CN112667663A - 一种数据查询方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种数据查询方法及系统。数据查询方法包括：接口调用步骤：调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；信息解析步骤：通过解析器对所述查询请求进行解析获得SQL信息；权限管理步骤：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。本发明提出一种数据查询方法及系统，本发明通过技术架构手段实现了多数据源数据查询接口、接口查询参数以及数据查询权限管理的统一，用户在不了解底层数据存在位置的情况下，在接口调用时能自动路由到对应引擎进行报表查询统计，并不同数据源数据，用户只需调用一个接口，就可以完成不同数据源报表结果的合并。
Description
技术领域
本申请涉及数据查询技术领域，尤其涉及一种数据查询方法及系统。
背景技术
推荐系统作为一个广泛应用的信息过滤系统，在很多领域都取得了巨大的成功，在电子商务上，推荐系统为用户提供个性化产品，发掘用户潜在需求；搜索引擎，帮助用户快速找到所需信息；新闻推荐，使得用户不错过任何一条有趣的信息。在这些精准推荐背后，报表统计结果真实的反映了推荐系统推荐效果的好坏，所以报表查询功能也就理所当然的成为了推荐系统不可或缺的重要组成部分。在大数据推荐场景中，数据源分散，查询接口不统一，用户对底层数据及底层引擎不了解，导致报表数据查询无法做统一权限管理、无法在相应场景选择合适引擎查询想要的报表数据，因此数据分散在不同的存储引擎中，用户每次查询数据时需要指定相应接口进行相关数据查询。数据源分散，多数据源，多接口情况下无法做报表数据结果合并。
因此，针对以上现状，本发明提出一种数据查询方法及系统，本发明通过技术架构手段实现了多数据源数据查询接口、接口查询参数以及数据查询权限管理的统一，用户在不了解底层数据存在位置的情况下，在接口调用时能自动路由到对应引擎进行报表查询统计，并不同数据源数据，用户只需调用一个接口，就可以完成不同数据源报表结果的合并。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据查询方法及系统，以至少解决相关技术中主观因素影响的问题。
本发明提供了一种数据查询方法，包括：
接口调用步骤：调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
信息解析步骤：通过解析器对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理步骤：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
上述的数据查询方法，所述接口调用步骤包括，客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
上述的数据查询方法，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
上述的数据查询方法，所述信息解析步骤包括，通过SQL解析器解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
上述的数据查询方法，所述权限管理步骤包括，调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
本发明提供数据查询系统，其特征在于，适用于上述所述的数据查询方法，所述数据查询系统包括：
客户端：客户端调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
解析器：对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理单元：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
上述的数据查询系统，所述客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
上述的数据查询系统，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
上述的数据查询系统，所述解析器解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
上述的数据查询系统，所述权限管理单元调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
相比于相关技术，本发明提出一种数据查询方法及系统，本发明通过技术架构手段实现了多数据源数据查询接口、接口查询参数以及数据查询权限管理的统一，用户在不了解底层数据存在位置的情况下，在接口调用时能自动路由到对应引擎进行报表查询统计，并不同数据源数据，用户只需调用一个接口，就可以完成不同数据源报表结果的合并。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的现有技术架构图；
图2是根据本申请实施例的流程步骤框架图；
图3是根据本申请实施例的数据查询方法流程图；
图4为本发明的数据查询系统的结构示意图；
图5是根据本申请实施例的电子设备的框架图。
其中，附图标记为：
客户端：51；
解析器：52；
权限管理单元：53；
81：处理器；
82：存储器；
83：通信接口；
80：总线。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“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。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本发明基于大数据推荐场景多数据源报表查询，下面进行简要的介绍。
大数据定义为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80％的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60％。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。大数据的价值体现在以下几个方面：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
个性化推荐系统或推荐系统(有时用诸如平台或引擎之类的同义词替换“系统”)是信息过滤系统的子类，其寻求预测用户将给予项目的“评级”或“偏好”。它们主要用于商业应用。推荐系统通常使用协作过滤和基于内容的过滤中的一种或两种(也称为基于个性的方法)以及其他系统，如知识库系统。协作过滤方法根据用户过去的行为(先前购买或选择的项目和/或给予这些项目的数字评级)以及其他用户做出的类似决定来构建模型。然后，该模型用于预测用户可能感兴趣的项目(或项目评级)。基于内容的过滤方法利用项目的一系列离散的、预先标记的特征，以便推荐具有相似属性的附加项目。当前的推荐系统通常将一种或多种方法组合成混合系统。推荐系统是搜索算法的一个有用的替代方案，因为它们帮助用户发现他们可能没有找到的项目。值得注意的是，推荐系统通常使用索引非传统数据的搜索引擎来实现。1990年，哥伦比亚大学的Jussi Karlgren在技术报告中首次提到了名为“数字书架”的推荐系统，并于1994年起通过技术报告和出版物大规模实施，由当时在SICS工作的Jussi Karlgren和由麻省理工学院的Pattie Maes领导的研究小组，Bellcore的Will Hill和麻省理工学院的Paul Resnick完成，且他们与GroupLens的合作获得了2010年ACM软件系统奖。Montaner从智能代理的角度提供了推荐系统的第一个概述。Adomavicius提供了推荐系统的新的备用概述。Herlocker提供了推荐系统评估技术的附加概述，]和Beel等人讨论了离线评估的问题。Beel等人还提供了关于现有研究论文推荐系统和现有挑战的文献调查。
一个搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口四个部分组成。搜索器的功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。搜索引擎分类部分提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间(比如Google一般是28天)，搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。随着搜索引擎索引规则发生很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法—通常根据网页中关键词的匹配程度、出现的位置、频次、链接质量—计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。这种引擎的特点是搜全率比较高。搜索引擎是网站建设中针对“用户使用网站的便利性”所提供的必要功能，同时也是“研究网站用户行为的一个有效工具”。高效的站内检索可以让用户快速准确地找到目标信息，从而更有效地促进产品/服务的销售，而且通过对网站访问者搜索行为的深度分析，对于进一步制定更为有效的网络营销策略具有重要价值。从网络营销的环境看，搜索引擎营销的环境发展为网络营销的推动起到举足轻重的作用；从效果营销看，很多公司之所以可以应用网络营销是利用了搜索引擎营销；就完整型电子商务概念组成部分来看，网络营销是其中最重要的组成部分，是向终端客户传递信息的重要环节。
本发明提出一种数据查询方法及系统，本发明通过技术架构手段实现了多数据源数据查询接口、接口查询参数以及数据查询权限管理的统一，用户在不了解底层数据存在位置的情况下，在接口调用时能自动路由到对应引擎进行报表查询统计，并不同数据源数据，用户只需调用一个接口，就可以完成不同数据源报表结果的合并。
下面将数据查询为例对本申请实施例进行说明。
实施例一
本实施例提供了数据查询方法。请参照图2-图3，图2是根据本申请实施例的流程步骤框架图；图3是根据本申请实施例的数据查询方法流程图,如图所示，数据查询方法，包括如下步骤：
接口调用步骤S1：调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
信息解析步骤S2：通过解析器对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理步骤S3：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
实施例中，所述接口调用步骤S1包括，客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
实施例中，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
实施例中，所述信息解析步骤S2包括，通过SQL解析器解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
实施例中，所述权限管理步骤S3包括，调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
具体实施中，调用鉴权服务将相关信息做统一权限管理，权限异常直接给用户侧返回相关信息，权限正常，通过SQL画像模块构建SQL画像信息，经过路由模块调用相关计算引擎，不同引擎计算完成后将结果合并给客户端返回。
由此，本发明提出一种数据查询方法及系统，本发明通过技术架构手段实现了多数据源数据查询接口、接口查询参数以及数据查询权限管理的统一，用户在不了解底层数据存在位置的情况下，在接口调用时能自动路由到对应引擎进行报表查询统计，并不同数据源数据，用户只需调用一个接口，就可以完成不同数据源报表结果的合并。
实施例二
请参照图4，图4为本发明的数据查询系统的结构示意图。如图4所示，发明的数据查询系统，适用于上述的数据查询方法，数据查询系统包括：
客户端：客户端调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
解析器：对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理单元53：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
在本实施例中，所述客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
在本实施例中，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
在本实施例中，所述解析器52解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
在本实施例中，所述权限管理单元53调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
实施例三
结合5所示，本实施例揭示了一种电子设备的一种具体实施方式。电子设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为FPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EFPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意数据查询方法。
在其中一些实施例中，电子设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图5所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(ControlBus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(FrontSide Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
电子设备可连接数据查询系统，从而实现结合图2-图3描述的方法。
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)
1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：
接口调用步骤：调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
信息解析步骤：通过解析器对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理步骤：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
2.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述接口调用步骤包括，客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
3.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
4.根据权利要求3所述的数据查询方法，其特征在于，所述信息解析步骤包括，通过SQL解析器解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
5.根据权利要求1所述的数据查询方法，其特征在于，所述权限管理步骤包括，调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
6.一种数据查询系统，其特征在于，适用于上述权利要求1-5所述的数据查询方法，所述数据查询系统包括：
客户端：客户端调用查询接口，通过所述查询接口接收查询请求；
解析器：对所述查询请求进行解析获得SQL信息；
权限管理单元：调用鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理。
7.根据权利要求6所述的数据查询系统，其特征在于，所述客户端调用所述查询接口来接收查询请求。
8.根据权利要求7所述的数据查询系统，其特征在于，所述SQL信息包括，表信息、列信息以及条件信息中的至少一者。
9.根据权利要求8所述的数据查询系统，其特征在于，所述解析器解析所述查询请求获得需要查询的所述表信息、所述列信息及所述条件信息。
10.根据权利要求9所述的数据查询系统，其特征在于，所述权限管理单元调用所述鉴权服务对所述SQL信息进行权限管理，权限正常时，通过SQL画像模块构建SQL的画像信息，路由模块根据所述画像信息将SQL的查询请求传送到相应的引擎进行计算，并将所述查询结果传给客户端，若权限异常，所述鉴权服务直接返回，将异常信息反馈给所述客户端。
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