CN112527848B - 基于多数据源的报表数据查询方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于多数据源的报表数据查询方法、装置、系统及存储介质，属于计算机数据处理技术领域，该方法包括：根据报表生成请求，获取报表目标任务，对报表目标任务进行解析，得到主任务和多个子任务，确定主任务对应的目标数据源，及每个子任务对应的关联数据源；根据关联数据源，获取各子任务对应的不同数据源的报表数据，并对各子任务进行处理，得到各子任务对应的结果数据集；对各结果数据集按照与目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；根据目标报表获取数据查询结果。本申请可以解决不同数据源的数据查询，导致查询速度较慢的问题；本申请通过将目标任务分解，可以将不同的数据源整合到一张报表中，实现数据的快速查询。

Description

基于多数据源的报表数据查询方法、装置、系统及存储介质

技术领域

本申请涉及一种基于多数据源的报表数据查询方法、装置、系统及存储介质，属于计算机数据处理技术领域。

背景技术

在日常工作中，用户经常需要查询业务相关的数据信息，而查询的数据结果往往需要通过查询来自不同数据源的数据才能获知，数据源简单说就是数据的来源，是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，就可以找到相应的数据库连接。

用户要查询的数据结果一般是通过报表的形式来展示，当用户需要查询的数据结果来自多个数据源时，就要分别查询不同的数据源，例如，用户要查询某超市华东地区的产品总销售额，那么就要首先查询不同分区、不同产品的销售量数据和价格数据，而销售量数据和价格数据分别来自不同的数据源，用户需要分别查询两个数据源的数据信息。

现有的查询方式，尤其当需要查询的数据量特别大的时候，查询效率特别低，而且容易出错。

发明内容

本申请提供了一种基于多源数据的报表数据查询方法、装置及存储介质，可以解决现有的对来自不同数据源地数据处理方式，效率低、速度慢、容易出错的问题。

针对上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

本申请实施例的第一方面，提供了一种基于多源数据的报表数据查询方法，所述方法包括：

获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和对应的多个子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个子任务均包含对应的关联数据源；

根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到所述子任务对应的结果数据集；

对所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

根据所述目标报表获取数据查询结果。

本实施例中的基于多数据源的报表数据查询方法可以自由整合不同数据源的报表信息，通过将不同数据源的报表信息整合到一个目标报表中，当用户需要查询的数据结果来自多个数据源时，不需要分别查询不同的数据源，只要通过生成的目标报表即可直接获得要查询的数据结果，加快了数据查询的速率。

根据本申请实施例第一方面所述的报表数据查询方法，作为一种可行的实施方式，所述对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表，包括：

如果子任务对应的结果数据集与目标数据源存在关联数据，则将所述子任务对应的结果数据集生成目标报表的子数据；

如果子任务对应的结果数据集与目标数据源没有关联数据，则判定所述子任务对应的结果数据集是一个中间执行结果，不作为最终目标报表中的数据；

当所有子任务对应的结果数据集均处理完成后，得到最终的目标报表。

根据本申请实施例第一方面所述的报表数据查询方法，作为一种可行的实施方式，获取所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集，包括：

将各所述子任务对应的不同数据源的报表数据按照预定时间段，分段实时接收；

对各所述子任务每个预定时间段内接收到的实时报表数据，按照对应的子任务进行实时处理，得到各所述子任务每个预定时间段内的实时处理数据；

将各所述各所述子任务对应的每个预定时间段内的实时处理数据进行整合，得到各所述子任务对应的结果数据集。

本申请实施例将接收到的实时报表数据进行分段式实时处理，可以实现数据的实时整合，从而将子任务处理完毕后的结果数据进行实时处理，减少因为数据落地带来的时间消耗，提高数据处理的效率。

根据本申请实施例第一方面所述的报表数据查询方法，作为一种可行的实施方式，在服务器端配置第一节点和多个第二节点，所述第一节点用于对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和对应的多个子任务；

所述对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个用于实现报表目标任务的子任务之后，还包括：

所述第一节点将各所述子任务分发至多个所述第二节点；

各所述第二节点对接收到的所述子任务进行并行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集，并将各所述结果数据集发送至第一节点；各所述子任务的结果数据集用于生成所述目标报表。

本申请实施例通过部署网络节点，将不同节点的数据进行整合，实现分布式数据的整合，加快处理数据的能力。

根据本申请实施例第一方面所述的报表数据查询方法，作为一种可行的实施方式，所述第一节点存储执行子任务对应的不同数据源的报表数据，所述第一节点将多个子任务分发至不同的第二节点后，还包括：

所述第一节点将各所述子任务对应的与其相关的关联数据源发送至第二节点；

其中，所述关联数据源用于第二节点获取子任务对应的不同数据源的报表数据，所述子任务对应的不同数据源的报表数据用于获取子任务的结果数据集。

本申请实施例由于第一节点上储存报表目标任务和各子任务对应的报表数据，由第一节点针对子任务确定该子任务对应的报表数据，能够保证子任务和报表数据的一致性，提高查询的准确性。

根据本申请实施例第一方面所述的报表数据查询方法，作为一种可行的实施方式，所述报表生成请求携带报表目标任务。

本方案通过将报表目标任务携带在报表生成请求中一起发送至服务器端，以便服务器端可实时获取报表目标任务，省去了查询目标任务的过程，节省数据处理时间。

本申请实施例的第二方面，提供了一种基于多源数据的报表数据查询装置，所述装置包括：

目标任务获取模块，用于获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

任务解析模块，用于对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个对应的子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个子任务均包含关联数据源；

子任务处理模块，用于根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

报表生成模块，用于对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

数据查询模块，用于根据所述目标报表获取数据查询结果。

本申请实施例的第三方面，提供一种基于多源数据的报表数据查询系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现本申请实施例第一方面任一实施方式所述报表数据查询方法的步骤。

本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本申请实施例第一方面任一实施方式所述报表数据查询方法的步骤。

本申请的技术方案可以自由整合不同数据源的报表信息，通过将不同数据源的报表信息整合到一个目标报表中，加快了数据查询的速率。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

图1是本申请一个实施例提供的数据查询系统的网络架构示意图；

图2是本申请实施例的进行数据查询的过程示意图；

图3是本申请实施例基于图1所示的分布式网络构架进行报表数据查询的过程示意图；

图4是本申请一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图；

图5是是本申请一个实施例提供的树形结构示意图；

图6是本申请一个实施例提供的目标报表示意图；

图7是本申请另一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图；

图8是本申请另一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图；

图9是本申请另一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图；

图10是本申请一个实施例提供的报表数据查询装置的框图；

图11是本申请另一个实施例提供的报表数据查询系统的框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

本发明实施例提供一种基于多源数据的报表数据查询方法，将来自不同数据源的数据整合到一个报表中，以便于查询，提高查询效率。

图1是本申请一个实施例提供的数据查询系统的网络架构示意图，请参照图1，该数据查询系统的网络架构包括：客户端计算机设备1和服务器端的数据管理平台2，客户端计算机设备1和服务器端的数据管理平台2建立网络连接。可选地，客户端计算机设备1可以为用户的台式电脑、笔记本电脑或者移动终端等，客户端计算机设备1上可以安装报表生成应用程序。

基于图1的构架，参见图2，通过建立目标报表来查询数据信息的具体过程如下：

S201:客户端计算机设备根据用户操作生成并发送报表生成请求；

S202:服务器端的数据管理平台接收该报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

S203:服务器端的数据管理平台将报表目标任务进行解析，得到主任务和多个子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个子任务均携带有对应的关联数据源；

S204:服务器端的数据管理平台根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据；

S205:服务器端的数据管理平台根据各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

S206:服务器端的数据管理平台将所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

S207:客户端计算机设备接收目标报表，并在显示器上显示，通过查询目标报表获得数据查询结果。

可选地，所述服务器端的数据管理平台2被配置为包括第一节点21和至少两个第二节点22，以实现分布式数据处理。其中，第一节点21和第二节点22之间通信连接，客户端计算机设备1与第一节点21之间通信连接。这样做的好处是，通过部署网络节点，由第一节点分解子任务，并将子任务分发至第二节点分别执行，然后将不同第二节点的数据进行整合，多个第二节点可以同时处理多个子任务，加快处理数据的能力。

当然，如果服务器端只有一台服务器设备，那么，对分解的子任务在这台服务器设备上一一处理，本申请在此不做限定。

基于上述的数据管理平台2的构架，参见图3，以分布式处理数据的方式，对报表数据查询的过程描述如下：

S301:客户端计算机设备根据用户操作生成并发送报表生成请求，该报表生成请求用于触发服务器端的报表目标任务的执行。

具体地，报表生成请求是用于触发第一节点21执行报表目标任务的查询命令。报表生成请求的发出可以根据用户作用于客户端计算机设备1上触控操作触发，所述触控操作，可以是鼠标的点击操作或者键盘的按键操作。

示例性地，以鼠标点击操作为例，获取用户在安装在客户端计算机设备1上的报表生成应用程序中输入的包含待查询数据参数信息的查询语句，例如可以是SQL查询语句，并响应用户通过鼠标点击作用于报表生成应用程序中的“生成报表”或者“报表查询”上的操作生成报表生成请求，并将报表生成请求发送到数据查询平台20，数据查询平台20接收到该请求之后，就会执行相应的报表目标任务。

S302:服务器端收到该报表生成请求之后，由第一节点根据所述报表生成请求的参数信息，获取并执行报表目标任务。

具体地，例如获取用户在报表生成应用程序的数据查询界面中输入SQL查询语句：SELECT*FROM销售额where地区＝‘＄{华东}’，那么第一节点21根据接收到的SQL查询语句中包含的参数信息，获取此次报表目标任务：计算华东地区的总销售额，然后调取报表目标任务对应的算法模块，执行报表目标任务。

S303:第一节点对报表目标任务数据进行解析，得到主任务和多个子任务，确定主任务对应的目标数据源，并将子任务分发至第二节点进行处理。

其中，每一个子任务都对应有关联数据源，所述关联数据源用于获取来自不同数据源的报表数据，从而获取子任务执行结果的结果数据集。

所述第二节点22设置为多个，第一节点21向每个第二节点22分发对应的子任务，不同的第二节点22处理不同的子任务。当第二节点22设置为多个时，多个子任务可以并行处理，处理速度更快，效率更高。

S304:当第二节点将所有的子任务都处理完成之后，将处理得到的各子任务对应的结果数据集发送至第一节点。

S305:第一节点将各所述结果数据集按照与目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表。

S306:第一节点将形成的目标报表发送至客户端计算机设备进行显示，获得数据查询结果。

具体地，目标报表是用户要查询的与报表目标任务对应的结果数据报表，所述子任务对应的结果数据集是构成这个目标报表的组成部分，因此，最终生成的目标报表中，整合了与数据查询结果相关的、不同数据源的数据信息，通过查询目标报表中的数据信息，可以直接获得需要的数据查询结果。

本申请不需要通过查询不同的数据源来获得数据查询结果，加快了数据查询的速度。

下面，基于图1所示的架构，对本申请实施例所述的基于多数据源的报表数据查询方法进行详细说明。

图4是本申请一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图，本实施例以该方法应用于图1所示的数据查询系统中，且各个步骤的执行主体以该系统中的第一节点21为例进行说明。如图4所示，该方法至少包括以下几个步骤：

S401:第一节点获取客户端发送的报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行执行报表目标任务。

客户端发送的报表生成请求用于触发第一节点对报表目标任务的执行。报表目标任务是指用于生成目标报表的目标算法。

本实施例中，所述报表目标任务携带在报表生成请求中，报表目标任务和报表生成请求同时发送至第一节点，触发第一节点执行报表目标任务。这样做的好处是，服务器端能够在获取报表生成请求的同时获取报表目标任务，省去了查询目标任务的过程，节省数据处理时间。

当然，也可以在第一节点上预先存储设置好的报表目标任务；或者，将用户编写好的报表目标任务周期性地发送给第一节点，由第一节点存储该报表目标任务。这样，当需要生成目标报表时，用户通过客户端计算机设备向第一节点发送报表生成请求，第一节点根据报表生成请求的参数信息，从数据库中获取对应的报表目标任务，并执行。

S402:所述第一节点对所述报表目标任务进行解析，得到用于实现报表目标任务的主任务和多个子任务，确定主任务对应的目标数据源。

例如，报表目标任务为产品销售总额，解析得到的主任务是计算各地区销售额的总和，目标数据源就是销售额数据，该目标数据源是目标报表生成的依据。

根据报表目标任务解析得到一个主任务和多个子任务，主任务对应目标数据源，每个子任务均对应有关联数据源，所述关联数据源包括结构化文件、关系型数据库、非关系型数据库或消息队列，每个子任务都可以从对应的关联数据源中获取执行子任务需要的关联报表数据，该关联报表数据用于获取子任务的结果数据集。

可选的是，本实施例中的数据均采用的是JSON(JavaScript ObjectNotation，JS对象简谱)格式数据，通过解析报表目标任务的JSON数据，得到主任务和对应的多个子任务。JSON格式的数据易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

图5所示是本实施例的树形数据结构示意图，JSON数据是一个树形结构，主任务可以看做是树形结构的根节点，每个子任务即为子节点。参见图5，最上层的根节点为报表主任务节点，根节点下方的所有子节点都为子任务节点。

示例性地，以报表目标任务为某超市华东地区的产品销售情况为例，华东地区的总销售额的计算为主任务，对应图5最上层根节点。对主任务的计算，需要获知华东地区每种产品的销售额，计算每种产品的销售额即为分解的子任务1(例如苹果汁的销售额)、子任务2(例如牛奶的销售额)...子任务n(牛肉干的销售额)，而子任务1又可以分为子任务11(苹果汁在华东A分区的销售额)、子任务12(苹果汁在华东B分区的销售额)等等，子任务2又可以分为子任务21(牛奶在华东A分区的销售额)、子任务22(牛奶在华东B分区的销售额)等，而对于子任务11，又可以向下一个节点分为苹果汁在华东A分区的总销量(子任务111)，子任务21又可以向下一个节点分为牛奶在华东A分区的总销量。子任务1、子任务2...子任务n的关联数据源有产品的销售量数据和对应的价格数据。

当然，还可以采用不同的数据格式，例如XML格式的数据，本实施例在此不做限定。

S403:所述第一节点将所述多个子任务分发给第二节点进行子任务处理，以获取各所述子任务对应的结果数据集。

具体地，第二节点22进行子任务处理时，根据每个子任务对应的关联数据源，可以获取执行子任务对应的不同数据源的报表数据，所述报表数据用于获取所述子任务执行后得到的结果数据集。

以图3所示结构计算某超市华东地区的总销售额为例，可以将子任务1、子任务2...子任务n分别分发给不同的第二节点进行处理，以子任务1的处理为例，第二节点在处理子任务1时，需要获取不同分区苹果汁的销售量数据和苹果汁的单价数据，然后分别完成子任务11、子任务12...，当所有子任务均完成后，就得到一个结果数据集，即：苹果汁在不同分区的销售额数据和销售量数据、牛奶在不同分区的销售额数据和销售量数据等等。

因为整个查询算法，JSON数据结构是一个树形结构，本实施例分发子任务的方式是通过递归的方式来进行的，递归算法的结构框架比较简洁，对于树形结构的数据搜索，采用递归的方式，从算法上更容易实现。

本申请在处理子任务的时候，采用Flink的方式自动识别处理。对于查询的数据量比较大的情况下，采用Flink可以实现对数据的批处理和流处理，从而实现对海量数据的实时并行处理，加大了数据处理能力，提高了效率。

第二节点设置为多个，每个第二节点处理不同的子任务，这样就可以通过多个第二节点并行处理多个子任务，提高了报表生成的速度。

可选的是，子任务对应的关联数据源也可以存储在第一节点中，由第一节点将对应的关联数据源携带在子任务中，一起分发至第二节点。这样做的好处是，由于第一节点上储存报表目标任务和关联数据源，由第一节点针对子任务确定该子任务对应的关联数据源，因此能够保证子任务和报表数据的一致性，提高查询的准确性。

S404:将各所述子任务对应的结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表。

S405:根据所述目标报表，获得数据查询结果。

对于步骤S404～S405，目标报表是用户要查询的与报表目标任务对应的最终结果数据报表，所述子任务对应的结果数据集是构成这个目标报表的组成部分，例如可以是目标报表中的一列数据，通过查询目标报表中的数据信息，可以直接获得需要的数据查询结果。

本实施例首先根据主任务确定目标数据源(例如，主任务为计算产品销售总额，那么目标数据源就是销售额数据)，目标数据源可以位于目标报表的最左侧，所述目标报表中的每一列数据均与目标数据源存在关联关系，即存在关联数据，按照子任务的结果数据集与目标数据源的关联关系进行处理，即：如果子任务的结果数据集与目标数据源存在关联关系，则将该子任务对应的结果数据集作为目标报表的一列；否则，如果没有关联关系，则判定该子任务对应的结果数据集只是一个中间执行结果，不会放入最终的目标报表中，当所有子任务对应的结果数据集均处理完成后，即可得到最终的目标报表。

示例性地，如图5，子任务1、子任务2...、子任务n与主任务有关联关系，子任务1、子任务2...、子任务n对应的结果数据集与主任务的目标数据源存在关联数据，子任务1、子任务2...、子任务n的结果数据集作为目标报表中的数据。而子任务1、子任务2...、子任务n下一层的数据如果与主任务的目标数据有间接关联关系，则存在目标报表中，否则，不存在目标报表中。

以子任务1这一分支为例，主任务是华东产品总销售额，子任务1为苹果汁在华东A分区的总销售额，执行子任务1需要获得的数据有子任务111对应的苹果汁在华东A分区的销售量数据、子任务11获得的苹果汁在华东A分区的销售额数据。子任务111的销售量数据和目标报表对应的总销售额数据没有关联数据，因此，最终的目标报表中得到的就是子任务11得到的分区A的销售额数据，子任务1得到的苹果汁的总销售额数据，以及主任务计算得到的所有产品总的销售额数据，最终生成的目标报表参见图6。

上述实施例描述的是一种分布式处理数据的方式，通过部署网络节点，将不同节点的数据进行整合，加快处理数据的能力。

可选地是，本实施例还可以对实时数据进行分段式实时处理，服务器端可以将执行子任务对应的报表数据按照预定时间段，分段实时接收，并进行实时分段处理，各实时分段处理后的数据整合为所述子任务对应的结果数据集。

具体地，服务器端(例如，第一节点)预先设置有执行子任务和主任务对应的算法模块，服务器端按照预定的时间段，对不同子任务对应的报表数据分时段接收，每次接收到实时报表数据后，启动对应子任务的算法模块，对当前时段内的报表数据进行实时处理，当该子任务对应的所有报表数据均接收完毕之后，就完成了当前子任务的处理，然后将当前子任务每个时间段的处理结果进行整合，就得到了当前子任务对应的结果数据集。最后，当所有子任务均处理完成后，对每个子任务对应的结果数据集进行实时处理，得到目标报表，并根据所述目标报表即可获知最终的数据查询结果。

例如，对于某4S店2020年汽车销售额的报表，子任务可以是每种类型汽车的销售额，那么，可以设定每两个月接收一次不同类型汽车的销量数据，先对接收到的两个月的销量数据进行处理，等接收到2020年12月份的销量数据，并处理完成后，就完成了所有子任务的处理。这种实时处理的方式，可以实现数据的实时整合，减少因为数据落地带来的时间消耗，提高效率。

综上所述，本实施例提供的报表数据查询方法，通过接收客户端发送的报表生成请求，触发执行报表目标任务，将报表目标任务解析后，得到多个子任务，并将多个子任务处理后得到的结果数据进行整合，得到最终的目标报表，然后将目标报表展现到客户端，供用户通过客户端计算机设备进行查看，解决了通过不同数据源查询报表，查询效率低的问题，本申请很大程度上提高了数据查询的速度。

图7是本申请一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图，本实施例以该方法应用于图1所示的数据查询系统中，且各个步骤的执行主体为该系统中的第二节点22为例进行说明。如图7所示，该方法至少包括以下几个步骤：

S701:第二节点接收由第一节点发送的多个子任务以及所述子任务对应的来自不同数据源的报表数据。

所述多个子任务由所述第一节点通过执行报表目标任务，对报表目标任务解析后得到；所述报表目标任务的执行由客户端发送的报表生成请求触发；所述子任务对应的报表数据用于获取所述子任务的结果数据集。

S702:对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；各所述子任务的结果数据集用于第一节点生成目标报表，以使第一节点根据目标报表获得数据查询结果。

目标报表是用户要查询的与报表目标任务对应的结果数据报表，所述子任务对应的结果数据集是构成这个目标报表的组成部分，因此，最终生成的目标报表中，整合了与数据查询结果相关的、不同数据源的数据信息，通过查询目标报表中的数据信息，可以直接获得需要的数据查询结果。

本实施例的具体实施，请参阅上述方法实施例，在此不再赘述。

图8给出了另一个实施例提供的报表数据查询方法流程图，本实施例中，服务器端只有一台服务器设备，则分解的子任务不再分发，而是在该一台服务器设备中中一一进行处理，如图8所示，本申请实施例基于多数据源的报表数据查询方法，包括：

S801：接收报表生成请求；

S802：获取并执行报表目标任务；

S803：对所述报表目标任务进行解析，得到用于实现报表目标任务的主任务和多个子任务，确定主任务对应的目标数据源；

S804：对得到的各子任务按顺序一一进行处理，得到各子任务对应的结果数据集；

S805：对各所述子任务对应的结果数据集按照与所述主任务目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

S806：根据所述目标报表，获得数据查询结果。

目标报表是用户要查询的与报表目标任务对应的结果数据报表，所述子任务对应的结果数据集是构成这个目标报表的组成部分，因此，最终生成的目标报表中，整合了与数据查询结果相关的、不同数据源的数据信息，通过查询目标报表中的数据信息，可以直接获得需要的数据查询结果。

本实施例报表数据查询方法的具体实施与上述方法实施例的区别只是任务不再分发，具体处理细节与上述方法实施例相同，在此不再赘述。两种数据处理的方式都可以实现不同数据源报表数据的整合，本实施例在此不做限定。

图9是本申请一个实施例提供的报表数据查询方法的流程图，本实施例以该方法应用于图1所示的数据查询系统中，且各个步骤的执行主体为该系统中的客户端计算机设备为例进行说明。如图9所示，该方法至少包括以下几个步骤：

S901:发送报表生成请求，所述报表生成请求用于触发报表目标任务的执行。

所述报表目标任务将由第一节点分解为多个子任务；各所述子任务会被分发至第二节点进行处理；所有子任务均处理完毕后，得到子任务的结果数据集；所述子任务的结果数据集用于第一节点生成目标报表。

S902:接收目标报表，获得数据查询结果。

目标报表是用户要查询的与报表目标任务对应的结果数据报表，所述子任务对应的结果数据集是构成这个目标报表的组成部分，因此，最终生成的目标报表中，整合了与数据查询结果相关的、不同数据源的数据信息，根据目标报表中的数据信息，可以直接获得需要的数据查询结果。

本实施例的具体实施，请参阅上述方法实施例，在此不再赘述。

图10是本申请一个实施例提供的报表数据查询装置的框图，该装置用于执行上述报表数据查询方法执行时的步骤。本实施例以该装置应用于图1所示的数据查询系统中的服务器端的第一节点为例进行说明。参见图10，本实施例一种基于多数据源的报表数据查询装置至少包括以下几个模块：

目标任务获取模块，用于获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

任务解析模块，用于对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个对应的子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个子任务均包含关联数据源；

子任务处理模块，用于根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

报表生成模块，用于对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

数据查询模块，用于根据所述目标报表获取数据查询结果。

本申请实施例提供的报表数据查询装置，相关细节参考上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

需要说明的是：上述实施例中提供的报表数据查询装置在进行报表生成时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将报表数据查询装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

另外，上述实施例提供的基于多数据源的报表数据查询装置与基于多数据源的报表数据查询方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图11是本申请一个实施例提供的基于多数据源的报表数据查询系统的框图，该系统可以是包含图1所示的第一节点21的装置，本实施例所述基于多数据源的报表数据查询系统可以是桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑以及云端服务器等计算设备，该系统可以包括，但不限于，处理器、存储器。本实施例所述基于多数据源的报表数据查询系统至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序可在所述处理器上运行，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述基于多数据源的报表数据查询方法实施例中的步骤，例如图1所示的基于多数据源的报表数据查询方法的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述基于多数据源的报表数据查询装置实施例中各模块的功能。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块被存储在所述存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于多数据源的报表数据查询系统中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成目标任务获取模块、任务解析模块、子任务处理模块、报表生成模块和数据查询模块，各模块的具体功能如下：

目标任务获取模块，用于获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

任务解析模块，用于对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个对应的子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个子任务均包含关联数据源；

子任务处理模块，用于根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

报表生成模块，用于对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

数据查询模块，用于根据所述目标报表获取数据查询结果。

处理器可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、6核心处理器等。处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable GateArray，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable LogicArray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。所述处理器是所述基于多数据源的报表数据查询装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于多数据源的报表数据查询装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于多数据源的报表数据查询系统的各种功能。所述存储器可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、内存器件、或其他易失性固态存储器件。

本领域技术人员可以理解，本实施例所述的装置仅仅是基于多数据源的报表数据查询系统的示例，并不构成对基于多数据源的报表数据查询系统的限定，其他实施方式中，还可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同部件，例如报表数据查询装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。处理器、存储器和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。

当然，基于多数据源的报表数据查询系统还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。

可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于多数据源的报表数据查询方法。

可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于多数据源的报表数据查询方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：

通过第一节点获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务；

通过所述第一节点对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和对应的多个子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，其中，每个所述子任务均包含对应的关联数据源，所述关联数据源包括数据类型与所述目标数据源的数据类型不同的数据源，不同所述子任务对应关联数据源的数据类型不同且为不同数据源，且不同数据类型的关联数据源用于计算所述目标数据源的数据；服务器端配置有所述第一节点和多个第二节点，每个第二节点处理不同的子任务，所述多个第二节点并行处理所述多个子任务；

通过所述第一节点将各所述子任务分发至所述多个第二节点；

通过所述第一节点将各所述子任务对应的与其相关的关联数据源发送至所述第二节点；其中，所述关联数据源用于供所述第二节点获取子任务对应的不同数据源的报表数据；

通过所述多个第二节点根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

通过所述第一节点对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；

通过客户端计算机设备根据所述目标报表获取数据查询结果；

所述对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表，包括：

如果子任务对应的结果数据集与目标数据源没有关联数据，则判定所述子任务对应的结果数据集是一个中间执行结果，并不作为最终目标报表中的数据；所述目标数据源使用所述中间执行结果计算得到；

当所有子任务对应的结果数据集均处理完成后，得到最终的目标报表。

2.根据权利要求1所述的基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，所述对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表，包括：

如果子任务对应的结果数据集与目标数据源存在关联数据，则将所述子任务对应的结果数据集生成目标报表的子数据。

3.根据权利要求1所述的基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，获取所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集，包括：

将各所述子任务对应的不同数据源的报表数据按照预定时间段，分段实时接收；

对各所述子任务每个预定时间段内接收到的实时报表数据，按照对应的子任务进行实时处理，得到各所述子任务每个预定时间段内的实时处理数据；

将各所述子任务对应的每个预定时间段内的实时处理数据进行整合，得到各所述子任务对应的结果数据集。

4.根据权利要求3所述的基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，所述第一节点用于对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个子任务；

所述对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和多个子任务之后，还包括：

各所述第二节点对接收到的所述子任务进行并行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集，并将各所述结果数据集发送至第一节点；各所述子任务的结果数据集用于生成所述目标报表。

5.根据权利要求1所述的基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，所述第一节点存储执行子任务对应的不同数据源的报表数据，

所述子任务对应的不同数据源的报表数据用于获取子任务的结果数据集。

6.根据权利要求1-5任一项所述的基于多数据源的报表数据查询方法，其特征在于，所述报表生成请求携带报表目标任务。

7.一种基于多数据源的报表数据查询装置，其特征在于，所述装置包括：

目标任务获取模块，用于通过第一节点获取报表生成请求，根据所述报表生成请求，获取并执行报表目标任务，确定报表目标任务对应的目标数据源；

任务解析模块，用于通过所述第一节点对所述报表目标任务进行解析，得到主任务和对应的多个子任务，确定所述主任务对应的目标数据源，每个所述子任务均包含对应的关联数据源，所述关联数据源包括数据类型与所述目标数据源的数据类型不同的数据源，不同所述子任务对应关联数据源的数据类型不同且为不同数据源，且不同数据类型的关联数据源用于计算所述目标数据源的数据；服务器端配置有所述第一节点和多个第二节点，每个第二节点处理不同的子任务，所述多个第二节点并行处理所述多个子任务；所述第一节点将各所述子任务分发至所述多个第二节点；所述第一节点将各所述子任务对应的与其相关的关联数据源发送至所述第二节点；其中，所述关联数据源用于供所述第二节点获取子任务对应的不同数据源的报表数据；

子任务处理模块，用于通过所述多个第二节点根据所述关联数据源，获取各所述子任务对应的不同数据源的报表数据，根据所述报表数据，对各所述子任务进行处理，得到各所述子任务对应的结果数据集；

报表生成模块，用于通过所述第一节点对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表；所述对各所述结果数据集按照与所述目标数据源的关联关系进行处理，生成目标报表，包括：如果子任务对应的结果数据集与目标数据源没有关联数据，则判定所述子任务对应的结果数据集是一个中间执行结果，并不作为最终目标报表中的数据；所述目标数据源使用所述中间执行结果计算得到；当所有子任务对应的结果数据集均处理完成后，得到最终的目标报表；

数据查询模块，用于通过客户端计算机设备根据所述目标报表，获取数据查询结果。

8.根据权利要求7所述的基于多数据源的报表数据查询装置，其特征在于，所述子任务处理模块还包括实时数据处理单元，所述实时数据处理单元用于：

将所述子任务对应的不同数据源的报表数据按照预定时间段，分段实时接收；

对实时接收的报表数据，按照对应的子任务进行实时分段处理；

将各所述实时分段处理后的数据整合为所述子任务对应的结果数据集。

9.一种基于多数据源的报表数据查询系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至6任一项所述基于多数据源的报表数据查询方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述基于多数据源的报表数据查询方法的步骤。

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