CN114896280A

CN114896280A - 一种数据查询方法和系统

Info

Publication number: CN114896280A
Application number: CN202210282541.2A
Authority: CN
Inventors: 包晨露; 李青; 李鹏飞; 王鹏
Original assignee: Advanced Institute of Information Technology AIIT of Peking University; Hangzhou Weiming Information Technology Co Ltd
Current assignee: Advanced Institute of Information Technology AIIT of Peking University; Hangzhou Weiming Information Technology Co Ltd
Priority date: 2022-03-22
Filing date: 2022-03-22
Publication date: 2022-08-12
Anticipated expiration: 2042-03-22
Also published as: CN114896280B

Abstract

本申请实施例公开了一种数据查询方法和系统，所述方法包括：接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。高效且便捷的完成检索任务，使用门槛低。

Description

一种数据查询方法和系统

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据查询方法和系统。

背景技术

在医疗信息系统中，检索病人信息是很常用的功能。如医生可能需要找到住院后一周内做过手术的病人，又比如分析人员可能需要了解当地一年内做过肺部手术的病人等。

传统检索方案的做法是为用户提供一个可视化查询条件编辑界面，用户通过编辑查询条件以及设置各条件组间的逻辑关系完成检索。这种可视化检索方法能有效处理基于单表的检索需求。

但很多检索需求需要跨表查询，例如先根据手术日期查询手术记录表，再与病人基本信息表联合查询，才可得到期望的病人信息。对于这类跨表分析需求，传统的可视化检索方案无法实现，需要用户理解数据表之间的业务关联并自行编写SQL语句，而这对一般的用户来说是极高的门槛。

发明内容

为此，本申请实施例提供一种数据查询方法和系统，高效且便捷的完成检索任务，使用门槛低。

为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据查询方法，所述方法包括：

接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；

基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；

根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；

将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。

可选地，基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图，包括：

根据所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合所述时间限定条件的统计目标表；

根据所述树型表间关系，将所述统计目标表与根表做内连接，提取所述统计目标表中的中间视图。

可选地，所述根据次数限定参数的类型确定检索模式，包括：

若所述次数限定参数的类型为非限定型，则将检索模式确定为第一检索模式；

若所述次数限定参数的类型为限定型，则将检索模式确定为第二检索模式。

可选地，若检索模式为第一检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

根据所述条件限定参数，在所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图中提取出所有符合所述条件限定参数的数据记录中所有列和第一根表主键；

基于第一根表主键分组并统计去重后的统计目标表的数据记录个数，得到第二根表主键和数据记录个数；

基于所述次数限定参数对所述数据记录个数进行过滤，得到符合次数限定参数的根表主键。

可选地，若检索模式为第二检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、所述次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

基于根表的主键分组，并按统计目标表和事件时间字段排序，并给数据记录分配组内编号，得到统计目标表的所有列、第三根表主键以及按事件时间参数排序的编号；

根据所述次数限定参数，在所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图中提取出符合所述次数限定条件的所有列和第四根表主键；

基于第四根表主键对符合所述次数限定参数的所有列进行分组，判断组内数据记录是否符合条件限定参数，得到符合所述条件限定参数的根表主键。

可选地，在获取用户的目标查询请求之前，所述方法还包括：

基于所有待查询的统计目标表和根表配置树型表间关系，基于所有待查询的统计目标表配置事件时间列；

确定相关表集合，所述相关表集合包括统计目标表、根表和相对时间条件下的相对统计目标表；

基于所述树型表间关系确定每个相关表集合中所有表的最小表集合并连接。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种数据查询系统，所述系统包括：

消息接收模块，用于接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；

时间限定过滤模块，用于基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；

检索模式模块，用于根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；

根表查询模块，用于将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。

可选地，所述时间限定过滤模块，具体用于：

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现上述第一方面所述的方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述第一方面所述的方法。

综上所述，本申请实施例提供了一种数据查询方法和系统，通过接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。高效且便捷的完成检索任务，使用门槛低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。

图1为本申请实施例提供的一种数据查询方法流程示意图；

图2为本申请实施例提供的医疗信息系统的数据结构示意图；

图3为本申请实施例提供的事件时间列示意图；

图4为本申请实施例提供的交互界面示意图；

图5为本申请实施例提供的一种数据查询系统框图；

图6示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；

图7示出了本申请实施例所提供的一种计算机可读存储介质的示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

检索有固定的模式，以下两种模式覆盖了大部分检索需求：

模式1：[特定时间范围内][符合某条件]的[数据记录]的[数量符合某要求]；

模式2：[特定时间范围内][特定的一些][数据记录][符合某条件]。

基于此，本申请实施例提出了一种数据查询方法，用户无需学习SQL也无需理解数据表间的关联，通过交互界面即可完成大部分检索需求。如图1所示，所述方法包括：

步骤101：接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；

步骤102：基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；

步骤103：根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；

步骤104：将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。

在一种可能的实施方式中，基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图，包括：

根据所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合所述时间限定条件的统计目标表；根据所述树型表间关系，将所述统计目标表与根表做内连接，提取所述统计目标表中的中间视图。

在一种可能的实施方式中，所述根据次数限定参数的类型确定检索模式，包括：若所述次数限定参数的类型为非限定型，则将检索模式确定为第一检索模式；若所述次数限定参数的类型为限定型，则将检索模式确定为第二检索模式。

在一种可能的实施方式中，若检索模式为第一检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

根据所述条件限定参数，在所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图中提取出所有符合所述条件限定参数的数据记录中所有列和第一根表主键；基于第一根表主键分组并统计去重后的统计目标表的数据记录个数，得到第二根表主键和数据记录个数；基于所述次数限定参数对所述数据记录个数进行过滤，得到符合次数限定参数的根表主键。

在一种可能的实施方式中，若检索模式为第二检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、所述次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

基于根表的主键分组，并按统计目标表和事件时间字段排序，并给数据记录分配组内编号，得到统计目标表的所有列、第三根表主键以及按事件时间参数排序的编号；根据所述次数限定参数，在所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图中提取出符合所述次数限定条件的所有列和第四根表主键；基于第四根表主键对符合所述次数限定参数的所有列进行分组，判断组内数据记录是否符合条件限定参数，得到符合所述条件限定参数的根表主键。

在一种可能的实施方式中，在获取用户的目标查询请求之前，所述方法还包括：

基于所有待查询的统计目标表和根表配置树型表间关系，基于所有待查询的统计目标表配置事件时间列；确定相关表集合，所述相关表集合包括统计目标表、根表和相对时间条件下的相对统计目标表；基于所述树型表间关系确定每个相关表集合中所有表的最小表集合并连接。

下面以医疗检索为例，对本申请实施例提供的数据查询方法进行详细说明。

在医疗领域，病人数据在数据库中有固定的结构，检索也有固定模式：基于病人信息表存储病人的基础信息，其它诸如手术表、化验表、住院表等分别存储病人的一部分数据。表之间的关联关系呈简单的树型结构，即病人信息表是唯一的根表，其它表与根表之间仅有单一的关联路径，图2展示了一个典型的医疗信息系统的数据结构。除病人信息表外，其它表都有“事件时间”列，该列标记表中记录的发生时间。如手术表里的“手术日期”标记了病人何时做的手术，化验表里的“化验日期”标记了病人何时做的化验等。

下面对本申请实施例提供的一种基于树型表间关系与统计目标的数据检索方法应用在医疗检索中的情况进行详细描述。

第一方面，配置“树型表间关系”和“统计目标”。

1、“统计目标”是指定了“事件时间”列的数据表，根表(即病人信息表)除外。这一步骤可由系统管理员在检索系统交付前执行，之后仅在数据结构变化时才需要调整。具体的配置方法如下：

步骤1：列出待检索的所有表，如图2所示，示例有“病人信息”、“住院”、“手术”、“化验”、“用药”一共5张数据表，其中根表是“病人信息”。

步骤2：配置“树型表间关系”，即通过配置(表1，外键字段，表2，主键字段)四元组描述表间关系。此处四元组表示表间关联，表1是第一个表，表2是第二个表，因为一个关联关系只涉及两个表，这个是数据库相关。一个表的外键是另一个表的主键。

“树型表间关系”必须符合以下条件：(1)有且仅有一个根表；(2)非根表到根表仅有唯一的关联路径。

“树型表间关系”用于查询涉及多个表时自动选择正确的join方式，多个表关联查询时，其join方式包括：

(1)找到所有相关表集合A，即“统计目标”，“根表”以及“时间限定”为“相对时间”时的“相对统计目标”；即只有这三个参数里面会有表名，其它的参数里不会有表名。统计目标是整个检索中所有条件应用的对象，是一个表。根表是最终要返回的结果表，也是一个表。相对时间里也会有表，比如手术后1天内的化验情况，这里就有两个表，一个是手术表，一个是化验表。

(2)在树型表间关系中，找到能将集合A中所有表关联起来的最小表集合B。如集合A为(住院记录，病人信息，用药信息)时，集合B为(住院记录，病人信息，手术信息，用药信息)；

其中，最小表集合B是按照如下步骤计算：求数据字段列表中各表的全路径的公共路径，将所述公共路径中远离根表方向的最后一个表记为第一最近公共父表，从各表的全路径中删除所述第一最近公共父表之前的表并对删除后结果求并集作为最小表集合B。

(3)按树型表间关系使用内连接方式连接集合B中的所有表。树型表间关系也代表主外键关系配置，是关系型数据库都支持的功能。联合查询，目的是把所有表关联起来，得到一个视图，以进行后续查询。视图也是所有关系数据库本身支持的。根据所述树型表间关系连接所有表为视图。

如图2所示，示例的表间关系四元组为：(住院记录,病人ID,病人信息,病人ID)、(手术信息,病人ID,病人信息,病人ID)、(化验记录,手术ID,手术信息,手术ID)、(用药信息,手术ID,手术信息,手术ID)。

步骤3：为非根表的表名配置“事件时间”列。图3展示了示例中所有表的“事件时间”。指定“事件时间”列的方式可以是配置文件，只要能保证在检索过程中可以根据表名查到对应的“事件时间”列名即可，可选的格式包括但不限于json、xml等。

第二方面，用户通过交互界面选择或输入“统计目标”、“时间限定”、“次数限定”以及“条件限定”相关参数，并提交到系统，图4是交互界面的示例。系统根据用户输入参数匹配相应的查询流程进行检索。

统计目标参数是检索时被检查的目标，例如：选择统计目标“手术”，即表示期望检索时，“时间限定”、“次数限定”以及“条件限定”作用于“手术”表。

时间限定参数是对数据记录时间范围的限定，“时间限定”包括如下几种：a.无：表示不限制数据记录的时间范围；b.绝对时间：是一个有明确起始和结束时间的时间范围，如一年之前，去年、未来两周内等；c.相对时间：相对其它统计目标的时间，如“住院后一周内”、“手术前三天内”等；

条件限定参数用于检查数据记录，例如‘手术类型’＝‘开胸’；

次数限定参数有两类：一类是非限定型，如大于5次、1-3次等；另一类是限定型，比如第1次、前3次等。

第三方面，系统根据时间限定参数、次数限定参数、条件限定参数和统计目标表确定检索模式，根据预定义的查询流程得到最终结果。具体包括如下步骤：

步骤1：创建第一个视图v1：处理时间限定参数，得到的结果是统计目标表中所有符合“时间限定参数”的数据记录，并且通过连接根表，得到了根表的主键。

下面这三种不同的“时间限定”，是互相独立的，一次检索只能使用其中的一种。针对三种不同的“时间限定”，处理方式分别如下：

(1)无时间限定：表示不限制数据记录的时间范围。根据表间关系，将“统计目标”表与根表做内连接，提取“统计目标”表里的所有列以及根表的主键，SQL语句的伪代码如下：

create view v1 as select[统计目标].*,[根表].[主键]from[统计目标]join[根表]

(2)绝对时间：是一个有明确起始和结束时间的时间范围，如一年之前，去年、未来两周内等，表示检索时筛选事件时间在指定时间范围内的数据记录。如时间范围为“过去一年内”，统计目标为“手术”，表示查询过去一年内做过手术的病人信息，其中时间的比较用“手术”表中的“手术日期”列。根据表间关系，将“统计目标”表与根表做内连接，提取“统计目标”表里的所有列以及根表的主键，查询的同时应用时间范围条件，则得到的都是符合时间范围的数据记录。SQL语句的伪代码如下：

create view v1 as select[统计目标]*,[根表].[主键]from[统计目标]join[根表]where[统计目标.事件时间]>＝[绝对时间.下界]and[统计目标.事件时间]<＝[绝对时间.上界]

(3)相对时间：相对其它统计目标的时间，如以“住院后一周内”为时间范围统计“手术”，表示查询在住院后一周内做过手术的病人信息，其中时间的比较用“住院”表的“入院日期”列和“手术”表的“手术日期”列。根据表间关系，将“统计目标”表与根表做内连接，提取“统计目标”表里的所有列以及根表的主键，查询的同时应用时间范围条件，则得到的都是符合时间范围的数据记录，SQL语句的伪代码如下：

create view v1 as select[统计目标].*,[根表].[主键]from[统计目标]join[根表][相对统计目标]where[统计目标.事件时间][比较符][相对统计目标.事件时间]

步骤2：根据“次数限定”的类型选择检索模式，若“次数限定”为“非限定型”则使用检索模式1，其检索流程见步骤201，若“次数限定”为“限定型”则使用检索模式2，其检索流程见步骤202；步骤201和步骤202是互斥的，也即一次检索只能是其中一个，不会同时存在。

“非限定型”是指“次数限定”用于最后判断数据记录的数量，如最近一个月做过肺部手术大于3次，其中“大于3次”就是用于判断“手术时间为最近一个月，手术类型为肺部手术的”手术记录数。也就是说，先用“时间限定”和“条件限定”过滤“统计目标”表里的数据记录，再用“次数限定”去检查得到的数据记录的数量。这种情况下的“次数限定”称之为“非限定型”，这种检查模式对应前文提到的模式1。

“限定型”是指“次数限定”用于过滤“统计目录”表中的数据记录，再应用“条件限定”，如最近一次手术的手术类型为肺部手术，其中“最近一次”就是用于过滤手术记录的，之后再对这一次手术记录进行“条件限定”的判断，检查其手术类型是不是肺部手术。也就是说，先用“时间限定”和“次数限定”过滤“统计目标”表里的数据记录，再用“条件限定”去检查得到的数据记录是否满足条件。这种情况下的“次数限定”称之为“限定型”，这种检索模式对应前方提到的模式2。其中限定型“次数限定”有第n次，倒数第n次，连续n次等。

若“次数限定”是非限定型则使用模式1，若“次数限定”是限定型则使用模式2。下面对限定型和非限定型(非限定型)举例说明。非限定型，比如最近一个月做过肺部手术大于3次，检索流程是：查找手术时间是最近一个月并且手术类型是肺部手术的，再按病人id对手术记录分组，最后再检查每个病人的手术的数量，检索出大于3次的病人。限定型，比如最近一个月内所有手术都是肺部手术，检索流程是：查找手术时间是最近一个月的，再按病人id分组，最后再检查每个病人的手术记录是不是都是肺部手术。二者的区别是这个条件限定“是否是肺部手术”是在哪个阶段执行判断的。这两种模式是通过“次数限定”参数判断的，如果是“所有”，“第n次”,“倒数第n次”这种，就是限定型，如果是大于n次、小于n次、小于等于n次这种，就是非限定型。

模式1和模式2最后一步得到的都是根表主键。

步骤201：检索模式1，即[特定时间范围内][符合某条件]的[数据记录]的[数量符合某要求]，“特定时间范围”指的就是前文的“时间限定”，“符合某条件”指的是“条件限定”，“数量符合某要求”指的是非限定型“次数限定”。利用所述时间限定参数和所述条件限定参数过滤统计目标表中的数据记录，再利用所述次数限定条件过滤数据记录的数量；流程如下：

(1)创建第二个视图v2：使用“条件限定”对第一个视图v1做过滤，提取第一个视图的所有列，包含“统计目标”表的所有列与第一根表主键。SQL语句的伪代码如下：

create view v2 as select*from v1 where[条件限定]

(2)创建第三个视图v3：按“根表”的主键分组并统计去重后的“统计目标”的数据记录个数，得到的是第二根表主键与记录数。SQL语句的伪代码如下：

create view v3 as select[根表].[主键],count(distinct([统计目标].[主键]))as count from v2 group by[根表].[主键]

(3)创建第四个视图v4：使用“次数限定”过滤，得到的是根表主键。SQL语句的伪代码如下：

select[根表].[主键]from v3 where count[比较符][次数]

根表主键都是病人id，并且这几步得的根表主键没有区别，只是在视图的计算过程中，会过滤掉一些不符合条件的根表主键。

步骤202：检索模式2，即[特定时间范围内][特定的一些][数据记录][符合某条件]，利用所述时间限定参数和所述次数限定参数过滤统计目标表中的数据记录，再利用所述条件限定参数过滤满足条件的数据记录。流程如下：

(1)创建第二个视图v2，按[根表].[主键]分组，按[统计目标].[事件时间]排序，并给数据记录分配组内编号，得到的是“统计目标”表的所有列，第三根表主键以及按“事件时间”排序的序号。SQL语句的伪代码如下：

create view v2 as select*,index_by_group([根表].[主键],[统计目标].[事件时间])as index from v1

其中，index_by_group是一个系统内置函数，用于数据记录的分组编号。

(2)创建第三个视图v3，根据“次数限定”过滤数据记录，如取第一次、最后一次、前3次等。得到的是“统计目标”表的所有列以及第四根表主键。SQL语句的伪代码如下：

create view v3 as select*from v2 where index[比较符][次数限定]

(3)创建第四个视图v4，按[根表].[主键]分组，并检查组内数据记录是否都符合“条件限定”，得到的是根表主键以及是否匹配的标志列matched。组内数据的根表主键都一样，比如同一个病人的手术按病人id分组，得到的组内数据就是每个病人的手术信息，同一个病人的手术信息的病人id是一样的。此处相当于打个标记，为下一步过滤做准备，matched就说明这个病人符合检索要求，下一步过滤就得到所有符合条件的病人。

SQL语句的伪代码如下：

create view v4 as select[根表].[主键],group_match([条件限定])asmatched from v3 group by[根表].[主键]

其中，group_match是一个系统内置函数，用于组内所有数据记录是否都符合“条件限定”。

(4)创建第五个视图v5：根据matched字段过滤，提取根表主键。上一步生成的列matched，就是一个标记列，以标志对应的病人是否满足检索条件。SQL语句的伪代码如下：

select[根表].[主键]from v4 where matched is true

步骤3：用步骤201或步骤202得到的根表主键作为过滤条件查询根表，得到最终结果。由于两种模式的计算步骤不同，所以两种模式最后得到的视图名不同，分别是v4和v5，设步骤201和步骤202最后得到的view名为v，在根表中执行查询，过滤条件是主键必须出现在视图中，得到的是根表的数据记录，即最终要检索的结果，则SQL语句的伪代码如下：

select*from[根表]where[根表].[主键]in(select[根表].[主键]from v)

此过程得到了部分根表中的数据记录，就是检索的最终结果。

通过此方法，用户无需学习SQL也无需理解数据表间的关联，而是由系统管理员统一维护相关配置信息，且对于大多数信息系统只需配置一次即可；在交互界面上通过拖拽、选择等操作即可完成大部分检索需求。

需要说明的是，本申请实施例基于医疗信息系统，但同样适用于其它具有相似特征的信息系统中。

综上所述，本申请实施例提供了一种数据查询方法，通过接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。高效且便捷的完成检索任务，使用门槛低。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种数据查询系统，如图5所示，所述系统包括：

消息接收模块501，用于接收用户的目标查询请求，所述目标查询请求携带统计目标、时间限定参数、次数限定参数和条件限定参数；其中所有待查询统计目标表与根表为树型表间关系；

时间限定过滤模块502，用于基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图；

检索模式模块503，用于根据次数限定参数的类型确定检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和条件限定参数查询得到根表主键；

根表查询模块504，用于将所述根表主键作为过滤条件查询根表，得到根表查询结果。

在一种可能的实施方式中，所述时间限定过滤模块502，具体用于：

本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的方法对应的电子设备。请参考图6，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。所述电子设备20可以包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的方法。

其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个物理端口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。

处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的方法对应的计算机可读存储介质，请参考图7，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的方法。

需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备有固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的虚拟机的创建装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述时间限定参数查询所述待查询统计目标表中所有符合时间限定条件的中间视图，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据次数限定参数的类型确定检索模式，包括：

4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，若检索模式为第一检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

5.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，若检索模式为第二检索模式，在所述检索模式下结合所述中间视图、所述次数限定参数和所述条件限定参数查询得到根表主键，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的目标查询请求之前，所述方法还包括：

7.一种数据查询系统，其特征在于，所述系统包括：

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述时间限定过滤模块，具体用于：

9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。