CN117435754A - 数据查询方法和装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据查询方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。本发明解决了现有的风控数据获取方法不够灵活的技术问题。

Description

数据查询方法和装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种数据查询方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在安全风控业务中，通常会基于业务场景，结合IP画像、设备指纹、黑卡检测、威胁情报等多维度信息实时识别风险，通过对于潜在风险和爬虫流量的精准判别，避免网络风险带来的经济损失。

为了对潜在风险进行精准识别，通常会获取离线用户关系数据进行关系特征计算。现有的风控数据的获取方案中，会将关系特征计算逻辑写死在例行调度任务当中，每次都要计算全量用户的全量关系特征，在需要获取关系特征数据的情况下，再通过获取语句进行调用。由于现有方法将关系特征计算逻辑写死在例行调度任务当中，单次运算时间长达数小时或数十个小时，无法满足风控强对抗场景下灵活调整逻辑的要求。也就是说，现有的风控数据的获取方法存在数据获取不够灵活的技术问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据查询方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决现有数据查询方法不够灵活的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据查询方法，包括：获取数据查询请求，其中，上述数据查询请求中携带有图算子的标识，上述图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与上述图算子对应的图查询语句，其中，上述图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于上述图查询语句从上述图数据库中查询到的图数据表结果，并将上述图数据表结果发送给上述业务场景关联的设备。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据查询装置，包括：第一获取单元，用于获取数据查询请求，其中，上述数据查询请求中携带有图算子的标识，上述图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成单元，用于生成与上述图算子对应的图查询语句，其中，上述图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；第二获取单元，用于在通过查询权限认证的情况下，获取基于上述图查询语句从上述图数据库中查询到的图数据表结果，并将上述图数据表结果发送给上述业务场景关联的设备。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述数据查询方法。

根据本申请实施例的又一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如以上数据查询方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述的数据查询方法。

在本申请实施例中，采用获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。在本申请实施例中，通过数据查询请求中携带的图算子标识，以调用预先创建的用于图算子在图数据库中进行数据查询，即避免了每次查询之前都需要对全量的数据关系进行计算，进而解决了现有数据查询方法不够灵活的技术问题，而本申请实施例中，通过图算子进行图查询，可以根据需要灵活调整数据获取和查询逻辑，提高了数据查询过程的灵活性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的数据查询方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的数据查询方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的数据查询方法的示意图；

图4是根据本发明实施例的另一种可选的数据查询方法的示意图；

图5是根据本发明实施例的又一种可选的数据查询方法的示意图；

图6是根据本发明实施例的另一种可选的数据查询方法的流程图；

图7是根据本发明实施例的又一种可选的数据查询方法的示意图；

图8是根据本发明实施例的另一种可选的数据查询装置的结构示意图；

图9是根据本发明实施例的另一种可选的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到用户对象操作信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得标识对象的授权许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据查询方法，可选地，上述数据查询方法可以但不限于应用于如图1所示的由服务器102和终端设备104所构成的数据查询系统中。如图1所示，服务器102通过网络110与终端设备104进行连接，上述网络可以包括但不限于：有线网络，无线网络，其中，该有线网络包括：局域网、城域网和广域网，该无线网络包括：蓝牙、WIFI及其他实现无线通信的网络。上述终端设备可以包括但不限于以下至少之一：手机(如Android手机、iOS手机等)、笔记本电脑、平板电脑、掌上电脑、MID(MobileInternet Devices，移动互联网设备)、PAD、台式电脑、智能电视、车载设备等。上述终端设备上可以安装有客户端，例如风控服务应用客户端、风险调整应用客户端等。上述终端设备上还设置有显示器、处理器和存储器，处理器可以用于对从服务器返回的查询结果进行风险分析，例如，对获取到的查询反馈文件进行数据分析，确定出存在查询操作异常的图算子，进而结合具体的业务场景实现业务风险预警。存储器用于对获取到的图数据表结果进行存储。可以理解的是，可以通过上述终端设备104向服务器102发送数据查询请求，服务器102接收到查询请求后，根据查询请求中携带的图算子标识调用对应的图算子在图数据库中进行数据查询操作，并根据查询结果返回查询结果；终端设备104根据返回的查询结果进行风控分析。服务器102可以为一种后台服务器，具体可以是单一服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，或者是云服务器。上述服务器包括数据库和处理引擎。

根据本发明实施例的一个方面，上述数据查询系统还可以在终端设备104中执行步骤S102，生成数据查询请求，并执行步骤S104，通过网络110向终端设备104发送发送数据查询请求；接着服务器102中执行步骤S106至S110，获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。接着服务器102执行步骤S112，通过网络110向终端设备104发送图数据表结果；最后执行步骤S116，终端设备104根据返回的图数据表结果进行风险分析。

根据本发明实施例的一个方面，上述终端设备还可以包括多个终端设备，在多个终端设备可以运行有不同的风控业务客户端。可以理解的是，上述不同风控业务客户端可以是不同领域中的风控业务，多个终端通过分别与保存有图数据库的服务器102进行数据请求，服务器102根据鉴权结果返回对应的图数据表结果。

在本申请实施例中，采用获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。在本申请实施例中，通过数据查询请求中携带的图算子标识，以调用预先创建的用于图算子在图数据库中进行数据查询，即避免了每次查询之前都需要对全量的数据关系进行计算，进而解决了现有数据查询方法不够灵活的技术问题，而本申请实施例中，通过图算子进行图查询，可以根据需要灵活调整数据获取和查询逻辑，提高了数据查询过程的灵活性。

上述仅是一种示例，本实施例中对此不作任何限定。

作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述数据查询方法包括以下步骤：

S202，获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；

S204，生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；

S206，在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。

需要说明的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到用户对象操作信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得标识对象的授权许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

首先，对上述数据查询请求进行说明。上述数据查询请求可以是一种用于查询风控业务相关的数据的查询请求。上述风控业务可以包括但不限于是数字金融、电子商务、零售业务、数据安全等领域的风控业务。比如，在数字金融领域，为了确保金融环境的安全，通常需要对疑似风险账号进行行为检测，比如检测该疑似风险账号与其他普通账号的交互行为是否存在异常。因此，可以通过在数据库中查询该账号相关的关联行为数据，进而对获取到的数据进行风险分析。

需要说明的是，进行上述数据查询的用户群体可以是风控业务的从业人员，比如账号安全业务的人员对疑似骚扰账号进行风险分析之前，可以通过风控终端上述方法向服务器发送查询请求，以获取该疑似骚扰账号的近期账号交互行为，进而根据返回的数据判断该疑似骚扰账号是否确实为骚扰账号，进而根据分析结果确定后续对该账号的风控操作。进行上述数据查询的用户群体还可以是普通用户群体，比如某用户想查看与自己使用过相同设备登录的账号，则可以在客户端通过上述查询请求获取相关账号信息，以自行进行账号安全检查。以上仅为示例，不对本申请实施例中获取数据查询请求的具体场景进行限定。

需要说明的是，在本实施例中，可以通过获取查询请求中携带的图算子标识，获取对应的图算子，进而生成与图算子对应的图查询语句，以图查询语句的形式在图数据中进行数据查询。需要说明的是，本实施例中的图算子可以用于表示图关系计算的最小单元，将复杂的风控关系计算逻辑打包成一个整体，内部使用图查询语法(如cypher语法)调用图数据库，进而在图数据库中进行数据查询。在本实施例中，可以通过留空特定参数便于在多个风控场景中使用。

进一步地，上述图算子可以基于业务场景中的业务关系特征进行预先创建。但图算子并不局限于在同一个业务场景中进行使用，因为在不同的业务场景中往往会存在相似的业务关系特征。以下结合图3对一个可选的账号安全业务场景中的业务关系特征进行说明。

如图3所示，示出了A到I一共8个数据节点以及通过不同种类的线型标识了各个节点之间的关系。

首先，对各个节点的属性进行说明：，节点A以及节点C、D、E、F、H、G可以用于指示不同的业务账号，节点B用于指示可以用于登录业务账号的设备，此外，节点I可以用于指示账号A的账号属性数据。

接着对各条直线所指示的账号关系进行说明：如节点A-B、B-C、B-D、B-E、B-F之间以加粗的直线进行连接，以指示连接的两个节点之间存在账号-设备的关联关系，即指示节点A以及节点C、D、E、F均在设备B中发生过登录操作。此外，节点A和节点I通过虚线进行连接，指示二者之间存在数据归属关系，即节点I中的数据为账号A的账号属性数据；节点A通过单向箭头指向节点H，可以用于指示账号A向账号H发送了消息；节点A与节点G通过双向箭头连接，可以指示账号A与账号G之间互相发送了消息。

进一步地，基于图3所示的业务关系特征，账号A可以向服务发送数据查询请求，以获取与账号A登录过同一个设备的账号标识信息。即可通过第一图算子在图3所示的图数据库中进行图查询操作，基于第一图算子生成的图查询语句中查询逻辑可以是首先查询与节点A存在“账号-设备”关系的第一节点，接着查询与该第一节点的存在“账号-设备”关系的第二节点的集合，即可查询到与账号A登录过同一设备的全部账号的账号标识信息。

根据上述实施方式，即可以在账号安全业务场景使用上述第一图算子进行查询操作。但事实上，上述第一图算子所对应的查询逻辑可以归纳为“查询与当前节点存在第一关系的第一节点，接着查询与第一节点存在第一关系的第二节点作为查询结果”，因此，在其他相似的业务领域中，也可以通过上述第一图算子进行查询操作。

比如，在账号行为业务领域中，图3中的节点A至节点F均用于指示账号，节点A与节点B之间的加粗连线用于指示节点A和B所指示的账号之间互相发送过消息，同理，节点B与节点C，节点B与节点D，节点B与节点E，节点B与节点之间也通过相同的关系线进行连接，指示上述账号之间均互相发送过消息。在该业务领域中，假设要查询与账号A互发过消息的第一帐号的关联账号，同样可以通过上述第一图算子进行数据查询，进而可以基于第一图算子对应的查询逻辑“查询与当前节点存在第一关系的第一节点，接着查询与第一节点存在第一关系的第二节点作为查询结果”在图数据库中首先通过节点A查询到存在互发消息关系的节点B，进而通过节点B查询到互发消息的节点C、D、E、F。

根据上述具体实施例，通过对具体查询的节点以及关系参数进行替换，即可以根据相同的图算子以在不同业务场景中进行数据查询，避免了针对特定的业务场景编写具体的查询语句，解决了现有的数据查询方法不够灵活的技术问题。

需要进一步说明的是，由于相同的图算子可以用于不同的业务场景，但是不同业务场景的数据权限可以不同的，且不同业务场景可以获取的数据实际上也是不同的，进而可以对数据查询请求配置权限认证，在查询权限认证通过的情况下，进一步进行具体的查询并返回查询结果。

通过本申请的上述实施方式，采用获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。在本申请实施例中，通过数据查询请求中携带的图算子标识，以调用预先创建的用于图算子在图数据库中进行数据查询，即避免了每次查询之前都需要对全量的数据关系进行计算，进而解决了现有数据查询方法不够灵活的技术问题。在本申请的上述实施方式中，通过图算子表示图关系计算的最小单元，将复杂多样的风控关系计算逻辑打包成一个整体，进而可以通过留空特定参数便于在多个风控场景中的复用。此外，对于不同的图算子，可以分配不同的调用权限，进而解决调用安全的问题。

作为一种可选的实施方式，上述生成与图算子对应的图查询语句包括：

S1，获取与图算子的标识匹配的查询脚本，其中，查询脚本中记录有与查询逻辑；

S1，将图算子中与业务关系特征对应的参数变量加载到查询脚本中，以生成图查询语句。

在本实施方式中，上述图算子标识对应的图算子至少可以包括两部分内容，其中第一部分可以为一种lua脚本文件，第二部分为发送指令文件。其中，lua脚本文件用于结合与业务关系特征相关的参数变量以计算生成在图数据库中进行图查询的查询语句，发送指令文件用于将生成的图查询语句发送至图数据库底层以实现图查询，。

具体地，图算子系统接受业务方调用时，根据业务方提供的算子名称，获取对应的lua脚本，然后将参数字典变量加载至lua脚本中，计算生成对应的图查询语句，接着根据发送指令文件将生成的图查询语句发送给opencypher语法解析模块，从底层图数据库获取数据计算结果。

通过本申请的上述实施方式，以获取与图算子的标识匹配的查询脚本，其中，查询脚本中记录有与查询逻辑；将图算子中与业务关系特征对应的参数变量加载到查询脚本中，以生成图查询语句，从而以与图算子标识匹配的脚本结合与业务关系特征对应的参数变量生成查询语句，又因为不同的业务场景中业务关系特征可以不同，进而可以通过上述实施方式利用相同的图算子实现不同业务场景中的数据查询，提高了数据查询的灵活性。

作为一种可选的实施方式，上述在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备包括：在基于图查询语句查询到的所有图数据表均满足查询认证条件的情况下，确定通过查询权限认证，并将所有图数据表作为图数据表结果发送给业务场景关联的设备。

需要说明的是，由于相同的图算子标识可以用于不同业务场景的数据查询，为了确保数据安全，可以针对不同的查询语句配置不同的查询权限。查询权限可以根据查询的主体配置，还可以根据查询的业务场景配置，此处不对权限配置的具体规则进行限制。

比如，在第一种权限配置方式中，针对用户A可以配置数据表a、b、c的查询权限，针对用户B可以配置数据表d的查询权限。进而在接收到用户A的查询请求的情况下，解析用户A的查询请求，确定出其查询的数据均为为其配置的查询权限中包括的数据表a、b、c的子集，进而确定该查询请求通过查询权限认证；假设解析用户B的查询请求，确定其查询的数据包括了数据表a中的数据，即确定用户B的查询请求未通过查询权限认证。

在第二中权限配置方式中，针对业务场景A配置数据表a、b、c的查询权限，针对业务场景B可以配置数据表d的查询权限。进而在接收到在业务场景A中的第一查询请求的情况下，解析第一查询请求，确定出其查询的数据均为为其配置的查询权限中包括的数据表a、b、c的子集，进而确定第一查询请求通过查询权限认证，并返回查询得到的图数据表结果。

需要说明的是，上述权限配置方法可以不限于一种，即既可以根据查询主体配置查询权限，还可以同时为业务查询场景配置查询权限。

还需要说明的是，在解析上述查询请求的过程中，不仅需要验证待查询的数据是否与权限中规定的数据集合匹配，还需要验证查询过程中遍历的数据是否与权限中规定的数据集合匹配。比如，第二查询请求需要查询数据c，其查询逻辑为根据数据表A中的数据，先查到数据表B中的数据，接着根据数据表B中的数据查询到数据表C中的数据。在为第二查询请求配置的查询权限仅包含了数据表C的情况下，上述从数据表A，查询到数据表B再查询到数据表C的查询过程中，即包含了未授权的数据表，进而确定上述第二查询请求未通过查询权限认证。

在一种可选的实施方式中，上述在通过查询权限认证的情况下，获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果，并将所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备还可以通过以下方式实现：业务方调用时，对应的执行身份是业务场景的身份，每个业务场景对应了一个有权访问的图数据表列表A，每个图查询语句会解析出执行所需的图数据表列表B，将A与B进行比对，如果对于任意x∈B都有x∈A，意味着此执行身份具有执行查询语句的权限，否则返回错误码和列表C(列表C表示B–A差集的结果)。

通过本申请的上述实施方式，以在基于图查询语句查询到的所有图数据表均满足查询认证条件的情况下，确定通过查询权限认证，并将所有图数据表作为图数据表结果发送给业务场景关联的设备的方式，从而解决了基于相同类型的图算子查询不同业务场景中的数据的查询操作的安全性的技术问题，进而在表粒度上对关系计算逻辑当中涉及到的数据进行鉴权，粒度足够精细，避免了使用相同关系数据的不同计算逻辑需要重复分配权限的问题，同时也满足了在安全风控业务中对数据安全的严格要求。

作为一种可选的实施方式，上述在获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果之后，还包括：

S1，对图数据表结果进行统计，以得到统计结果；

S2，向业务场景关联的设备发送与统计结果匹配的风控提示信息。

可以理解的是，在本实施例中，可以在每次查询之后根据查询结果进行数据统计，进而提供与业务场景相关的风险提示消息。比如，可以以(算子名,调用场景)为基本单位，给数据查询方提供成功率、延时、访问行数、访问字节数等全方面的查询操作的持续监测。

通过本申请的上述实施方式，以对图数据表结果进行统计，以得到统计结果；向业务场景关联的设备发送与统计结果匹配的风控提示信息，从而使得数据查询主体可以方便查看数据查询操作的多种安全信息，从而提高了业务方查看图算子使用情况的查看效率。

作为一种可选的方式，上述方法还包括：对图数据表结果进行统计，以得到统计结果包括：对当前周期内查询到的图数据表结果进行统计，得到第一统计结果，其中，第一统计结果中包括图数据表结果对应的返回码、图数据表结果的查询延时，和图数据表数据结果的分布区间；

向业务场景关联的设备发送与统计结果匹配的风控提示信息包括：获取对当前周期之前的历史周期内查询到的图数据表结果进行统计得到的第二统计结果，其中，第二统计结果中包括历史返回码、历史查询延时，和历史分布区间；在第一统计结果与第二统计结果之间的比对结果指示二者之间的变化达到告警条件的情况下，发送第一类型的风控提示信息。

作为一种可选的实施方式，对于每个图算子，在调用时，可以自动按照<算子名，调用场景，返回码，延时，请求访问数据行数，请求访问字节数>的格式，计算时间维度上返回码、访问数据行数、访问字节数的分布情况。如果当日的调用情况与7日前的时间分布出现明显变化(变化指标由业务方定义，如变化率超过10％，则发送警告信息)，则发送警告信息给业务方进行提醒；同时也展示在同一个页面上展示，供业务方随时观察。

具体地，可以如图4所示，根据各个业务部门利用第一图算子进行数据查询的查询操作以及结果信息进行数据统计，进而通过图4示出了第一图算子在一天内的实时调用情况。如图3所示，在6月6日的8:00，第一图算子的每分钟调用量接近3900次，且根据图3左上角示出的数据，可以指示6月6日当天，第一图算子的总调用量达到了373.14万次。

进一步地，还可以如图5所示，示出了第一图算子在一段时间内的日均调用量数据。如图5中，6月6日至6月11日，第一图算子的日均调用量均保持在300万次左右的数值，而6月12日第一图算子的调用量达到了750万次。假设业务方设定的告警阈值为400万次，那么750万次已经远远超出了告警阈值，因此可以基于检测到的调用数据对相应的业务方进行告警处理。

以上图4、图5的数据显示图仅为示例，不对具体的显示方式进行限制。

在另一种可选的方式中，上述图4、图5还可以在同一显示界面中进行显示，进而方便业务方对图算子的调用情况进行精准把控，提高了查看图算子使用情况的查看效率。

通过本申请的上述实施方式，以对当前周期内查询到的图数据表结果进行统计，得到第一统计结果以及获取对当前周期之前的历史周期内查询到的图数据表结果进行统计得到的第二统计结果，从而为数据使用方提供了查询延时、访问行数、访问字节数等全方面的算子监测，让数据使用方能够一站式的查看数据的监测信息，提高了总览图算子使用情况的查看效率。

作为一种可选的方式，上述方法还包括对图数据表结果进行统计，以得到统计结果包括：统计对图数据表结果的调用结果，得到第三统计结果，其中，第三统计结果中包括以下至少之一：调用量和调用失败率；

向业务场景关联的设备发送与统计结果匹配的风控提示信息包括：在第三统计结果指示达到变化异常条件的情况下，发送第二类型的风控提示信息，并拒绝在数据查询请求之后携带有图算子的标识的查询请求。

作为一种具体的方式，可以使用与上述上报方法相同的上报数据格式，按照<算子名，调用场景>统计调用量和失败率，如果出现调用率和失败率的大幅增加的异常情况(比如失败率突然增加了50％或者调用率突然增加了50％)，立即拒绝掉后续所有来自相同<算子名，调用场景>的数据请求，即通过一种熔断机制保护整个数据查询系统的稳定性。

以下对调用失败率的计算方式进行说明。假设为<第一算子，账号安全场景>配置的熔断机制为：一周内的调用失败率高于上个月的调用失败率的50％。又假设在5月份<第一算子，账号安全场景>的调用失败率为10％。进而可以确定对应于5月份的调用失败率，6月第一周的调用失败率的熔断阈值为15％。

又假设在6月第一周内<第一算子，账号安全场景>所对应的调用量为100万次，即第一算子在账号安全场景中被调用了100万次，其失败的次数为16万次，进而可以确定出在6月第一周中，第一算子在账号安全场景中的调用失败率为16％，超出了熔断阈值15％，进而熔断第一算子在账号安全场景中的调用。即从6月的第二周开始，每次接收到在账号安全场景中调用第一算子进行数据查询的请求，直接进行拒绝处理。以上熔断方式仅为一种示例，不对具体的熔断机制进行限制。

通过本申请的上述实施方式，以统计对图数据表结果的调用结果，得到第三统计结果，其中，第三统计结果中包括以下至少之一：调用量和调用失败率以及在第三统计结果指示达到变化异常条件的情况下，发送第二类型的风控提示信息，并拒绝在数据查询请求之后携带有图算子的标识的查询请求的方式，通过一种查询熔断的机制，避免查询系统中在同一场景中大幅使用同一个图算子进行数据查询的情况，从而提升整个数据查询系统的稳定性。

作为一种可选的实施方式，上述在获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果之后，还包括：

S1，获取用于对图数据表结果进行调用的调用请求，其中，调用请求中携带有业务调用场景的身份信息；

S2，获取与业务调用场景对应的授权图数据表列表；

S3，在查询到的图数据表结果中包含的图数据表列表与授权图数据表列表之间存在列表差集的情况下，发送列表差集和返回错误码；

S4，在查询到的图数据表结果中包含的图数据表列表与授权图数据表列表之间一致的情况下，允许对图数据表结果进行调用。

在一种可选的实施方式中，上述在通过查询权限认证的情况下，获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果，并将所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备还可以通过以下方式实现：业务方调用时，对应的执行身份是业务场景的身份，每个业务场景对应了一个有权访问的图数据表列表A，每个图查询语句会解析出执行所需的图数据表列表B，将A与B进行比对，如果对于任意x∈B都有x∈A，意味着此执行身份具有执行查询语句的权限，否则返回错误码和列表C(列表C表示B–A差集的结果)。

通过本申请的上述实施方式，以获取用于对图数据表结果进行调用的调用请求，其中，调用请求中携带有业务调用场景的身份信息；获取与业务调用场景对应的授权图数据表列表；在查询到的图数据表结果中包含的图数据表列表与授权图数据表列表之间存在列表差集的情况下，发送列表差集和返回错误码；在查询到的图数据表结果中包含的图数据表列表与授权图数据表列表之间一致的情况下，允许对图数据表结果进行调用的方式，对每次查询请求进行精准鉴权，从而确保查询系统的数据安全性。

作为一种可选的实施方式，上述获取数据查询请求之前，还包括：

S1，基于获取到的多个图数据表生成图数据库；

S2，为不同业务场景配置各自对应的查询权限，其中，查询权限用于指示与业务场景匹配的图数据表的访问权限；

S3，根据在图数据库中进行数据查询的多个查询逻辑创建各自对应的图算子。

可以理解的是，在进行数据查询之前，至少包括以上三个方法建立基于图算子系统，以在图数据库中进行数据查询。

具体地，上述方法可以包括数据导入步骤，即各个业务领域的业务方提供规范的图关系点边数据，以图数据表的形式写入到图数据库当中；接着为各个业务领域配置图数据表权限，即按照表的粒度给不同业务方申请权限，当且仅当一个图查询语句当中的所有数据表都有权限时，才允许执行并返回结果；在提供查询服务之前，还需要调试查询语句，在调试用的系统中使用lua脚本的形式，结合lua脚本接收到的字典映射变量(map)，获取变量参数调用，包含参数名和参数类型，调用时使用lua脚本生成图查询语句，检查使用权限是否完备，再决定是否执行，此处可以使用调试人身份进行权限认证；最后创建图算子，在调试过程中，如果针对lua查询脚本确认了权限，且测试结果符合业务方预期，业务方将查询语句模板加参数定义保存下来，获得风控业务可用的一个图算子，并可在不同场景调用。

通过本申请的上述实施方式，通过基于获取到的多个图数据表生成图数据库；为不同业务场景配置各自对应的查询权限，其中，查询权限用于指示与业务场景匹配的图数据表的访问权限；根据在图数据库中进行数据查询的多个查询逻辑创建各自对应的图算子，从而建立完备的图算子系统，进而提升安全风控业务场景中的数据查询的灵活性和安全性。

以下结合图6、图7对本申请的一个具体实施方式进行说明。

如图6所示，首先执行步骤S602,建立图数据库；

具体地，获取业务方提供的规范的图关系点边数据，以图数据表的形式写入到图数据库当中。

S604,配置查询权限；

按照图数据表的粒度给不同业务方配置查询权限，当且仅当一个图查询语句当中的所有数据表都有权限时，才允许执行并返回结果。

S606,调试查询结果；

在调试用的系统中使用lua脚本的形式，结合lua脚本接收到的字典映射变量(map)，获取变量参数调用，包含参数名和参数类型，调用时使用lua脚本生成图查询语句，检查使用权限是否完备，再决定是否执行，此处可以使用调试人身份进行权限认证。

S608,根据调试结果创建图算子；

根据调试情况，如果调试语句对应的图查询语句有权限，且测试结果符合业务方预期，业务方将查询语句模板加参数定义保存下来，获得风控业务可用的一个图算子，可在不同场景调用。

S610,接收查询请求；

S612,根据查询请求中携带的图算子标识，调用对应的脚本文件，以从图数据库中返回查询结果；

如图7所示的图算子系统701，系统接受业务方调用时，根据业务方提供的算子名称，获取对应的lua脚本，然后将参数字典变量加载的lua脚本当中，计算生成对应的图查询语句，发送给opencypher语法解析模块，从底层图数据库获取数据计算结果。

S614,返回风控提示信息。

如图7所示，图算子系统701中还可以包括监测告警模块702、权限检查模块703以及异常熔断模块704，其中，监测告警模块702用于计算每个图算子的调用情况。对于每个图算子，在调用时，算子模块会自动按照<算子名,调用场景,返回码，延时，请求访问数据行数，请求访问字节数>的格式，计算时间维度上返回码、访问数据行数、访问字节数的分布情况，如果当日的调用情况与7日前的时间分布出现明显变化(变化指标由业务方定义，如变化率超过10％)，则发送警告信息给业务方进行提醒；同时也展示在同一个页面上展示，供业务方随时观察；权限检查模块703用于对查询请求中的图算子进行鉴权，业务方调用时，对应的执行身份是业务场景的身份，每个业务场景对应了一个有权访问的图数据表列表A，每个图查询语句会解析出执行所需的图数据表列表B，将A与B进行比对，如果对于任意x∈B都有x∈A，意味着此执行身份具有执行查询语句的权限，否则返回错误码和列表C(C表示B–A差集的结果)；异常熔断模块704用于对异常的查询请求进行即使阻止。模块使用相同的上报数据格式，按照<算子名,调用场景>统计调用量和失败率，如果出现调用率和失败率的大幅增加的异常情况(50％+)，立即拒绝掉后续所有来自相同<算子名,调用场景>的数据请求(熔断)，从而保护整个系统的稳定性。

通过本申请的上述实施例，以图算子为核心，基于opencypher语法和图数据库，将风控图关系计算逻辑包装为一个整体，在不同的业务场景中使用，降低了业务方调用风控关系计算逻辑的认知成本，让业务方调用更简洁灵活；此外，基于图算子的权限检查，在表粒度上对关系计算逻辑当中涉及到的数据进行鉴权，粒度足够精细，避免了使用相同关系数据的不同计算逻辑需要重复分配权限的问题，同时也确保了在安全风控业务中对数据安全；最后，通过全面的监测检查，以<算子名，调用场景>为粒度，给业务方提供了成功率、延时、访问行数、访问字节数等全方面的算子监测，让业务方能够一站式的查看数据的监测信息，极大提高了业务方的总览使用情况的查看效率。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述数据查询方法的数据查询装置。如图8所示，该装置包括：

第一获取单元802，用于获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；

生成单元804，用于生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；

第二获取单元806，用于在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。

可选地，在本实施例中，上述各个单元模块所要实现的实施例，可以参考上述各个方法实施例，这里不再赘述。

根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述数据查询方法的电子设备，该电子设备可以是图9所示的终端设备或服务器。本实施例以该电子设备为终端设备为例来说明。如图9所示，该电子设备包括存储器902和处理器904，该存储器902中存储有计算机程序，该处理器904被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有图算子的标识，图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；

S2，生成与图算子对应的图查询语句，其中，图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；

S3，在通过查询权限认证的情况下，获取基于图查询语句从图数据库中查询到的图数据表结果，并将图数据表结果发送给业务场景关联的设备。

可选地，本领域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，电子设备也可以是车载终端、智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图9其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，电子设备还可包括比图9中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图9所示不同的配置。

其中，存储器902可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的数据查询方法和装置对应的程序指令/模块，处理器904通过运行存储在存储器902内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据查询方法。存储器902可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器902可进一步包括相对于处理器904远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器902具体可以但不限于用于存储数据查询信息等信息。作为一种示例，如图9所示，上述存储器902中可以但不限于包括上述数据查询装置中的第一获取单元802、生成单元804以及第二获取单元806。此外，还可以包括但不限于上述数据查询装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。

可选地，上述的传输装置906用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置906包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置906为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

此外，上述电子设备还包括：显示器908，和连接总线910，用于连接上述电子设备中的各个模块部件。

根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述数据查询方法的电子设备，该电子设备可以是图9所示的终端设备或服务器。本实施例以该电子设备为终端设备为例来说明。如图9所示，该电子设备包括存储器902和处理器904，该存储器902中存储有计算机程序，该处理器904被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

在其他实施例中，上述终端设备或者服务器可以是一个分布式系统中的一个节点，其中，该分布式系统可以为区块链系统，该区块链系统可以是由该多个节点通过网络通信的形式连接形成的分布式系统。其中，节点之间可以组成点对点(P2P，Peer To Peer)网络，任意形式的计算设备，比如服务器、终端等电子设备都可以通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一个节点。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理器执行时，执行本申请实施例提供的各种功能。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述数据查询方方法。

可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

上述实施例中的集成的单元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，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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全部或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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上上述仅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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：

获取数据查询请求，其中，所述数据查询请求中携带有图算子的标识，所述图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；

生成与所述图算子对应的图查询语句，其中，所述图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；

在通过查询权限认证的情况下，获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果，并将所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成与所述图算子对应的图查询语句包括：

获取与所述图算子的标识匹配的查询脚本，其中，所述查询脚本中记录有与查询逻辑；

将所述图算子中与所述业务关系特征对应的参数变量加载到所述查询脚本中，以生成所述图查询语句。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在通过查询权限认证的情况下，获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果，并将所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备包括：

在基于所述图查询语句查询到的所有图数据表均满足查询认证条件的情况下，确定通过查询权限认证，并将所述所有图数据表作为所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果之后，还包括：

对所述图数据表结果进行统计，以得到统计结果；

向所述业务场景关联的设备发送与所述统计结果匹配的风控提示信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述对所述图数据表结果进行统计，以得到统计结果包括：对当前周期内查询到的所述图数据表结果进行统计，得到第一统计结果，其中，所述第一统计结果中包括所述图数据表结果对应的返回码、所述图数据表结果的查询延时，和所述图数据表数据结果的分布区间；

所述向所述业务场景关联的设备发送与所述统计结果匹配的风控提示信息包括：获取对所述当前周期之前的历史周期内查询到的所述图数据表结果进行统计得到的第二统计结果，其中，所述第二统计结果中包括历史返回码、历史查询延时，和历史分布区间；在所述第一统计结果与所述第二统计结果之间的比对结果指示二者之间的变化达到告警条件的情况下，发送第一类型的风控提示信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述对所述图数据表结果进行统计，以得到统计结果包括：统计对所述图数据表结果的调用结果，得到第三统计结果，其中，所述第三统计结果中包括以下至少之一：调用量和调用失败率；

所述向所述业务场景关联的设备发送与所述统计结果匹配的风控提示信息包括：在所述第三统计结果指示达到变化异常条件的情况下，发送第二类型的风控提示信息，并拒绝在所述数据查询请求之后携带有所述图算子的标识的查询请求。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果之后，还包括：

获取用于对所述图数据表结果进行调用的调用请求，其中，所述调用请求中携带有业务调用场景的身份信息；

获取与所述业务调用场景对应的授权图数据表列表；

在查询到的所述图数据表结果中包含的图数据表列表与所述授权图数据表列表之间存在列表差集的情况下，发送所述列表差集和返回错误码；

在查询到的所述图数据表结果中包含的图数据表列表与所述授权图数据表列表之间一致的情况下，允许对所述图数据表结果进行调用。

8.根据权利要求1至7任一项中所述的方法，其特征在于，所述获取数据查询请求之前，还包括：

基于获取到的多个图数据表生成所述图数据库；

为不同业务场景配置各自对应的查询权限，其中，所述查询权限用于指示与业务场景匹配的图数据表的访问权限；

根据在所述图数据库中进行数据查询的多个查询逻辑创建各自对应的图算子。

9.一种数据查询装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取数据查询请求，其中，所述数据查询请求中携带有图算子的标识，所述图算子为基于业务场景中的业务关系特征所创建的；

生成单元，用于生成与所述图算子对应的图查询语句，其中，所述图查询语句用于指示对图数据库中的图数据表进行查询时所依赖的查询逻辑；

第二获取单元，用于在通过查询权限认证的情况下，获取基于所述图查询语句从所述图数据库中查询到的图数据表结果，并将所述图数据表结果发送给所述业务场景关联的设备。

10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

12.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。