CN115587228B - 对象查询方法、对象存储方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种对象查询方法、对象存储方法及装置，涉及大数据、智能搜索等技术领域。实现方案为：接收对象查询请求，对象查询请求包括对象描述信息；对对象描述信息进行分类；响应于对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于至少一个对象类别中的任一对象类别，基于对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果；以及对至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到对象查询请求的查询结果。根据本公开的技术方案，通过对对象查询请求中的对象描述信息进行分类，能够确定可能命中查询结果的至少一个对象类别。仅对这些对象类别中的对象进行查询，大大缩小了查询的数据范围，提高了查询效率和准确性。

Description

对象查询方法、对象存储方法及装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其大数据、智能搜索等技术领域。本公开具体涉及一种对象查询方法及装置、对象存储方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

对象查询指的是从已存储的多个对象中查询出用户需要的对象。对象例如可以是应用程序、网页、图像、视频、音频等。随着各行业技术的发展，被存储的对象越来越多。海量的对象为对象查询带来挑战。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种对象查询方法及装置、对象存储方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种对象查询方法，包括：接收对象查询请求，其中，所述对象查询请求包括对象描述信息；对所述对象描述信息进行分类；响应于所述对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别，基于所述对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果；以及对所述至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到所述对象查询请求的查询结果。

根据本公开的一方面，提供了一种对象存储方法，包括：对待存储对象进行分类；以及响应于所述待存储对象属于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别：确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级；以及将所述待存储对象、所述对象类别和所述第一优先级三者关联存储。

根据本公开的一方面，提供了一种对象查询装置，包括：接收模块，被配置为接收对象查询请求，其中，所述对象查询请求包括对象描述信息；分类模块，被配置为对所述对象描述信息进行分类；第一查询模块，被配置为响应于所述对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别，基于所述对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果；以及汇总模块，被配置为对所述至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到所述对象查询请求的查询结果。

根据本公开的一方面，提供了一种对象存储装置，包括：分类模块，被配置为对待存储对象进行分类；以及第一存储模块，被配置为响应于所述待存储对象属于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别：确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级；以及将所述待存储对象、所述对象类别和所述第一优先级三者关联存储。

根据本公开的一方面，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；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任一方面的方法。

根据本公开的一方面，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，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一方面的方法。

根据本公开的一方面，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任一方面的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，能够提高对象查询的效率和准确性。

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

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开一些实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；

图2示出了根据本公开一些实施例的对象查询方法的流程图；

图3A、3B示出了根据本公开一些实施例的对象查询过程的示意图；

图4示出了根据本公开一些实施例的对象存储方法的流程图；

图5示出了根据本公开一些实施例的对象存储过程的示意图；

图6示出了根据本公开一些实施例的对象存储过程及对象查询过程的示意图；

图7示出了根据本公开一些实施例的对象查询装置的结构框图；

图8示出了根据本公开一些实施例的对象存储装置的结构框图；以及

图9示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

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。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。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个要素与另一要素区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

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。

海量的对象为对象查询带来挑战。相关技术中，通常采用分片算法（例如随机分片、哈希分片、取模分片等）对海量对象进行分片，采用分布式技术将不同的分片存储至不同的设备中。在进行对象查询时，需要对所有分片进行查询以得到查询结果，查询效率低、计算资源消耗量大、准确性低。

针对上述问题，本公开实施例提供一种对象查询方法和对象存储方法。基于本公开实施例的对象查询方法和对象存储方法，能够提高对象查询的效率和准确性。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行对象查询方法和/或对象存储方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供其他服务或软件应用，这些服务或软件应用可以包括非虚拟环境和虚拟环境。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务（SaaS）模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。

用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来向服务器120发送对象查询请求或对象存储请求。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机（诸如个人计算机和膝上型计算机）、工作站计算机、可穿戴设备、智能屏设备、自助服务终端设备、服务机器人、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如MICROSOFT Windows、APPLE iOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统（例如GOOGLE Chrome OS）；或包括各种移动操作系统，例如MICROSOFT WindowsMobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理（PDA）等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器（诸如智能眼镜）和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序（例如电子邮件应用程序）、短消息服务（SMS）应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种（包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等）来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网（LAN）、基于以太网的网络、令牌环、广域网（WAN）、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络（VPN）、内部网、外部网、区块链网络、公共交换电话网（PSTN）、红外网络、无线网络（例如蓝牙、WIFI）和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机（例如PC（个人计算机）服务器、UNIX服务器、中端服务器）、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构（例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池）。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和/或106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

在一些实施方式中，服务器120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。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器（VPS，Virtual Private Server）服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据库例如可以是关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

根据一些实施例，用户可以通过客户端设备101、102、103、104、105或106向服务器120发送对象查询请求和/或对象存储请求。服务器120响应于用户的对象查询请求，可以执行本公开实施例的对象查询方法，得到查询结果并返回给用户。服务器120响应于用户的对象存储请求，可以执行本公开实施例的对象存储方法，对待存储对象进行存储（例如将待存储对象存储至数据库130中）。

需要说明的是，执行本公开实施例的对象查询方法的服务器和执行本公开实施例的对象存储方法的服务器可以是同一个服务器（例如服务器120），也可以是不同的服务器（例如对象查询方法由服务器120执行，对象存储方法由不同于服务器120的其他服务器执行）。

根据另一些实施例，本公开实施例的对象查询方法和对象存储方法也可以由客户端设备101-106执行。

图2示出了根据本公开实施例的对象查询方法200的流程图。如上所述，方法200的执行主体可以是图1中的服务器120、不同于服务器120的其他服务器或者客户端设备101-106中的任一者。如图2所示，方法200包括步骤S210-S240。

在步骤S210中，接收对象查询请求，对象查询请求包括对象描述信息。

在步骤S220中，对对象描述信息进行分类。

在步骤S230中，响应于对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于至少一个对象类别中的任一对象类别，基于对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果。

在步骤S240中，对至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到对象查询请求的查询结果。

根据本公开的实施例，通过对对象描述信息进行分类，能够确定可能命中查询结果的至少一个对象类别。仅对这些对象类别中的对象进行查询，大大缩小了查询的数据范围，提高了查询效率和准确性。

以下详细介绍方法200的各个步骤。

在步骤S210中，接收对象查询请求，对象查询请求包括对象描述信息。

对象描述信息用于描述用户希望经查询所得到的对象，即，用于描述用户的查询意图。根据一些实施例，对象描述信息例如可以是文本、图像、视频、音频中的至少一种，由此能够实现跨模态的对象搜索。

例如，用户希望查询某个产品线下的应用程序，则相应的对象描述信息可以是产品线的名称。

又例如，用户希望查询介绍“桂花”的网页，相应的对象描述信息可以是文本内容“香气浓郁的黄色小花”，也可以是用户拍摄的桂花的照片。

在步骤S220中，对对象描述信息进行分类，以确定可能命中查询结果的至少一个对象类别。

需要说明的是，上述至少一个对象类别可以对应于不同的划分标准。例如，快递员希望查询客户A的收货地址为B小区的内含三文鱼的快递信息，则相应的对象描述信息可以是“B小区的三文鱼快递”。该对象描述信息对应的对象类别可以是运送物品的类别，例如食品、生鲜、海鲜等；也可以是运送距离的类别，例如省内快递、省际快递、国内快递、国际快递等。

根据一些实施例，可以采用经训练的对象分类模型来对对象描述信息进行分类。具体地，可以将对象描述信息输入经训练的对象分类模型，以得到对象分类模型输出的至少一个对象类别。对象分类模型例如可以是神经网络模型。根据该实施例，能够利用对象分类模型通过训练学习到的知识对对象描述信息进行分类，提高分类的准确性，从而准确识别用户的查询意图，保证查询结果的准确性。

通过对对象描述信息进行分类，可以得到两种分类结果。一种是对象描述信息分类成功，即，确定了对象描述信息所对应的至少一个对象类别。另一种是对象描述信息分类失败，即，无法确定对象描述信息对应于哪个对象类别，从而认为对象描述信息不对应于任何对象类别。

在步骤S230中，响应于对象描述信息对应于至少一个对象类别（即，对象描述信息分类成功），对于至少一个对象类别中的任一对象类别，基于对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果。

在本公开的实施例中，可以预先建立对象类别索引，每个对象类别索引以对象类别的标识为键（key），以属于该对象类别的多个对象的标识为值（value）。相应地，基于对象类别索引，可以获取属于某个对象类别的多个第一对象。每个第一对象可以具有相应的特征信息，例如名称、数据大小、最近修改日期等。

基于对象描述信息，对每个对象类别所包括的多个第一对象进行查询，可以得到该对象类别的第一查询结果。例如，可以将对象描述信息与各第一对象的特征信息分别进行匹配，将匹配成功的第一对象作为第一查询结果。

根据一些实施例，可以对单个对象类别下的多个第一对象进行进一步划分。例如，可以按照优先级来对多个第一对象进行进一步划分。多个第一对象中的任一第一对象具有在该对象类别下的第一优先级，多个第一对象按照第一优先级被划分为多个第一对象集合。

相应地，在步骤S230中，可以基于该对象类别下的多个第一对象集合来得到该对象类别的第一查询结果。根据一些实施例，可以按照第一优先级由高到低的顺序对多个第一对象集合进行查询。响应于第一当前查询结果所包括的对象的数量大于第一阈值，将第一当前查询结果确定为第一查询结果，其中，第一当前查询结果为当前第一对象集合和第一优先级高于当前第一对象集合的第一对象集合的查询结果。

根据上述实施例，按照优先级由高到低的顺序对各第一对象集合进行查询，如果高优先级的第一对象集合已经能够命中较多的查询结果，则直接返回该查询结果，不再对低优先级的第一对象集合进行查询，由此能够缩小查询的数据范围，提高查询效率。同时，由于是从优先级较高的第一对象集合中得到查询结果，可以保证不损失查询的准确性。

第一阈值可以根据需要设置，例如设置为20、50等。

例如，第一优先级可以包括高、中、低三个等级，第一阈值为50。基于第一优先级对对象类别A下的多个第一对象进行划分，可以得到分别对应于高、中、低三个等级的第一对象集合S1、S2、S3。首先对第一优先级为“高”的第一对象集合S1进行查询，所得到的查询结果包括15个对象。随后，对第一优先级为“中”的第一对象集合S2进行查询，所得到的查询结果包括40个对象。此时，第一当前查询结果为当前第一对象集合（即，第一对象集合S2）和第一对象集合S1的查询结果，该查询结果包括15+40=55个对象，多于第一阈值，因此将这55个对象作为对象类别A的第一查询结果。不再对第一对象集合S3进行查询。

在得到每个对象类别的第一查询结果后，可以执行步骤S240。

在步骤S240中，对各对象类别的第一查询结果进行汇总，从而得到对象查询请求的查询结果。进一步地，可以将查询结果返回给用户。

根据一些实施例，响应于对象描述信息不对应于任何对象类别，基于对象描述信息，对已存储的多个第二对象进行查询，以得到对象查询请求的查询结果。根据该实施例，在对象描述信息分类失败的情况下，对已存储的所有的对象（第二对象）进行查询，由此能够避免分类的不确定性，保证查询结果的准确性。需要说明的是，该实施例中的多个第二对象包括各个对象类别中的多个第一对象以及不对应于任何对象类别的多个第三对象。也就是说，上文实施例中的多个第一对象是本实施例中的多个第二对象的子集。

根据一些实施例，上述多个第二对象中的任一第二对象具有全局的第二优先级，多个第二对象按照第二优先级被划分为多个第二对象集合。需要说明的是，对于属于某个对象类别的第二对象（即，上文实施例中的第一对象），该第二对象的第二优先级可以与相应的第一优先级相同。对于不属于任何对象类别的第二对象，可以按照某种算法确定其第二优先级。

与上述实施例相应地，可以基于多个第二对象集合得到对象查询请求的查询结果。根据一些实施例，可以按照第二优先级由高到低的顺序对多个第二对象集合进行查询。响应于第二当前查询结果所包括的对象的数量大于第二阈值，将第二当前查询结果确定为对象查询请求的查询结果，其中，第二当前查询结果为当前第二对象集合和第二优先级高于当前第二对象集合的第二对象集合的查询结果。

根据上述实施例，按照优先级由高到低的顺序对各第二对象集合进行查询，如果高优先级的第二对象集合已经能够命中较多的查询结果，则直接返回该查询结果，不再对低优先级的第二对象集合进行查询，由此能够缩小查询的数据范围，提高查询效率。同时，由于是从优先级较高的第二对象集合中得到查询结果，可以保证不损失查询的准确性。

第二阈值可以根据需要设置，例如设置为50、100等。

例如，第二优先级可以包括高、中、低三个等级，第二阈值为50。基于第二优先级对已存储的多个第二对象（即已存储的所有对象）进行划分，可以得到分别对应于高、中、低三个等级的第二对象集合S1、S2、S3。首先对第二优先级为“高”的第一对象集合S1进行查询，所得到的查询结果包括60个对象。此时，第二当前查询结果为当前第二对象集合（即，第二对象集合S1）的查询结果，该查询结果包括60个对象，多于第二阈值，因此将这60个对象作为对象查询请求的查询结果。

根据一些实施例，第一优先级或第二优先级可以是基于相应对象的查询频率信息确定的。即，第一优先级可以是基于第一对象的查询频率信息确定的，第二优先级可以是基于第二对象的查询频率信息确定的。通常地，对象的查询频率越高，其优先级越高。由此能够优先查询高频热门数据，提高查询的效率和准确性。

根据一些实施例，查询频率信息例如可以是相应对象的历史查询频率。根据该实施例，能够实时地基于对象的历史查询频率来确定其优先级，实现了优先级的动态调整，使对象的优先级与用户的查询需求相符，从而提高查询的准确性。

根据另一些实施例，查询频率信息可以是基于相应对象的特征信息所确定的预测查询频率。根据该实施例，对象的预测查询频率可以仅在存储该对象时被计算一次，相应地，对象的优先级在该对象被存储入库时确定并在后续过程中不再更改。由此能够节省计算资源，避免多次确定优先级所造成的计算资源消耗。

图3A、3B示出了根据本公开一些实施例的对象查询过程的示意图。

在图3A所示的实施例中，已存储的对象数据包括空类别（Null）的多个数据分片322、类别A的多个数据分片324、类别B的多个数据分片326和类别C的多个数据分片328。每个数据分片对应于不同的存储位置，并且包括多个对象。通过对对象描述信息310进行分类，确定对象描述信息310对应于类别A和类别B。对类别A和类别B中的多个对象进行查询并汇总二者的查询结果，可以得到最终的查询结果。

在图3B所示的实施例中，已存储的对象数据包括空类别（Null）的多个对象、类别A的多个对象、类别B的多个对象和类别C的多个对象。

空类别中的多个对象按照优先级被划分为三个对象集合。其中，优先级1对应的对象集合包括多个数据分片342，优先级2对应的对象集合包括多个数据分片344，优先级3对应的对象集合包括多个数据分片346。优先级1到优先级3的等级依次递减，即，优先级1的优先级等级最高，优先级3的优先级等级最低。

类别A中的多个对象按照优先级被划分为三个对象集合。其中，优先级1对应的对象集合包括多个数据分片352，优先级2对应的对象集合包括多个数据分片354，优先级3对应的对象集合包括多个数据分片356。

类别B具有多个数据分片362，每个数据分片362包括多个对象。类别B中的多个对象没有划分优先级，均默认属于最高的优先级（即优先级1）。

类别C中的多个对象按照优先级被划分为两个对象集合。其中，优先级1对应的对象集合包括多个数据分片372，优先级2对应的对象集合包括多个数据分片374。

通过对对象描述信息330进行分类，确定对象描述信息330对应于类别A。首先，对类别A下的优先级最高（即优先级1）的各个数据分片352进行查询，得到20个对象。随后，对类别A下的优先级次高（即优先级2）的各个数据分片354进行查询，得到40个对象。此时，当前查询结果包括20+40=60个对象，当前查询结果所包括的对象的数量大于阈值50，因此将当前查询结果作为最终的查询结果。

根据本公开的实施例，还提供了一种对象存储方法。图4示出了根据本公开实施例的对象存储方法400的流程图。方法400的执行主体可以是服务器，也可以是客户端设备。如图4所示，方法400包括步骤S410-S430。

在步骤S410中，对待存储对象进行分类。

在步骤S420中，响应于待存储对象属于至少一个对象类别，对于至少一个对象类别中的任一对象类别，确定待存储对象在该对象类别中的第一优先级。

在步骤S430中，将待存储对象、对象类别和第一优先级三者关联存储。

根据本公开的实施例，通过将待存储对象与对象类别、第一优先级关联存储，能够将多个待存储对象按照对象类别和优先级划分到不同的存储位置，实现对象的栅格化存储。相应地，在查询时，可以先确定可能命中查询结果的存储位置，然后对这些存储位置进行查询，大大缩小了查询的数据范围，提高了查询效率和准确性。

此外，对象类别可以按照多种不同的标准进行划分，由此可以涵盖专向的类别，保证长尾冷门对象的查询效率和准确性。

以下详细介绍方法400的各个步骤。

在步骤S410中，对待存储对象进行分类。

根据一些实施例，可以将待存储对象的特征信息（例如名称、摘要信息、数据大小、最近修改日期等）输入经训练的对象分类模型，以得到对象分类模型输出的所述待存储对象的分类结果。根据该实施例，能够利用对象分类模型通过训练学习到的知识对待存储对象进行分类，提高对象分类的准确性，从而提高基于对象分类情况所进行的对象查询的准确性。

根据一些实施例，待存储对象的特征信息可以包括文本、图像、视频、音频中的至少一种形式。由此能够实现跨模态的数据存储和搜索。

通过对待存储对象进行分类，可以得到两种分类结果。一种是待存储对象分类成功，即，确定了待存储对象所对应的至少一个对象类别。另一种是待存储对象分类失败，即，无法确定待存储对象对应于哪个对象类别，从而认为待存储对象不对应于任何对象类别。

在步骤S420中，响应于待存储对象属于至少一个对象类别（即，待存储对象分类成功），对于至少一个对象类别中的任一对象类别，确定待存储对象在该对象类别中的第一优先级。

第一优先级可以指示待存储对象的查询频率或重要程度。

根据一些实施例，可以将待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到优先级判断模型输出的待存储对象的预测查询频率；以及基于预测查询频率确定待存储对象的第一优先级。通常地，预测查询频率越高，待存储对象的第一优先级越高。由此能够优先查询高频热门数据，提高查询的效率和准确性。

在上述实施例中，进一步地，还可以将对象类别的相关信息（例如对象类别的名称、摘要信息等）与待存储对象的特征信息一并输入优先级判断模型，由此能够对属于不同对象类别的待存储对象的查询频率进行准确预测，即，提高预测查询频率的准确性。

根据另一些实施例，可以基于预设的规则来确定待存储对象的重要程度，并据此设置第一优先级。重要程度越高，第一优先级越高。由此能够优先查询重要的数据，提高查询的效率和准确性。例如，对于类别为“文件”的快递包裹来说，可以按照送达时间来确定其重要程度，并据此设置第一优先级。将快件的第一优先级设置为“高”，普通件的第一优先级设置为“中”，慢件的第一优先级设置为“低”。

在步骤S430中，将待存储对象、对象类别和第一优先级三者关联存储。

根据一些实施例，可以将待存储对象添加至对象类别和第一优先级所对应的索引中。根据该实施例，可以基于对象类别和第一优先级两个字段，形成二维的索引。每个索引的键为对象类别标识和第一优先级标识所形成的组合，值为属于该对象类别和第一优先级的对象的标识。

根据一些实施例，在将待存储对象、对象类别和第一优先级三者关联存储之后，可以基于待存储对象的历史查询频率，调整待存储对象的第一优先级；以及将待存储对象、对象类别和调整后的第一优先级三者关联存储。根据该实施例，在待存储对象被存储入库后，可以进一步基于其历史查询频率动态调整其优先级，使该对象的优先级与用户的查询需求相符，从而提高查询的准确性。

根据一些实施例，方法400还包括：响应于待存储对象不属于任何对象类别（即待存储对象分类失败），确定待存储对象的全局的第二优先级；以及将待存储对象与第二优先级关联存储。根据该实施例，在不确定待存储对象对应于哪个对象类别的情况下，仅将待存储对象与第二优先级关联存储，由此能够保证查询结果的准确性，避免不确定的对象类别对查询造成负面影响。

根据一些实施例，可以将待存储对象添加至第二优先级所对应的索引中。根据该实施例，在不确定待存储对象对应于哪个对象类别的情况下，可以基于第二优先级一个字段来形成索引。每个索引的键为第二优先级的标识，值为属于该第二优先级的对象的标识。

第二优先级可以指示待存储对象的查询频率或重要程度。

根据一些实施例，可以将待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到优先级判断模型输出的待存储对象的预测查询频率；以及基于预测查询频率确定待存储对象的第二优先级。通常地，预测查询频率越高，待存储对象的第二优先级越高。由此能够优先查询高频热门数据，提高查询的效率和准确性。

根据另一些实施例，可以基于预设的规则来确定待存储对象的重要程度，并据此设置第二优先级。重要程度越高，第二优先级越高。由此能够优先查询重要的数据，提高查询的效率和准确性。例如，对于快递包裹来说，可以按照送达时间来确定其重要程度，并据此设置第二优先级。将快件的第二优先级设置为“高”，普通件的第二优先级设置为“中”，慢件的第二优先级设置为“低”。

根据一些实施例，在将待存储对象与第二优先级关联存储之后，可以基于待存储对象的历史查询频率，调整待存储对象的第二优先级；以及将待存储对象与调整后的第二优先级关联存储。根据该实施例，在待存储对象被存储入库后，可以进一步基于其历史查询频率动态调整其优先级，使该对象的优先级与用户的查询需求相符，从而提高查询的准确性。

图5示出了根据本公开实施例的对象存储过程的示意图。在图5所示的实施例中，基于对象类别标签和优先级两个字段，建立了立体栅格式的索引。通过对待存储对象510进行分类，确定其属于类别A和类别C。通过判断其优先级，确定其在类别A下的优先级为优先级2（中），在类别C下的优先级为优先级1（高）。因此，将待存储对象510存储至类别A和优先级2所对应的索引520中，并且存储至类别C和优先级1所对应的索引530中。进一步地，可以分别确定待存储对象510在索引520中位于的数据分片522和在索引530中位于的数据分片532，并将待存储对象510分别存储至数据分片522和数据分片532。

图6示出了根据本公开实施例的对象查询过程和对象存储过程的示意图。如图6所示，在存储侧，基于对象类别标签和优先级两个字段建立了立体栅格式的索引。基于该索引，可以实现对象查询和对象存储。

在图6所示的实施例中，在请求侧，查询服务器接收对象查询请求610，该对象查询请求610包括对象描述信息。通过对对象描述信息进行分类，确定其对应的对象类别为类别A和类别B。

在类别A中，按照优先级由高到低的顺序对其中的对象进行查询。通过对优先级1中的多个数据分片622（每个数据分片622包括多个对象）和优先级2中的多个数据分片624（每个数据分片624包括多个对象）进行查询，所得到的查询结果中已经包括足够多的对象，因此将该查询结果作为类别A的查询结果，不再对优先级3中的数据分片进行查询。

类别B中的对象没有划分优先级，因此所有数据分片632均位于默认的优先级1中。通过对各个数据分片632进行查询，得到类别B的查询结果。

对类别A和类别B的查询结果进行汇总，得到对象查询请求610的查询结果。

在查询服务器接收并响应对象查询请求610的同时，存储服务器可以接收并响应针对待存储对象640的对象存储请求。

通过对待存储对象640进行分类，确定其属于类别C。通过判断其优先级，确定其在类别C下的优先级为优先级1（高）。因此，将待存储对象640存储至类别C和优先级1所对应的索引650中。进一步地，可以确定待存储对象640在索引650中位于的数据分片652，并将待存储对象640存储至数据分片652中。

根据本公开的实施例，还提供了一种对象查询装置。

图7示出了根据本公开实施例的对象查询装置700的结构框图。如图7所示，装置700包括接收模块710、分类模块720、第一查询模块730和汇总模块740。

接收模块710被配置为接收对象查询请求，其中，所述对象查询请求包括对象描述信息。

分类模块720被配置为对所述对象描述信息进行分类。

第一查询模块730被配置为响应于所述对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别，基于所述对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果。

汇总模块740被配置为对所述至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到所述对象查询请求的查询结果。

根据本公开的实施例，通过对对象描述信息进行分类，能够确定可能命中查询结果的至少一个对象类别。仅对这些对象类别中的对象进行查询，大大缩小了查询的数据范围，提高了查询效率和准确性。

根据一些实施例，所述分类模块720进一步被配置为：将所述对象描述信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述对象描述信息的分类结果。

根据一些实施例，所述多个第一对象中的任一第一对象具有在相应对象类别下的第一优先级，所述多个第一对象按照第一优先级被划分为多个第一对象集合，所述第一查询模块730包括：第一顺序查询单元，被配置为按照第一优先级由高到低的顺序对所述多个第一对象集合进行查询；以及第一确定单元，被配置为响应于第一当前查询结果所包括的对象的数量大于第一阈值，将所述第一当前查询结果确定为所述第一查询结果，其中，所述第一当前查询结果为当前第一对象集合和第一优先级高于所述当前第一对象集合的第一对象集合的查询结果。

根据一些实施例，装置700还包括：第二查询模块，被配置为响应于所述对象描述信息不对应于任何对象类别，基于所述对象描述信息，对已存储的多个第二对象进行查询，以得到所述对象查询请求的查询结果。

根据一些实施例，所述多个第二对象中的任一第二对象具有全局的第二优先级，所述多个第二对象按照第二优先级被划分为多个第二对象集合，所述第二查询模块包括：第二顺序查询单元，被配置为按照第二优先级由高到低的顺序对所述多个第二对象集合进行查询；以及第二确定单元，被配置为响应于第二当前查询结果所包括的对象的数量大于第二阈值，将所述第二当前查询结果确定为所述对象查询请求的查询结果，其中，所述第二当前查询结果为当前第二对象集合和第二优先级高于所述当前第二对象集合的第二对象集合的查询结果。

根据一些实施例，所述第一优先级或所述第二优先级是基于相应对象的查询频率信息确定的。

根据一些实施例，所述查询频率信息为：相应对象的历史查询频率；或者基于相应对象的特征信息确定的预测查询频率。

根据一些实施例，所述对象描述信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

根据本公开的实施例，还提供了一种对象存储装置。

图8示出了根据本公开实施例的对象存储装置800的结构框图。如图8所示，装置800包括分类模块810和第一存储模块820。

分类模块810被配置为对待存储对象进行分类。

第一存储模块820被配置为响应于所述待存储对象属于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别：

确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级；以及

将所述待存储对象、所述对象类别和所述第一优先级三者关联存储。

根据本公开的实施例，通过将待存储对象与对象类别、第一优先级关联存储，能够将多个待存储对象按照类别和优先级划分到不同的存储位置，实现对象的栅格化存储。相应地，在查询时，可以先确定可能命中查询结果的存储位置，然后对这些存储位置进行查询，大大缩小了查询的数据范围，提高了查询效率和准确性。

根据一些实施例，所述分类模块810进一步被配置为：将所述待存储对象的特征信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述待存储对象的分类结果。

根据一些实施例，所述第一存储模块820进一步被配置为：将所述待存储对象添加至所述对象类别和所述第一优先级所对应的索引中。

根据一些实施例，所述第一存储模块820进一步被配置为：将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第一优先级。

根据一些实施例，装置800还包括：第一调整模块，被配置为在所述将所述待存储对象、所述对象类别和所述第一优先级三者关联存储之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第一优先级；以及第二存储模块，被配置为将所述待存储对象、所述对象类别和调整后的第一优先级三者关联存储。

根据一些实施例，装置800还包括第三存储模块，被配置为：响应于所述待存储对象不属于任何对象类别，确定所述待存储对象的全局的第二优先级；以及将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储。

根据一些实施例，所述第三存储模块进一步被配置为：将所述待存储对象添加至所述第二优先级所对应的索引中。

根据一些实施例，所述第三存储模块进一步被配置为：将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第二优先级。

根据一些实施例，装置800还包括：第二调整模块，被配置为在所述将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第二优先级；以及第四存储模块，被配置为将所述待存储对象与调整后的第二优先级关联存储。

根据一些实施例，所述待存储对象的特征信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

应当理解，图7中所示装置700的各个模块或单元可以与参考图2描述的方法200中的各个步骤相对应，图8中所示装置800的各个模块或单元可以与参考图4描述的方法400中的各个步骤相对应。由此，上面针对方法200描述的操作、特征和优点同样适用于装置700及其包括的模块以及单元，上面针对方法400描述的操作、特征和优点同样适用于装置800及其包括的模块以及单元。为了简洁起见，某些操作、特征和优点在此不再赘述。

虽然上面参考特定模块讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个模块的功能可以分为多个模块，和/或多个模块的至少一些功能可以组合成单个模块。

还应当理解，本文可以在软件硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。上面关于图7、图8描述的各个模块可以在硬件中或在结合软件和/或固件的硬件中实现。例如，这些模块可以被实现为计算机程序代码/指令，该计算机程序代码/指令被配置为在一个或多个处理器中执行并存储在计算机可读存储介质中。可替换地，这些模块可以被实现为硬件逻辑/电路。例如，在一些实施例中，模块710-820中的一个或多个可以一起被实现在片上系统（System on Chip, SoC）中。SoC可以包括集成电路芯片（其包括处理器（例如，中央处理单元（Central Processing Unit, CPU）、微控制器、微处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）等）、存储器、一个或多个通信接口、和/或其他电路中的一个或多个部件），并且可以可选地执行所接收的程序代码和/或包括嵌入式固件以执行功能。

根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器，该存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，该指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行本公开实施例的对象查询方法和/或对象存储方法。

根据本公开的实施例，还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实施例的对象查询方法和/或对象存储方法。

根据本公开的实施例，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现本公开实施例的对象查询方法和/或对象存储方法。

参考图9，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备900的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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，个人数字助理、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9所示，电子设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器（ROM）902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器（RAM）903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储电子设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出（I/O）接口905也连接至总线904。

电子设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906、输出单元907、存储单元908以及通信单元909。输入单元906可以是能向电子设备900输入信息的任何类型的设备，输入单元906可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元907可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元908可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元909允许电子设备900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，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙^TM设备、802.11设备、Wi-Fi设备、WiMAX设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元901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901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901执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200和/或方法400。例如，在一些实施例中，方法200和/或方法400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908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到电子设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的方法200和方法400的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行方法200和/或方法400。

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）、复杂可编程逻辑设备（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）、互联网和区块链网络。

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、也可以顺序地或以不同的次序执行，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。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本公开的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (38)

1.一种对象存储方法，包括：

对待存储对象进行分类；以及

响应于所述待存储对象属于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别：

基于所述待存储对象的特征信息，确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级，其中，所述特征信息包括所述待存储对象的名称、摘要信息、数据大小、最近修改日期中的一种或多种；

将所述待存储对象存储至数据库；以及

将所述待存储对象添加至所述对象类别和所述第一优先级所对应的索引中，其中，所述索引用于实现对象查询。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对待存储对象进行分类包括：

将所述待存储对象的特征信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述待存储对象的分类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级包括：

将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及

基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第一优先级。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在所述将所述待存储对象添加至所述对象类别和所述第一优先级所对应的索引中之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第一优先级；以及

将所述待存储对象、所述对象类别和调整后的第一优先级三者关联存储。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于所述待存储对象不属于任何对象类别，确定所述待存储对象的全局的第二优先级；以及

将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储包括：

将所述待存储对象添加至所述第二优先级所对应的索引中。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定所述待存储对象的全局的第二优先级包括：

将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及

基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第二优先级。

8.根据权利要求5所述的方法，还包括：

在所述将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第二优先级；以及

将所述待存储对象与调整后的第二优先级关联存储。

9.根据权利要求2、3、7中任一项所述的方法，其中，所述待存储对象的特征信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

10.一种对象查询方法，包括：

接收对象查询请求，其中，所述对象查询请求包括对象描述信息；

对所述对象描述信息进行分类；

响应于所述对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别，基于所述对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果，其中，所述多个第一对象通过预设的索引获得，所述索引是基于权利要求1-9中任一项所述的方法建立的；以及

对所述至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到所述对象查询请求的查询结果。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述对所述对象描述信息进行分类包括：

将所述对象描述信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述对象描述信息的分类结果。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述多个第一对象中的任一第一对象具有在相应对象类别下的第一优先级，所述多个第一对象按照第一优先级被划分为多个第一对象集合，所述对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果包括：

按照第一优先级由高到低的顺序对所述多个第一对象集合进行查询；以及

响应于第一当前查询结果所包括的对象的数量大于第一阈值，将所述第一当前查询结果确定为所述第一查询结果，其中，所述第一当前查询结果为当前第一对象集合和第一优先级高于所述当前第一对象集合的第一对象集合的查询结果。

13.根据权利要求10所述的方法，还包括：

响应于所述对象描述信息不对应于任何对象类别，基于所述对象描述信息，对已存储的多个第二对象进行查询，以得到所述对象查询请求的查询结果。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述多个第二对象中的任一第二对象具有全局的第二优先级，所述多个第二对象按照第二优先级被划分为多个第二对象集合，所述对已存储的多个第二对象进行查询，以得到所述对象查询请求的查询结果包括：

按照第二优先级由高到低的顺序对所述多个第二对象集合进行查询；以及

响应于第二当前查询结果所包括的对象的数量大于第二阈值，将所述第二当前查询结果确定为所述对象查询请求的查询结果，其中，所述第二当前查询结果为当前第二对象集合和第二优先级高于所述当前第二对象集合的第二对象集合的查询结果。

15.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一优先级是基于相应对象的查询频率信息确定的。

16.根据权利要求14所述的方法，其中，所述第二优先级是基于相应对象的查询频率信息确定的。

17.根据权利要求15或16所述的方法，其中，所述查询频率信息为：

相应对象的历史查询频率；或者

基于相应对象的特征信息确定的预测查询频率。

18.根据权利要求10所述的方法，其中，所述对象描述信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

19.一种对象存储装置，包括：

分类模块，被配置为对待存储对象进行分类；以及

第一存储模块，被配置为响应于所述待存储对象属于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别：

基于所述待存储对象的特征信息，确定所述待存储对象在所述对象类别中的第一优先级，其中，所述特征信息包括所述待存储对象的名称、摘要信息、数据大小、最近修改日期中的一种或多种；

将所述待存储对象存储至数据库；以及

将所述待存储对象添加至所述对象类别和所述第一优先级所对应的索引中，其中，所述索引用于实现对象查询。

20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述分类模块进一步被配置为：

将所述待存储对象的特征信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述待存储对象的分类结果。

21.根据权利要求19所述的装置，其中，所述第一存储模块进一步被配置为：

将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及

基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第一优先级。

22.根据权利要求19所述的装置，还包括：

第一调整模块，被配置为在所述将所述待存储对象添加至所述对象类别和所述第一优先级所对应的索引中之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第一优先级；以及

第二存储模块，被配置为将所述待存储对象、所述对象类别和调整后的第一优先级三者关联存储。

23.根据权利要求19所述的装置，还包括第三存储模块，被配置为：

响应于所述待存储对象不属于任何对象类别，确定所述待存储对象的全局的第二优先级；以及

将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储。

24.根据权利要求23所述的装置，其中，所述第三存储模块进一步被配置为：

将所述待存储对象添加至所述第二优先级所对应的索引中。

25.根据权利要求23所述的装置，其中，所述第三存储模块进一步被配置为：

将所述待存储对象的特征信息输入优先级判断模型，以得到所述优先级判断模型输出的所述待存储对象的预测查询频率；以及

基于所述预测查询频率确定所述待存储对象的第二优先级。

26.根据权利要求23所述的装置，还包括：

第二调整模块，被配置为在所述将所述待存储对象与所述第二优先级关联存储之后，基于所述待存储对象的历史查询频率，调整所述待存储对象的第二优先级；以及

第四存储模块，被配置为将所述待存储对象与调整后的第二优先级关联存储。

27.根据权利要求20、21、25中任一项所述的装置，其中，所述待存储对象的特征信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

28.一种对象查询装置，包括：

接收模块，被配置为接收对象查询请求，其中，所述对象查询请求包括对象描述信息；

分类模块，被配置为对所述对象描述信息进行分类；

第一查询模块，被配置为响应于所述对象描述信息对应于至少一个对象类别，对于所述至少一个对象类别中的任一对象类别，基于所述对象描述信息，对属于该对象类别的多个第一对象进行查询，以得到第一查询结果，其中，所述多个第一对象通过预设的索引获得，所述索引是基于权利要求19-27中任一项所述的装置建立的；

以及

汇总模块，被配置为对所述至少一个对象类别各自的第一查询结果进行汇总，以得到所述对象查询请求的查询结果。

29.根据权利要求28所述的装置，其中，所述分类模块进一步被配置为：

将所述对象描述信息输入经训练的对象分类模型，以得到所述对象分类模型输出的所述对象描述信息的分类结果。

30.根据权利要求28所述的装置，其中，所述多个第一对象中的任一第一对象具有在相应对象类别下的第一优先级，所述多个第一对象按照第一优先级被划分为多个第一对象集合，所述第一查询模块包括：

第一顺序查询单元，被配置为按照第一优先级由高到低的顺序对所述多个第一对象集合进行查询；以及

第一确定单元，被配置为响应于第一当前查询结果所包括的对象的数量大于第一阈值，将所述第一当前查询结果确定为所述第一查询结果，其中，所述第一当前查询结果为当前第一对象集合和第一优先级高于所述当前第一对象集合的第一对象集合的查询结果。

31.根据权利要求28所述的装置，还包括：

第二查询模块，被配置为响应于所述对象描述信息不对应于任何对象类别，基于所述对象描述信息，对已存储的多个第二对象进行查询，以得到所述对象查询请求的查询结果。

32.根据权利要求31所述的装置，其中，所述多个第二对象中的任一第二对象具有全局的第二优先级，所述多个第二对象按照第二优先级被划分为多个第二对象集合，所述第二查询模块包括：

第二顺序查询单元，被配置为按照第二优先级由高到低的顺序对所述多个第二对象集合进行查询；以及

第二确定单元，被配置为响应于第二当前查询结果所包括的对象的数量大于第二阈值，将所述第二当前查询结果确定为所述对象查询请求的查询结果，其中，所述第二当前查询结果为当前第二对象集合和第二优先级高于所述当前第二对象集合的第二对象集合的查询结果。

33.根据权利要求30所述的装置，其中，所述第一优先级是基于相应对象的查询频率信息确定的。

34.根据权利要求32所述的装置，其中，所述第二优先级是基于相应对象的查询频率信息确定的。

35.根据权利要求33或34所述的装置，其中，所述查询频率信息为：

相应对象的历史查询频率；或者

基于相应对象的特征信息确定的预测查询频率。

36.根据权利要求28所述的装置，其中，所述对象描述信息包括文本、图像、视频、音频中的至少一种。

37.一种电子设备，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1-18中任一项所述的方法。

38.一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计算机执行根据权利要求1-18中任一项所述的方法。