应用于图1中的查询服务器200，该方法可以包括以下内容。

步骤S210，获取所述用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的。

步骤S220，对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的。

步骤S230，若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同。

步骤S240，根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同。

步骤S250，按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

通过执行步骤S210-步骤S250所描述的内容，通过获取用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标，并对获取到的维度指标进行保存，进一步判断该维度指标是否保存，若已保存，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，得到查询结果，进一步对查询结果进行聚类，得到多个聚类类别，对每个聚类类别按照由大到小的顺序依次导入预设的查询结果列表中，并将查询结果列表发送给用户终端。这样，同时并行用多个查询线程对不同的维度指标进行查询，能够在查询海量数据时节约时间，进一步对查询结果进行聚类，能够确保进行多维度的查询，这样可以在增加查询维度的前提下有效减少查询时间并提高查询效率。

在实际实施时，为了降低查询数据量，提高数据查询效率，步骤S230所描述的内容，具体还可以包括以下子步骤。

步骤S2301，获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱。

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱。

步骤S2302，根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

通过执行步骤S2301-步骤S2302所描述的内容，首先获取数据维度集，其中，数据维度集中包括数据查询记录和维度信息汇总图谱，进而根据数据维度集和维度信息汇总图谱，将有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。如此，极大地降低查询数据量，提高数据查询效率。

在实际实施时，步骤S230所描述的内容，具体还可以包括以下子步骤。

步骤S2303，在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段。

步骤S2304，提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段。

步骤S2305，依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息。

步骤S2306，基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识。

步骤S2307，根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

通过执行步骤S2303-步骤S2307所描述的内容，首先在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集，进一步提取路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，并将引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段，依据预设的输入路径协议将第一字段信息输入到基准参数字段中得到第二字段信息，基于第一字段信息以及第二字段信息之间的信息匹配度构建路径参数集和引擎参数集之间的字段匹配信息，进一步基于第二字段信息在基准参数字段中获取字段标签，同时将字段标签添加到参数字段中从而确定出字段标签对应目标字段标识。进一步根据目标字段标识与参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。如此，能够准确的得到查询结果，从而确保了数据查询的完整性和准确性。

在具体实施时，为了能够加快查询结果聚类的速度以及提高聚类类别的准确性，在步骤S240所描述的内容，具体还可以包括以下子步骤。

步骤S2401，确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息。

步骤S2402，基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值。

步骤S2403，判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息。

步骤S2404，将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果。

步骤S2405，确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。

步骤S2406，判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。

通过执行步骤S2401-步骤S2406所描述的内容，首先确定维度指标对应的数据指标结构，并计算与数据指标结构对应的数据指标描述信息，基于数据指标描述信息生成与维度指标对应的指标活跃信息，基于指标活跃信息计算数据指标结构与查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值。进一步判断关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，对维度指标与数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息，进一步对维度指标中的同类型指标划分成同组数据指标包，进而基于同组数据指标包对查询结果进行分类，并对分类结果进行统计得到第一分类结果，对第一分类结果进行预处理得到第二分类结果，确定第二分类结果与同类型指标的第一信息重叠区间，进而对第一信息重叠区间内的分类结果与维度指标进行匹配得到指标匹配结果，基于指标匹配结果对查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。若不一致，确定第一分类结果与同类型指标的第二信息重叠区间，并将第二信息重叠区间内的分类结果进行优化得到优化结果，基于优化结果对查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。这样设计，通过判断的方式对查询结果进行聚类，一方面能够对重叠区间内的分类结果直接进行聚类，从而加快查询结果聚类的速度，另一方面对分类结果进行优化同时，提高聚类类别的准确性。

在具体实施时，为了能够提高导入速度以及导入的准确性，在步骤S250所描述的内容，具体还可以包括以下子步骤。

步骤S2501，在每个聚类类别中按照维度指标数量的由大到小的顺序依次选取目标聚类类别。

步骤S2502，从在每个聚类类别中的维度指标数量大于目标聚类类别的聚类类别中，确定标准聚类类别。

步骤S2503，提取所述标准聚类类别中数据特征对应的第一聚类特征值。

步骤S2504，生成所述第一聚类特征值和每个聚类类别之间的转换关系，并基于所述转换关系对所述目标聚类类别进行转换，得到所述目标聚类类别对应的聚类编号。

步骤S2505，对所述聚类编号进行整合，得到所述数据特征对应的第二聚类特征值。

步骤S2506，以所述第二聚类特征值为导入基准，依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中。

通过执行步骤S2501-步骤S2506所描述的内容，首先在每个聚类类别中选取目标聚类类别，从在每个聚类类别中的维度指标数量大于目标聚类类别的聚类类别中，确定标准聚类类别，进而提取标准聚类类别中数据特征对应的第一聚类特征值，其次，生成第一聚类特征值和每个聚类类别之间的转换关系，进而对目标聚类类别进行转换得到聚类编号，进一步对聚类编号进行整合得到第二聚类特征值，最后第二聚类特征值为导入基准，依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中。这样设计，通过先确定导入基准，在依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，能够提高导入速度以及导入的准确性。

在具体实施时，现有技术中在进行数据传输时数据很容易被第三方软件攻击，从而不能有效地保证数据的安全性，为了解决上述问题，能够保证查询结果列表在传输过程中不会被篡改，保证查询结果列表的安全性，在步骤S250所描述的内容，具体还可以包括以下子步骤。

步骤S2507，对所述查询结果列表的进行数据加密处理；其中，所述数据加密处理是在将所述查询结果列表发送给所述用户终端之前确定的。

步骤S2508，确定加密数据对应的加密字符；当所述加密字符满足预设的加密条件时，则生成所述查询结果列表对应的加密编码并将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

步骤S2509，当所述加密字符不满足预设的加密条件时，则所述查询结果列表对应的所述查询服务器发出报警信息，并基于所述报警信息对所述查询结果列表对应的加密编码进行更正得到更正结果，基于所述更正结果将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

通过执行步骤S2507-步骤S2509所描述的内容，在传输查询结果列表之前对查询结果列表进行加密码处理，能够保证查询结果列表在传输过程中不会被篡改，从而保证查询结果列表的安全性。

基于上述同样的发明构思，还提供了一种数据信息多维度查询系统100，关于所述数据信息多维度查询系统100中的用户终端300和查询服务器200的具体描述如下。

所述用户终端300用于：

向所述查询服务器200发送基于多个维度生成的每个维度的维度指标；

所述查询服务器200用于：

获取所述维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端300从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

所述用户终端300用于：

接收所述查询结果列表。

可选地，所述查询服务器200，具体用于：

获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱；

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱；

根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

可选地，所述查询服务器200，具体用于：

在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段；

提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段；

依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息；

基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识；

根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

可选地，所述查询服务器200，具体用于：

确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息；

基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息；

将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果；

确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别。

基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，提供了一种数据信息多维度查询装置400，应用于与用户终端300通信的查询服务器200，所述装置包括：

指标获取模块410，用于获取所述用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

存储判断模块420，用于对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

信息查询模块430，用于若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

结果聚类模块440，用于根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

结果发送模块450，用于按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

在上述基础上，请结合参阅图4，提供了一种查询服务器200，包括处理器211以及与所述处理器211连接的存储器212和总线213；其中，所述处理器211和所述存储器212通过所述总线213完成相互间的通信；所述处理器211用于调用所述存储器212 中的程序指令，以执行上述的方法。

进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (6)

1.一种数据信息多维度查询方法，其特征在于，应用于与用户终端通信的查询服务器，所述方法包括：

获取所述用户终端发送的基于多个维度生成的每个维度的维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

其中，根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别，具体包括：

确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息；

基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息；

将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果；

确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

其中，按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，具体包括：

在每个聚类类别中按照维度指标数量的由大到小的顺序依次选取目标聚类类别；

从在每个聚类类别中的维度指标数量大于目标聚类类别的聚类类别中，确定标准聚类类别；

提取所述标准聚类类别中数据特征对应的第一聚类特征值；

生成所述第一聚类特征值和每个聚类类别之间的转换关系，并基于所述转换关系对所述目标聚类类别进行转换，得到所述目标聚类类别对应的聚类编号；

对所述聚类编号进行整合，得到所述数据特征对应的第二聚类特征值；

以所述第二聚类特征值为导入基准，依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中；

其中，将所述查询结果列表发送给所述用户终端，具体包括：

对所述查询结果列表的进行数据加密处理；其中，所述数据加密处理是在将所述查询结果列表发送给所述用户终端之前确定的；

确定加密数据对应的加密字符；当所述加密字符满足预设的加密条件时，则生成所述查询结果列表对应的加密编码并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

当所述加密字符不满足预设的加密条件时，则所述查询结果列表对应的所述查询服务器发出报警信息，并基于所述报警信息对所述查询结果列表对应的加密编码进行更正得到更正结果，基于所述更正结果将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

2.根据权利要求1所述的一种数据信息多维度查询方法，其特征在于，将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，具体包括：

获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱；

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱；

根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

3.根据权利要求1所述的一种数据信息多维度查询方法，其特征在于，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果，具体包括：

在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段；

提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段；

依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息；

基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识；

根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

4.一种数据信息多维度查询系统，其特征在于，所述系统包括用户终端和查询服务器；

所述用户终端用于：

向所述查询服务器发送基于多个维度生成的每个维度的维度指标；

所述查询服务器用于：

获取所述维度指标；其中，每个维度的所述维度指标是所述用户终端从预设的多维度数据库中获得的，并根据获得的所述维度指标对所述用户终端的查询逻辑进行修正后得到的；

对获取到的维度指标进行保存，判断是否已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标；其中，所述用户终端的所有维度是所述查询服务器通过所述用户终端的配置信息得到的；

若已保存所述用户终端包括的所有维度的维度指标，则将所述用户终端包括的所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中，通过启动每个查询线程从而根据该查询线程对应的维度指标采用该查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询，得到查询结果；其中，每个查询线程对应一个维度指标，每个查询线程对应一个查询引擎，不同查询线程的查询引擎不相同；

根据所述查询结果包括的维度指标对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；其中，每个聚类类别对应的维度指标的数量不相同；

按照每个聚类类别的维度指标的数量由大到小的顺序将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中，并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；

所述用户终端用于：

接收所述查询结果列表；

其中，所述查询服务器，具体用于：

确定所述查询结果包括的维度指标对应的数据指标结构，并计算与所述数据指标结构对应的数据指标描述信息；其中，所述数据指标结构用于表征所述用户终端在所述查询结果中维度指标对应的数据结构信息；基于所述数据指标描述信息生成与所述维度指标对应的指标活跃信息，并基于所述指标活跃信息计算所述数据指标结构与所述查询结果对应的查询列表名称之间的关联度值；判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若一致，则对所述用户终端对应的所述维度指标与所述数据指标描述信息进行匹配，得到目标指标描述信息；将所述维度指标中具有相同类型的所述维度指标确定为同类型指标，并将所述同类型指标划分成同组数据指标包，基于所述同组数据指标包对所述查询结果进行分类，并对分类得到的分类结果进行统计，得到第一分类结果；基于所述目标指标描述信息对所述第一分类结果进行预处理，得到第二分类结果；确定所述第二分类结果与所述同类型指标的第一信息重叠区间，并将所述第一信息重叠区间内的分类结果与所述维度指标进行匹配，得到所述维度指标对应的指标匹配结果，基于所述指标匹配结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；判断所述数据指标结构与所述查询列表名称之间的关联度值是否与预设的标准值一致，若不一致，则确定所述第一分类结果与所述同类型指标的第二信息重叠区间，并将所述第二信息重叠区间内的分类结果进行优化，得到优化结果，基于所述优化结果对所述查询结果进行聚类，得到多个聚类类别；

其中，所述查询服务器，具体用于：

在每个聚类类别中按照维度指标数量的由大到小的顺序依次选取目标聚类类别；

从在每个聚类类别中的维度指标数量大于目标聚类类别的聚类类别中，确定标准聚类类别；提取所述标准聚类类别中数据特征对应的第一聚类特征值；生成所述第一聚类特征值和每个聚类类别之间的转换关系，并基于所述转换关系对所述目标聚类类别进行转换，得到所述目标聚类类别对应的聚类编号；对所述聚类编号进行整合，得到所述数据特征对应的第二聚类特征值；以所述第二聚类特征值为导入基准，依次将每个聚类类别依次导入预设的查询结果列表中；

其中，所述查询服务器，具体用于：

对所述查询结果列表的进行数据加密处理；其中，所述数据加密处理是在将所述查询结果列表发送给所述用户终端之前确定的；确定加密数据对应的加密字符；当所述加密字符满足预设的加密条件时，则生成所述查询结果列表对应的加密编码并将所述查询结果列表发送给所述用户终端；当所述加密字符不满足预设的加密条件时，则所述查询结果列表对应的所述查询服务器发出报警信息，并基于所述报警信息对所述查询结果列表对应的加密编码进行更正得到更正结果，基于所述更正结果将所述查询结果列表发送给所述用户终端。

5.根据权利要求4所述的一种数据信息多维度查询系统，其特征在于，所述查询服务器，具体用于：

获取基于所述用户终端包括的所有维度的维度指标生成的数据维度集；其中，所述数据维度集包含查询方案，所述查询方案包含每个维度对应的数据查询类别、数据查询序列和数据查询时间节点，所述数据维度集表征所述用户终端包括的的数据查询记录和维度信息汇总图谱；

其中，将所述数据查询类别、对所述数据查询序列中的目标序列进行分析得到的第一查询序列以及所述数据查询序列中未被分析为第一查询序列的第二查询序列确定为所述数据查询记录；将由所述数据查询时间节点转换得到的时序列表以及所述时序列表与所述数据查询记录的映射路径确定为所述维度信息汇总图谱；

根据所述数据维度集和所述维度信息汇总图谱，将所有维度的维度指标分别加载至预设的多个查询线程中。

6.根据权利要求4所述的一种数据信息多维度查询系统，其特征在于，所述查询服务器，具体用于：

在启动每个查询线程后，确定每个查询线程对应的路径参数集以及引擎参数集；其中，所述路径参数集和所述引擎参数集分别包括多个不同关联系数的参数字段；

提取每个查询线程在其对应的路径参数集的其中一个参数字段的第一字段信息，将所述引擎参数集中具有最小关联系数的参数字段指定为基准参数字段；

依据预设的输入路径协议将所述第一字段信息输入到所述基准参数字段中并在所述基准参数字段中得到第二字段信息；基于所述第一字段信息以及所述第二字段信息之间的信息匹配度构建所述路径参数集和所述引擎参数集之间的字段匹配信息；

基于所述第二字段信息在所述基准参数字段中获取字段标签，依据所述字段匹配信息将所述字段标签添加到所述第一字段信息所在的参数字段中以在所述第一字段信息所在的参数字段中确定出所述字段标签对应目标字段标识；

根据所述目标字段标识与所述参数字段的对应关系生成目标查询路径，基于所述目标查询路径以及预设的查询资源的分布信息采用查询线程对应的查询引擎进行数据信息查询得到查询结果。

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