CN113821533B - 数据查询的方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了数据查询的方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域。具体实现方案为：对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段；根据解析结果生成查询语句；利用查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询。通过上述过程，用户在查询请求中仅需写明不同字段之间的逻辑关系，而无需编写相对复杂的查询语句。数据查询的执行端根据查询请求即可自动生成查询语句，上述过程可以降低用户编写查询语句的难度，提高普适性。进一步，还可以根据查询语句确定对应的查询策略，以提高查询效率。

Description

数据查询的方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据查询的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

目前结构化查询语言(SQL,Structured Query Language)依赖于连接(Join)子句对有关联关系的结构化对象进行查询。在查询逻辑复杂的情况下，对查询语言编写能力要求较高。

另外，由于不同存储引擎针对SQL进行了部分差异化的改造，形成了很多比如hiveSQL、sparkSQL等既支持SQL标准语法又扩展了其他语法的查询语言。

上述情况导致对查询人员的编写能力具有较高要求，普适性较差。

发明内容

本公开提供了一种数据查询的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种数据查询的方法，该方法可以包括以下步骤：

对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段；

根据解析结果生成查询语句；

利用查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询。

根据本公开的另一方面，提供了一种数据查询的装置，该装置可以包括：

查询请求解析模块，用于对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段；

查询语句生成模块，用于根据解析结果生成查询语句；

查询执行模块，用于利用查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的技术利用确定出的查询策略，可以在数据库表中进行数据查询。通过上述过程，用户在查询请求中仅需写明不同字段之间的逻辑关系，而无需编写相对复杂的查询语句。数据查询的执行端根据查询请求即可自动生成查询语句，上述过程可以降低用户编写查询语句的难度，提高普适性。进一步，还可以根据查询语句确定对应的查询策略，以提高查询效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开数据查询的方法的流程图之一；

图2是根据本公开对查询请求进行解析的流程图；

图3是根据本公开确定查询策略的流程图；

图4是根据本公开数据查询的方法的流程图之二；

图5是根据本公开数据查询的装置的示意图；

图6是用来实现本公开实施例的数据查询的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

如图1所示，本公开涉及一种数据查询的方法，该方法可以包括以下步骤：

S101：对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段；

S102：根据解析结果生成查询语句；

S103：利用查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询。

本公开的执行主体可以是执行数据查询的服务器或云端等设备。查询请求可以是用户直接在服务器或云端输入的指令，也可以是用户通过手机、平板电脑等智能设备向服务器或云端等设备发送的指令等。

查询请求中可以包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段。不同字段可以对应不同查询内容。

例如，在查询学生信息的场景，需要查询出学生对应班级的教师信息。在此情况下，学生信息、教师信息可以分别对应不同的字段。示例性地，学生信息可以包括学生姓名、教师信息可以包括教师的标识(ID)、教师的姓名和教师负责科目等。

其中，被表征包含关系的分隔符所分割的字段可以是具有包含关系。被表征关联关系的分隔符所分割的字段可以是具有关联关系。借助分隔符可以对查询请求进行解析，以确定各字段之间的逻辑关系。

根据各字段之间的逻辑关系可以生成查询语句。例如，通过解析得到学生姓名字段和教师的ID字段之间具有包含关系，即学生姓名表中包含教师的ID对应的列。

进一步的，通过解析得到教师的ID字段与教师的姓名字段之间具有关联关系，即通过教师的ID可以映射到教师的姓名对应的表或对应的列。

基于上述解析结果，可以进行查询语句的自动生成。其中，查询语句可以对应查询代码。通过查询代码，可以确定查询策略。例如，查询代码中包含全文模糊查询，则可以选择全文检索引擎进行搜索的查询策略。又例如，可以根据查询语句中包含的索引类型等内容，选择合适的搜索引擎进行搜索的查询策略。

利用确定出的查询策略，可以在数据库表中进行数据查询。通过上述过程，用户在查询请求中仅需写明不同字段之间的逻辑关系，而无需编写相对复杂的查询语句。数据查询的执行端根据查询请求即可自动生成查询语句，上述过程可以降低用户编写查询语句的难度，提高普适性。进一步，还可以根据查询语句确定对应的查询策略，以提高查询效率。

如图2所示，在一种实施方式中，步骤S101中涉及的对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，可以具体包括以下步骤：

S201：确定查询请求中每个分隔符的位置属性，位置属性包括奇数位属性或偶数位属性；

S202：利用分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，不同字段之间的关系作为解析结果。

示例性地，以查询请求包含以下内容为示例：

select

student.name as student_name,://确定学生的姓名

student.teacher_id.teacher.name as teacher_name,://确定学生授课教师的标识和姓名

student.teacher_id.teacher.class as teacher_class://确定学生授课教师的标识和授课班级

from student

where student.name＝’张三’://学生的姓名为张三

在此情况下，可以对查询请求进行解析，以查询请求中的其中一行代码“student.teacher_id.teacher.name as teacher_name”为例进行说明：查询请求中的“.”可以作为分隔符，上述代码中共有3个分隔符，依次为第1分隔符(分割出语句中的student和teacher_id)、第2分隔符(分割出语句中的teacher_id和teacher)和第3分隔符(分割出语句中的teacher和name)。

其中，第1分隔符、第3分隔符的位置属性为奇数位属性；第2分隔符的位置属性为偶数位属性。根据分隔符的位置属性的差异，可以将分隔符连接的前后两字段确定为位置属性所对应的逻辑关系。逻辑关系可以包括包含关系或对应关系。

通过上述过程，查询语句中仅需包含必要的查询对象和分隔符，即可实现查询语句的生成，降低用户编写查询语句的难度，提高普适性。

在一种实施方式中，利用分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，包括：

将利用奇数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有包含关系。

在一种实施方式中，利用分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，包括：

将利用偶数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有关联关系。

仍以代码“student.teacher_id.teacher.name as teacher_name”为例。第1分隔符、第3分隔符的位置属性为奇数位属性；第2分隔符的位置属性为偶数位属性。

由第1分隔符分割出语句中的student和teacher_id，因此可以确定student和teacher_id之间为包含关系，具体为student表中包含teacher_id对应的列。student表可以是包含学生信息的表。示例性地，结合表1所示，student表可以包含学生的姓名、年龄、班级、考试成绩等列。另外，student表中还可以包含教师编号列。该教师编号列可以对应teacher_id。

学号	姓名	年龄	班级	语文成绩	数学成绩	教师编号
							101	张三	17	三年二班	76	92	1
102	李四	17	三年三班	85	88	3
							103	王五	15	一年二班	91	85	2

表1

由第2分隔符分割出语句中的teacher_id和teacher，因此可以确定teacher_id和teacher之间为包含关系，具体为teacher_id列与teacher表具有关联关系，且关联teacher表中教师编号列。其中，关联关系可以对应映射关系。

结合表2所示，表2可以对应teacher表。其中，表2可以对应表1中教师编号为1具有关联关系的表。在教师编号为1(teacher_id＝1)的情况下，可以与表2中的教师编号1具有映射关系。在教师编号为2(teacher_id＝2)的情况下，可以与表2中的教师编号2具有映射关系。

进一步的，在出现数据量较大的情况下，可以将数据进行模块化分割。例如表2和表3中的数据可以对应不同的数据模块。示例性地，表2中的数据可以对应A城市或A地区的数据。表3中的数据可以对应B城市或B地区的数据等。通过将数据进行模块化分割，可以缩短数据查询的时间，从而进一步提高数据查询的效率。

表2

教师编号	教师姓名	性别	工龄	代课班级	教授科目
						1	张老师	女	5	二年二班	英语
2	王老师	男	10	二年三班	数学
						3	赵老师	男	1	三年三班	物理
4	孙老师	女	5	一年四班	化学
						N	……	……	……	……	……

表3

第3分隔符分割出语句中的teacher和name，可以表示teacher表中包含对应的列。即，对应表2或表3中的教师姓名。

进一步的，由于数据在存储前会进行表、字段等元数据描述，比如表的存储位置、表名等，字段的最大长度、最小长度、存储类型、备注、是否必填、以及格式等。因此在查询前会对查询语句进行以上类型检查、格式检查、长度检查等校验。示例性地，以检查表名为例，首先会在表1中进行检测，以确定教师编号列(teacher_id)是否存在。在teacher_id存在的情况下，可以进一步确定该列是否为“外键”列。所谓“外键”列可以是值与其他表或列具有关联关系的列。在确定该列属于“外键”列的情况下，得到校验合格的结果，即可生成查询语句。例如，可以生成符合SQL语言的查询语句，以“student.teacher_id.teacher.name asteacher_name”为例，对应生成的查询语句可以是“left join teacher on teacher.id＝student.teacher_id”。两条语句表达的含义相同，区别在于第一条语句为查询请求中的语句，第二条语句为根据解析结果生成的符合SQL语言查询语句。

在生成查询语句的情况下，还可以对查询语句进行语法校验，以确定是否符合SQL规范、是否兼容table1.column1.table2.column2的语法形式等。

通过上述过程，可以对不同字段之间的逻辑关系进行确认，从而根据确认结果生成查询语句，实现查询语句生成的自动化。

如图3所示，在一种实施方式中，利用查询语句确定查询策略，包括：

S301：获取查询语句中的关键信息；关键信息包括索引类型、扫描行数、索引长度和关键字中的至少一种；

S302：利用关键信息确定查询策略。

查询策略可以对应利用不同存储引擎进行查询。示例性地，关键信息可以包括用于确定查询方式的第一关键信息，以及用于确定索引的第二关键信息。

其中，第一关键信息可以包括查询语句中出现“join”的次数。在出现“join”的次数超过对应阈值的情况下，对应的查询策略可以为选择如hive或其他近似功能的数据仓库工具。又例如，第一关键信息可以包括查询语句中是否出现如下语句“like‘％xx％’”。在查询语句中出现“like‘％xx％’”的情况下，对应的查询策略可以为选择如ES或其他近似功能的全文检索引擎。

另外，第二关键信息可以包括存储引擎的反馈信息。示例性地，反馈信息可以包括索引类型(type)、扫描行数(rows)和索引长度(key_len)中的至少一种。

索引类型可以进一步包括多个级别(All、index、range、ref、eq_ref、const、system)，各级别的排序依次为：

All<index<range<ref<eq_ref<const＝system。

可以根据存储引擎的反馈信息对存储引擎进行打分，查询策略可以为选择分数最高的存储引擎进行实际查询。例如，可以首先比较各存储引擎的反馈信息中的索引类型，根据前述排序对各存储引擎进行打分。

在索引类型相同的情况，可以根据扫描行数进行进一步打分。例如，可以以扫描行数对应的数值与打分值建立反比关系，即扫描行数对应的数值越小，则打分值越高。

在索引类型相同、且扫描行数也相同的情况下，可以根据索引长度进行进一步打分。例如，可以以索引长度对应的数值与打分值建立反比关系，即索引长度对应的数值越小，则打分值越高。

在确定出存储引擎后，由于可能存在的存储引擎语法差异。本公开还可以预存不同存储引擎的语法规则，从而可以根据确定出的存储引擎进行语法翻译。

通过上述过程，可以利用查询语句确定查询策略，从而可以确定出最适合的存储引擎。最终实现提高查询效率的效果。

如图4所示，在一种实施方式中，数据查询的方法还可以包括以下步骤：

S401：获取数据查询的执行时长；

S402：在执行时长超过对应阈值的情况下，生成告警信息。

数据查询的执行时长可以包括执行单条查询语句的耗时(例如3秒)；相同的查询语句在预定时间(例如1分钟)内连续N次超过对应耗时(例如2秒)等。

通过获取查询完成后记录的执行时长，对于执行时长超出对应阈值的执行语句可以生成告警信息，以提示用户。

另外，告警信息还可以针对前述存储引擎的反馈信息进行生成。例如，在超过指定数量的存储引擎的打分值均低于对应的打分阈值的情况下，也可以生成告警信息。

通过上述过程，可以对可能出现的低效或错误等查询坏例情况进行及时反馈，从而可以降低查询坏例的发生。

在一种实施方式中，数据库表为隐藏数据库表名的数据库表。

常规技术中，会出现由于数据库表的特性升级，其数据库表会出现偏差。例如初始数据库表名为“学生信息表”，随着特性升级，可能会改为“学生成绩表”、“成绩排名表”等。如果直接对数据库表名进行修改，会对线上造成很大的影响。在本公开的实施方式中，直接通过元数据描述隐藏数据库表名，以降低数据库表名的修改成本。

通过元数据描述隐藏数据库表名可以通过元数据的api_key进行，因此外部系统无法得知真实表结构名称，降低了SQL注入的风险。

如图5所示，本公开涉及一种数据查询的装置，该装置可以包括：

查询请求解析模块501，用于对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，分隔符用于分割不同字段；

查询语句生成模块502，用于根据解析结果生成查询语句；

查询执行模块503，用于利用查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询。

在一种实施方式中，查询请求解析模块501可以具体包括：

位置属性确定子模块，用于确定查询请求中每个分隔符的位置属性，位置属性包括奇数位属性或偶数位属性；

查询请求解析执行子模块，用于利用分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，不同字段之间的关系作为解析结果。

在一种实施方式中，查询请求解析执行子模块可以具体用于：

将利用奇数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有包含关系。

在一种实施方式中，查询请求解析执行子模块可以具体用于：

将利用偶数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有关联关系。

在一种实施方式中，查询执行模块503可以包括：

获取查询语句中的关键信息；关键信息包括索引类型、扫描行数、索引长度和关键字中的至少一种；

利用关键信息确定查询策略。

在一种实施方式中，数据查询的装置还可以包括：

执行时长获取模块，用于获取数据查询的执行时长；

告警信息生成模块，用于在执行时长超过对应阈值的情况下，生成告警信息。

在一种实施方式中，数据库表为隐藏数据库表名的数据库表。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元610，其可以根据存储在只读存储器(ROM)620中的计算机程序或者从存储单元680加载到随机访问存储器(RAM)630中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 630中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元610、ROM 620以及RAM 630通过总线640彼此相连。输入/输出(I/O)接口650也连接至总线640。

设备600中的多个部件连接至I/O接口650，包括：输入单元660，例如键盘、鼠标等；输出单元670，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元680，例如磁盘、光盘等；以及通信单元690，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元690允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元610可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元610的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元610执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据查询的方法。例如，在一些实施例中，数据查询的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元680。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 620和/或通信单元690而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 630并由计算单元610执行时，可以执行上文描述的数据查询的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元610可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据查询的方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (14)

1.一种数据查询的方法，包括：

对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，所述查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，所述分隔符用于分割不同字段；

根据所述解析结果生成查询语句；

利用所述查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询；

所述对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，包括：

确定查询请求中每个分隔符的位置属性，所述位置属性包括奇数位属性或偶数位属性；

利用所述分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，所述不同字段之间的关系作为所述解析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，包括：

将利用所述奇数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有包含关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，包括：

将利用所述偶数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有关联关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述查询语句确定查询策略，包括：

获取所述查询语句中的关键信息；所述关键信息包括索引类型、扫描行数、索引长度和关键字中的至少一种；

利用所述关键信息确定所述查询策略。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取所述数据查询的执行时长；

在所述执行时长超过对应阈值的情况下，生成告警信息。

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其中，所述数据库表为隐藏数据库表名的数据库表。

7.一种数据查询的装置，包括：

查询请求解析模块，用于对接收到的查询请求进行解析，得到解析结果，所述查询请求包括表征包含关系的分隔符和表征关联关系的分隔符，所述分隔符用于分割不同字段；

查询语句生成模块，用于根据所述解析结果生成查询语句；

查询执行模块，用于利用所述查询语句确定查询策略，以在数据库表中进行数据查询；

所述查询请求解析模块，包括：

位置属性确定子模块，用于确定查询请求中每个分隔符的位置属性，所述位置属性包括奇数位属性或偶数位属性；

查询请求解析执行子模块，用于利用所述分隔符的位置属性确定不同字段之间的关系，所述不同字段之间的关系作为所述解析结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述查询请求解析执行子模块具体用于：

将利用所述奇数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有包含关系。

9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述查询请求解析执行子模块具体用于：

将利用所述偶数位属性的分隔符分割的前后相邻字段确定为具有关联关系。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述查询执行模块，包括：

获取所述查询语句中的关键信息；所述关键信息包括索引类型、扫描行数、索引长度和关键字中的至少一种；

利用所述关键信息确定所述查询策略。

11.根据权利要求7所述的装置，还包括：

执行时长获取模块，用于获取所述数据查询的执行时长；

告警信息生成模块，用于在所述执行时长超过对应阈值的情况下，生成告警信息。

12.根据权利要求7至11任一所述的装置，其中，所述数据库表为隐藏数据库表名的数据库表。

13.一种电子设备，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指令，所述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权利要求1至6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。