CN113609168B - 数据导出方法、装置、终端以及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种数据导出方法、装置、终端以及可读存储介质，涉及数据查询领域。该方法包括：接收查询请求，查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；确定查询请求对应的数据导出量，数据导出量用于指示数据库中与查询关键字对应的数据量；响应于数据导出量达到导出量阈值，基于数据查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与数据查询关键字对应的目标数据；基于预设查询模式对目标数据进行分片拼接，得到整合数据；导出整合数据作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
Description
技术领域
本申请实施例涉及数据查询领域，特别涉及一种数据导出方法、装置、终端以及可读存储介质。
背景技术
物联网(Internet of Things，简称IoT)场景下，随着信息技术的快速发展，产生了多异构数据源，多异构数据源用于指示不同的数据库管理不同系统之间的数据。例如：以企业异构数据源为例，在企业信息化建设过程中，表现为系统异构、模式异构以及来源异构，具体为采用不同的数据管理系统，采用不同存储方式的业务数据。
相关技术中，因IoT场景下的数据量较大，通常采用同步导出下载方法解决大部分的数据下载请求；或者，采用分批方式进行数据导出，具体为分批读取、分批转换以及分批生成的方式。
然而，上述方法，仅适合数据量小时的数据导出场景，当数据量大，对于业务结构复杂的系统来说，数据获取等待时间较长甚至会出现超时的现象出现，导致用户体验感较差，对服务器造成的数据处理压力较大。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据导出方法、装置、终端以及可读存储介质，可以有效地减少服务器处理数据的压力。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种数据导出方法，所述方法包括：
接收查询请求，所述查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；
确定所述查询请求对应的数据导出量，所述数据导出量用于指示数据库中与所述查询关键字对应的数据量；
响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述查询关键字对应的所述目标数据；
基于所述预设查询模式对所述目标数据进行分片拼接，得到整合数据；
导出所述整合数据作为所述查询请求的查询结果。
在一种可选的实施例中，所述预设查询模式包括测点依据模式和时间依据模式；
所述基于所述查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，包括：
基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询；
基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询。
在一种可选的实施例中，所述基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询，包括：
获取所述查询关键字对应的测点数量以及设备数量；
将所述测点数量和所述设备数量的乘积作为乘积参数，建立并发查询任务，所述并发查询任务的数量与所述乘积参数对应；
基于所述并发查询任务对所述数据库中对符合所述测点要求的数据进行查询。
在一种可选的实施例中，所述基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询，包括：
确定所述数据库中数据的存储时间维度，所述时间维度包括按照分钟维度、小时维度、天维度、周维度中的至少一种；
确定所述查询关键字对应的查询时间维度；
基于所述查询时间维度从所述数据库中按照所述存储时间维度查询符合所述时间要求的数据。
在一种可选的实施例中，所述导出所述整合数据作为所述查询请求的查询结果，包括：
确定与所述整合数据对应的导出任务，所述导出任务中包括至少两个导出子任务；
响应于所述导出子任务的数量超过数量阈值，将所述导出子任务分散至少两台导出设备，由所述至少两台导出设备完成所述整合数据的分散导出。
在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
响应于所述导出子任务的分散过程出现阻塞，将所述导出子任务列入分发队列中，所述分发队列用于容纳待分散至所述至少两台导出设备的所述导出子任务。
在一种可选的实施例中，所述导出所述整合数据作为所述查询请求的查询结果之后，还包括：
将导出后的所述整合数据链接至指定存储区域，所述指定存储区域用于存储导出后的所述整合数据；
向终端发送系统提示消息，所述系统提示消息用于指示所述整合数据导出成功。
在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
响应于所述数据导出量小于导出量阈值，建立同步导出任务；
基于所述同步导出任务直接导出所述目标数据。
另一方面，提供了一种数据导出装置，所述装置包括：
接收模块，用于接收查询请求，所述查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；
确定模块，用于确定所述查询请求对应的数据导出量，所述数据导出量用于指示数据库中与所述查询关键字对应的数据量；
查询模块，用于响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述查询关键字对应的所述目标数据；
拼接模块，用于基于所述预设查询模式对所述目标数据进行分片拼接，得到整合数据；
导出模块，用于导出所述整合数据作为所述查询请求的查询结果。
另一方面，提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的数据导出方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的数据导出方法。
另一方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如上述本申请实施例中任一所述的数据导出方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
基于查询请求内查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，将查询关键字对应的数据基于预设查询模式进行分批查询，得到目标数据，将目标数据进行分片拼接得到整合数据，再将整合数据导出作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图；
图2是本申请一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图；
图3是本申请另一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图；
图4是本申请另一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图；
图5是本申请一个示例性实施例提供的数据导出装置的结构框图；
图6是本申请另一个示例性实施例提供的数据导出装置的结构框图；
图7是本申请一个示例性的实施例提供的服务器的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例以及实施例中的特征可以相互结合。
首先，对本申请的应用场景进行说明：
随着互联网的迅猛发展和广泛应用，互联网的异构分布式信息系统正在迅速发展，并对应产生了多异构数据源，异构数据源对应有异构数据库，该异构数据库是相关多个数据库系统的集合，多个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，并且用户各自对应的数据库管理系统，在实现多个数据库对应的多个数据源数据共享时，每个数据库系统仍有自身的应用特性、完整控制性以及安全性。如文件系统：S3、Blob、Hdsf；数据库：Mysql、Redis、Hive；消息队列：Kafka，上述数据源属于不同类别的数据源，也将其成为异构数据源，在实现异构数据源查询时，由于IoT场景下不同数据源内的数据量较大，在进行异构数据源查询时，不可避免地会遇见异构数据源查询语句执行较慢或者导出数据量较大的问题，导致无法及时返回查询和导出结果的具体情况。
而采用本申请提供的时序数据的查询方法，解析查询数据量的大小，设置阈值灵活的下载机制；将数据导出量较小的任务归于同步导出；将数据导出量较大的任务归于异步导出；同步导出采直接同步内存下载导出，异步导出则将查询数据量的任务落到对应的文件服务器内进行异步导出，其中，该异步导出可以将查询数据量的任务拆解成至少两个查询子任务；并分散至多台服务器中完成导出，并将多台服务器的导出结果进行拼接，得到最终的查询结果。有效的减少了导出数据的等待时间，也减缓了服务器的任务下载压力。对此，本申请提供的时序数据的查询方法，不仅适用于上述所涉及的异步数据源场景下，还适用于其他数据(时序数据以及非时序数据)查询场景，本申请对此不加以限定。
图1是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图，如图1所示，该实施环境中包括终端110和服务器120，终端110和服务器120之间通过通信网络130连接；
可选的，终端110中安装有提供数据查询服务的应用程序。
可选地，终端110接收用户对目标数据的查询请求后，终端110确定查询请求内的查询关键字，并将查询关键字通过通信网络130发送至服务器120。或者，终端110接收用户对目标数据的查询请求，并将该查询请求通过通信网络130发送至服务器120，由服务器120通过预设匹配策略确定查询请求中的查询关键字。
服务器120接收查询请求后，根据查询请求中的查询关键字数据库中确定与查询请求对应的数据导出量，若数据导出量达到导出量阈值时，基于查询关键字以及预设查询模式在数据库中进行分批查询，其中，预设查询模式包括测点依据模式和时间依据模式，也即，基于查询关键字利用测点依据模式在数据库中查询目标数据，或者，基于查询关键字利用时间依据模式在数据库中查询目标数据，或者，基于查询关键字利用时间依据模式和测点依据模式在数据库中查询目标数据。
可选的，服务器120在数据库中得到目标数据之后，还包括基于预设查询模式对目标数据进行分片拼接，得到最终的整合数据，导出整合数据作为此次查询请求的查询结果，并将查询结果通过通信网络130发送至终端110中。
值得注意的是，上述终端110可以实现为手机、平板电脑、可穿戴设备、便携式膝上笔记本电脑等移动终端，也可以实现为台式电脑、电子游戏机等终端，本申请实施例对此不加以限定。
上述服务器120可以实现为一台服务器，也可以实现为多台服务器组成的服务器集群，上述服务器120可以实现为物理服务器，也可以实现为云服务器。服务器120可以通过网络与终端110建立通信连接。该网络可以是无线网络，也可以是有线网络。
请参见图2，图2是本申请一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图，以该方法应用于服务器中进行说明，如图2所示，该方法包括：
步骤201，接收查询请求，查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字。
用户在安装有查询数据的应用程序中，选择目标数据进行查询，对应向服务器发送查询请求，该查询请求中包括对目标数据进行查询的查询关键字，服务器直接根据查询关键字在服务器中确定目标数据。
可选的，用户可以选择查询统一数据库的数据信息，也可以查询异构数据库中的数据信息，示例性的，用户查询的多个设备的数据信息，该多个设备产生的数据信息可以来自于同一个数据库，也可以是多个设备对应不同的数据库，比如，设备A、设备B、设备C产生的数据上传至对应数据库A，用户可以利用本实施例示出的数据导出方法导出设备A、设备B和设备C产生的数据；设备A产生的数据上传至数据库A中，设备B产生的数据上传至数据库B中，设备C产生的数据上传至数据库C中，用户可以利用本实施例示出的数据导出方法导出设备A、设备B和设备C产生的数据，本申请对此不加以限定。
可选的，用户选择查询目标数据对应的查询关键字时可选用结构化查询语言(Structured Query Language，简称SQL)进行查询。
可选的，用户选择查询数据对应的查询关键字生成查询请求，将该查询请求发送至服务器中，服务器接收该查询请求，将查询请求内的查询关键字转化成SQL语句进行对应数据库进行查询。
可选的，用户选择查询数据对应的查询关键字生成查询请求，将该查询请求发送至服务器中，服务器确定查询请求对应的目标数据所在的数据库，根据所在数据库，将查询请求内的查询关键字转化成对应数据库的SQL语句进行目标数据的查询。
查询请求中的查询关键字可以是时间、测点、设备名称、平台名称等，其中测点用于指示采集查询设备产生数据的类型，示例性的，设备以风机为例，测点则包括风机产生的风速、压力等相关的数据类别。
示例性的，查询请求中的查询关键字可以是指设备名称，也即查询某一个设备产生的数据，或者，查询多个设备产生的数据；查询关键字也可以是平台名称，也即查询某一平台产生的数据，或者，查询多个平台产生的数据。本申请对此不加以限定。例如，服务器中存储有新能源信息平台、新能源汽车平台和新能源科技平台，用于选择一个对应平台的关键字进行数据查询服务，或者，用户选择多个平台对应的关键字组合进行数据查询服务。
步骤202，确定查询关键字对应的数据导出量，数据导出量用于指示数据库中与查询关键字对应的数据量。
可选的，服务器接收查询请求，并获得查询请求中对应的查询关键字，基于查询关键词确定目标数据所在的服务器，进而再确定目标数据所对应的数据导出量，该数据导出量用于指示数据库中与查询关键字对应的数据量。
可选的，服务器接收查询请求，并获得查询请求中对应的查询关键字，直接确定目标数据对应的数据量。
示例性的，用户在应用终端选择查询某地区的设备A在预设时间段内产生的数据，也即设备A将产生的数据对应上传至服务器A中，而用户侧对应的服务器可以直接查询服务器A中设备A产生的数据，用户侧对应的服务器接收该查询请求，确定设备A对应的服务器A，进而确定预设时间段内目标数据对应的数据量大小。
步骤203，响应于数据导出量达到导出量阈值，基于查询关键字以及预设查询模式在数据库中进行分批查询，得到与查询关键字对应的目标数据。
当前述步骤确定的查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，建立异步导出任务。
基于前述确定的查询关键字以及预设查询模式在数据库中进行分批查询。
可选的，预设查询关键字中包括测点依据模式和时间依据模式，也即，基于测点依据模式在数据库中对符合测点要求的数据进行查询，或者，基于时间依据模式在数据库中对符合时间要求的数据进行查询，或者，基于时间依据模式和测点依据模式，在数据库中对符合时间要求以及测点要求的数据进行查询。
可选的，当查询关键字是与测点依据模式相关，查询关键字中包括与测点依据模式相关的关键字，示例性的，以风机为例，当用户选择的查询关键字中包含“风速”，而“风速”作为测点依据模式中的一种，将包含“风速”的查询语句转化成SQL语句，在对应的数据库中进行查询。
可选的，当查询关键字是与时间依据模式相关，查询关键字中包括与时间依据模式相关的关键字，示例性的，以风机为例，当用户选择的查询关键字中包含时间段信息，该时间段中包含起始查询时间和最终查询时间，也即查询风机时间段内产生的所有数据信息，而时间段信息作为时间依据模式中的一种，将包含起始查询时间和最终查询时间的查询语句转化为SQL语句，在对应的数据库中进行查询。
可选的，当查询关键字是与时间依据模式和测点依据模式相关，查询关键字中包括与测点依据模式和时间依据模式相关的关键字，示例性的，以风机为例，当用户选择的查询关键字中包含时间段信息和“风速”，也即查询风机周一产生的风速数据信息，而时间段信息作为时间依据模式，“风速”作为测点依据模式，将时间段信息的“风速”的查询语句转化成SQL语句，在对应的数据库中进行查询。
当基于测点依据模式在数据库中进行查询时，包括获取查询关键字对应的测点数量以及设备数量，将测点数量和设备数量的乘积作为成绩参数，建立并发查询任务，其中，并发任务查询的数量和乘积参数对应的数值对应，示例性的，设备以风机为例，现有30台风机，对应两个测点，也即风速和电压，将建立60个并发查询任务，同步启动该60个任务，有效的提高了查询速率。
当基于时间依据模式在数据库中进行查询时，包括确定数据库中数据的存储时间维度，其中，时间维度包括按照分钟维度、小时维度、天维度、周维度中的至少一种；确定查询关键字对应的查询时间维度，基于查询时间维度从数据库中按照存储时间维度查询符合时间要求的数据。
可选的，可以从同一数据库中查询数据，也可以从异构数据库中查询数据。示例性的，设备A、设备B和设备C均实现为风机，设备A、设备B和设备C产生的数据信息均上传至服务器A对应的数据库A中，用户在应用终端查询对应时间段内设备A产生的风速信息，服务器A接收用户的查询请求，并在数据库中获取设备A在该时间段内产生的风速信息，以列表、图表等形式反馈至应用终端。或者，设备A将产生的数据信息上传至数据库中A中，设备B将产生的数据信息上传至数据库中B中，设备C将产生的数据信息上传至数据库中C中，用户在应用终端查询对应时间段内设备A产生的风速信息，设备B产生的风压信息，服务器接收用户的查询请求，并在数据库A中获取对应的风速信息，在数据库B中获取对应的风压信息，服务器从数据库A获取风速信息以及从数据库B中获取风压信息，可同时进行获取处理，也可建立时序处理(先从数据库A中获取风速信息，再从数据库B中获取风压信息)，服务器将获取结果(设备A的风速信息和设备B的风压信息)以列表、图表等任意一种形式反馈至应用终端。
步骤204，基于预设查询模式对目标数据进行分片拼接，得到整合数据。
基于时间依据模式和测点依据模式中的任意一种或两者组合，对查询得到的数据进行分片拼接，示例性的，以风机为例，设备与数据之间存在对应关系，若基于测点依据模式，风机设备数量为30个，测点数量为2个(风速和电压)，建立60个并发查询任务，最终的得到的数据对应数量也为60个，将60个数据对应进行拼接，得到与查询请求对应的数据。
可选的，将查询到的目标数据进行分片传输，可将目标数据存储至对应的服务器中，再对目标数据进行分片拼接，最终得到整合数据。
步骤205，导出整合数据作为查询请求的查询结果。
响应于整合数据拼接完成，向应用终端反馈提示消息，提示用户数据查询结束，用户可对查询后的整合数据进行在线预览或导出，将整合数据作为此次查询请求的查询结果。
综上所述，本实施例提供的数据导出方法，基于查询请求内查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，将查询关键字对应的数据基于预设查询模式进行分批查询，得到目标数据，将目标数据进行分片拼接得到整合数据，再将整合数据导出作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
图3是本申请一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图，如图3所示，该方法包括：
步骤301，接收查询请求，并确定查询请求内查询关键字对应的数据导出量。
接收用户发送的查询请求，该查询请求中包括查询关键字，对应确定查询关键字对应的数据导出量，具体过程请参见步骤201至步骤202。
步骤302，响应于数据导出量达到导出量阈值，基于查询关键字以及预设查询模式在数据库中进行分批查询，得到与查询关键字对应的目标数据。
当数据导出量达到导出量阈值时，基于预设查询模式在数据库中进行分批查询，得到对查询关键字对应的目标数据，具体过程请参见步骤203。
步骤303，基于预设查询模式对目标数据进行分片拼接，得到整合数据。
对目标数据进行分片拼接，得到整合数据，具体步骤请参见步骤204。
步骤304，确定与整合数据对应的导出任务，响应于导出任务的数量超出数量阈值，将整合数据对应的导出任务分散导出。
基于测点依据模式和/或时间依据模式得到目标数据，在将目标数据进行拼接后，确定与整合数据对应的导出任务。
可选的，基于导出设备对应的工作量和整合数据确定导出任务，该导出任务中至少包括两个导出子任务。
响应于导出子任务的数量超过数量阈值，将导出子任务分散至至少两台导出设备，由至少两台导出设备完成整合数据的分散导出。
示例性的，基于导出设备对应的工作量和整合数据确定导出任务，该导出任务中至少包括两个导出子任务，当主服务器的工作量达到一定工作量时，将其余的导出子任务分散至其他服务器进行导出，将不同的数据库中导出的任务进行拼接得到最终的查询结果。
可选的，响应于导出子任务的分散过程中出现阻塞，导致导出子任务分散过程终止，将导出子任务列入分发队列中，待阻塞情况结束后，将导出子任务分发至至少两台导出设备，或者，将导出子任务分发至至少两台服务器，由至少两个服务器将导出任务导出。
将导出后的整合数据链接至指定存储区域，该存储区域用于存储导出后的整合数据，例如，将查询请求对应的整合数据链接至指定链接中，并向用户发送提示消息，用户基于该提示消息，点击该链接查看整合数据。
综上所述，本实施例提供的数据导出方法，基于查询请求内查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，将查询关键字对应的数据基于预设查询模式进行分批查询，得到目标数据，将目标数据进行分片拼接得到整合数据，再将整合数据导出作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
图4是本申请一个示例性实施例提供的数据导出方法的流程图，如图4所示，该方法包括：
步骤401，接收查询请求。
接收用户的查询请求，该查询请求中包括对目标数据进行查询的查询关键字，具体过程与步骤201的过程相同。
步骤402，判断查询请求内查询关键字对应的数据导出量。
基于查询请求内的查询关键字，判断与查询关键字对应的数据导出量是否超出导出量阈值，若是小数据量对应的导出任务，直接从对应服务器获取对应的数据信息；若是大数据量对应的导出任务，则将导出任务对应的目标数据进行分批查询。
步骤403，数据导出量未达到导出量阈值，建立同步导出任务。
响应于数据导出量未达到导出量阈值，该状态用于指示导出任务为小数据量的状态，服务器建立同步导出任务，确定目标数据对应的服务器，直接从对应的服务器中获取目标数据。
将目标数据发送至用户对应的应用终端中，并向应用终端发送提示消息，用于指示数据导出成功，并将对应的目标数据放入应用终端的指定区域内，用户点击该指定区域，查看目标数据。
步骤404，数据导出量达到导出量阈值，建立异步导出任务。
响应于数据导出量达到导出量阈值时，建立异步同步任务，具体过程与步骤203至步骤205。
当导出整合数据时出现阻塞时，可参见步骤304。
综上所述，本实施例提供的数据导出方法，基于查询请求内查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，将查询关键字对应的数据基于预设查询模式进行分批查询，得到目标数据，将目标数据进行分片拼接得到整合数据，再将整合数据导出作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
图5是本申请一个示例性实施例提供的数据导出装置的结构框图，如图5所示，该装置包括：接收模块501、确定模块502、查询模块503、拼接模块504以及导出模块505。
接收模块501，用于接收查询请求，所述查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；
确定模块502，用于确定所述查询请求对应的数据导出量，所述数据导出量用于指示数据库中与所述查询关键字对应的数据量；
查询模块503，用于响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述数据查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述数据查询关键字对应的所述目标数据；
拼接模块504，用于响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述数据查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述数据查询关键字对应的所述目标数据；
导出模块505，用于导出所述整合数据作为所述查询请求的查询结果。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述查询模块503，还包括：第一查询单元506和第二查询单元507；
第一查询单元506，用于基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询；
第二查询单元507，用于基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所示装置，还包括获取模块508；
获取模块508，用于获取所述查询关键字对应的测点数量以及设备数量；将所述测点数量和所述设备数量的乘积作为乘积参数，建立并发查询任务，所述并发查询任务的数量与所述乘积参数对应；
查询模块503，还用于基于所述并发查询任务对所述数据库中对符合所述测点要求的数据进行查询。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述装置，还包括：
确定模块502，还用于确定所述数据库中数据的存储时间维度，所述时间维度包括按照分钟维度、小时维度、天维度、周维度中的至少一种；
确定模块502，还用于确定所述查询关键字对应的查询时间维度；
查询模块503，还用于基于所述查询时间维度从所述数据库中按照所述存储时间维度查询符合所述时间要求的数据。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述装置，还包括：
确定模块502，还用于确定与所述整合数据对应的导出任务，所述导出任务中包括至少两个导出子任务；
导出模块505，还用于响应于所述导出子任务的数量超过数量阈值，将所述导出子任务分散至少两台导出设备，由所述至少两台导出设备完成所述整合数据的分散导出。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述装置，还包括：
导出模块505，还用于响应于所述导出子任务的分散过程出现阻塞，将所述导出子任务列入分发队列中，所述分发队列用于容纳待分散至所述至少两台导出设备的所述导出子任务。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述装置，还包括：
存储模块509，用于将导出后的所述整合数据链接至指定存储区域，所述指定存储区域用于存储导出后的所述整合数据；
发送模块510，用于向终端发送系统提示消息，所述系统提示消息用于指示所述整合数据导出成功。
在一个可选的实施例中，如图6所示，所述装置，还包括：
导出模块505，还用于响应于所述数据导出量小于导出量阈值，建立同步导出任务；基于所述同步导出任务直接导出所述目标数据。
综上所述，本申请实施例提供的数据导出装置，基于查询请求内查询关键字对应的数据导出量达到导出量阈值，将查询关键字对应的数据基于预设查询模式进行分批查询，得到目标数据，将目标数据进行分片拼接得到整合数据，再将整合数据导出作为查询请求的查询结果。有效地减少了因为资源限制而导致的处理时间较长的问题，减缓服务器压力，提高用户体验。
需要说明的是：上述实施例提供的数据导出装置，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，即将设备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，上述实施例提供的数据导出装置与数据导出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7示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图。该服务器可以是图1示出的服务器。具体来讲：
服务器120包括中央处理单元(CPU，Central Processing Unit)701、包括随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)702和只读存储器(ROM，Read Only Memory)703的系统存储器704，以及连接系统存储器704和中央处理单元701的系统总线705。服务器120还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统，InputOutput System)706，和用于存储操作系统713、应用程序714和其他程序模块715的大容量存储设备707。
基本输入/输出系统706包括有用于显示信息的显示器708和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备709。其中显示器708和输入设备709都通过连接到系统总线705的输入输出控制器710连接到中央处理单元701。基本输入/输出系统706还可以包括输入输出控制器710以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器710还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
大容量存储设备707通过连接到系统总线705的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元701。大容量存储设备707及其相关联的计算机可读介质为服务器120提供非易失性存储。也就是说，大容量存储设备707可以包括诸如硬盘或者紧凑型光盘只读存储器(CD-ROM，Compact Disc Read Only Memory)驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read Only Memory)、带电可擦可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read OnlyMemory)、闪存或其他固态存储设备，CD-ROM、数字通用光盘(DVD，Digital VersatileDisc)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器704和大容量存储设备707可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例，服务器120还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器120可以通过连接在系统总线705上的网络接口单元711连接到网络712，或者说，也可以使用网络接口单元711来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
上述存储器还包括一个或者一个以上的程序，一个或者一个以上程序存储于存储器中，被配置由CPU执行。
本申请的实施例还提供了一种计算机设备，该计算手机设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的数据导出方法。
本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行，以实现上述各方法实施例提供的数据导出方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、固态硬盘(SSD，Solid State Drives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(ReRAM，Resistance RandomAccess Memory)和动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)。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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种数据导出方法，其特征在于，所述方法包括：
接收查询请求，所述查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；
确定所述查询请求对应的数据导出量，所述数据导出量用于指示数据库中与所述查询关键字对应的数据量，所述数据库包括异构数据库；
响应于所述数据导出量小于导出量阈值，建立同步导出任务；基于所述同步导出任务直接导出所述目标数据；
响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述查询关键字对应的所述目标数据；其中，当所述查询关键字中包括与测点依据模式相关的关键字时，基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询；当所述查询关键字中包括时间依据模式相关的关键字时，基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询；
基于所述预设查询模式对所述目标数据进行分片拼接，得到整合数据；
基于导出设备对应的工作量和所述整合数据确定导出任务，所述导出任务中包括至少两个导出子任务；
响应于所述导出子任务的数量超过数量阈值，将所述导出子任务分散至至少两台导出设备，由所述至少两台导出设备完成所述整合数据的分散导出，将导出的所述整合数据作为所述查询请求的查询结果；其中，响应于所述导出子任务的分散过程出现阻塞，将所述导出子任务列入分发队列中，所述分发队列用于容纳待分散至所述至少两台导出设备的所述导出子任务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询，包括：
获取所述查询关键字对应的测点数量以及设备数量；
将所述测点数量和所述设备数量的乘积作为乘积参数，建立并发查询任务，所述并发查询任务的数量与所述乘积参数对应；
基于所述并发查询任务对所述数据库中对符合所述测点要求的数据进行查询。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询，包括：
确定所述数据库中数据的存储时间维度，所述时间维度包括按照分钟维度、小时维度、天维度、周维度中的至少一种；
确定所述查询关键字对应的查询时间维度；
基于所述查询时间维度从所述数据库中按照所述存储时间维度查询符合所述时间要求的数据。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将导出的所述整合数据作为所述查询请求的查询结果之后，还包括：
将导出后的所述整合数据链接至指定存储区域，所述指定存储区域用于存储导出后的所述整合数据；
向终端发送系统提示消息，所述系统提示消息用于指示所述整合数据导出成功。
5.一种数据导出装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收查询请求，所述查询请求用于指示对目标数据进行查询的查询关键字；
确定模块，用于确定所述查询请求对应的数据导出量，所述数据导出量用于指示数据库中与所述查询关键字对应的数据量，所述数据库包括异构数据库；
导出模块，用于响应于所述数据导出量小于导出量阈值，建立同步导出任务；基于所述同步导出任务直接导出所述目标数据；
查询模块，用于响应于所述数据导出量达到导出量阈值，基于所述查询关键字以及预设查询模式在所述数据库中进行分批查询，得到与所述查询关键字对应的所述目标数据；其中，当所述查询关键字中包括与测点依据模式相关的关键字时，基于所述测点依据模式在所述数据库中对符合测点要求的数据进行查询；当所述查询关键字中包括时间依据模式相关的关键字时，基于所述时间依据模式在所述数据库中对符合时间要求的数据进行查询；
拼接模块，用于基于所述预设查询模式对所述目标数据进行分片拼接，得到整合数据；
所述确定模块，用于基于导出设备对应的工作量和所述整合数据确定导出任务，所述导出任务中包括至少两个导出子任务；
所述导出模块，用于响应于所述导出子任务的数量超过数量阈值，将所述导出子任务分散至至少两台导出设备，由所述至少两台导出设备完成所述整合数据的分散导出，将导出的所述整合数据作为所述查询请求的查询结果；其中，响应于所述导出子任务的分散过程出现阻塞，将所述导出子任务列入分发队列中，所述分发队列用于容纳待分散至所述至少两台导出设备的所述导出子任务。
6.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至4任一所述的数据导出方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至4任一所述的数据导出方法。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115495496A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-12-20 | 昆仑数智科技有限责任公司 | 数据导出方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品 |
Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1653709A (zh) * | 2002-04-10 | 2005-08-10 | 纳诺特罗恩技术有限责任公司 | 发送－接收装置 |
| CN106462838A (zh) * | 2014-07-23 | 2017-02-22 | 维萨国际服务协会 | 使用通信网络在多个单独计算系统当中协调处理的系统及方法 |
| US9813285B1 (en) * | 2013-03-14 | 2017-11-07 | Ca, Inc. | Enterprise server access system |
| CN107526635A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-29 | 成都知道创宇信息技术有限公司 | 一种数据异步导出方法 |
| CN108628890A (zh) * | 2017-03-21 | 2018-10-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种数据导出方法及系统 |
| CN108804712A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-13 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据导出方法及装置 |
| CN109167829A (zh) * | 2018-08-23 | 2019-01-08 | 北方工业大学 | 一种物联网通信方法及云网关 |
| CN109669929A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-23 | 江苏瑞中数据股份有限公司 | 基于分布式并行数据库的实时数据存储方法和系统 |
| CN110019437A (zh) * | 2017-07-18 | 2019-07-16 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种导出数据的方法和系统 |
| CN110096489A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据查询方法、系统、装置及电子设备 |
| CN110472626A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-19 | 上海深视信息科技有限公司 | 一种用于轮胎出入库的胎面信息识别与验证系统及方法 |
| CN110532311A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-03 | 泰安协同软件有限公司 | 一种基于队列的分布式数据导出方法及系统 |
| CN110633135A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-31 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 异步任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111143462A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-12 | 广州酷旅旅行社有限公司 | 数据导出的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111177782A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 智慧神州(北京)科技有限公司 | 基于大数据的分布式数据的提取方法、装置与存储介质 |
| CN111352951A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-30 | 苏宁云计算有限公司 | 一种数据导出方法、装置及系统 |
| CN112115160A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-22 | 苏宁云计算有限公司 | 一种查询请求的调度方法、装置及计算机系统 |
| CN112256749A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-22 | 上海楚腾信息技术有限公司 | 获取智能化数据报表的方法、系统、终端及存储介质 |
| CN112256783A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-01-22 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 数据导出方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112506987A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-16 | 杭州趣链科技有限公司 | 基于区块链的查询方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11281706B2 (en) * | 2016-09-26 | 2022-03-22 | Splunk Inc. | Multi-layer partition allocation for query execution |
-
2021
- 2021-07-14 CN CN202110795958.4A patent/CN113609168B/zh active Active
Patent Citations (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1653709A (zh) * | 2002-04-10 | 2005-08-10 | 纳诺特罗恩技术有限责任公司 | 发送－接收装置 |
| US9813285B1 (en) * | 2013-03-14 | 2017-11-07 | Ca, Inc. | Enterprise server access system |
| CN106462838A (zh) * | 2014-07-23 | 2017-02-22 | 维萨国际服务协会 | 使用通信网络在多个单独计算系统当中协调处理的系统及方法 |
| CN108628890A (zh) * | 2017-03-21 | 2018-10-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种数据导出方法及系统 |
| CN110019437A (zh) * | 2017-07-18 | 2019-07-16 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种导出数据的方法和系统 |
| CN107526635A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-29 | 成都知道创宇信息技术有限公司 | 一种数据异步导出方法 |
| CN108804712A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-13 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据导出方法及装置 |
| CN109167829A (zh) * | 2018-08-23 | 2019-01-08 | 北方工业大学 | 一种物联网通信方法及云网关 |
| CN109669929A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-23 | 江苏瑞中数据股份有限公司 | 基于分布式并行数据库的实时数据存储方法和系统 |
| CN110096489A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据查询方法、系统、装置及电子设备 |
| CN110532311A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-03 | 泰安协同软件有限公司 | 一种基于队列的分布式数据导出方法及系统 |
| CN110633135A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-31 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 异步任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110472626A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-19 | 上海深视信息科技有限公司 | 一种用于轮胎出入库的胎面信息识别与验证系统及方法 |
| CN111177782A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 智慧神州(北京)科技有限公司 | 基于大数据的分布式数据的提取方法、装置与存储介质 |
| CN111143462A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-12 | 广州酷旅旅行社有限公司 | 数据导出的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111352951A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-30 | 苏宁云计算有限公司 | 一种数据导出方法、装置及系统 |
| CN112115160A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-22 | 苏宁云计算有限公司 | 一种查询请求的调度方法、装置及计算机系统 |
| CN112256749A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-22 | 上海楚腾信息技术有限公司 | 获取智能化数据报表的方法、系统、终端及存储介质 |
| CN112256783A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-01-22 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 数据导出方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112506987A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-16 | 杭州趣链科技有限公司 | 基于区块链的查询方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于.NET的后台线程在数据导出中的应用与实现方法;舒清录 等;安阳师范学院学报;61-64 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113609168A (zh) | 2021-11-05 |
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