CN113268495A - 数据搜索方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据查询技术领域，揭露了一种数据搜索方法，包括：接收用户输入的复合查询条件，对复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；利用预构建的数据搜索算法将量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；根据查询条件拆分顺序表对查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；根据解析结果，在数据库中进行数据查询，得到复合查询条件对应的查询结果。本发明还涉及区块链技术，所述数据库可以是任意一个区块链节点，本发明还提出了数据搜索装置、设备及计算机可读存储介质。本发明目的在于提高复合查询条件的解析效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据查询技术领域，尤其涉及一种数据搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的发展，数据的数量及分类逐渐增多，查询条件也越来越复杂，计算机运算量越来越大。目前，计算机解析复合的查询条件时一般是通过固定顺序进行逐步解析，这种方式存在的问题是，解析可能会卡在一个复杂度较高的运算查询条件中，而其他运算过程需要等待，无法将互不干扰的低级运算进行同步解析，使得数据搜索过程中的总体解析时间较长。
发明内容
本发明提供一种数据搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，目的在于提高复合查询条件的解析效率。
为实现上述目的，本发明提供的一种数据搜索方法，包括：
接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
可选的，所述利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表之前，所述方法包括：
利用预构建的API接口，初始化配置预构建的运算符号复杂度表格；
利用所述运算符号复杂度表格构建所述数据搜索算法。
可选的，所述利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到各个查询条件子式及查询条件拆分顺序表，包括：
根据所述运算符号复杂度表格，从所述复合查询条件中筛选出复杂度最高的运算符号，并将所述复杂度最高的运算符号设置为所述复合查询条件中的分隔符；
利用所述分隔符按照预设的顺序对所述复合查询条件执行切分操作，得到查询条件切分集；
根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出查各个询条件子式，并根据预设的顺序，对各个查询条件子式进行排序存储，得到所述查询条件拆分顺序表。
可选的，所述根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，包括：
步骤I、根据所述查询条件切分集中查询条件切分式生成的顺序，从所述查询条件切分集中选择一个未被提取过的查询条件切分式进行提取；
步骤II、在提取出的所述查询条件切分式中，从第一个字符开始向右进行符号筛查，查找所述查询条件切分式中的括号符号；
步骤III、根据所述括号符号筛选出查询条件子式，并返回步骤I，直至所述查询条件切分集中的全部查询条件切分式都已被提取。
可选的，所述根据所述括号符号筛选出查询条件子式，包括：
按照从左到右的顺序，判断所述查询条件切分式中的分隔符与所述分隔符相邻的括号符号之间是否有字符；
当所述分隔符与所述括号符号之间有字符时，获取所述分隔符与所述括号符号之间的字符，并将所述分隔符与所述括号符号之间的字符定义为查询条件子式；
当所述分隔符与所述括号符号之间没有字符时，则获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式。
可选的，所述获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式，包括：
构建计数器，并赋值所述计数器初始数值；
从所述分隔符后的第一个字符开始，顺序检测所述查询条件切分式中的每个字符，定义所述括号符号分为前括号字符与后括号字符，当检测到一个前括号字符时，所述计数器中数值加一，当检测到一个后括号字符时，所述计数器中数值减一；
当所述计数器中数值等于所述初始数值时，停止字符检测，并获取从第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符，并将第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符定义为所述查询条件子式。
可选的，所述根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果，包括：
将各个查询条件子式作为节点，利用所述查询条件拆分顺序表中的执行次数作为层级，构建条件树状图；
根据预设计算规则，控制所述查询条件子式从所述条件树状图的底层级的向高层级进行多个支线运算，得到所述复合查询条件的解析结果。
为了解决上述问题，本发明还提供一种数据搜索装置，所述装置包括：
数据预处理模块，用于接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
条件拆分模块，用于利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
条件解析模块，用于根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
结果查询模块，用于根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
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计算机程序指令，所述计算机程序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所述的数据搜索方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的数据搜索方法。
本发明实施例将查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据，使得用户输入的符合查询条件更加清晰整洁，有利于提高查询条件的解析效率，通过对量化、清洗后的数据进行拆分，得到查询条件子式，并将查询条件子式根据查询条件拆分顺序表排序，使得不同的查询条件子式可以通过多线程同时进行运算，提高运算效率。因此，本发明实施例能够对复合查询条件进行解析，提高数据查询的效率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的数据搜索方法的流程示意图；
图2为图1中提供的数据搜索方法中的一个步骤的具体实施流程示意图；
图3为图1中提供的数据搜索方法中的另一个步骤的具体实施流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的数据搜索装置的模块示意图；
图5为本发明一实施例提供的实现数据搜索方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种数据搜索方法。所述数据搜索方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述数据搜索方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的数据搜索方法的流程示意图。在本实施例中，所述数据搜索方法包括：
S1、接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据。
本发明实施例中，所述复合查询条件是指有多种运算符号组成的查询条件。例如，本发明其实一个示例中，所述复合查询条件可以为【条件一：数据A与数据B进行“异或”及“取反”操作，得到结果再于数据C的“取反”结果进行“与”运算，……】。
进一步地，本发明实施例对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，使得用户输入的符合查询条件更加清晰整洁，有利于提高查询条件的解析效率。其中，其中，所述量化操作是一种数据格式转换操作，本发明实施例将文字格式的复合查询条件转化为逻辑运算公式形式的复合查询条件，增加后续查询条件的解析效率。所述清洗操作为将所述复合查询条件中各个条件表达式的“得到的结果”等过渡元素进行清除，记录条件顺序，再根据所述条件顺序将各个运算符号或数据进行连接，得到所述量化数据。例如，本发明实施例将上述条件一进行量化及清洗操作，得到【“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”】的量化数据。
S2、利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表。
本发明实施例中所述数据搜索算法是一种可以将复合的查询条件进行拆分，并将拆分结果按照各自运算过程由简到难的顺序进行排列的一种条件表达式解析的方法。
本发明实施例利用预构建的API接口，初始化配置预构建的运算符号复杂度表格；利用所述运算符号复杂度表格构建所述数据搜索算法。
其中，本发明实施例中，所述符号复杂度表格是一种包含各种逻辑运算符的表格，例如包括如％、&、～、|等常规逻辑运算符号，及“#”等人为定义的特殊运算符号。本发明实施例通过对量化数据中的运算符进行拆分、复杂度排列等一些列操作指令进行编码，构建可载入数据库查询系统的数据搜索算法。
详细的，如下图2所示，本发明实施例中，所述利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到各个查询条件子式及查询条件拆分顺序表，包括：
S21、根据所述运算符号复杂度表格，从所述复合查询条件中筛选出复杂度最高的运算符号，并将所述复杂度最高的运算符号设置为所述复合查询条件中的分隔符。
本发明其中一个示例中，对所述复合查询条件P进行量化及清洗处理后的结果为“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”，其中，A到K分别代表不同的数据，其中“&”是位运算的“与”运算符，“|”是位运算的“或”运算符，“～”是位运算的“取反”运算符，“#”代表位运算的“异或结果的取反”操作，其中，所述位运算是直接对整数在内存中的二进制位进行操作的运算方法。
本发明实施例根据从左到右的顺序，遍历“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”中各个运算符，根据排列各个运算符的复杂程度，得到运算符的排序为：“#、|、&、％、～”，则选择#为所述“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”的分隔符。
S22、利用所述分隔符按照预设的顺序对所述复合查询条件执行切分操作，得到查询条件切分集。
所述查询条件切分集中包括多个查询条件切分式。例如，根据分隔符“#”对“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”进行分割，分割之后得到查询条件切分集包括：“((((A、#B)&～C)、#(D、#(E|F)、#(G#～H)))、#(I、#J))、#K”。
S23、根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，并根据预设的顺序，对各个查询条件子式进行排序存储，得到所述查询条件拆分顺序表。
其中，本发明实施例中，所述预设种类的运算符号可以是括号符号。
详细地，所述根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，包括：
步骤A、根据所述查询条件切分集中查询条件切分式生成的顺序，依次从所述查询条件切分集中选择一个未被提取过的查询条件切分式进行提取。
本发明实施例的一次遍历过程后，选择“#B)&～C)”为查询条件切分式。
步骤B、在提取出的所述查询条件切分式中，从第一个字符开始向右进行符号筛查，查找所述查询条件切分式中的括号符号。
筛查过程中得到的符号或数据依次为“B”、“)”、“&”……等，发现括号符号。
步骤C、根据所述括号符号筛选出查询条件子式，并返回步骤A，直至所述查询条件切分集中的全部查询条件切分式都已被提取。
进一步的，如下图3所示，本发明实施例中，所述根据所述括号符号筛选出查询条件子式，包括：
S231、按照从左到右的顺序，判断所述查询条件切分式中的分隔符与所述分隔符相邻的括号符号之间是否有字符；
S232、当所述分隔符与所述括号符号之间有字符时，获取所述分隔符与所述括号符号之间的字符，并将所述分隔符与所述括号符号之间的字符定义为查询条件子式；
S233、当所述分隔符与所述括号符号之间没有字符时，则获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式。
进一步的，本发明实施例中，所述获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式，包括：
构建计数器，并赋值所述计数器初始数值；
从所述分隔符后的第一个字符开始，顺序检测所述查询条件切分式中的每个字符，定义所述括号符号分为前括号字符与后括号字符，当检测到一个前括号字符时，所述计数器中数值加一，当检测到一个后括号字符时，所述计数器中数值减一；
当所述计数器中数值等于所述初始数值时，停止字符检测，并获取从第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符作为所述查询条件子式。
例如，本发明实施例根据计数器依次查询查询条件拆分式“(D”“#(E|F)”“#(G”“#～H)))”“#(I#J))#K”，其查询过程为【起始，+1、D、#、+1、E、|、F、-1、#、+1、G、#、～、H、-1、-1，结束】得到所述查询条件子式为“(D#(E|F)#(G#～H))”。进一步地，因为所述查询条件子式中仍然有分隔符，本发明实施例需将“(D#(E|F)#(G#～H))”的查询条件子式继续拆分，直至得到最终的查询条件子式分别为“D”、“E|F”、“G”、“～H”。
本发明实施例，将查询条件子式根据从左到右的拆分顺序载入预构建的列表中，得到【index：1，A、B，SYMBOL：#】、【index：2，，(D#(E|F)#(G#～H))，SYMBOL：#】……，其中，所述index为拆分次数；所述SYMBOL为分隔符。
本发明另一实施例中，当有较多种类且复杂程度较多的情况下，当复杂度最高的分隔符分割完成后还可以将第二高复杂度的运算符作为分隔符进行分割。
本发明实施例中所述“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”，先根据最复杂“#”在所述列表中生成index：1至index：8，再对查询条件子式中挑选新的分隔符进行分割，直至到最底层的查询条件子式，如A、B等。其中，当一个查询条件子式中还存在分隔符时，将先产生的查询条件子式的拆分次数index记作二层形式、三层形式……。例如，以【index：2，(D#(E|F)#(G#～H))，SYMBOL：#】，New-LEFT又以“&”为分隔符进行拆分得到【index：2.1，～C，SYMBOL：&】，则其中～C还可以继续分割为【index：2.1.2，C，SYMBOL：～】直至所述index：1至index：8拆分便利完成，根据拆分次数index将各个查询条件子式载入上述列表中，得到所述查询条件拆分顺序表。
S3、根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果。
详细的，本发明实施例中，所述根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果，包括：
将各个查询条件子式作为节点，利用所述查询条件拆分顺序表中的执行次数作为层级，构建条件树状图；
根据预设计算规则，控制所述查询条件子式从所述条件树状图的底层级的向高层级进行多个支线运算，得到所述复合查询条件的解析结果。
本发明实施例将所述查询条件拆分顺序表中的拆分次数index作为层级，将每次分割的分隔符SYMBOL作为分叉点，构建复合查询条件的条件树状图。如index：1、2、……为第1层、index：2.1……为第2层、index2.1.2……为第三层等。根据所述符号复杂程度表格及所述层级，表明层级数越大运算符号越简单，本发明实施例使得所述树状图的各个支线从下层向上层开始运算，每层相互独立，最终得到所述复合查询条件的解析结果。
S4、根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
本发明实施例中当所述复合查询条件构建为所述条件树状图时，在数据库中调取所述条件树状图中各个支线最底层的数据块，如数据A至数据K，每进行一个层级的运算会将层级中包含的数据块进行带入，得到本层级的运算结果，直至运算到第一层，将所有数据块都进行了运算，得到最终的查询结果。
本发明实施例将查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据，使得用户输入的符合查询条件更加清晰整洁，有利于提高查询条件的解析效率，通过对量化、清洗后的数据进行拆分，得到查询条件子式，并将查询条件子式根据查询条件拆分顺序表排序，使得不同的查询条件子式可以通过多线程同时进行运算，提高运算效率。因此，本发明实施例能够对复合查询条件进行解析，提高数据查询的效率。
如图4所示，是本发明数据搜索装置的模块示意图。
本发明所述数据搜索装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述数据搜索装置可以包括数据预处理模块101、条件拆分模块102、条件解析模块103、结果查询模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述数据预处理模块101，用于接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据。
本发明实施例中，所述复合查询条件是指有多种运算符号组成的查询条件。例如，本发明其实一个示例中，所述复合查询条件可以为【条件一：数据A与数据B进行“异或”及“取反”操作，得到结果再于数据C的“取反”结果进行“与”运算，……】。
进一步地，本发明实施例对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，使得用户输入的符合查询条件更加清晰整洁，有利于提高查询条件的解析效率。其中，其中，所述量化操作是一种数据格式转换操作，本发明实施例将文字格式的复合查询条件转化为逻辑运算公式形式的复合查询条件，增加后续查询条件的解析效率。所述清洗操作为将所述复合查询条件中各个条件表达式的“得到的结果”等过渡元素进行清除，记录条件顺序，再根据所述条件顺序将各个运算符号或数据进行连接，得到所述量化数据。例如，本发明实施例将上述条件一进行量化及清洗操作，得到【“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”】的量化数据。
所述条件拆分模块102，用于利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表。
本发明实施例中所述数据搜索算法是一种可以将复合的查询条件进行拆分，并将拆分结果按照各自运算过程由简到难的顺序进行排列的一种条件表达式解析的方法。
本发明实施例利用预构建的API接口，初始化配置预构建的运算符号复杂度表格；利用所述运算符号复杂度表格构建所述数据搜索算法。
其中，本发明实施例中，所述符号复杂度表格是一种包含各种逻辑运算符的表格，例如包括如％、&、～、|等常规逻辑运算符号，及“#”等人为定义的特殊运算符号。本发明实施例将对量化数据中的运算符进行拆分、复杂度排列等一些列操作指令进行编码，构建可载入数据库查询系统的所述数据搜索算法。
详细的，本发明实施例中，所述条件拆分模块102具体用于执行下述步骤：
步骤I、根据所述运算符号复杂度表格，从所述复合查询条件中筛选出复杂度最高的运算符号，并将所述复杂度最高的运算符号设置为所述复合查询条件中的分隔符。
本发明其中一个示例中，对所述复合查询条件P进行量化及清洗处理后的结果为“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”，其中，A到K分别代表不同的数据，其中“&”是位运算的“与”运算符，“|”是位运算的“或”运算符，“～”是位运算的“取反”运算符，“#”代表位运算的“异或结果的取反”操作，其中，所述位运算是直接对整数在内存中的二进制位进行操作的运算方法。
本发明实施例根据从左到右的顺序，遍历“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”中各个运算符，根据排列各个运算符的复杂程度，得到运算符的排序为：“#、|、&、％、～”，则选择#为所述“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”的分隔符。
步骤II、利用所述分隔符按照预设的顺序对所述复合查询条件执行切分操作，得到查询条件切分集。
所述查询条件切分集中包括多个查询条件切分式。例如，根据分隔符“#”对“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”进行分割，分割之后得到查询条件切分集包括：“((((A、#B)&～C)、#(D、#(E|F)、#(G#～H)))、#(I、#J))、#K”。
步骤III、根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，并根据预设的顺序，对各个查询条件子式进行排列存储，得到所述查询条件拆分顺序表。
其中，本发明实施例中，所述预设种类的运算符号可以是括号符号。
详细地，所述根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，包括：
步骤a、根据所述查询条件切分集中查询条件切分式生成的顺序，依次从所述查询条件切分集中选择一个未被提取过的查询条件切分式进行提取。
本发明实施例的一次遍历过程后，选择“#B)&～C)”为查询条件切分式。
步骤b、在提取出的所述查询条件切分式中，从第一个字符开始向右进行符号筛查，查找所述查询条件切分式中的括号符号。
筛查过程中得到的符号或数据依次为“B”、“)”、“&”……等，发现括号符号。
步骤c、根据所述括号符号筛选出查询条件子式，并返回步骤A，直至所述查询条件切分集中的全部查询条件切分式都已被提取。
进一步的，本发明实施例中，所述根据所述括号符号筛选出查询条件子式，包括：
按照从左到右的顺序，判断所述查询条件切分式中的分隔符与所述分隔符相邻的括号符号之间是否有字符；
当所述分隔符与所述括号符号之间有字符时，获取所述分隔符与所述括号符号之间的字符，并将所述分隔符与所述括号符号之间的字符定义为查询条件子式；
当所述分隔符与所述括号符号之间没有字符时，则获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式。
进一步的，本发明实施例中，所述获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式，包括：
构建计数器，并赋值所述计数器初始数值；
从所述分隔符后的第一个字符开始，顺序检测所述查询条件切分式中的每个字符，定义所述括号符号分为前括号字符与后括号字符，当检测到一个前括号字符时，所述计数器中数值加一，当检测到一个后括号字符时，所述计数器中数值减一；
当所述计数器中数值等于所述初始数值时，停止字符检测，并获取从第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符作为所述查询条件子式。
本发明实施例根据计数器依次查询“(D”“#(E|F)”“#(G”“#～H)))”“#(I#J))#K”开始进行查询，其查询过程为【起始，+1、D、#、+1、E、|、F、-1、#、+1、G、#、～、H、-1、-1，结束】得到所述查询条件子式为“(D#(E|F)#(G#～H))”因为所述查询条件子式中有分隔符，需将“(D#(E|F)#(G#～H))”的查询条件子式继续拆分，直至得到查询条件子式分别为“D”、“E|F”、“G”、“～H”。
本发明实施例，将查询条件子式根据从左到右的拆分顺序载入预构建的列表中，得到【index：1，A、B，SYMBOL：#】、【index：2，，(D#(E|F)#(G#～H))，SYMBOL：#】……，其中，所述index为拆分次数；所述SYMBOL为分隔符。
本发明另一实施例中，当有较多种类且复杂程度较多的情况下，当复杂度最高的分隔符分割完成后还可以将第二高复杂度的运算符作为分隔符进行分割。
本发明实施例中所述“((((A#B)&～C)#(D#(E|F)#(G#～H)))#(I#J))#K”，先根据最复杂“#”在所述列表中生成index：1至index：8，再对查询条件子式中挑选新的分隔符进行分割，直至到最底层的查询条件子式，如A、B等。其中，当一个查询条件子式中还存在分隔符时，将先产生的查询条件子式的拆分次数index记作二层形式、三层形式……。例如，以【index：2，(D#(E|F)#(G#～H))，SYMBOL：#】，New-LEFT又以“&”为分隔符进行拆分得到【index：2.1，～C，SYMBOL：&】，则其中～C还可以继续分割为【index：2.1.2，C，SYMBOL：～】直至所述index：1至index：8拆分便利完成，根据拆分次数index将各个查询条件子式载入上述列表中，得到所述查询条件拆分顺序表。
所述结果解析模块103，用于根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果。
详细的，本发明实施例中，所述结果解析模块103具体用于：
将各个查询条件子式作为节点，利用所述查询条件拆分顺序表中的执行次数作为层级，构建条件树状图；
根据预设计算规则，控制所述查询条件子式从所述条件树状图的底层级的向高层级进行多个支线运算，得到所述复合查询条件的解析结果。
本发明实施例将所述查询条件拆分顺序表中的拆分次数index作为层级，将每次分割的分隔符SYMBOL作为分叉点，构建复合查询条件的条件树状图。如index：1、2、……为第1层、index：2.1……为第2层、index2.1.2……为第三层等。根据所述符号复杂程度表格及所述层级，表明层级数越大运算符号越简单，本发明实施例使得所述树状图的各个支线从下层向上层开始运算，每层相互独立，最终得到所述复合查询条件的解析结果。
所述结果查询模块104，用于根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
本发明实施例中当所述复合查询条件构建为所述条件树状图时，在数据库中调取所述条件树状图中各个支线最底层的数据块，如数据A至数据K，每进行一个层级的运算会将层级中包含的数据块进行带入，得到本层级的运算结果，直至运算到第一层，将所有数据块都进行了运算，得到最终的查询结果。
本发明实施例将查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据，使得用户输入的符合查询条件更加清晰整洁，有利于提高查询条件的解析效率，通过对量化、清洗后的数据进行拆分，得到查询条件子式，并将查询条件子式排序，使得不同的查询条件子式可以通过多线程同时进行运算，使得运算效率增加。因此，本发明实施例能够在数据库查询系统解析复合条件的情况下，提高数据查询的效率。
如图5所示，是本发明实现数据搜索方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如数据搜索程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行数据搜索程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11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、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如数据搜索程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的数据搜索程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/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。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
进一步地，所述计算机可用存储介质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等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图表记视为限制所涉及的权利要求。
本发明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。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种数据搜索方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
2.如权利要求1所述的数据搜索方法，其特征在于，所述利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表之前，所述方法包括：
利用预构建的API接口，初始化配置预构建的运算符号复杂度表格；
利用所述运算符号复杂度表格构建所述数据搜索算法。
3.如权利要求2所述的数据搜索方法，其特征在于，所述利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到各个查询条件子式及查询条件拆分顺序表，包括：
根据所述运算符号复杂度表格，从所述复合查询条件中筛选出复杂度最高的运算符号，并将所述复杂度最高的运算符号设置为所述复合查询条件中的分隔符；
利用所述分隔符按照预设的顺序对所述复合查询条件执行切分操作，得到查询条件切分集；
根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，并根据预设的顺序，对各个查询条件子式进行排序存储，得到所述查询条件拆分顺序表。
4.如权利要求3所述的数据搜索方法，其特征在于，所述根据预设种类的运算符号，从所述查询条件切分集中筛选出各个查询条件子式，包括：
步骤A、根据所述查询条件切分集中查询条件切分式生成的顺序，依次从所述查询条件切分集中选择一个未被提取过的查询条件切分式进行提取；
步骤B、在提取出的所述查询条件切分式中，从第一个字符开始向右进行符号筛查，查找所述查询条件切分式中的括号符号；
步骤C、根据所述括号符号筛选出查询条件子式，并返回步骤A，直至所述查询条件切分集中的全部查询条件切分式都已被提取。
5.如权利要求4所述的数据搜索方法，其特征在于，所述根据所述括号符号筛选出查询条件子式，包括：
按照从左到右的顺序，判断所述查询条件切分式中的分隔符与所述分隔符相邻的括号符号之间是否有字符；
当所述分隔符与所述括号符号之间有字符时，获取所述分隔符与所述括号符号之间的字符，并将所述分隔符与所述括号符号之间的字符定义为查询条件子式；
当所述分隔符与所述括号符号之间没有字符时，则获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式。
6.如权利要求5所述的数据搜索方法，其特征在于，所述获取所述括号符号内的字符，并将所述括号符号内的字符定义为查询条件子式，包括：
构建计数器，并赋值所述计数器初始数值；
从所述分隔符后的第一个字符开始，顺序检测所述查询条件切分式中的每个字符，定义所述括号符号分为前括号字符与后括号字符，当检测到一个前括号字符时，所述计数器中数值加一，当检测到一个后括号字符时，所述计数器中数值减一；
当所述计数器中数值等于所述初始数值时，停止字符检测，并提取从第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符，并将第一个前括号字符到最后一个后括号字符内的所有字符定义为所述查询条件子式。
7.如权利要求1至6中任意一项所述的数据搜索方法，其特征在于，所述根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果，包括：
将各个查询条件子式作为节点，利用所述查询条件拆分顺序表中的执行次数作为层级，构建条件树状图；
根据预设计算规则，控制所述查询条件子式从所述条件树状图的底层级的向高层级进行多个支线运算，得到所述复合查询条件的解析结果。
8.一种数据搜索装置，其特征在于，所述装置包括：
数据预处理模块，用于接收用户输入的复合查询条件，对所述复合查询条件进行量化及清洗操作，得到量化数据；
条件拆分模块，用于利用预构建的数据搜索算法将所述量化数据进行拆分，得到查询条件子式集及查询条件拆分顺序表；
条件解析模块，用于根据所述查询条件拆分顺序表对所述查询条件子式集中的查询条件子式进行多线程并行计算，得到所述复合查询条件的解析结果；
结果查询模块，用于根据所述解析结果，在数据库中进行数据查询，得到所述复合查询条件对应的查询结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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计算机程序指令，所述计算机程序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如权利要求1至7中任一项所述的数据搜索方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据搜索方法。
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR960025181A (ko) * | 1994-12-23 | 1996-07-20 | 양승택 | 한글정보 검색에 관한 검색문 동적변환 방법 |
| CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的系统及建立方法 |
| US20130173662A1 (en) * | 2012-01-03 | 2013-07-04 | International Business Machines Corporation | Dependency based prioritization of sub-queries and placeholder resolution |
| CN104142929A (zh) * | 2013-05-07 | 2014-11-12 | 苏州精易会信息技术有限公司 | 表单条件查询过程的树状显示方法 |
| CN104794194A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-07-22 | 同济大学 | 一种面向大规模多媒体检索的分布式异构并行计算系统 |
| CN105930453A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 乐视控股（北京）有限公司 | 重复性分析方法及装置 |
| CN106610999A (zh) * | 2015-10-26 | 2017-05-03 | 北大方正集团有限公司 | 查询处理方法和装置 |
| WO2017078214A1 (ko) * | 2015-11-04 | 2017-05-11 | (주)윕스 | 특허분류코드 자동추천 방법 및 이를 위한 서버 |
| CN110020006A (zh) * | 2017-07-27 | 2019-07-16 | 北京国双科技有限公司 | 查询语句的生成方法及相关设备 |
| CN110968582A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-04-07 | 苏宁云计算有限公司 | 一种人群生成方法及装置 |
| CN111008020A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 四川新网银行股份有限公司 | 将逻辑表达式解析为通用查询语句的方法 |
| CN111797618A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-10-20 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于语法树解析的日志分析方法及装置 |
-
2021
- 2021-05-25 CN CN202110571681.7A patent/CN113268495A/zh active Pending
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR960025181A (ko) * | 1994-12-23 | 1996-07-20 | 양승택 | 한글정보 검색에 관한 검색문 동적변환 방법 |
| CN101382957A (zh) * | 2008-10-24 | 2009-03-11 | 用友软件股份有限公司 | 建立查询模型的系统及建立方法 |
| US20130173662A1 (en) * | 2012-01-03 | 2013-07-04 | International Business Machines Corporation | Dependency based prioritization of sub-queries and placeholder resolution |
| CN104142929A (zh) * | 2013-05-07 | 2014-11-12 | 苏州精易会信息技术有限公司 | 表单条件查询过程的树状显示方法 |
| CN104794194A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-07-22 | 同济大学 | 一种面向大规模多媒体检索的分布式异构并行计算系统 |
| CN106610999A (zh) * | 2015-10-26 | 2017-05-03 | 北大方正集团有限公司 | 查询处理方法和装置 |
| WO2017078214A1 (ko) * | 2015-11-04 | 2017-05-11 | (주)윕스 | 특허분류코드 자동추천 방법 및 이를 위한 서버 |
| CN105930453A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 乐视控股（北京）有限公司 | 重复性分析方法及装置 |
| CN110020006A (zh) * | 2017-07-27 | 2019-07-16 | 北京国双科技有限公司 | 查询语句的生成方法及相关设备 |
| CN110968582A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-04-07 | 苏宁云计算有限公司 | 一种人群生成方法及装置 |
| CN111008020A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 四川新网银行股份有限公司 | 将逻辑表达式解析为通用查询语句的方法 |
| CN111797618A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-10-20 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于语法树解析的日志分析方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 张新华 等: ""基于数据字典的通用动态查询系统设计与实现"", 《计算机与现代化》, 30 April 2006 (2006-04-30), pages 33 - 36 * |
| 徐承志 等: ""基于 GIS 系统的空间查询语言"", 《计算机科学》, vol. 37, no. 6, 30 June 2010 (2010-06-30), pages 206 - 210 * |
| 谢传节 等: ""多边形间空间关系查询的异构多核架构并行算法"", 《测绘学报》, vol. 45, no. 1, 31 January 2016 (2016-01-31), pages 119 - 126 * |
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