CN112632102A - 数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例属于大数据技术领域，涉及一种数据查询方法，包括在接收到数据查询指令时，获取数据查询指令对应的查询数据对；根据查询数据对连接目标数据库集群，并生成目标数据库集群的消费主题；根据消费主题查询目标数据库集群中的所有有效数据，对有效数据进行反序列化，得到目标对象；从目标数据库集群中获取目标对象对应的目标数据对，匹配查询数据对和目标数据对，在查询数据对与目标数据对匹配成功时，返回与查询数据对匹配成功的目标数据对，以及匹配成功的目标数据对的查询值。本申请还提供一种数据查询装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，查询值可存储于区块链中。本申请提高了数据查询的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
近几年，随着大数据的流行，kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在大数据领域使用的越来越多。它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据，这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
但是由于kafka本身只是一种存储系统，不会校验内部数据的准确性。在实际应用中，kafka中经常会由于各种原因造成内部有大量的脏数据(不符合业务要求的数据)。而由于大量脏数据的存在，最终导致数据查询准确率低下的问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决数据查询准确率低下的技术问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种数据查询方法，采用了如下所述的技术方案：
在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
进一步的，所述根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据的步骤具体包括：
获取所述目标数据库集群的分区数，启动与所述分区数相同个数的所述消费主题；
在所述目标数据库集群中根据所述消费主题对所述有效数据进行分区查询。
进一步的，所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤具体包括：
所述查询值包括分区值和偏移量，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配完成时，通过接口返回所有与所述查询数据对匹配成功的目标数据对的分区值和偏移量。
进一步的，在所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤之后包括：
统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数，并获取所述目标数据对的数据类型；
根据所述数据条数和所述数据类型，确定所述查询数据对是否为脏数据，其中，在所述数据类型为标识类型，且所述数据条数大于等于预设阈值时，确定所述目标数据对为所述脏数据。
进一步的，所述统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数的步骤具体包括：
在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，基于预设的内置计数器记录匹配成功的次数；
根据所述匹配成功的次数确定所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数。
进一步的，在所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤之后还包括：
获取所述查询数据对的目标格式模版；
根据所述目标格式模版对所述目标数据对进行格式筛选，确定所述目标数据对中不符合格式规范的目标数据对为脏数据。
进一步的，所述根据所述查询数据对连接目标数据库集群的步骤具体包括：
获取所述查询数据对的查询参数，解析所述查询参数得到查询密钥；
根据所述查询密钥连接至所述目标数据库集群。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种数据查询装置，采用了如下所述的技术方案：
获取模块，用于在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
生成模块，用于根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
查询模块，用于根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
匹配模块，用于从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，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可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述数据查询方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述数据查询方法的步骤。
上述数据查询方法，通过在接收到数据查询指令时，获取数据查询指令对应的查询数据对，根据查询数据对可以对数据进行查询；之后，根据查询数据对连接目标数据库集群，并生成目标数据库集群的消费主题，通过消费主题可以从模板数据库集群中查询到目标数据对，提高数据查询的效率；而后，根据消费主题查询目标数据库集群中的所有有效数据，对有效数据进行反序列化，得到目标对象，根据目标对象可以精确查找到目标数据库集群中的数据对，并筛选掉不符合要求的脏数据，提高数据查询精度；最后，从目标数据库集群中获取目标对象对应的目标数据对，匹配查询数据对和目标数据对，在查询数据对与目标数据对匹配成功时，返回与查询数据对匹配成功的目标数据对，以及匹配成功的目标数据对的查询值，实现了对数据的快速查询，提高了数据查询效率，同时可以对数据格式的准确性进行校验，进一步提高了数据查询的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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的附图。
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2根据本申请的数据查询方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的数据查询装置的一个实施例的结构示意图；
图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。
附图标记：数据查询装置300、获取模块301、生成模块302、查询模块303以及匹配模块304。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving PictureExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的数据查询方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，数据查询装置一般设置于服务器/终端设备中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2，示出了根据本申请的数据查询的方法的一个实施例的流程图。所述的数据查询方法，包括以下步骤：
步骤S201，在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
在本实施例中，在接收到数据查询指令时，获取该数据查询指令对应的查询数据对，查询数据对为key-value数据对，解析该数据查询指令即得到目标查询的查询数据对。
步骤S202，根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
在本实施例中，在得到查询数据对时，连接该查询数据对至目标数据库集群，如kafka数据库集群。该目标数据库集群优先选取所有集群中负载较小的集群。在查询数据对连接至目标数据库集群时，生成该目标数据库集群的消费主题(即consumer)，根据该消费主题可以对目标数据库集群中的所有有效数据进行消费查询。
步骤S203，根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
在本实施例中，在得到该消费主题时，根据该消费主题查询目标数据库集群中的所有有效数据，并对该有效数据进行反序列化，得到数据查询指令对应的目标对象。其中，该目标对象即为有效数据反序列化后得到的数据，通常为JSON对象。具体地，在得到消费主题时，根据该消费主题获取目标数据库集群中所有可以进行反序列化的数据，该可以进行反序列化的数据即为有效数据。例如，在目标数据库集群为kafka数据库时，有效数据即为bytes格式的可以进行反序列化的kafka消息。在得到该有效数据时，则对该有效数据进行反序列化，其中，反序列化即为根据字节流中保存的对象状态和描述信息，通过反序列化可以重建对象，因此，在得到有效数据时对该有效数据进行反序列化即可得到数据查询指令对应的目标对象。
步骤S204，从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
在本实施例中，在得到目标对象时，从目标数据库集群中通过递归查询获取该目标对象的目标数据对，该目标数据对即为目标数据库集群中存储的key-value数据对。在得到每个目标对象对应的目标数据对时，将查询数据对与目标数据对进行匹配，得到查询数据对与目标数据对的相似度；在查询数据对与目标数据对完全一致时，确定查询数据对与目标数据对匹配成功。此时，则返回与查询数据对匹配成功的目标数据对，以及该匹配成功的目标数据对的查询值，该查询值反映了目标数据对的存储地址，根据该查询值可以直接获取到与该查询数据对匹配成功的目标数据对。
需要强调的是，为进一步保证上述查询值的私密和安全性，上述查询值还可以存储于一区块链的节点中。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本实施例实现了对数据的快速查询，提高了数据查询效率，同时可以对数据格式的准确性进行校验，进一步提高了数据查询的准确率。
在本申请的一些实施例中，上述根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据的步骤具体包括：
获取所述目标数据库集群的分区数，启动与所述分区数相同个数的所述消费主题；
在所述目标数据库集群中根据所述消费主题对所述有效数据进行分区查询。
在本实施例中，在目标数据库集群中可能包括多个不同的分区，因此，在根据消费主题获取目标数据库集群的所有有效数据时，获取目标数据库集群的分区数，并启动与该分区数相同个数的消费主题。在得到该消费主题时，则根据该消费主题在目标数据库集群中对有效数据进行分区查询，由此即可查询得到当前目标数据库集群中的所有有效数据。
本实施例通过消费主题对目标数据库集群中的数据进行查询，实现了对数据的精确查询，提高了数据查询的效率。
在本申请的一些实施例中，上述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值包括：
所述查询值包括分区值和偏移量，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配完成时，通过接口返回所有与所述查询数据对匹配成功的目标数据对的分区值和偏移量。
在本实施例中，查询值包括分区值和偏移量，分区值表示当前目标数据对所在的分区，偏移量表示目标数据对所在分区的实际地址。在查询数据对与目标数据对匹配完成时，则通过接口返回所有与查询数据对匹配成功的目标数据对的分区值和偏移量。根据该分区值和偏移量即可获取到当前目标数据对的所在位置。
本实施例通过获取目标数据对的分区值和偏移量可以对目标数据对进行准确定位，使得通过该分区值和偏移量可以准确获取到匹配的目标数据对。
在本申请的一些实施例中，在上述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值之后包括：
统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数，并获取所述目标数据对的数据类型；
根据所述数据条数和所述数据类型，确定所述查询数据对是否为脏数据，其中，在所述数据类型为标识类型，且所述数据条数大于等于预设阈值时，确定所述目标数据对为所述脏数据。
在本实施例中，在实际的应用场景中，在目标数据库集群中，目标数据对只能唯一地存在，若在将查询数据对与目标数据对进行匹配时，存在多个与该查询数据对匹配成功的目标数据对，则表示该目标数据对可能为脏数据。因此，在查询数据对与目标数据对匹配成功时，统计该查询数据对与目标数据对匹配成功的数据条数，以及该目标数据对的数据类型。若该数据类型为标识类型(如编号、地址)，且该数据条数大于等于预设阈值，即确定该目标数据对为脏数据。
本实施例通过数据条数对目标数据对是否为脏数据进行判断，实现了在数据查询时对数据的筛选，避免了脏数据的干扰，提高了数据查询的准确率。
在本申请的一些实施例中，上述统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数包括：
在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，基于预设的内置计数器记录匹配成功的次数；
根据所述匹配成功的次数确定所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数。
在本实施例中，通过预设内置计数器可以对查询数据对与目标数据对匹配成功的次数进行统计，在每次查询数据对与目标数据对匹配成功时，则基于内置计数器增加一条匹配成功的次数记录。在接收到查询完成的指令时，根据该匹配成功的次数即可确定当前查询数据对与目标数据对匹配成功的数据条数。
本实施例通过内置计数器记录匹配成功的次数，使得通过该次数能够准确地确定目标数据对是否为脏数据，提高了目标数据对的判断效率。
在本申请的一些实施例中，在上述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值之后还包括：
获取所述查询数据对的目标格式模版；
根据所述目标格式模版对所述目标数据对进行格式筛选，确定所述目标数据对中不符合格式规范的目标数据对为脏数据。
在本实施例中，在根据查询数据对进行查询时，还可通过查询数据对的目标格式模版对获取到的目标数据对进行筛选。具体地，获取查询数据对的目标格式模版，将该目标格式模版与目标数据对的数据格式进行匹配，确定格式不匹配的目标数据对为不符合格式规范的脏数据；格式一致的目标数据对即为规范数据。
本实施例通过目标格式模版对目标数据对进行筛选，提高了脏数据的筛选效率，进一步提高了数据查询的准确率。
在本申请的一些实施例中，上述根据所述查询数据对连接目标数据库集群包括：
获取所述查询数据对的查询参数，解析所述查询参数得到查询密钥；
根据所述查询密钥连接至所述目标数据库集群。
在本实施例中，在根据查询数据对连接目标数据库集群时，获取该查询数据对的查询参数，通过该查询参数可以得到查询密钥。解析该查询参数，得到查询密钥，根据该查询密钥连接至对应的目标数据库集群。
本实施例通过查询密钥连接目标数据库集群，确保了数据查询的保密性，提高了数据的查询安全。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种数据查询装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图3所示，本实施例所述的数据查询装置300包括：获取模块301、生成模块302、查询模块303以及匹配模块304。其中：
获取模块301，用于在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
在本实施例中，在接收到数据查询指令时，获取该数据查询指令对应的查询数据对，查询数据对为key-value数据对，解析该数据查询指令即得到目标查询的查询数据对。
生成模块302，用于根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
其中，生成模块302包括：
解析单元，用于获取所述查询数据对的查询参数，解析所述查询参数得到查询密钥；
连接单元，用于根据所述查询密钥连接至所述目标数据库集群。
在本实施例中，在得到查询数据对时，连接该查询数据对至目标数据库集群，如kafka数据库集群。该目标数据库集群优先选取所有集群中负载较小的集群。在查询数据对连接至目标数据库集群时，生成该目标数据库集群的消费主题(即consumer)，根据该消费主题可以对目标数据库集群中的所有有效数据进行消费查询。
查询模块303，用于根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
其中，查询模块包括：
获取单元，用于获取所述目标数据库集群的分区数，启动与所述分区数相同个数的所述消费主题；
查询单元，用于在所述目标数据库集群中根据所述消费主题对所述有效数据进行分区查询。
在本实施例中，在得到该消费主题时，根据该消费主题查询目标数据库集群中的所有有效数据，并对该有效数据进行反序列化，得到数据查询指令对应的目标对象。其中，该目标对象即为有效数据反序列化后得到的数据，通常为JSON对象。具体地，在得到消费主题时，根据该消费主题获取目标数据库集群中所有可以进行反序列化的数据，该可以进行反序列化的数据即为有效数据。例如，在目标数据库集群为kafka数据库时，有效数据即为bytes格式的可以进行反序列化的kafka消息。在得到该有效数据时，则对该有效数据进行反序列化，其中，反序列化即为根据字节流中保存的对象状态和描述信息，通过反序列化可以重建对象，因此，在得到有效数据时对该有效数据进行反序列化即可得到数据查询指令对应的目标对象。
匹配模块304，用于从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
其中，匹配模块304包括：
返回单元，用于所述查询值包括分区值和偏移量，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配完成时，通过接口返回所有与所述查询数据对匹配成功的目标数据对的分区值和偏移量。
在本实施例中，在得到目标对象时，从目标数据库集群中通过递归查询获取该目标对象的目标数据对，该目标数据对即为目标数据库集群中存储的key-value数据对。在得到每个目标对象对应的目标数据对时，将查询数据对与目标数据对进行匹配，得到查询数据对与目标数据对的相似度；在查询数据对与目标数据对完全一致时，确定查询数据对与目标数据对匹配成功。此时，则返回与查询数据对匹配成功的目标数据对，以及该匹配成功的目标数据对的查询值，该查询值反映了目标数据对的存储地址，根据该查询值可以直接获取到与该查询数据对匹配成功的目标数据对。
需要强调的是，为进一步保证上述查询值的私密和安全性，上述查询值还可以存储于一区块链的节点中。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本实施例中提出的数据查询装置还包括：
统计模块，用于统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数，并获取所述目标数据对的数据类型；
确认模块，用于根据所述数据条数和所述数据类型，确定所述查询数据对是否为脏数据，其中，在所述数据类型为标识类型，且所述数据条数大于等于预设阈值时，确定所述目标数据对为所述脏数据。
其中，统计模块包括：
记录单元，用于在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，基于预设的内置计数器记录匹配成功的次数；
确认单元，用于根据所述匹配成功的次数确定所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数。
在本实施例中，在实际的应用场景中，在目标数据库集群中，目标数据对只能唯一地存在，若在将查询数据对与目标数据对进行匹配时，存在多个与该查询数据对匹配成功的目标数据对，则表示该目标数据对可能为脏数据。因此，在查询数据对与目标数据对匹配成功时，统计该查询数据对与目标数据对匹配成功的数据条数，以及该目标数据对的数据类型。若该数据类型为标识类型(如编号、地址)，且该数据条数大于等于预设阈值，即确定该目标数据对为脏数据。
第一筛选模块，用于获取所述查询数据对的目标格式模版；
第二筛选模块，用于根据所述目标格式模版对所述目标数据对进行格式筛选，确定所述目标数据对中不符合格式规范的目标数据对为脏数据。
在本实施例中，在根据查询数据对进行查询时，还可通过查询数据对的目标格式模版对获取到的目标数据对进行筛选。具体地，获取查询数据对的目标格式模版，将该目标格式模版与目标数据对的数据格式进行匹配，确定格式不匹配的目标数据对为不符合格式规范的脏数据；格式一致的目标数据对即为规范数据。
本实施例提出的数据查询装置，实现了对数据的快速查询，提高了数据查询效率，同时可以对数据格式的准确性进行校验，进一步提高了数据查询的准确率。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备6包括通过系统总线相互通信连接存储器61、处理器62、网络接口63。需要指出的是，图中仅示出了具有组件61-63的计算机设备6，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器61至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器61可以是所述计算机设备6的内部存储单元，例如该计算机设备6的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器61也可以是所述计算机设备6的外部存储设备，例如该计算机设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。当然，所述存储器61还可以既包括所述计算机设备6的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器61通常用于存储安装于所述计算机设备6的操作系统和各类应用软件，例如数据查询方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器62在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器62通常用于控制所述计算机设备6的总体操作。本实施例中，所述处理器62用于运行所述存储器61中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述数据查询方法的计算机可读指令。
所述网络接口63可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口63通常用于在所述计算机设备6与其他电子设备之间建立通信连接。
本实施例提出的计算机设备，实现了对数据的快速查询，提高了数据查询效率，同时可以对数据格式的准确性进行校验，进一步提高了数据查询的准确率。
本申请还提供了另一种实施方式，即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可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的数据查询方法的步骤。
本实施例提出的计算机可读存储介质，实现了对数据的快速查询，提高了数据查询效率，同时可以对数据格式的准确性进行校验，进一步提高了数据查询的准确率。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然，以上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，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据查询方法，其特征在于，包括下述步骤：
在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
2.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据的步骤具体包括：
获取所述目标数据库集群的分区数，启动与所述分区数相同个数的所述消费主题；
在所述目标数据库集群中根据所述消费主题对所述有效数据进行分区查询。
3.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤具体包括：
所述查询值包括分区值和偏移量，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配完成时，通过接口返回所有与所述查询数据对匹配成功的目标数据对的分区值和偏移量。
4.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，在所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤之后包括：
统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数，并获取所述目标数据对的数据类型；
根据所述数据条数和所述数据类型，确定所述查询数据对是否为脏数据，其中，在所述数据类型为标识类型，且所述数据条数大于等于预设阈值时，确定所述目标数据对为所述脏数据。
5.根据权利要求4所述的数据查询方法，其特征在于，所述统计所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数的步骤具体包括：
在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，基于预设的内置计数器记录匹配成功的次数；
根据所述匹配成功的次数确定所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功的数据条数。
6.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，在所述返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值的步骤之后还包括：
获取所述查询数据对的目标格式模版；
根据所述目标格式模版对所述目标数据对进行格式筛选，确定所述目标数据对中不符合格式规范的目标数据对为脏数据。
7.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述根据所述查询数据对连接目标数据库集群的步骤具体包括：
获取所述查询数据对的查询参数，解析所述查询参数得到查询密钥；
根据所述查询密钥连接至所述目标数据库集群。
8.一种数据查询装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在接收到数据查询指令时，获取所述数据查询指令对应的查询数据对；
生成模块，用于根据所述查询数据对连接目标数据库集群，并生成所述目标数据库集群的消费主题；
查询模块，用于根据所述消费主题查询所述目标数据库集群中的所有有效数据，对所述有效数据进行反序列化，得到目标对象；
匹配模块，用于从所述目标数据库集群中获取所述目标对象对应的目标数据对，匹配所述查询数据对和所述目标数据对，在所述查询数据对与所述目标数据对匹配成功时，返回与所述查询数据对匹配成功的目标数据对，以及所述匹配成功的目标数据对的查询值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据查询方法的步骤。
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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据查询方法的步骤。
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| CN202011528271.6A CN112632102A (zh) | 2020-12-22 | 2020-12-22 | 数据查询方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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| CN111984640A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-24 | 中国科学技术大学智慧城市研究院(芜湖) | 基于多元异构数据的画像构建方法 |
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2020
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