CN112860696B - 数据的查询方法及装置、数据查询模型 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种数据的查询方法及装置、数据查询模型。其中，该方法包括：从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；依据映射关系查询数据指标。本申请解决了现有的数据自助分析平台不够灵活，无法实现查询数据指标自由组合，展示的内容相对固定，无法实现数据指标的扩展的技术问题。

Description

数据的查询方法及装置、数据查询模型
技术领域
本申请涉及数据查询分析领域，具体而言，涉及一种数据的查询方法及装置、数据查询模型。
背景技术
随着大数据技术的发展，企业经营的数据越来越多地被存储在大数据平台中，通过对这些经营数据的分析，能够发现数据的价值，为企业经营决策提供科学依据。
在以往的数据自助分析平台往往是通过预生成、预定义的方式提前加工好数据内容，再通过前端进行固定查询展示，这种方法虽然可以实现数据指标的展现，但是不够灵活，无法实现自由组合，展示的内容相对固定，无法实现数据指标的扩展。当需要新增指标数据时需要重新开发，周期较长，无法满足快速响应的目的。
针对现有的数据自助分析平台不够灵活，无法实现查询数据指标自由组合，展示的内容相对固定，无法实现数据指标的扩展的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据的查询方法及装置、数据查询模型，以至少解决现有的数据自助分析平台不够灵活，无法实现查询数据指标自由组合，展示的内容相对固定，无法实现数据指标的扩展的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据的查询方法，包括：从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；依据映射关系查询数据指标。
可选地，确定数据指标的指标数据标准，包括：确定数据指标的指标项和标签，其中，指标项用于标识数据指标的名称，标签用于标识数据指标的指标值。
可选地，建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，包括：建立包括标签和维度的指标层模型。
可选地，建立指标数据标准与指标层模型的映射关系，包括：建立包括指标层模型与指标项的指标字典。
可选地，依据映射关系查询数据指标，包括：获取查询语句；确定指标字典中与查询语句对应的指标项和维度，并进行组合，确定组合中的指标项对应的标签；将组合中的指标项对应的标签的指标值作为查询语句的查询结果。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据查询模型，包括：数据指标定义模块，用于从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；数据模型设计模块，用于建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；数据指标组合模块，用于建立指标数据标准与指标层模型的映射关系，依据映射关系查询数据指标。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据的查询装置，包括：提取模块，用于从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；第一建立模块，用于建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；第二建立模块，用于建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；查询模块，用于依据映射关系查询数据指标。
可选地，数据指标的指标数据标准，包括：数据指标的指标项和标签，其中，指标项用于标识数据指标的名称，标签用于标识数据指标的指标值。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的数据的查询方法。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的数据的查询方法。
在本申请实施例中，采用从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；依据映射关系查询数据指标的方式，通过数据模型定义自有组合数据指标，从而实现了数据指标自由组合、灵活查询的技术效果，进而解决了现有的数据自助分析平台不够灵活，无法实现查询数据指标自由组合，展示的内容相对固定，无法实现数据指标的扩展技术问题。
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一种数据的查询方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的种数据查询模型的示意图；
图3是根据本申请实施例的一种数据的查询装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请实施例，提供了一种数据的查询方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的一种数据的查询方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；
在本步骤中，根据业务日常分析需求，从中提炼有价值的指标，将统一梳理、定义、规范化的指标汇总形成指标数据标准，规范业务指标定义，实现同一指标同一加工口径，屏蔽同名不同义、同义不同名现象发生；规范业务规则、技术规则，为实现灵活查询提供基础。
步骤S104，建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；
指标和维度是数据分析中最常用的术语。指标(即上述数据指标)，用于衡量事物发展程度的单位或方法。例如，人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。维度，是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。
步骤S106，建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；
步骤S108，依据映射关系查询数据指标。
通过上述步骤，通过数据模型定义自有组合数据指标，从而实现了数据指标自由组合、灵活查询的技术效果。
根据本申请的一个可选的实施例，在步骤S102中确定数据指标的指标数据标准，包括：确定数据指标的指标项和标签，其中，指标项用于标识数据指标的名称，标签用于标识数据指标的指标值。
在本步骤中，根据表样进行数据指标提炼，定义指标项和标签。其中，表样如表1和表2所示：
表1
机构编码
机构名称
新增发卡量
环比
累计发卡量
新增客户量
累计新增客户量
结存卡量
激活卡量
累计激活卡量
结存激活卡量
结存卡片激活率
销卡量
新增首刷量
累计新增首刷量
表2
定义的指标项和标签如表3和表4所示：
表3
表4
根据本申请的另一个可选的实施例，步骤S104通过以下方法实现：建立包括标签和维度的指标层模型。
在本步骤中，根据指标定义和业务分类进行模型设计，采用指标值(上文中提到标签用于标识所述数据指标的指标值)和维度的方式进行指标层模型设计，保证指标数据来源的唯一性，为实现灵活查询提供数据基础。指标层模型如表5和表6所示：
需要说明的是，在模型1及模型2中，统计日期(PK)、统计周期代码(PK)等为数据指标的维度、发卡量、本年累计发卡量、新增客户量等为数据指标的指标值。
在本申请的一些可选的实施例中，在执行步骤S106时，建立包括指标层模型与指标项的指标字典。
通过建立数据指标字典完成指标层模型到指标数据标准的映射，供前端报表工具解析SQL查询语句使用，为实现灵活查询提供分析基础。
数据指标字典如表7所示：
表7
指标编码 I000243 I000248 I000274 I000247
指标中文名称 信用卡发卡量 信用卡结存卡激活量 信用卡结存卡量 信用卡激活率
来源表库名 DB1 DB1 DB1
来源表英文名 MODEL1 MODEL1 MODEL1
来源表中文名 模型1 模型1 模型1
来源字段英文名 ISSU_CARD_QTY BAL_CARD_ACTV_QTY BAL_CARD_QTY
来源字段中文名 发卡量 结存卡激活量 结存卡量
指标加工逻辑
指标限定条件
派生指标运算规则 I000248/I000274*100％
据本申请的另一个可选的实施例，步骤S108通过以下方法实现：获取查询语句；确定指标字典中与查询语句对应的指标项和维度，并进行组合，确定组合中的指标项对应的标签；将组合中的指标项对应的标签的指标值作为查询语句的查询结果。
基于指标层模型到指标数据标准的映射，以指标层模型为数据基础，通过报表工具的自定义报表查询功能，提供自助化数据访问、探索、展现平台，业务人员可根据经营分析需求，选择相应的维度和指标自由组合，并对其进行筛选、排名、聚合等操作，实现灵活查询。
根据如表2中的“发卡量”指标(指标编码I000243)可用以下语句生成：
SELECT发卡量FROM DB1.模型1WHERE统计日期＝日期AND统计周期代码＝’02’--月。
本发明提供的上述数据查询方法，不依赖于任何数据平台，可以根据数据模型定义自有组合数据指标，快速实现灵活查询、自由分析的目的。解决了统计分析过程中遇到的自由组合、灵活查询的难题，能够让统计分析人员自由组合数据指标，快速查询需要统计的内容。
图2是根据本申请实施例的种数据查询模型的示意图，如图2所示，该数据查询模型包括：
数据指标定义模块20，用于从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；
数据模型设计模块22，用于建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；
数据指标组合模块24，用于建立指标数据标准与指标层模型的映射关系，依据映射关系查询数据指标。
需要说明的是，图2所示实施例的优选实施方式可以参见图1所示实施例的相关描述，此处不再赘述。
图3是根据本申请实施例的一种数据的查询装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：
提取模块30，用于从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；
根据本申请的一个可选的实施例，数据指标的指标数据标准，包括：数据指标的指标项和标签，其中，指标项用于标识数据指标的名称，标签用于标识数据指标的指标值。
第一建立模块32，用于建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；
第二建立模块34，用于建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；
查询模块36，用于依据映射关系查询数据指标。
需要说明的是，图3所示实施例的优选实施方式可以参见图1所示实施例的相关描述，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的数据的查询方法。
上述非易失性存储介质用于存储执行以下功能的程序：从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；依据映射关系查询数据指标。
本申请实施例还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的数据的查询方法。
上述处理器用于运行执行以下功能的程序：从样本数据表中提取数据指标，并确定数据指标的指标数据标准；建立包括数据指标与数据指标的维度的指标层模型，其中，维度用于表征数据指标的特征；建立指标数据标准与指标层模型的映射关系；依据映射关系查询数据指标。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (5)

1.一种数据的查询方法，其特征在于，包括：
从样本数据表中提取数据指标，并确定所述数据指标的指标数据标准；
建立包括所述数据指标与所述数据指标的维度的指标层模型，其中，所述维度用于表征所述数据指标的特征；
建立所述指标数据标准与所述指标层模型的映射关系；
依据所述映射关系查询所述数据指标；
其中，确定所述数据指标的指标数据标准包括：确定所述数据指标的指标项和标签；
建立包括所述数据指标与所述数据指标的维度的指标层模型，包括：建立包括所述标签和所述维度的指标层模型；
建立所述指标数据标准与所述指标层模型的映射关系，包括：建立包括所述指标层模型与所述指标项的指标字典；
依据所述映射关系查询所述数据指标，包括：获取查询语句；确定所述指标字典中与所述查询语句对应的指标项和维度，并进行组合，确定所述组合中的指标项对应的标签；将所述组合中的指标项对应的标签的指标值作为所述查询语句的查询结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述指标项用于标识所述数据指标的名称，所述标签用于标识所述数据指标的指标值。
3.一种数据的查询装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于从样本数据表中提取数据指标，并确定所述数据指标的指标数据标准；
第一建立模块，用于建立包括所述数据指标与所述数据指标的维度的指标层模型，其中，所述维度用于表征所述数据指标的特征；
第二建立模块，用于建立所述指标数据标准与所述指标层模型的映射关系；
查询模块，用于依据所述映射关系查询所述数据指标；
其中，所述提取模块还用于确定所述数据指标的指标项和标签；
所述第一建立模块还用于建立包括所述标签和所述维度的指标层模型；
所述第二建立模块还用于建立包括所述指标层模型与所述指标项的指标字典；
所述查询模块还用于获取查询语句；确定所述指标字典中与所述查询语句对应的指标项和维度，并进行组合，确定所述组合中的指标项对应的标签；将所述组合中的指标项对应的标签的指标值作为所述查询语句的查询结果。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述指标项用于标识所述数据指标的名称，所述标签用于标识所述数据指标的指标值。
5.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至2中任意一项所述的数据的查询方法。
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