CN117909550B - 查询方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种查询方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过先获取待查询信息所在数据表的关联信息，然后根据关联信息确定查询策略，最后在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。其中，查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。上述方法通过分析待查询信息的关联信息确定查询策略，可以针对关联信息的不同场景灵活地选择最适合的查询方式，引入索引查询方式和引擎查询方式，在数据规模较大时可以改善语句查询方式效率低的问题，以最大程度地提高查询效率，同时，还可以降低查询成本。

Description

查询方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种查询方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，关联金融、医疗、零售等不同领域的业务平台上存在着海量异构类型数据，如何在数以千万、亿级别的海量数据中快速准确的获取目标数据显得尤为重要。

目前，基于大数据业务平台进行数据查询存在多种查询方式，例如，全文搜索、数据挖掘、以及使用各种算法模型、大数据组件进行复杂的数据查询分析。

但是，上述查询方法存在查询效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高查询效率的查询方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种查询方法，该方法包括：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

本申请实施例提供的查询方法，通过先获取待查询信息所在数据表的关联信息，然后根据关联信息确定查询策略，最后在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。其中，查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。上述方法通过分析待查询信息的关联信息确定查询策略，可以针对关联信息的不同场景灵活地选择最适合的查询方式，引入索引查询方式和引擎查询方式，在数据规模较大时可以改善语句查询方式效率低的问题，以最大程度地提高查询效率，同时，还可以降低查询成本。

在其中一个实施例中，根据关联信息确定查询策略，包括：

根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模；

若数据存储规模满足预设规模要求，则确定查询策略为语句查询方式；

若数据存储规模不满足预设规模要求，则确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

本申请实施例所述的方法，通过确定数据存储规模是否满足预设规模要求，进而根据数据存储规模的不同情况选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式选择带来的资源浪费。

在其中一个实施例中，确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种，包括：

根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎；

若确定数据表已绑定查询引擎，则确定查询策略为引擎查询方式；

若确定数据表未绑定查询引擎，则根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

本申请实施例所述的方法，通过确定数据表是否绑定查询引擎，进而选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式选择带来的资源浪费。

在其中一个实施例中，根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式，包括：

确定待查询信息是否在索引字段中；

若待查询信息在索引字段中，则确定查询策略为索引查询方式；

若待查询信息不在索引字段中，则确定查询策略为语句查询方式。

本申请实施例所述的方法，通过确定待查询信息是否在索引字段中，进而选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式选择带来的资源浪费。

在其中一个实施例中，查询策略为语句查询方式或索引查询方式，在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果之后，该方法还包括：

确定查询待查询信息所占用的查询效率；

若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

本申请实施例所述的方法，通过确定除引擎查询方式外的查询效率是否满足预设效率阈值，可以对查询性能进行评估和分析，并在查询效率不理想的情况下，通过绑定目标查询引擎来提高效率，上述根据需求进行引擎选择的方式，可以避免不必要的资源浪费，进一步优化资源利用。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

响应用户在查询界面输入的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

本申请实施例所述的方法，通过设置查询界面，可以实现人机交互。

在其中一个实施例中，获取待查询信息所在数据表的关联信息，包括：

根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息；预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

本申请实施例所述的方法，通过构建预设辅助表中，并从预设辅助表中提取数据表的关联信息，可以简化查询流程，避免用户需要手动查找数据表的关联信息，提高了查询准确性和效率，也便于数据的更新和维护。

第二方面，本申请还提供了一种查询装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待查询信息所在数据表的关联信息；

第一确定模块，用于根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

查询模块，用于在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

第五方面，本申请还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，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

上述查询方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过先获取待查询信息所在数据表的关联信息，然后根据关联信息确定查询策略，最后在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。其中，查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。上述方法通过分析待查询信息的关联信息确定查询策略，可以针对关联信息的不同场景灵活地选择最适合的查询方式，以最大程度地提高查询效率，同时，还可以降低查询成本。

附图说明

图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图2为一个实施例中查询方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图4为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图5为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图6为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图7为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图8为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图9为另一个实施例中查询方法的流程示意图；

图10为一个实施例中查询装置的结构框图；

图11为另一个实施例中查询装置的结构框图；

图12为另一个实施例中查询装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，关联金融、医疗、零售等不同领域的业务平台上存在着海量异构类型数据，如何在数以千万、亿级别的海量数据中快速准确的获取目标数据显得尤为重要。目前，基于大数据业务平台进行数据查询存在多种查询方式，例如，全文搜索、数据挖掘、以及使用各种算法模型、大数据组件进行复杂的数据查询分析。但是，上述查询方法存在查询效率低的问题。本申请提供了一种查询方法，旨在解决上述技术问题，下面实施例将具体说明本申请所述的查询方法。

本申请实施例提供的查询方法，可以应用于如图1所示的计算机设备中，该计算机设备可以是终端，也可以是服务器，在本实施例中，计算机设备具体可以是查询平台，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种查询方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种查询方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S101，获取待查询信息所在数据表的关联信息。

其中，待查询信息是数据表中的数据信息，待查询信息包括待查询信息所在数据表的标识、数据表所在数据库的标识、数据库所在数据源的标识。数据表的关联信息包括数据表的数据总量、数据表的数据存储量、数据表的索引字段、数据表的标识、数据表的绑定信息，数据表的绑定信息为是否绑定查询引擎等中的至少一种。

本申请实施例中，计算机设备可以预先根据数据源、数据库和数据表之间的关系构建统计辅助表，用于记录每个数据表中的数据信息，可选的，统计辅助表中的数据行都对应存储一个数据表的数据信息。计算机设备可以接收用户在计算机设备的查询界面输入的查询信息，具体可以接收用户在查询界面通过选择框选择的查询信息，可选的，也可以接收用户在查询界面直接输入查询信息，还可以接收用户在查询界面通过滑动组件滑动选取的查询信息，例如，用户可以先从多个数据源中选取待查询数据源，然后从待查询数据源的多个数据库中选择待查询数据库，再从待查询数据库的多个数据表中选择待查询数据表，最后从待查询数据表中选择待查询信息。具体可以通过查询条件从待查询数据表中选择待查询信息，查询条件可以包括过滤字段、过滤条件、过滤值和排序字段等中的至少一种。计算机设备在接收到用户在计算机设备的查询界面输入的查询信息之后，可以根据待查询信息确定待查询信息所在的数据表，然后从统计辅助表中获取与该数据表对应的数据行的数据信息，并将其作为该数据表的关联信息。由于针对不同类型的数据库的查询语句不通，所以确定数据表的时候可以先确定数据库的类型，然后通过与该数据库类型对应的语句确定数据表。针对不同数据库，例如MySQL、PostgreSQL和Oracle三种数据库，获取数据表的关联信息的方式如图3所示。

S102，根据关联信息确定查询策略。

其中，查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。语句查询方式可以是常规的语句查询方式，例如，常规的SQL查询，其特点是成本低，在查询的数据量的规模较小时查询速度快。索引查询方式可以覆盖索引的方式，是一种优化后的语句查询方式，其特点是在数据量到达一定规模的时候查询速度快，成本相对较高。引擎查询方式是利用查询引擎进行信息查询，其特点是在数据量庞大的时候查询速度快效率高，成本较高。

本申请实施例中，计算机设备可以预先根据数据表的数据信息设计不同的查询策略，在获取到待查询信息所在数据表的关联信息之后，计算机设备可以先确定关联信息对应的数据量，然后确定该数据量满足哪种查询策略对应的数据量的要求，进而确定出合适的查询策略。具体的，可以在数据量较小时，确定查询策略为语句查询方式，此种场景下，计算机设备不需要复杂的索引或引擎。在数据量到达一定规模的时候，确定查询策略为索引查询方式，此种场景下，计算机设备可以直接通过索引查找满足查询条件的数据，而不需要扫描整个数据表。在数据量庞大的时候，确定查询策略为引擎查询方式，此种场景下，计算机设备可以通过引擎查询技术并行查询，例如，可以利用并行处理、分布式计算等技术来加速查询操作，通过将查询任务分解成多个子任务，并利用多个设备来并行处理。

S103，在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

其中，查询结果为待查询信息对应的结果。

本申请实施例中，计算机设备在确定查询策略之后，可以根据该查询策略在数据表中查询待查询信息，得到待查询信息对应的查询结果。可选的，可以将查询结果显示在计算机设备的查询界面上。具体的，在确定查询策略为语句查询方式之后，可以根据待查询信息构建查询语句，然后根据查询语句进行数据查询，得到查询结果。在确定查询策略为索引查询方式之后，可以根据待查询信息和索引信息构建查询语句，然后根据查询语句进行数据查询，得到查询结果。在确定查询策略为引擎查询方式之后，可以先确定查询引擎，然后根据查询信息和查询引擎进行数据查询，得到查询结果。

本申请实施例提供的查询方法，通过先获取待查询信息所在数据表的关联信息，然后根据关联信息确定查询策略，最后在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。其中，查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。上述方法通过分析待查询信息的关联信息确定查询策略，可以针对关联信息的不同场景灵活地选择最适合的查询方式，引入索引查询方式和引擎查询方式，在数据规模较大时可以改善语句查询方式效率低的问题，以最大程度地提高查询效率，同时，还可以降低查询成本。

在一个实施例中，还提供了一种获取查询策略的具体实现方式，如图4所示，上述步骤S102中的“根据关联信息确定查询策略”，包括：

S201，根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模。

S202，确定数据表的数据存储规模是否满足预设规模要求，若满足，则执行步骤S2021，若不满足，则执行步骤S2022；

S2021，确定查询策略为语句查询方式。

S2022，确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

其中，数据存储规模包括数据表的数据总量和数据表的数据存储量。数据存储规模满足预设规模要求表示数据表的数据总量小于或等于预设数据总量阈值，且数据表的数据存储量小于或等于预设数据存储量阈值。数据存储规模不满足预设规模要求表示数据表的数据总量或者数据表的数据存储量中的至少一个大于对应的阈值要求，包括三种场景：第一种场景为数据总量大于预设数据总量阈值，数据存储量小于或等于预设数据存储量阈值；第二种场景为数据存储量大于预设数据存储量阈值，数据总量小于或等于预设数据总量阈值；第三种场景为数据存储量大于预设数据存储量阈值，数据总量大于预设数据总量阈值。

本申请实施例中，计算机设备基于上述步骤得到数据表的关联信息之后，可以从关联信息中确定数据表的数据总量和数据表的数据存储量。具体可以利用图3中的语句获取数据表的数据总量和数据表的数据存储量，计算机设备在得到数据存储规模之后，可以将数据存储规模与预设规模要求进行比较，确定数据存储规模是否满足预设规模要求，具体的，可以确定数据表的数据总量是否满足预设数据总量阈值，以及确定数据表的数据存储量是否满足预设数据存储量阈值。若数据存储规模满足预设规模要求，此种场景表示当前的数据规模较小，可以将查询策略确定为语句查询方式，即直接使用语句查询方式进行数据查询。例如，假设有一个名为"users"的数据表，存储用户信息，包括"ID"、"姓名"和"年龄"字段，用户想要查询年龄大于等于18岁的用户信息。那么查询过程可以是：先构造查询语句，如“SELECT*FROM users WHERE年龄>＝18”，然后将查询语句发送到数据表，数据表解析并执行该语句，并返回满足条件的用户信息的查询结果，如用户ID、姓名和年龄。若数据存储规模不满足预设规模要求，此种场景表示当前的数据规模较大，可以将查询策略确定为索引查询方式、或引擎查询方式、或语句查询方式。

本申请实施例所述的方法，通过确定数据存储规模是否满足预设规模要求，进而根据数据存储规模的不同情况选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式选择带来的资源浪费。

在一个实施例中，还提供了另一种获取查询策略的具体实现方式，如图5所示，上述步骤S2022中的“确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种”，包括：

S301，根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎，若已绑定，则执行步骤S3011，若未绑定，则执行步骤S3012；

S3011，确定查询策略为引擎查询方式。

S3012，根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

本申请实施例中，计算机设备基于上述步骤得到数据表的关联信息之后，可以从关联信息中确定数据表的绑定信息，即确定数据表是否绑定查询引擎。若数据表已绑定查询引擎，可以将查询策略确定为引擎查询方式，即使用查询引擎进行数据查询。例如，假设有一个大规模的交易数据表，包含了所有的交易记录，用户想要查询某一天所有的交易金额总和。那么查询过程可以是：先利用分布式数据库查询引擎将查询任务分发给多个节点，每个节点处理不同的交易数据子集，并计算其子集的交易金额总和，最后收集和整合各个节点返回的交易金额总和结果，得到最终的查询结果。若数据表未绑定查询引擎，计算机设备可以根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式，具体的，可以根据待查询的信息的查询字段和关联信息的索引字段确定查询策略。

本申请实施例所述的方法，通过确定数据表是否绑定查询引擎，进而选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式选择带来的资源浪费。

在一个实施例中，还提供了另一种获取查询策略的具体实现方式，如图6所示，上述步骤S3012中的“根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式”，包括：

S401，确定待查询信息是否在索引字段中，若待查询信息在索引字段中，则执行步骤S4011，若待查询信息不在索引字段中，则执行步骤S4012；

S4011，确定查询策略为索引查询方式。

S4012，确定查询策略为语句查询方式。

其中，索引字段用于将两组数据进行关联，在利用索引字段查询的时候，计算机设备可以通过查询索引字段中的一组数据，来获取索引字段中另一组数据，即再获取另一组数据时，无需在遍历所有数据去查。

本申请实施例中，计算机设备在接收到待查询信息，以及获取到待查询信息所在数据库的关联信息之后，可以进一步提取待查询信息的查询字段，以及提取关联信息的索引字段，若待查询信息的查询字段在索引字段中，可以将查询策略确定为索引查询方式，即使用索引字段进行查询。例如，假设有一个名为"products"的数据表，存储产品信息，包括"ID"、"名称"和"价格"字段。对"价格"字段创建了索引，用户想要查询价格低于100的产品信息。那么查询过程可以是：先构造查询语句，如“SELECT*FROM products WHERE价格<100”，然后数据库利用价格字段的索引定位到满足条件的产品，并返回满足条件的产品信息的查询结果。若待查询信息的查询字段不在索引字段中，可以将查询策略确定为语句查询方式。

本申请实施例所述的方法，通过确定待查询信息是否在索引字段中，进而选择最优的查询策略，可以提高查询执行效率和灵活性，也可以避免不必要的查询方式

S106，响应用户在查询界面输入选择带来的资源浪费。

在一个实施例中，当上述查询策略为语句查询方式或索引查询方式的时，在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果之后，还提供了一种查询方法，如图7所示，上述实施例所述的方法还包括：

S104，确定查询待查询信息所占用的查询效率。

其中，查询效率可以根据查询时间确定，也可以根据查询时间和准确度来确定。

本申请实施例中，当计算机设备确定查询策略为语句查询方式或索引查询方式，并使用语句查询方式或索引查询方式进行对待查询信息进行查询得到查询结果之后，可以进一步确定整个查询过程的查询效率。

S105，若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

其中，预设效率阈值表示预先根据业务需求设定的效率阈值。目标查询引擎可以和其他已绑定的查询引擎相同，也可以与其他已绑定的查询引擎不同。目标查询引擎可以是Elasticsearch查询引擎，也可以其他查询引擎。

本申请实施例中，计算机设备可以预先根据业务需求设定预设效率阈值，在确定查询待查询信息所占用的查询效率之后，可以将查询效率与预设效率阈值进行比较，若查询效率小于预设效率阈值，此种场景下，说明使用语句查询方式或索引查询方式的查询效率太低，那么需要为数据表绑定目标查询引擎来提高查询效率。计算机设备在为数据表绑定目标查询引擎之后，可以使用数据同步工具Logstash将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息，例如，将原来的绑定信息从未绑定查询引擎False，修改为已绑定查询引擎True，以保证下次在使用目标查询引擎进行高效的信息查询。若查询效率大于或等于预设效率阈值，此种场景下，说明使用语句查询方式或索引查询方式的查询效率满足业务需求，则无需进行绑定目标查询引擎。

本申请实施例所述的方法，通过确定除引擎查询方式外的查询效率是否满足预设效率阈值，可以对查询性能进行评估和分析，并在查询效率不理想的情况下，通过绑定目标查询引擎来提高效率，上述根据需求进行引擎选择的方式，可以避免不必要的资源浪费，进一步优化资源利用。

在一个实施例中，还提供了一种基于人机交互界面的查询方法，如图8所示，图2实施例所述的方法还包括：

的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤。

其中，查询界面可以是包含信息输入框，可以包含信息选择框，也可以包含信息选择组件。查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

本申请实施例中，计算机设备上设置有查询界面，当用户需要进行信息查询时，可以在查询界面上输入待查询数据源、待查询数据库、待查询数据表和待查询信息。可选的，也可以在查询界面上设置信息选择框，该信息选择框可以包括不同的数据源信息、不同的数据库信息和不同的数据表信息，用户可以在信息选择框中选择待查询数据源、待查询数据库、待查询数据表和待查询信息。可选的，还可以在查询界面上设置滑动组件，具体可以设置不同的数据源对应的数据源组件，以及针对每个数据源设置其包含的各数据库组件，以及针对每个数据库设置其包含的各数据表组件，用户可以通过数据源组件选择待查询数据源，然后在各数据库组件中选择待查询数据库，再在各数据表组件中选择待查询数据表，最后再确定待查询数据表中的查询字段和查询条件。

当用户通过上述方式中的任一种选择待查询信息之后，计算机设备即可根据待查询信息生成查询指令，计算机设备即可从查询指令中提取出待查询信息和数据表的标识，然后根据待查询信息和待查询数据表进行数据查询。

本申请实施例所述的方法，通过设置查询界面，可以实现人机交互。

在一个实施例中，还提供了一种获取查询信息所在数据表的关联信息的具体实现方式，上述步骤S101中的“获取待查询信息所在数据表的关联信息”，包括：

根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息。

其中，预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段index_fields、数据表的绑定信息enable_query_engine、数据表的标识。数据表的数据存储规模包括数据表的数据总量rows_count和数据表的数据存储量storage_capacity，其中，数据表的数据总量直接影响B+树的深度，可以一定程度反映查询时间，数据表的数据存储量可以预估一次查询最大占用的内存空间。

本申请实施例中，计算机设备可以预先根据数据源、数据库和数据表之间的关系构建预设辅助表statistic_auxiliary_table，具体的，可以根据各数据源、各数据源下的每个数据库、各数据库下的每个数据表和各数据表中的数据信息构建预设辅助表，用于记录每个数据表中的数据信息，例如，将可以通过预设辅助表中的每个数据行表示数据表的信息，并且可以使用定时任务中间件QUARTZ定时更新预设辅助表的信息。

本申请实施例所述的方法，通过构建预设辅助表中，并从预设辅助表中提取数据表的关联信息，可以简化查询流程，避免用户需要手动查找数据表的关联信息，提高了查询准确性和效率，也便于数据的更新和维护。

综合上述所有实施例，还提供了一种查询方法，如图9所示，该方法包括：

S501，响应用户在查询界面输入的查询指令，根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息。

S502，根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模。

S503，确定数据表的数据存储规模是否满足预设规模要求，若满足，则执行步骤S504，若不满足则，执行步骤S505。

S504，确定查询策略为语句查询方式。

S505，根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎，若已绑定，则执行步骤S506，若未绑定，则执行步骤S507。

S506，确定查询策略为引擎查询方式。

S507，确定待查询信息是否在索引字段中，若在，执行步骤S508，若不在，执行步骤S509。

S508，确定查询策略为索引查询方式。

S509，确定查询策略为语句查询方式。

S510，在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

S511，确定查询待查询信息所占用的查询效率。

S512，将查询效率与预设效率阈值进行比较，若查询效率小于预设效率阈值，则执行步骤S513，若查询效率不小于预设效率阈值，则执行步骤S514。

S513，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

S514，不为数据表绑定目标查询引擎。

上述各步骤所述的方法在前述实施例中均有说明，详细内容请参见前述说明，此处不赘述。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的查询方法的查询装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个查询装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于查询方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种查询装置，包括：

获取模块10，用于获取待查询信息所在数据表的关联信息。

第一确定模块11，用于根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种。

查询模块12，用于在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

在一个实施例中，上述获取模块10，包括：

第一确定单元，用于根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模。

上述第一确定单元，包括：

第一确定子单元，用于若数据存储规模满足预设规模要求，则确定查询策略为语句查询方式。

第二确定子单元，用于若数据存储规模不满足预设规模要求，则确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

在一个实施例中，上述第二确定子单元，具体用于根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎；若确定数据表已绑定查询引擎，则确定查询策略为引擎查询方式；若确定数据表未绑定查询引擎，则根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

在一个实施例中，上述第二确定子单元，还具体用于确定待查询信息是否在索引字段中；若待查询信息在索引字段中，则确定查询策略为索引查询方式；若待查询信息不在索引字段中，则确定查询策略为语句查询方式。

在一个实施例中，如图11所示，上述查询装置，还包括：

第二确定模块13，用于确定查询待查询信息所占用的查询效率。

上述第二确定模块13，包括：

绑定单元，用于若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

在一个实施例中，如图12所示，上述查询装置，还包括：

响应模块14，用于响应用户在查询界面输入的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

在一个实施例中，上述获取模块10，具体用于根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息；预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

上述查询装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模；

若数据存储规模满足预设规模要求，则确定查询策略为语句查询方式；

若数据存储规模不满足预设规模要求，则确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎；

若确定数据表已绑定查询引擎，则确定查询策略为引擎查询方式；

若确定数据表未绑定查询引擎，则根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定待查询信息是否在索引字段中；

若待查询信息在索引字段中，则确定查询策略为索引查询方式；

若待查询信息不在索引字段中，则确定查询策略为语句查询方式。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定查询待查询信息所占用的查询效率；

若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

响应用户在查询界面输入的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息；预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模；

若数据存储规模满足预设规模要求，则确定查询策略为语句查询方式；

若数据存储规模不满足预设规模要求，则确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎；

若确定数据表已绑定查询引擎，则确定查询策略为引擎查询方式；

若确定数据表未绑定查询引擎，则根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定待查询信息是否在索引字段中；

若待查询信息在索引字段中，则确定查询策略为索引查询方式；

若待查询信息不在索引字段中，则确定查询策略为语句查询方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定查询待查询信息所占用的查询效率；

若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

响应用户在查询界面输入的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息；预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；

根据关联信息确定查询策略；查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

在数据表中根据查询策略查询待查询信息，得到查询结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表的数据存储规模；

若数据存储规模满足预设规模要求，则确定查询策略为语句查询方式；

若数据存储规模不满足预设规模要求，则确定查询策略为索引查询方式、引擎查询方式和语句查询方式中的一种。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的关联信息，确定数据表是否已绑定查询引擎；

若确定数据表已绑定查询引擎，则确定查询策略为引擎查询方式；

若确定数据表未绑定查询引擎，则根据关联信息中的索引字段确定查询策略为索引查询方式或语句查询方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定待查询信息是否在索引字段中；

若待查询信息在索引字段中，则确定查询策略为索引查询方式；

若待查询信息不在索引字段中，则确定查询策略为语句查询方式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定查询待查询信息所占用的查询效率；

若查询效率小于预设效率阈值，为数据表绑定目标查询引擎，并将数据表包含的数据同步至目标查询引擎中，以及更新关联信息中的绑定信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

响应用户在查询界面输入的查询指令，执行获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；查询指令包括待查询信息和数据表的标识。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据数据表的标识从预设辅助表中提取待查询信息所在数据表的关联信息；预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

上述实施例提供的一种计算机程序产品，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种查询方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待查询信息所在数据表的关联信息；所述待查询信息包括所述待查询信息所在数据表的标识、数据表所在数据库的标识或数据库所在数据源的标识；所述数据表的关联信息包括所述数据表的数据总量、所述数据表的数据存储量、所述数据表的索引字段、所述数据表的标识和所述数据表的绑定信息；所述数据表的绑定信息为是否绑定查询引擎；

根据所述关联信息确定查询策略；所述查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

若所述查询策略为所述语句查询方式，则根据所述待查询信息构建第一查询语句，并根据所述第一查询语句进行数据查询，得到所述查询结果；若查询策略为索引查询方式，则根据所述待查询信息和索引信息构建第二查询语句，并根据所述第二查询语句进行数据查询，得到所述查询结果；若所述查询策略为所述引擎查询方式，则确定查询引擎，并根据待查询信息和所述查询引擎进行数据查询，得到查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联信息确定查询策略，包括：

根据所述数据表的关联信息，确定所述数据表的数据存储规模；

若所述数据存储规模满足预设规模要求，则确定所述查询策略为所述语句查询方式；

若所述数据存储规模不满足所述预设规模要求，则确定所述查询策略为所述索引查询方式、所述引擎查询方式和所述语句查询方式中的一种。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述查询策略为所述索引查询方式、所述引擎查询方式和所述语句查询方式中的一种，包括：

根据所述数据表的关联信息，确定所述数据表是否已绑定查询引擎；

若确定所述数据表已绑定所述查询引擎，则确定所述查询策略为所述引擎查询方式；

若确定所述数据表未绑定所述查询引擎，则根据所述关联信息中的索引字段确定所述查询策略为所述索引查询方式或所述语句查询方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联信息中的索引字段确定所述查询策略为所述索引查询方式或所述语句查询方式，包括：

确定所述待查询信息是否在所述索引字段中；

若所述待查询信息在所述索引字段中，则确定所述查询策略为所述索引查询方式；

若所述待查询信息不在所述索引字段中，则确定所述查询策略为所述语句查询方式。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述查询策略为所述语句查询方式或索引查询方式，所述在所述数据表中根据所述查询策略查询所述待查询信息，得到查询结果之后，所述方法还包括：

确定查询所述待查询信息所占用的查询效率；

若所述查询效率小于预设效率阈值，为所述数据表绑定目标查询引擎，并将所述数据表包含的数据同步至所述目标查询引擎中，以及更新所述关联信息中的绑定信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应用户在查询界面输入的查询指令，执行所述获取待查询信息所在数据表的关联信息的步骤；所述查询指令包括所述待查询信息和所述数据表的标识。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述获取待查询信息所在数据表的关联信息，包括：

根据所述数据表的标识从预设辅助表中提取所述待查询信息所在数据表的关联信息；所述预设辅助表中包括多个数据表的关联信息；所述关联信息包括对应数据表的数据存储规模、数据表的索引字段、数据表的绑定信息、数据表的标识。

8.一种查询装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待查询信息所在数据表的关联信息；所述待查询信息包括所述待查询信息所在数据表的标识、数据表所在数据库的标识或数据库所在数据源的标识；所述数据表的关联信息包括所述数据表的数据总量、所述数据表的数据存储量、所述数据表的索引字段、所述数据表的标识和所述数据表的绑定信息；所述数据表的绑定信息为是否绑定查询引擎；

第一确定模块，用于根据所述关联信息确定查询策略；所述查询策略包括语句查询方式、索引查询方式、引擎查询方式中的一种；

查询模块，用于若所述查询策略为所述语句查询方式，则根据所述待查询信息构建第一查询语句，并根据所述第一查询语句进行数据查询，得到所述查询结果；若查询策略为索引查询方式，则根据所述待查询信息和索引信息构建第二查询语句，并根据所述第二查询语句进行数据查询，得到所述查询结果；若所述查询策略为所述引擎查询方式，则确定查询引擎，并根据待查询信息和所述查询引擎进行数据查询，得到查询结果。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。