CN114969131B - 一种信息的查询方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例提供一种信息的查询方法、装置及设备，所述方法包括：获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。本发明的实施例实现了基于GraphQL查询语言的跨层级的信息查询，提高了信息查询的效率及准确性。

Description

一种信息的查询方法、装置及设备
技术领域
本发明涉及计算机信息处理技术领域，特别是指一种信息的查询方法、装置及设备。
背景技术
GraphQL（针对图状数据进行查询的查询语言）是一种用于API（应用程序接口）的查询语言；由于工业设备数据量庞大，且数据对应的实体间的关联关系复杂，在使用GraphQL进行数据查询时，由于GraphQL的数据关联的能力较弱，大部分数据间的关联条件都是等值关联，并且这个等值条件并没有表示出来，而是默认的，因此GraphQL在进行查询时，根据默认的查询条件，无法保证访问及查询结果的准确性；同时GraphQL在等值关联条件下只能访问及查询到本层级或本层级邻近的上一层级数据，在具有多个复杂数据实体的多层级关联关系中无法实现数据实体间跨层级的访问及查询关联。
发明内容
本发明提供了一种信息的查询方法、装置及设备，实现了基于GraphQL查询语言的跨层级的信息查询，提高了信息查询的效率及准确性。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供以下方案：
获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；
根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；
根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
可选的，多个具有层级关系的数据实体包括：最外层的数据实体和至少一个内层的数据实体；得到至少一层的执行结果后，所述方法还包括：
将至少一层的数据实体的执行结果和该执行结果对应的层级信息，存储于所述工业设备数据模型的上下文中。
可选的，所述多个具有层级关系的数据实体包括：三个以上具有层级关系的数据实体，其中，多个数据实体的最外层到最内层的层级号依次变大或者变小。
可选的，根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，包括：
解析所述目标数据实体对应的预设目标引用标识符，确定所述预设目标引用标识符所引用字段所在的目标层级；
在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标层级的目标执行结果；
将所述目标执行结果替换所述引用字段的值，得到所述目标数据实体所要返回的查询结果。
可选的，所述预设目标引用标识符包括：规则表达式和预设字符串，所述规则表达式用于表示所述目标数据实体引用该目标数据实体所在层的上层的执行结果，所述预设字符串用于表示所述目标执行结果的值。
可选的，所述预设目标引用标识符还包括：目标查询表达式，所述目标查询表达式用于表示所述执行结果按照预设条件返回。
可选的，所述规则表达式根据要查询的所述目标数据实体的查询结果确定。
本发明的实施例还提供一种信息的查询装置，所述查询装置包括：
获取模块，用于获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；
处理模块，用于根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的执行结果；根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
本发明还提供一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的方法对应的操作。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的方法。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案，通过获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；
根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。实现了基于GraphQL查询语言的跨层级的信息查询，提高了信息查询的效率及准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的信息的查询方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的信息的查询装置模块示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明提供一种信息处理方法，包括：
步骤11，获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；
步骤12，根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；
步骤13，根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
该实施例中，所述工业设备数据模型为实际工业生产运行现场在数字世界的模型，所述工业设备数据模型可以包括多种不同的数据实体，以及根据所述查询请求对应生成的数据实体间的层级关系；如：工业生成过程中的数据实体可以包括：设备（equipment）、各设备的多个生产段（segment_response）以及相应生产段产生的运行数据（driller_vibration），其中，
数据实体segment_response表示生产段每一次被实际执行的记录；
数据实体driller_vibration表示钻孔机本身在某一时刻的各个指标值，也即是运行数据；
数据实体equipment对应工业设备实体的信息；
equipment和segment_response是一对多的关联关系（关联键是equipment_id和e_id）；
equipment和driller_vibration是一对多的关联关系(关联键是equipment_id和device)；
数据实体equipment包括：equipment_id（设备id）和description（设备描述）；
数据实体segment_response包括：segment_response_id（段响应id）、start_time（开始时间）、end_time（结束时间）和e_id（设备id）；
数据实体driller_vibration包括：ts(时间)、device（设备id）、x_vibration(x轴震动值)和z_vibration(z轴震动值)；
当然，工业设备数据模型的数据实体并不限于上述各数据实体，可以根据具体的工业设备数据模型的内容确定。
进一步的，多个具有层级关系的数据实体可以包括：最外层的数据实体和至少一个内层的数据实体；多个数据实体依据所述层级关系依次嵌套或排序；
本发明的实施例中，多个具有层级关系的数据实体可以包括至少两层数据实体，即最外层的数据实体和至少一个内层的数据实体；所述数据实体间的层级关系可以是依据所述查询请求的内容生成的；如：当所述查询请求为：查询任意一台设备的任意一个生产段的运行数据时，可以产生依次从生产段到对应设备再到对应运行数据进行查询的层级关系，也可是表示为查询时的先后顺序或者嵌套关系，其中，所述生产段可以表示为查询过程中的最外层级或者第一层级，所述设备可以表示为内层级或第二层级，所述运行数据可以表示为次内层级或第三层级；
进一步的，所述多个具有层级关系的数据实体包括：三个以上具有层级关系的数据实体，其中，在多个数据实体形成的层级关系中，从最外层到最内层的层级号依次变大或者变小；
本发明的上述实施例中，例如上述数据实体segment_response为最外层的数据实体（即第一层的数据实体），数据实体equipment为内层级的数据实体（即第二层的数据实体），数据实体driller_vibration为次内层级的数据实体（即第三层的数据实体）；segment_response可以为数据实体equipment和数据实体driller_vibration的上层，数据实体equipment可以为数据实体driller_vibration的上层；
根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，也即是按照产生的层级关系和所述查询请求，依次对每一层级的数据实体进行相应内容的查询执行，保证最终查询结果的完整性和准确性；同时每查询一个层级内的数据实体，便获得该层级内数据实体的查询结果，也即是该层级内数据实体的执行结果；
进一步的，根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层级的上层级的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果；所述预设目标引用标识符可以是依据预设规则预先设定好的；所述预设目标引用标识符是除最外层级外的其他内层级中的数据实体均可使用的引用标识符；且所述目标标识符作用于所述目标数据实体所在层级以外的任何一个层级，不能作用于所述目标数据实体所在层级以内的层级；
在实际执行查询请求时，通过获取数据实体之间的层级关系以及每一层级数据实体的执行结果，通过GraphQL查询语言对所述预设目标引用标识符进行解析，并依据解析后的结果确定所述目标数据实体作用的层级，进一步对目标数据实体的查询，实现了基于GraphQL查询语言的跨层级的信息查询，提高了数据查询的精确度。
本发明的一可选实施例中，在得到至少一层的执行结果后，还可以包括：
步骤121，将至少一层的数据实体的执行结果和该执行结果对应的层级信息，存储于所述工业设备数据模型的上下文中。
该实施例中，所述执行结果对应的层级信息，也即是所述数据实体所在层级的层级信息，这里的层级信息可以是层级序号或者关键字等，所述关键字可以时表示改层级内数据实体的标识符，如设备ID等；
所述上下文中的执行结果和层级信息可以存储于内存中，当然不仅限于存储于内存中，也可以根据具体应用的数据量大小，设计存储在其他存储器中，以便于后续层级的数据实体的查询，保证后续查询的准确性。
本发明的一可选实施例中，所述步骤13，可以包括：
步骤131，解析所述目标数据实体对应的预设目标引用标识符，确定所述预设目标引用标识符所引用字段所在的目标层级；
步骤132，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标层级的目标执行结果；
步骤133，将所述目标执行结果替换所述引用字段的值，得到所述目标数据实体所要返回的查询结果。
该实施例中，在获取所述查询请求后，通过GraphQL查询语言的框架根据所述目标数据实体绑定的执行函数，对所述目标数据实体进行查询执行，所述执行函数是依据所述查询请求的内容生成的；在进行查询执行时，GraphQL查询语言的框架对所述目标数据实体对应的预设目标引用标识符进行解析，并获得解析结果；根据所述解析结果确定所述预设目标引用标识符所引用字段所作用的层级，也即是所述引用字段对应的目标层级，应当知道的是，所述目标层级为该数据实体所述在层级以外的层级；
在确定目标层级后，将所述目标层级内存储的数据实体的执行结果确定为目标执行结果，同时将所述目标执行结果替换为所述引用字段的值，进而获得所述目标数据实体的查询结果；
依据所述预设目标引用标识确定目标层级，进一步依据所述目标层级的目标执行结果获得所述目标数据实体的查询结果，提高了查询的准确性。
本发明的一可选实施例中，所述预设目标引用标识符包括：规则表达式和预设字符串，所述规则表达式用于表示所述目标数据实体引用该目标数据实体所在层的上层的执行结果，所述预设字符串用于表示所述目标执行结果的值。
该实施例中，根据数据实体间的层级关系，所述目标标识符只作用于所述目标数据实体所在层级以外的任何一个层级，不能作用于所述目标数据实体所在层级以内的层级，也即是所述目标标识符只作用于所述目标数据实体所在层级以上的任何一个层级，不能作用于所述目标数据实体所在层级以下的层级，
所述规则表达式依据所述预设字符串的内容，确定所述目标数据实体所引用的目标层级以及目标层级的目标执行结果，也即是所述规则表达式可以表示所述目标数据实体引用该目标数据实体所在层级以外的层级内数据实体的执行结果；
应当知道的是，所述规则表达式的具体表示形式可以根据要查询的所述目标数据实体的查询结果确定，也可以依据所述查询请求的具体内容来确定；在实际应用中，通过设定不同表示形式的规则表达式可以扩展GraphQL的关联查询能力，实现具有多种复杂条件的数据实体之间的层级关联；
所述预设字符串作用于所述规则表达式之后，用于表示所述目标数据实体所要引用的目标层级的引用字段，也即是所述目标层级的目标执行结果对应的值；所述预设字符串的表示形式可以包括连接符、所述目标层级的层级信息以及所述目标层级的目标执行结果，如：“$..start_time”，其中,“$”表示连接符，“..”表示所述目标数据实体所引用的目标层级为所述目标数据实体所在层级以外的第二个层级，也即是所述目标数据实体所在层级的上两个层级，“start_time”表示所述目标层级内的数据实体的执行结果；
应当知道的是，所述预设字符串的具体表示形式是不受限制的，能够清楚、具体、无异议的表达出所述目标数据实体所在层级所要引用的目标层级即可；同时所述预设字符串的设置，提高了目标数据实体查询的准确性及效率。
在本发明的一具体实现示例中，当获取的是对工业设备的任一生产段工件的振动数据进行查询的请求时，具体实现流程及代码如下：
query get{
segment_response(filter:{segment_response_id: "21100279_single2_fqc_testing"}){
segment_response_id
start_time
end_time
e_id
equipment{
equipment_id
driller_vibration(filter:{ts_gt_ref_:"$..start_time",ts_lt_ref_:"$..end_time"}){
ts
x_vibration
z_vibration
}
}
}
}
本发明的上述实施中，“segment_response”为生成段，对应的生产段数据实体为最外层级；“equipment”为设备，对应的设备数据实体为内层级；“driller_vibration”为运行数据，对应的运行数据实体为次内层级；“segment_response_id”、“start_time”及“end_time”为生成段数据实体的查询执行结果，分别表示该生产段对应的标识ID、开始时间及结束时间；“equipment_id”为设备数据实体的查询执行结果，表示设备的标识ID；“x_vibration”以及“z_vibration”为运行数据实体的查询执行结果，表示该生产段内具体运行数据；
“filter:”之后的内容为GraphQL框架在调用各层级执行函数过程中，各层级执行函数的参数，具体表示所要执行的查询内容，
其中，“ts_gt_ref_:"$..start_time",ts_lt_ref_:"$..end_time"”为运行数据实体的预设目标引用标识符，“ts_gt_ref_”和“ts_lt_ref_”为预设表达式，“$..start_time”以及“$..end_time”为预设字符串，表示所述运行数据实体在进行具体运行数据的查询时，是要引用最外层级中“segment_response”生产段数据实体对应的查询执行结果中的“start_time”和“end_time”，
由于，“segment_response”为最外层级，“filter”执行函数中的“segment_response_id”不是预设目标标识符，所以最外层及不做特殊处理，获取执行查询结果，然后将本层级信息和执行查询结果存储到context上下文中；
进一步的，GraphQL框架调用并解析“equipment”设备数据实体绑定的执行函数，根据解析获得的预设目标引用标识符，执行函数获取“segment_response”最外层级的context上下文中的执行结果，根据“equipment”和“segment_response”的之间对应的标识ID，从“segment_response”中取出对应的“_id”的值，当作查询“equipment”查询条件“equipment_id”条件的值，执行查询获取结果，然后将本层级信息和结果存储到context上下文中；
进一步的，GraphQL框架调用并解析“driller_vibration”运行数据实体绑定的执行函数，根据解析获得的预设目标引用标识符，执行函数获取“segment_response”最外层级的context上下文中的执行结果，从context上下文中取出“start_time”和“end_time”的值，重新整理“filter”中包含的具体值，并且删除掉“ts_gt_ref_”和“ts_lt_ref_”，然后执行查询并获取结果；
通过设置预设目标引用标识符，以确保查询的最终查询的运行数据均为该生产段内的运行数据，提高查询的准确度。
本发明的一可选实施例中，所述预设目标引用标识符还包括：目标查询表达式，所述目标查询表达式用于表示所述执行结果按照预设条件返回。
该实施例中，所述目标查询表达式为所述预设目标引用标识符中，作用于所述预设字符串之后，用于表示执行查询时的预设查询条件；
以工件在某个工艺环节出现质量问题为例，查询该工件的前一个工件的预设条件内的运行数据，以做比较和分析，具体流程及代码如下：
query get{
segment_response(filter:{segment_response_id: "21100279_single2_fqc_testing"}){
segment_response_id
start_time
end_time
equipment{
equipment_id
driller_vibration(filter:{ts_lt_ref_:"$..start_time"},orderBy{ts_desc},limit: 10){
ts
x_vibration
z_vibration
}
}
}
}
上述代码中，“orderBy{ts_desc},limit:10”为所述目标查询表达式，其表示要查询该工件在“segment_response_id”该生产段的开始时间之前，十组按照时间顺序排列的运行数据；所述目标查询表达式的设置，进一步扩展了基于GraphQL进行数据查询的查询功能。
另外，本发明的上述实施例中，可以同时实现多个数据实体的跨层级的同时查询，即一个查询请求中包括多个数据实体的查询，每一个数据实体按照其对应的预设目标引用标识符，引用其上层的执行结果，例如，equipment和segment_response关联，
query get{
segment_response(filter:{segment_response_id:"21100279_single2_fqc_testing"}){
segment_response_id
start_time
end_time
e_id
equipment(filter:{equipment_eq_ref_:"$.e_id"}){
equipment_id
driller_vibration(filter:{ts_gt_ref_:"$..start_time"，ts_lt_ref_:"$..end_time"}){
ts
x_vibration
z_vibration
}
}
}
}
该实施例中，“equipment_eq_ref_:"$.e_id"”为设备数据实体的预设目标引用标识符，“equipment_eq_ref_”为预设表达式，“$.e_id”为预设字符串，表示所述设备数据实体在进行具体设备的查询时，是要引用最外层级中segment_response生产段数据实体对应的查询执行结果中的“e_id”；
“driller_vibration”运行数据实体中，“ts_gt_ref_”引用“segment_response”数据实体的执行结果中的“start_time”，“ts_lt_ref_”引用“segment_response”数据实体的执行结果中的“end_time”；
这样，通过多个跨层级的引用，实现了多个数据实体之间的复杂引用，极大拓展GraphQL在关联查询上的能力，现实复杂条件的关联。
如图2所示，本发明的实施还提供一种信息的查询装置，所述查询装置20包括：
获取模块21，获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：多个具有层级关系的数据实体；
处理模块22，根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
可选的，多个具有层级关系的数据实体包括：最外层的数据实体和至少一个内层的数据实体；得到至少一层的执行结果后，所述方法还包括：
将至少一层的数据实体的执行结果和该执行结果对应的层级信息，存储于所述工业设备数据模型的上下文中。
可选的，所述多个具有层级关系的数据实体包括：三个以上具有层级关系的数据实体，其中，多个数据实体的最外层到最内层的层级号依次变大或者变小。
可选的，所述处理模块22，用于根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，包括：
解析所述目标数据实体对应的预设目标引用标识符，确定所述预设目标引用标识符所引用字段所在的目标层级；
在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标层级的目标执行结果；
将所述目标执行结果替换所述引用字段的值，得到所述目标数据实体所要返回的查询结果。
可选的，所述预设目标引用标识符包括：规则表达式和预设字符串，所述规则表达式用于表示所述目标数据实体引用该目标数据实体所在层的上层的执行结果，所述预设字符串用于表示所述目标执行结果的值。
可选的，所述预设目标引用标识符还包括：目标查询表达式，所述目标查询表达式用于表示所述执行结果按照预设条件返回。
可选的，所述规则表达式根据要查询的所述目标数据实体的查询结果确定。
需要说明的是，该装置是与上述方法对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该装置的实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例提供一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的方法对应的操作。
需要说明的是，该计算设备是与上述方法对应的电子设备，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该计算设备的实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种可读存储介质，存储有指令，所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的信息的查询方法的步骤。
需要说明的是，该可读存储介质是与上述方法对应的可读存储介质，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该可读存储介质的实施例中，也能达到相同的技术效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元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单元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。
所述功能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。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置（包括处理器、存储介质等）或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种信息的查询方法，其特征在于，包括：
获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：三个以上具有层级关系的数据实体，所述数据实体间的层级关系是依据所述查询请求的内容生成的；所述三个以上具有层级关系的数据实体包括：设备、各设备的多个生产段以及相应生产段产生的运行数据；设备和生产段是一对多的关联关系；设备和生产段产生的运行数据是一对多的关联关系；生产段对应的数据实体为最外层级，设备对应的数据实体为内层级，运行数据对应的数据实体为次内层级；
根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的数据实体的执行结果；
根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
2.根据权利要求1所述的信息的查询方法，其特征在于，多个具有层级关系的数据实体包括：最外层的数据实体和至少一个内层的数据实体；得到至少一层的执行结果后，所述方法还包括：
将至少一层的数据实体的执行结果和该执行结果对应的层级信息，存储于所述工业设备数据模型的上下文中。
3.根据权利要求2所述的信息的查询方法，其特征在于，多个数据实体的最外层到最内层的层级号依次变大或者变小。
4.根据权利要求1所述的信息的查询方法，其特征在于，根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，包括：
解析所述目标数据实体对应的预设目标引用标识符，确定所述预设目标引用标识符所引用字段所在的目标层级；
在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标层级的目标执行结果；
将所述目标执行结果替换所述引用字段的值，得到所述目标数据实体所要返回的查询结果。
5.根据权利要求4所述的信息的查询方法，其特征在于，所述预设目标引用标识符包括：规则表达式和预设字符串，所述规则表达式用于表示所述目标数据实体引用该目标数据实体所在层的上层的执行结果，所述预设字符串用于表示所述目标执行结果的值。
6.根据权利要求5所述的信息的查询方法，其特征在于，所述预设目标引用标识符还包括：目标查询表达式，所述目标查询表达式用于表示所述执行结果按照预设条件返回。
7.根据权利要求5所述的信息的查询方法，其特征在于，所述规则表达式根据要查询的所述目标数据实体的查询结果确定。
8.一种信息的查询装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取工业设备数据模型的至少一个目标数据实体的查询请求，所述工业设备数据模型包括：三个以上具有层级关系的数据实体，所述数据实体间的层级关系是依据所述查询请求的内容生成的；所述三个以上具有层级关系的数据实体包括：设备、各设备的多个生产段以及相应生产段产生的运行数据；设备和生产段是一对多的关联关系；设备和生产段产生的运行数据是一对多的关联关系；生产段对应的数据实体为最外层级，设备对应的数据实体为内层级，运行数据对应的数据实体为次内层级；
处理模块，用于根据所述查询请求，从多个数据实体的最外层依次向内层执行，得到至少一层的执行结果；根据目标数据实体对应的预设目标引用标识符，在所述目标数据实体的所在层的上层的执行结果中，查找所述目标数据实体所要返回的查询结果，并输出所述查询结果。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法对应的操作。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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CN113609154B (zh) * 2021-08-06 2023-08-29 网易（杭州）网络有限公司 一种数据查询方法、装置、电子设备和存储介质
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