CN112069201A - 目标数据的获取方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供的目标数据的获取方法和装置，涉及云计算技术领域。具体实现方案为：云端服务器在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据下发至客户端，而是先生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据，与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。

Description

目标数据的获取方法和装置
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术中的云计算技术领域，尤其涉及一种目标数据的获取方法和装置。
背景技术
随着数据量的爆炸式增长，给企业带来了较大的数据存储压力。云计算技术的普及使得数据存储云端化成为主流选择，云端存储能为企业提供安全可靠、海量高扩展、数据容灾的存储服务，降低成本。
现有技术中，若企业要对存储在云端中的某些数据，例如日志文件做大数据进行分析，只能通过对象存储的GetObject接口向云端服务器请求存储在云端的所有数据，云端服务器会将其请求的所有数据全部通过网络资源下发至企业终端，企业终端在获取到所有数据后，再通过人工查找的方式，从所有数据中筛选出需要分析的数据。
但是，采用该上述方式，由于需要将所有数据全部通过网络资源下发至企业终端，因此，需要耗费大量的网络资源。
发明内容
本申请实施例提供了一种目标数据的获取方法和装置，降低了网络资源的消耗。
第一方面，本申请实施例提供了一种目标数据的获取方法，应用于云端服务器，该目标数据的获取方法可以包括：
在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对所述SQL查询语句进行解析处理，生成所述SQL查询语句对应的抽象结构语法树。
根据所述抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到所述目标数据。
向所述客户端发送所述目标数据。
第二方面，本申请实施例提供了一种目标数据的获取装置，应用于云端服务器，该目标数据的获取装置可以包括：
解析模块，用于在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对所述SQL查询语句进行解析处理，生成所述SQL查询语句对应的抽象结构语法树。
筛选模块，用于根据所述抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到所述目标数据。
发送模块，用于向所述客户端发送所述目标数据。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的第一方面所述的目标数据的获取方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的第一方面所述的目标数据的获取方法。
根据本申请的技术方案，云端服务器在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据下发至客户端，而是先生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据，与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例提供的目标数据的获取方法的流程示意图；
图2是根据本申请第二实施例提供的目标数据的获取方法的流程示意图；
图3是根据本申请第三实施例提供的目标数据的获取方法的框架示意图；
图4是根据本申请第四实施例提供的目标数据的获取装置的结构示意图；
图5是根据本申请实施例的目标数据的获取方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
在本申请的实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。在本申请的文字描述中，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例提供的目标数据的获取方法可以应用于云计算技术领域，或者其它技术领域中的结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)数据查询场景中。其中，SQL是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。现有技术中，若企业要对存储在云端中的某些数据，例如日志文件做大数据进行分析，只能通过对象存储的GetObject接口向云端服务器请求存储在云端的所有数据，云端服务器在接收到数据查询请求后，会将其请求的所有数据全部通过网络资源下发至企业终端，对应的，企业终端需要通过网络资源将云端服务器下发的所有数据下载到本地，并在获取到所有数据后，通过人工查找的方式，从所有数据中筛选出需要分析的数据。但是，采用该上述方式，由于需要将所有数据全部通过网络资源下发至企业终端，因此，需要耗费大量的网络资源。
由于网络资源的消耗主要是因为云端服务器下发的数据量较多造成的，因此，为了降低消耗的网络资源，可以尝试减少云端服务器需要下发的数据量，基于该技术构思，容易想到的技术方案为：企业工作人员可以登录云端服务器的账号，直接在云端服务器中查看所有数据，并通过人工查找的方式，从所有数据中筛选出需要分析的数据。但是，采用这种方案，虽然可以降低消耗的网络资源，但是，仍需要人工查找从所有数据中筛选出需要分析的数据，导致数据的获取效率较低。
基于上述描述，为了降低消耗的网络资源，云端服务器中的SQL解析器在接收到客户端发送的SQL查询语句后，可以尝试通过SelectObject接口将数据过滤筛选操作下沉到对象存储服务层实现数据查询替代，只返回客户端需要的数据，这样既能节约网络资源，又能充分利用云端服务器中存储层节点的内存和中央处理器(Central Processing Unit，CPU)等计算资源。基于此构思，本申请实施例提供了一种目标数据的获取方法，该目标数据的获取方法具体可以包括：云端服务器在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据发送给客户段，而是先对SQL查询语句进行解析处理，生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据。
由此可见，本申请实施例提供的目标数据的获取方法，在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据下发至客户端，而是先生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据，与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
在详细描述本申请实施例提供的技术方案之前，先介绍一下本申请实施例中抽象语法树的概念，抽象语法树(abstract syntax tree，AST)，又称语法树(syntax tree)，是源代码的抽象语法结构的树状表现形式，这里特指编程语言的源代码。对于抽象语法树而言，其树上的每一个节点都表示源代码中的一种结构。
在介绍了抽象语法树的概念后，下面，将通过具体的实施例对本申请提供的小程序数据的获取方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
实施例一
图1是根据本申请第一实施例提供的目标数据的获取方法的流程示意图，该目标数据的获取方法可以由软件和/或硬件装置执行，例如，该硬件装置可以为目标数据的获取装置，该目标数据的获取装置可以为云端服务器。示例的，请参见图1所示，该目标数据的获取方法可以包括：
S101、在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对SQL查询语句进行解析处理，生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树。
示例的，云端服务器在接收客户端发送的结构化查询语言SQL查询语句时，可以接收客户端发送的数据查询请求消息，该数据查询请求消息中可以包括SQL查询语句，从而获取到该SQL查询语句，该SQL查询语句用于指示客户端需要获取的目标数据。
云端服务器在获取到SQL查询语句后，由于其SQL解析器除了需要支持标准SQL语法规则之外，还根据业务场景支持自定义关键词和语法。其中词法解析器使用一个字节扫描器来实现，支持常见的FROM、WHERE、IN、BETWEEN等，因此，云端服务器的SQL解析器可以先对SQL查询语句进行词法分析，得到SQL查询语句对应的字符串列表；并根据SQL的语法规则对字符串列表进行转换处理，得到抽象结构语法树。此外，该抽象语法树的层次结构可以通过灵活的数据结构表示，这样可以在一定程度上保障语法的完备性和计算结果的准确性。
云端服务器的SQL解析器在生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树之后，可以将该SQL查询语句对应的抽象结构语法树发送给云端服务器中的数据选取器，使得数据选取器执行下述S102：
S102、根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据。
云端服务器的数据选取器接收到SQL查询语句对应的抽象结构语法树后，可以根据该抽象结构语法树对客户端存储在云端的所有数据进行筛选处理，以获取到客户端需要的目标数据，并将该目标数据发送给客户端，即执行下述S103。
在本申请实施例中，正是因为客户端在向云端服务器请求数据时，云端服务器不是直接将所有数据下发至客户端，而是先根据生成的抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，仅将筛选得到的目标数据发送给客户端。与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
S103、向客户端发送目标数据。
示例的，结合上述S101中的描述，当云端服务器通过接收客户端发送的数据请求消息获取SQL查询语句时，对应的，云端服务器在通过筛选得到客户端需要的目标数据后，可以通过数据响应消息向客户端发送目标数据，该目标数据可以携带在数据响应消息中发送给客户端，以使客户端获取到该目标数据。示例的，数据响应消息可以为Records消息，可以为Continue消息，当然，也可以为End消息等。
由此可见，本申请实施例中，云端服务器在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据下发至客户端，而是先生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据，与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
基于上述图1所示的实施例，为了便于理解在上述S102中，如何根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据，下面，将通过下述实施例二，对如何根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据进行详细的描述。
实施例二
图2是根据本申请第二实施例提供的目标数据的获取方法的流程示意图，该目标数据的获取方法同样可以由软件和/或硬件装置执行，例如，该硬件装置可以为目标数据的获取装置，该目标数据的获取装置可以为云端服务器。示例的，请参见图2所示，该目标数据的获取方法还可以包括：
S201、对存储的所有数据进行解析处理，得到所有数据对应的结构化数据。
云端服务器中的数据选取器在根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据之前，需要先通过云端服务器中的数据读取器从后端以每个分片(slice)4M大小为粒度读取客户端存储在云端的所有数据，该所有数据可以包括CSV和JSON两种类型的结构化文件数据，并将读取到的所有数据发送云端服务器中的数据解析器；数据解析器在接收到所有数据后，可以对所有数据进行解析处理，得到所有数据的对应的结构化数据。示例的，数据读取器可以为JSON读取器，也可以为CSV读取器，当然，也可以为parquest读取器。
示例的，当所有数据包括JSON类型的结构化文件数据时，数据解析器通过自研JSON流式解析筛选器，流式顺序扫描object的每一个slice，维护全局扫描状态，处理数据跨分片、数据截断等复杂场景，确保从JSON object中选取出指定key path的数据。可以理解的是，在本申请实施例中，不仅支持处理LINES和DOC两种形式JSON，同时也支持提取包含嵌套object、嵌套array的JSON文件中指定key数据。此外，当有数据包括CSV类型的结构化文件数据时，也可以根据不同的请求参数对数据按列按行进行分裂(split)，从而得到对应的结构化数据。
云端服务器的数据解析器在解析得到所有数据对应的结构化数据之后，可以将该结构化数据发送给云端服务器中的数据选取器，使得数据选取器执行下述S202：
S202、根据抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果。
示例的，云端服务器中的数据选取器在按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果时，若结构化数据对应的类型相同，则可以按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果。相反的，若结构化数据对应的类型不同，则需要对不同的数据类型之间做类型对齐或者强制向上转换。例如，可以对结构化数据对应的类型进行统一化处理，得到处理后的结构化数据；在确定结构化数据的类型对齐后，再按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对处理后的结构化数据进行计算，这样不仅可以在一定程度上保证后续计算结果的精确性；而且处理数据聚合操作以及处理浮点数比较不准问题，只能一定精度内近似相等。
示例的，云端服务器中的数据选取器在根据抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果时，可以根据抽象结构语法树AST计算和筛选数据，根据源(SOURCE)->条件(CONDITION)->字段(FIELDS)->限制(LIMIT)的SQL语句执行顺序，读取具体的CSV和JSON文件数据，再通过解析抽象结构语法树的数据结构进行向量计算，通过对condition树后序遍历，从而计算得到结构化数据对应的计算结果。
在按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果后，就可以对该计算结果进行筛选，从而得到客户端需要获取的目标数据，即执行下述S203：
S203、对计算结果进行筛选，得到目标数据。
由此可见，在本申请实施例中，对于云端服务器而言，在接收到客户端发送的SQL查询请求后，不是直接将客户端存储在云端的所有数据下发至客户端，而是先根据生成抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果；并对计算结果进行筛选，得到目标数据。即在本申请实施例中，把对象存储数据的筛选过滤工作集成到存储服务层，这样不仅可以减少云端服务器发送数据消耗的网络资源，而且还可以减少客户端下载数据的网络带宽和延迟，节省客户筛选数据消耗的CPU和内存等资源，从而降低客户端访问云端存储中数据所需的应用程序成本。
为了便于理解本申请实施例提供的目标数据的获取方法，下面，将通过下述具体的实施例三，对本申请实施例提供的目标数据的获取方法进行详细地说明。
实施例三
图3是根据本申请第三实施例提供的目标数据的获取方法的框架示意图，示例的，请参见图3所示，当企业想要对其存储在云端的部分数据，例如目标数据进行分析时，可以通过客户端向云端服务器发送数据请求消息，该数据请求消息中包括用于指示需要获取的目标数据的SQL查询语句；对应的，云端服务器在接收到该SQL查询语句后，云端服务器中的SQL解析器先对SQL查询语句进行词法分析，得到SQL查询语句对应的字符串列表；并根据SQL的语法规则对字符串列表进行转换处理，得到抽象结构语法树，并将生成的抽象结构语法树发送给数据选取器；云端服务器中的数据读取器从后端以每个分片(slice)4M大小为粒度读取客户端存储在云端的所有数据，并将读取到的所有数据发送云端服务器中的数据解析器；数据解析器在接收到所有数据后，可以对所有数据进行解析处理，得到所有数据的对应的结构化数据，将该结构化数据发送给云端服务器中的数据选取器；数据选取器根据抽象结构语法树AST计算和筛选数据，根据源(SOURCE)->条件(CONDITION)->字段(FIELDS)->限制(LIMIT)的SQL语句执行顺序，读取具体的CSV和JSON文件数据，再通过解析抽象结构语法树的数据结构进行向量计算，通过对condition树后序遍历，从而计算得到结构化数据对应的计算结果；对该计算结果进行筛选，得到客户端需要获取的目标数据；再向客户端发送数据响应消息，该数据响应消息中包括目标数据，以使客户端获取到目标数据。与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
实施例四
图4是根据本申请第四实施例提供的目标数据的获取装置40的结构示意图，应用于云端服务器，示例的，请参见图4所示，该目标数据的获取装置40可以包括：
解析模块401，用于在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对SQL查询语句进行解析处理，生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树。
筛选模块402，用于根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据。
发送模块403，用于向客户端发送目标数据。
可选的，解析模块401，还用于对存储的所有数据进行解析处理，得到所有数据对应的结构化数据。
筛选模块402，具体用于根据抽象结构语法树，对结构化数据进行筛选，得到目标数据。
可选的，筛选模块402，具体用于根据抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对结构化数据进行计算，得到结构化数据对应的计算结果；并对计算结果进行筛选，得到目标数据。
可选的，筛选模块402，具体用于对结构化数据对应的类型进行统一化处理，得到处理后的结构化数据；并按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对处理后的结构化数据进行计算。
可选的，解析模块401，具体用于对SQL查询语句进行词法分析，得到SQL查询语句对应的字符串列表；并根据SQL的语法规则对字符串列表进行转换处理，得到抽象结构语法树。
可选的，该目标数据的获取装置40还包括接收模块404。
接收模块404，用于接收客户端发送的数据查询请求消息；其中，数据查询请求消息中包括SQL查询语句。
本申请实施例提供的目标数据的获取装置40，可以执行上述任一实施例中的目标数据的获取方法的技术方案，其实现原理以及有益效果与目标数据的获取方法的实现原理及有益效果类似，可参见目标数据的获取方法的实现原理及有益效果，此处不再进行赘述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图5所示，图5是根据本申请实施例的目标数据的获取方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器501、存储器502，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器501为例。
存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的目标数据的获取方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的目标数据的获取方法。
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的目标数据的获取方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的解析模块401、筛选模块402、发送模块403和接收模块404)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的目标数据的获取方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据目标数据的获取方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至目标数据的获取方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
目标数据的获取方法的电子设备还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息，以及产生与目标数据的获取方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，云端服务器在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，不是直接将所有数据下发至客户端，而是先生成SQL查询语句对应的抽象结构语法树；并根据抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到目标数据；再向客户端发送目标数据，与现有技术中将所有数据下发至客户端相比，有效地减少了下发的数据量，从而降低了云端服务器消耗的网络资源。此外，对于客户端而言，与现有技术中需要将所有数据均下载至客户端相比，有效地减少了下载的数据量，同样可以降低客户端消耗的网络资源。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (14)

1.一种目标数据的获取方法，应用于云端服务器，所述方法包括：
在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对所述SQL查询语句进行解析处理，生成所述SQL查询语句对应的抽象结构语法树；
根据所述抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到所述目标数据；
向所述客户端发送所述目标数据。
2.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到所述目标数据，包括：
对所述存储的所有数据进行解析处理，得到所述所有数据对应的结构化数据；
根据所述抽象结构语法树，对所述结构化数据进行筛选，得到所述目标数据。
3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述抽象结构语法树，对所述结构化数据进行筛选，得到所述目标数据，包括：
根据所述抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对所述结构化数据进行计算，得到所述结构化数据对应的计算结果；
对所述计算结果进行筛选，得到所述目标数据。
4.根据权利要求3所述的方法，所述结构化数据对应的类型不同，所述按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对所述结构化数据进行计算，包括：
对所述结构化数据对应的类型进行统一化处理，得到处理后的结构化数据；
按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对所述处理后的结构化数据进行计算。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述对所述SQL查询语句进行解析处理，生成所述SQL查询语句对应的抽象结构语法树，包括：
对所述SQL查询语句进行词法分析，得到所述SQL查询语句对应的字符串列表；
根据SQL的语法规则对所述字符串列表进行转换处理，得到所述抽象结构语法树。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述方法还包括：
接收客户端发送的数据查询请求消息；其中，所述数据查询请求消息中包括所述SQL查询语句。
7.一种目标数据的获取装置，应用于云端服务器，所述装置包括：
解析模块，用于在接收到客户端发送的用于指示需要获取的目标数据的结构化查询语言SQL查询语句时，对所述SQL查询语句进行解析处理，生成所述SQL查询语句对应的抽象结构语法树；
筛选模块，用于根据所述抽象结构语法树对存储的所有数据进行筛选处理，得到所述目标数据；
发送模块，用于向所述客户端发送所述目标数据。
8.根据权利要求7所述的装置，
所述解析模块，还用于对所述存储的所有数据进行解析处理，得到所述所有数据对应的结构化数据；
所述筛选模块，具体用于根据所述抽象结构语法树，对所述结构化数据进行筛选，得到所述目标数据。
9.根据权利要求8所述的装置，
所述筛选模块，具体用于根据所述抽象结构语法树，按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对所述结构化数据进行计算，得到所述结构化数据对应的计算结果；并对所述计算结果进行筛选，得到所述目标数据。
10.根据权利要求9所述的装置，
所述筛选模块，具体用于对所述结构化数据对应的类型进行统一化处理，得到处理后的结构化数据；并按照SQL中源、条件、字段、限制的顺序，对所述处理后的结构化数据进行计算。
11.根据权利要求7-10任一项所述的装置，
所述解析模块，具体用于对所述SQL查询语句进行词法分析，得到所述SQL查询语句对应的字符串列表；并根据SQL的语法规则对所述字符串列表进行转换处理，得到所述抽象结构语法树。
12.根据权利要求7-10任一项所述的装置，所述装置还包括接收模块；
所述接收模块，用于接收客户端发送的数据查询请求消息；其中，所述数据查询请求消息中包括所述SQL查询语句。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的目标数据的获取方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的目标数据的获取方法。
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