CN114357276A - 数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质，本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及大数据处理的技术领域，可以应用于数据查询等场景。具体实现方案为：获取JOSN格式的数据查询信息；基于数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎；将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求；将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎，接收目标查询引擎返回的数据查询结果。上述可以允许用户在图形化的数据查询界面中以选择操作的方式输入查询条件，将选择操作生成的获取JOSN格式的数据查询信息转换为适于访问查询引擎的结构化查询语言请求，从而利用查询引擎获取期望的数据。

Description

数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

公开涉及人工智能技术领域，具体涉及大数据处理的技术领域，可以应用于数据查询等场景。

背景技术

在现有的数据查询场景中，需要数据分析人员掌握SQL，或者需要前端开发人员针对不同的引擎进行特定化开发，或者需要后端开发人员需要掌握使用范围较小的语言，对于大部分后端的开发不够友好。

发明内容

本公开提供了一种数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种数据查询方法，包括：

获取JOSN格式的数据查询信息，数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的；

基于数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎；

将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求；

将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎，接收目标查询引擎返回的数据查询结果。

根据本公开的第二方面，提供了一种数据查询装置，包括：

信息获取模块，用于获取JOSN格式的数据查询信息，数据

查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的；

引擎确定模块，用于基于数据查询信息，从至少一个查询引

擎中确定出目标查询引擎；

请求转换模块，用于将数据查询信息转换为适于访问目标查

询引擎的结构化查询语言请求；

结果查询模块，用于将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎，接收目标查询引擎返回的数据查询结果。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，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上述的数据查询方法。

根据本公开的第四方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的数据查询方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的数据查询方法。

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。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：

本公开的技术方案可以允许用户在图形化的数据查询界面中以选择操作的方式输入查询条件，将选择操作生成的获取JOSN格式的数据查询信息转换为适于访问查询引擎的结构化查询语言请求，从而利用查询引擎获取期望的数据。

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示出了本公开实施例提供的一种数据查询方法的流程示意图；

图2示出了本公开实施例提供的另一种数据查询方法的流程示意图；

图3示出了数据查询系统的图形化的数据查询界面的示意图

图4示出了本公开实施例提供的一种数据查询装置的示意图之一；

图5示出了本公开实施例提供的一种数据查询装置的示意图之二；

图6示出了可以用来实施本公开实施例提供的数据查询方法的示例电子设备的示意性框图。

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。

在现有的数据查询场景中，需要数据分析人员掌握SQL，或者需要前端开发人员针对不同的引擎进行特定化开发，或者需要后端开发人员需要掌握使用范围较小的语言，对于大部分后端的开发不够友好。

本公开实施例提供的数据查询方法、装置、电子设备以及存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。

本公开实施例提供的数据查询方法，可以适用于一种能够允许用户通过手动的选择操作(如点击操作和拖拽操作等)的数据查询系统。具体来说，数据查询系统可以展示图形化的数据查询界面，用户可以在数据查询界面通过选择操作来输入针对数据的查询条件，数据查询系统可以基于选择操作生成JOSN格式的数据查询信息，本公开实施例提供的数据查询方法可以将JOSN格式的数据查询信息转换为适于访问查询引擎的结构化查询语言请求，并将该结构化查询语言请求发送给查询引擎，以便通过查询引擎查询搜索出用户期望查询的数据，并将数据查询结果返回。

图1示出了本公开实施例提供的一种数据查询方法的流程示意图，如图1所示，该方法主要可以包括以下步骤：

S110：获取JOSN格式的数据查询信息。

在本公实施例中，数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的。具体来说，数据查询系统可以展示数据查询界面，用户可以在数据查询界面通过选择操作来输入针对数据的查询条件，数据查询系统可以基于选择操作生成JOSN格式的数据查询信息，本公开实施例可以获取该JOSN格式的数据查询信息。这里，选择操作包括以下至少一项：针对查询网页中查询控件的点击操作、针对查询网页中查询控件的拖拽操作。当然，选择操作也可以是其他类型的操作，本公开对此不作限制。

S120：基于数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎。

可以理解，每种查询引擎可以支持对应的查询类型，通过数据查询信息可以确定其需要的查询类型，从而从至少一个查询引擎中匹配出对应的目标查询引擎。可选地，本公开实施例在步骤S120之前，可以建立至少一个查询引擎中的每个查询引擎与对应的查询类型的映射关系，将各查询引擎与对应的查询类型的映射关系保存在映射表中。在步骤S120中，可以从数据查询信息解析出目标查询类型，从至少一个查询引擎中确定出与目标查询类型对应的目标查询引擎。具体来说，在从数据查询信息解析出目标查询类型之后，可以在映射表中确定出与该目标查询类型对应的目标查询引擎。

S130：将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

这里，结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统(如MySql、SQL Server、PostgreSQL)，同时也是数据库脚本文件的扩展名。这里，基于JOSN格式的数据查询信息无法直接访问查询请求，需要将JOSN格式的数据查询信息转换为结构化查询语言请求，通过结构化查询语言请求来访问数据库。

在此需要说明的是，各个查询引擎所适配的结构化查询语言的标准语法大多一致，但是不同类型的查询引擎会适配一些结构化查询语言中的不同方言，因此，各个查询引擎所适配的结构化查询语言的具体特点可能略有差异。这里，可以将查询引擎所适配的结构化查询语言的特征定义为查询语言特征，在将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求时，需要考虑到目标查询引擎的查询语言特征。可选地，在步骤S130中，可以确定出目标查询引擎对应的查询语言特征；之后基于数据查询信息和查询语言特征，将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

S140：将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎，接收目标查询引擎返回的数据查询结果。

在将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎之后，目标查询引擎基于结构化查询语言请求所指示的查询条件在数据库中查询出相关的数据，并将数据查询结果返回前端，以便前端展示数据查询结果。

本公开实施例提供的数据查询方法，可以允许用户在图形化的数据查询界面中以选择操作的方式输入查询条件，将选择操作生成的获取JOSN格式的数据查询信息转换为适于访问查询引擎的结构化查询语言请求，从而利用查询引擎获取期望的数据，上述方法有助于降低数据查询和分析场景的使用门槛，有助于以数据驱动做出决策。

在此需要说明的是，不同的查询引擎可能对应不同的转发方式，比如连接信息封装和/或连接方式不同。可选地，本公开实施例可以基于目标查询引擎的引擎类型确定目标转发方式，通过目标转发方式将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎。

图2示出了本公开实施例提供的一种数据查询方法的流程示意图，如图2所示，该方法主要可以包括以下步骤：

S210：获取JOSN格式的数据查询信息。

在本公实施例中，数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的。具体来说，数据查询系统可以展示数据查询界面，用户可以在数据查询界面通过选择操作来输入针对数据的查询条件，数据查询系统可以基于选择操作生成JOSN格式的数据查询信息，本公开实施例可以获取该JOSN格式的数据查询信息。这里，选择操作包括以下至少一项：针对查询网页中查询控件的点击操作、针对查询网页中查询控件的拖拽操作。当然，选择操作也可以是其他类型的操作，本公开对此不作限制。

S220：从数据查询信息解析出目标查询类型，从至少一个查询引擎中确定出与目标查询类型对应的目标查询引擎。

可以理解，每种查询引擎可以支持对应的查询类型，通过数据查询信息可以确定其需要的查询类型，从而从至少一个查询引擎中匹配出对应的目标查询引擎。可选地，本公开实施例在步骤S220之前，可以建立至少一个查询引擎中的每个查询引擎与对应的查询类型的映射关系，将各查询引擎与对应的查询类型的映射关系保存在映射表中。在步骤S220中，可以从数据查询信息解析出目标查询类型，之后在映射表中确定出与该目标查询类型对应的目标查询引擎。

本公开实施例可以根据JOSN格式的数据查询语言的定义，校验数据查询信息是否符合数据查询语言的标准语法，在确定数据查询信息符合数据查询语言的标准语法时，继续从数据查询信息解析出目标查询类型，从而将数据查询信息转换成数据查询语言定义的java对象。

基于该java对象对查询内容分模块去解析，解析时根据不同的引擎类型去适配不同的关键字和函数表达式等内容。对于嵌套查询结构，可对其进行优化以提高查询的效率。本段内容的具体过程参见后续的步骤S230和步骤S240。

S230：确定出目标查询引擎对应的查询语言特征。

在此需要说明的是，各个查询引擎所适配的结构化查询语言的标准语法大多一致，但是不同类型的查询引擎会适配一些结构化查询语言中的不同方言，因此，各个查询引擎所适配的结构化查询语言的具体特点可能略有差异。这里，可以将查询引擎所适配的结构化查询语言的特征定义为查询语言特征，在将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求时，需要考虑到目标查询引擎的查询语言特征，因此需要在步骤S230确定目标查询引擎对应的查询语言特征，以便将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求

S240：基于数据查询信息和查询语言特征，将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

可选地，在步骤S240中，可以从数据查询信息中解析出至少一种查询内容，基于查询语言特征获取查询内容的关键字；确定出与数据查询信息适配的Select语法结构。在确定出关键字和Select语法结构之后，可以基于关键字和Select语法结构，生成适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。这里，查询内容包括以下至少一项：Table信息、自定义查询信息、过滤条件信息、数据分组信息、聚合查询信息、联合查询信息、嵌套查询信息、排序限制信息、行数限制信息。应当理解，查询内容的类型可以不限于此。关键字包括以下至少一项：结构化查询语言公共的关键字、自定义表达式的函数和关键字、过滤筛选表达式的函数和关键字、时间类型函数和关键字、聚合表达式的函数和关键字、联合查询关键字、联合查询表达方式、嵌套查询关键字、嵌套查询表达方式、分组关键字、字段类型分组表达式的关键字、排序限制关键字、行数限制关键字。应当理解，关键字的类型可以不限于此。Select语法结构可以包括单层结构和多层嵌套结构。图3示出了数据查询系统的图形化的数据查询界面的示意图，在本公开实施例中JOSN格式的数据查询语言可以是PSQL(PaloStudio Query Language)，Palo Studio是一个以Palo做为主要数据存储引擎的商业智能工具。其中，“数据”(customers)对应PSQL格式中的source-table，表示要查询的源表。“数据”中的“列选项”对应PSQL格式中的fields，表示源表查询的字段，默认是全部字段。“关联”对应PSQL中的joins，表示多表联合查询，可以有多个。“自定义列”对应PSQL中的expressions，表示自定义表达式列查询，比如加减乘除等。“筛选”对应PSQL中的filter，表示条件过滤查询。“聚合”对应PSQL中的aggregation，表示聚合函数查询。“通过选择分组的列”对应PSQL中的breakout，表示字段分组查询。“排序”对应PSQL中的order-by，表示查询结果排序。“行限制”对应PSQL中的limit，表示查询结果行数限制。1到9是一个基础查询的完整内容结构，在基础查询的基础上还可以进行嵌套查询，嵌套查询的基本结构跟基础查询一致，所以PSQL中的soure-query表示的是一个嵌套查询，并且可以嵌套多层。

可选地，步骤S240可以通过解析器(Parser)实现，解析器可以包含多个子解析器，多个子解析器可以包括Table Parser、Field Parser、Expression Parser、FilterParser、Breakout Parser、Aggregation Parser等。Table Parser用于解析Table信息，Expression Parser用于解析自定义表达式，Filter Parser用于解析过滤条件，BreakoutParser用于解析数据分组信息，Aggregation Parser用于解析聚合表达式。Field Parser为字段解析工具类，会为其他子解析器提供字段解析的基础功能。

可以理解，Select语法结构可以是单层查询结构或嵌套查询结构，当所述Select语法结构为嵌套查询结构时，本公开实施例可以对嵌套查询结构进行优化，基于所述关键字和优化后的所述嵌套查询结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。可以理解，结构化查询语言请求中语句的嵌套的层数越少，数据查询请求的效率越高。因此，在构造结构化查询语言请求时可以在不改变语义的前提下进行嵌套层数的优化，比如针对自定义表达式的嵌套结构，是可以直接优化成自定义表达式作为字段进行查询。这里，嵌套查询又称子查询，是指在父查询的where条件语句中再插入一个子查询语句，连接查询都可以用子查询完成，反之不然。

S250：基于目标查询引擎的引擎类型确定目标转发方式。

在此需要说明的是，不同的查询引擎可能对应不同的转发方式，比如连接信息封装和/或连接方式不同。可以预先存储每个查询引擎的引擎类型与对应的转发方式的映射关系，步骤S250可以通过该映射关系确定出目标查询引擎对应的目标转发方式。

S260：通过目标转发方式将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎。

S270：接收目标查询引擎返回的数据查询结果。

在将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎之后，目标查询引擎基于结构化查询语言请求所指示的查询条件在数据库中查询出相关的数据，并将数据查询结果返回前端，以便前端展示数据查询结果。

基于与上述的数据查询方法相同的原理，本公开实施例还提供了一种数据查询装置，图4示出了本公开实施例提供的一种数据查询装置的示意图之一，图5示出了本公开实施例提供的一种数据查询装置的示意图之二。如图3所示，数据查询装置400包括信息获取模块410、引擎确定模块420、请求转换模块430和结果查询模块440。

信息获取模块410用于获取JOSN格式的数据查询信息，数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的。

引擎确定模块420用于基于数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎。

请求转换模块430用于将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

结果查询模块440用于将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎，接收目标查询引擎返回的数据查询结果。

本公开实施例提供的数据查询装置，可以允许用户在图形化的数据查询界面中以选择操作的方式输入查询条件，将选择操作生成的获取JOSN格式的数据查询信息转换为适于访问查询引擎的结构化查询语言请求，从而利用查询引擎获取期望的数据，上述方法有助于降低数据查询和分析场景的使用门槛，有助于以数据驱动做出决策。

在本公开实施例中，如图4所示，数据查询装置400在包括信息获取模块410、引擎确定模块420、请求转换模块430和结果查询模块440的基础上，还可以包括信息映射模块450。信息映射模块450用于建立至少一个查询引擎中的每个查询引擎与对应的查询类型的映射关系。

在本公开实施例中，引擎确定模块420在用于基于数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎时，具体用于：从数据查询信息解析出目标查询类型，从至少一个查询引擎中确定出与目标查询类型对应的目标查询引擎。

在本公开实施例中，请求转换模块430在用于将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

确定出目标查询引擎对应的查询语言特征；

基于数据查询信息和查询语言特征，将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

在本公开实施例中，请求转换模块430在用于基于数据查询信息和查询语言特征，将数据查询信息转换为适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

从数据查询信息中解析出至少一种查询内容，基于查询语言特征获取查询内容的关键字；

确定出与数据查询信息适配的Select语法结构；

基于关键字和Select语法结构，生成适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

在本公开实施例中，查询内容包括以下至少一项：Table信息、自定义查询信息、过滤条件信息、数据分组信息、聚合查询信息、联合查询信息、嵌套查询信息、排序限制信息、行数限制信息。应当理解，查询内容的类型可以不限于此。

在本公开实施例中，关键字包括以下至少一项：结构化查询语言公共的关键字、自定义表达式的函数和关键字、过滤筛选表达式的函数和关键字、时间类型函数和关键字、聚合表达式的函数和关键字、联合查询关键字、联合查询表达方式、嵌套查询关键字、嵌套查询表达方式、分组关键字、字段类型分组表达式的关键字、排序限制关键字、行数限制关键字。

在本公开实施例中，请求转换模块在用于基于关键字和Select语法结构，生成适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

当Select语法结构为嵌套查询结构时，对嵌套查询结构进行优化；

基于关键字和优化后的嵌套查询结构，生成适于访问目标查询引擎的结构化查询语言请求。

在本公开实施例中，结果查询模块440在用于将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎时，具体用于：

基于目标查询引擎的引擎类型确定目标转发方式；

通过目标转发方式将结构化查询语言请求发送至目标查询引擎。

在本公开实施例中，选择操作包括以下至少一项：针对查询网页中查询控件的点击操作、针对查询网页中查询控件的拖拽操作。

可以理解的是，本公开实施例中的数据查询装置的上述各模块具有实现上述的数据查询方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述数据查询装置的各模块的功能描述具体可以参见上述的数据查询方法的对应描述，在此不再赘述。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，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601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609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601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601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601执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据查询方法。例如，在一些实施例中，数据查询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608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的数据查询方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601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、现场可编程门阵列(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 (20)

1.一种数据查询方法，包括：

获取JOSN格式的数据查询信息，所述数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的；

基于所述数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎；

将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求；

将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎，接收所述目标查询引擎返回的数据查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，

在所述基于所述数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎之前，还包括：建立至少一个查询引擎中的每个查询引擎与对应的查询类型的映射关系；

所述基于所述数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎，包括：从所述数据查询信息解析出目标查询类型，从所述至少一个查询引擎中确定出与所述目标查询类型对应的目标查询引擎。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求，包括：

确定出所述目标查询引擎对应的查询语言特征；

基于所述数据查询信息和所述查询语言特征，将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述数据查询信息和所述查询语言特征，将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求，包括：

从所述数据查询信息中解析出至少一种查询内容，基于所述查询语言特征获取所述查询内容的关键字；

确定出与所述数据查询信息适配的Select语法结构；

基于所述关键字和所述Select语法结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

5.根据权利要求4所述的方法，所述查询内容包括以下至少一项：Table信息、自定义查询信息、过滤条件信息、数据分组信息、聚合查询信息、联合查询信息、嵌套查询信息、排序限制信息、行数限制信息。

6.根据权利要求4所述的方法，所述关键字包括以下至少一项：结构化查询语言公共的关键字、自定义表达式的函数和关键字、过滤筛选表达式的函数和关键字、时间类型函数和关键字、聚合表达式的函数和关键字、联合查询关键字、联合查询表达方式、嵌套查询关键字、嵌套查询表达方式、分组关键字、字段类型分组表达式的关键字、排序限制关键字、行数限制关键字。

7.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述关键字和所述Select语法结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求，包括：

当所述Select语法结构为嵌套查询结构时，对所述嵌套查询结构进行优化；

基于所述关键字和优化后的所述嵌套查询结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

8.根据权利要求1所述的方法，所述将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎，包括：

基于所述目标查询引擎的引擎类型确定目标转发方式；

通过所述目标转发方式将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎。

9.根据权利要求1所述的方法，所述选择操作包括以下至少一项：针对所述查询网页中查询控件的点击操作、针对所述查询网页中查询控件的拖拽操作。

10.一种数据查询装置，包括：

信息获取模块，用于获取JOSN格式的数据查询信息，所述数据查询信息是基于用户在查询网页上的选择操作生成的；

引擎确定模块，用于基于所述数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎；

请求转换模块，用于将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求；

结果查询模块，用于将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎，接收所述目标查询引擎返回的数据查询结果。

11.根据权利要求10所述的装置，还包括信息映射模块，所述信息映射模块用于：建立至少一个查询引擎中的每个查询引擎与对应的查询类型的映射关系；

所述引擎确定模块在用于基于所述数据查询信息，从至少一个查询引擎中确定出目标查询引擎时，具体用于：从所述数据查询信息解析出目标查询类型，从所述至少一个查询引擎中确定出与所述目标查询类型对应的目标查询引擎。

12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述请求转换模块在用于将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

确定出所述目标查询引擎对应的查询语言特征；

基于所述数据查询信息和所述查询语言特征，将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述请求转换模块在用于基于所述数据查询信息和所述查询语言特征，将所述数据查询信息转换为适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

从所述数据查询信息中解析出至少一种查询内容，基于所述查询语言特征获取所述查询内容的关键字；

确定出与所述数据查询信息适配的Select语法结构；

基于所述关键字和所述Select语法结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

14.根据权利要求13所述的装置，所述查询内容包括以下至少一项：Table信息、自定义查询信息、过滤条件信息、数据分组信息、聚合查询信息、联合查询信息、嵌套查询信息、排序限制信息、行数限制信息。

15.根据权利要求13所述的装置，所述关键字包括以下至少一项：结构化查询语言公共的关键字、自定义表达式的函数和关键字、过滤筛选表达式的函数和关键字、时间类型函数和关键字、聚合表达式的函数和关键字、联合查询关键字、联合查询表达方式、嵌套查询关键字、嵌套查询表达方式、分组关键字、字段类型分组表达式的关键字、排序限制关键字、行数限制关键字。

16.根据权利要求13所述的方法，所述请求转换模块在用于基于所述关键字和所述Select语法结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求时，具体用于：

当所述Select语法结构为嵌套查询结构时，对所述嵌套查询结构进行优化；

基于所述关键字和优化后的所述嵌套查询结构，生成适于访问所述目标查询引擎的结构化查询语言请求。

17.根据权利要求10所述的装置，所述结果查询模块在用于将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎时，具体用于：

基于所述目标查询引擎的引擎类型确定目标转发方式；

通过所述目标转发方式将所述结构化查询语言请求发送至所述目标查询引擎。

18.一种电子设备，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1-9中任一项所述的方法。

19.一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权利要求1-9中任一项所述的方法。

20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

Images