JP2021103583A - ターゲットデータの取得方法、ターゲットデータの取得装置、電子機器、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】クラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減するターゲットデータの取得方法と装置を提供する。【解決手段】ターゲットデータの取得方法であって、クラウドサーバは、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを取得し、クライアントにターゲットデータを送信する。【選択図】図１

Description

本願の実施例はデータ処理技術におけるクラウド計算技術分野に関し、特に、ターゲットデータの取得方法及び装置に関する。

データ量の爆発的増加に伴い、企業には大きなデータ記憶圧力がもたらされている。クラウドコンピューティング技術の普及によって、データストレージをクラウド化することが主流の選択となっている。クラウドストレージは企業のために安全で信頼性が高く、大規模で高拡張、データフォールトなストレージサービスを提供し、コストを低減する。

従来技術では、企業はクラウドに記憶されているいくつかのデータ、例えばログファイルに対してビッグデータ分析しようとする場合、オブジェクトが記憶されているゲットオブジェクト（ＧｅｔＯｂｊｅｃｔ）インターフェースを通じて、クラウドに記憶されているすべてのデータをクラウドサーバに要求するしかない。クラウドサーバは、要求されたデータを、すべてネットワークリソースを通じて企業端末に送信し、企業端末はすべてのデータを取得した後、人工的に検索して、すべてのデータから分析しようとするデータをフィルタリングする。

しなしながら、上記のような方法を採用すると、ネットワークリソースを介してすべてのデータを企業端末に送信する必要があるため、大量のネットワークリソースが消耗される。

本願の実施例はターゲットデータの取得方法と装置を提供し、ネットワークリソースの消耗を低減する。

第１の態様では、本願の実施例はターゲットデータの取得方法を提供し、クラウドサーバに適用し、当該ターゲットデータの取得方法は、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、前記ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成することと、前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、前記ターゲットデータを得ることと、前記クライアントに前記ターゲットデータを送信することと、を含んでもよい。

第２の態様では、本願の実施例はターゲットデータの取得装置を提供し、クラウドサーバに適用し、当該ターゲットデータの取得装置は、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、前記ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成するための解析モジュールと、前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、前記ターゲットデータを得るためのフィルタリングモジュールと、前記クライアントに前記ターゲットデータを送信するための送信モジュールと、を含んでもよい。

第３の態様では、本願の実施例はさらに電子機器を提供し、当該電子機器は、少なくとも１つのプロセッサ、および前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリを含んでもよく、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが上記の第１の態様のターゲットデータの取得方法を実行することができるようになる。

第４の態様では、本願の実施例はさらにコンピュータ命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、コンピュータに上記の第１の態様のターゲットデータの取得方法を実行させるためのものである。

第５の態様では、本願の実施例はさらにコンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することによって、前記電子機器に上記の第１の態様のターゲットデータの取得方法を実行させる。

本願の技術的解決手段によると、クラウドサーバは、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを得、クライアントにターゲットデータを送信し、従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

なお、この部分に記載されている内容は、本願の実施例の肝心な又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本願の範囲を限定するものでもない。本願の他の特徴は、以下の説明を通じて容易に理解される。

図面は、本解決手段をよりよく理解するためのものであり、本願に対する限定を構成するものではない。
本願の第１の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフローチャートである。 本願の第２の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフローチャートである。 本願の第３の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフレーム模式図である。 本願の第４の実施例に係るターゲットデータの取得装置の構造模式図である。 本願の実施例に係るターゲットデータの取得方法の電子機器のブロック図である。

以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明する。理解を容易にするためにその中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。

本願の実施例において、「少なくとも１つ」は１つ以上を意味し、「複数」は２つ以上を意味する。「および／または」は、関連オブジェクトの関連関係を記述し、３つの関係が存在し得ることを示し、例えば、Ａおよび／またはＢは、Ａが単独で存在すること、ＡとＢが存在すること、Ｂが単独で存在することを表すことができ、ここで、Ａ、Ｂは一つまたは複数であってもよい。本願のテキスト記述では、文字「／」は、一般に、前後の関連オブジェクトが「または」の関係であることを示す。

本願の実施例で提供されるターゲットデータの取得方法は、クラウド計算技術分野または他の技術分野における構造化クエリ言語（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ、ＳＱＬ）データクエリシーンに適用されてもよい。ここで、ＳＱＬは特別な目的のプログラミング言語であり、データベースクエリとプログラム設計言語であり、データのアクセスおよび関係データベースシステムをクリエ、更新、管理するために使用される。従来技術では、企業はクラウドに記憶されているいくつかのデータ、例えばログファイルに対してビッグデータ分析しようとする場合、オブジェクトが記憶されているゲットオブジェクト（ＧｅｔＯｂｊｅｃｔ）インターフェースを通じて、グラウトに記憶されているすべてのデータをクラウドサーバに要求するしかない。クラウドサーバは、データクリエ要求を受信した後、要求されたデータを、すべてネットワークリソースを通じて企業端末に送信し、対応的に、企業端末はネットワークリソースを通じてクラウドサーバから送信されたすべてのデータローカルにダウンロードし、すべてのデーアを取得した後、上記人工的検索のより、すべてのデータから分析しようとするデータをフィルタリングする必要がある。しなしながら、上記のような方法を採用すると、ネットワークリソースを介してすべてのデータを企業端末に送信する必要があるため、大量のネットワークリソースが消耗される。
従来技術では、クラウドに記憶されているいくつかのデータ、例えばログファイルを大きく分析するには、オブジェクトが記憶しているゲットオブジェクトインターフェースを通じてクラウドサーバに対して、クラウドサーバがデータクエリを受信した後、要求したすべてのデータを、すべてネットワークリソースを通じて企業端末に送信し、対応する。企業端末は、ネットワークリソースを通じてクラウドサーバから送られたすべてのデータをローカルにダウンロードし、すべてのデータを取得した後、人工的に検索する方式で、分析が必要なデータをすべてのデータからフィルタする必要がある。ただし、上記のような方法を採用すると、ネットワークリソースを介してすべてのデータを企業端末に送信する必要があるため、大量のネットワークリソースが必要となる。

ネットワークリソースの消耗は主にクラウドサーバから送られるデータ量が多いことが原因であり、したがって、消耗されるネットワークリソースを低減するために、クラウドサーバから送信すべきデータ量を減らすことを考慮することができる。このような技術発想に基づいて、思い出しやすい技術的解決手段は、企業の職員がクラウドサーバのアカウントにログインし、直接にクラウドサーバですべてのデータを確認し、人工的に検索して、すべてのデータから分析しようとするデータをフィルタリングする。しかしながら、このような方式を採用すると、消耗されるネットワークリソースを低減することはできるが、依然として人工的に検索することによりすべてのデータから分析しようとするデータをフィルタリングしなければならないため、データの取得効率が低い。

上記の説明に基づいて、消耗されるネットワークリソースを低減するために、クラウドサーバにおけるＳＱＬパーサーは、クライアントから送信されたＳＱＬクエリステートメントを受信した後、セレクトオブジェクトインターフェース（ＳｅｌｅｃｔＯｂｊｅｃｔ）を介してデータフィルタリング操作をオブジェクト記憶サービス層に沈め、データ検索の代替を実現し、クライアントにおいて必要なデータだけを返すことができ、それにより、ネットワークリソースを節約することができ、また、クラウドサーバにおける記憶層ノードのメモリや中央プロセッサ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）などの計算リソースを十分に利用することができる。このようなアイデアに基づいて、本願の実施例はターゲットデータの取得方法を提供し、当該ターゲットデータの取得方法は、具体的には、クラウドサーバは、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理し、ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを得、クライアントにターゲットデータを送信する。

このように、本願の実施例で提供されるターゲットデータの取得方法は、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信したとき、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリングすることによりターゲットデータを取得してから、クライアントにターゲットデータを送信し、従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

本願の実施例で提供される技術的解決手段を詳細に説明する前に、本願の実施例における抽象的構文ツリーの概念に対して説明する。抽象的構文ツリー（ａｂｓｔｒａｃｔ ｓｙｎｔａｘ ｔｒｅｅ、ＡＳＴ）は、構文ツリー（ｓｙｎｔａｘ ｔｒｅｅ）とも呼ばれ、ソースコードの抽象的文法構造のツリー表現形態であって、ここでは、プログラミング言語のソースコードを指す。抽象的構文ツリーでは、ツリー上の各ノードはソースコードのうちの構造を表している。

抽象的構文ツリーの概念を紹介した後、以下では、本願に係るターゲットデータの取得方法を具体的な実施例により詳細に説明する。以下のいくつかの具体的な実施例は、互いに結合してもよく、同じまたは同様の概念またはプロセスは、いくつかの実施例では繰り返して説明しないことが理解できる。

実施例１
図１は、本願の第１の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフローチャートであり、当該ターゲットデータの取得方法は、ソフトウェア及び／またはハードウェア装置によって実行されてもよく、例えば、当該ハードウェア装置はターゲットデータの取得装置であってもよく、当該ターゲットデータの取得装置はクラウドサーバであってもよい。例えば、図１に示すように、当該ターゲットデータの取得方法は以下を含んでもよい。

ステップＳ１０１では、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理し、ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成する。

例示的に、クラウドサーバは、クライアントから送信された構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信するとき、クライアントから送信されたデータクエリ要求メッセージを受信することができ、当該データクエリ要求メッセージはＳＱＬクエリステートメントを含むことができ、それにより、ＳＱＬクエリステートメントを取得し、当該ＳＱＬクエリステートメントはクライアントが取得しようとするターゲットデータを示す。

クラウドサーバは、ＳＱＬクエリステートメントを取得した後、そのＳＱＬパーサーは標準ＳＱＬ構文ルールをサポートする必要があるだけでなく、ビジネスシーンに応じてカスタムキーワードと文法をサポートする。ここで、語法パーサーは１バイトのスキャナーを使って実現され、一般的なＦＲＯＭ、ＷＨＥＲＥ、ＩＮ、ＢＥＴＷＥＥＮなどをサポートするので、クラウドサーバのＳＱＬパーサーはまずＳＱＬクエリステートメントに対して品詞分析してＳＱＬクエリステートメントに対応する文字列リストを得ることができ、ＳＱＬの文法規則に従って文字列リストに対して変換処理し、抽象的構文ツリーを得ることができる。さらに、当該抽象的構文ツリーの階層構造は、柔軟なデータ構造によって表すことができ、文法の完全性と計算結果の正確性はある程度保障される。

クラウドサーバのＳＱＬパーサーは、ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成した後、当該ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーをクラウドサーバにおけるデータ選択器に送信して、データ選択器に以下のＳ１０２を実行させることができる。

ステップＳ１０２では、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを得る。

クラウドサーバのデータ選択器は、ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを受信した後、当該抽象的構造構文ツリーに基づいて、クライアントがクラウドに記憶したすべてのデータに対してフィルタリング処理して、クライアントに必要なターゲットデータを取得し、当該ターゲットデータをクライアントに送信することができる。即ち、以下のステップＳ１０３を実行する。

本願の実施例では、クライアントがクラウドサーバにデータを要求するとき、クラウドサーバは、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、生成した抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理し、フィルタリングで選択されたターゲットデータのみをクライアントに送信するためである。従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

ステップＳ１０３では、クライアントにターゲットデータを送信する。

例示的に、上記したステップＳ１０１の説明と結合すると、クラウドサーバがクライアントから送信されたデータ要求メッセージを介してＳＱＬクエリステートメントを取得するとき、対応的に、クラウドサーバは、フィルタリングによってクライアントに必要なターゲットデータを取得した後、データ応答メッセージを介してクライアントにターゲットデータを送信することができ、当該ターゲットデータは、データ応答メッセージに携帯されてクライアントに送信されて、クライアントに当該ターゲットデータを取得させることができる。例えば、データ応答メッセージは、レコードメッセージであってもよく、コンテンニューメッセージであってもよく、もちろん、エンドメッセージなどであってもよい。

以上から分かるように、本願の実施例では、クラウドサーバは、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを得、クライアントにターゲットデータを送信し、従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

上記図１に示す実施例に基づいて、上記ステップＳ１０２で、抽象的構造構文ツリーに従って保存されている全てのデータに対して、いかにしてフィルタリング処理してターゲットデータを得るかを容易に理解できるように、以下では実施例２を介して、いかにして抽象的構造構文ツリーに従って保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、ターゲットデータを取得するかを詳細に説明する。

実施例２

図２は、本願の第２の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフローチャートであり、当該ターゲットデータの取得方法は同様にソフトウェア及び／またはハードウェア装置によって実行されてもよく、例えば、当該ハードウェア装置はターゲットデータの取得装置であってもよく、当該ターゲットデータの取得装置はクラウドサーバであってもよい。例えば、図２に示すように、当該ターゲットデータの取得方法は以下を含んでもよい。

ステップＳ２０１では、保存されているすべてのデータに対して解析処理し、すべてのデータに対応する構造化データを得る。

クラウドサーバにおけるデータ選択器は、抽象的構造構文ツリーに従って保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理し、ターゲットデータを得る前に、まずクラウドサーバにおけるデータリーダを介してバックエンドからスライス（ｓｌｉｃｅ）あたり４Ｍサイズを粒度にして、クライアントによりクラウドに保存されたすべてのデータを読み取り、当該すべてのデータはＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ−Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅｓ）とＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）の２種類の構造化ファイルデータを含むことができ、読み取ったすべてのデータをクラウドサーバのデータパーサーに送信、データパーサーはすべてのデータを受信した後、すべてのデータに対して解析処理して、すべてのデータの対応する構造化データを得ることができる。例えば、データリーダーはＪＳＯＮリーダーであってもよく、ＣＳＶリーダーであってもよく、もちろん、パクエスト（ｐａｒｑｕｅｓｔ）リーダーであってもよい。

例示的に、すべてのデータがＪＳＯＮタイプの構造化ファイルデータを含む場合、データパーサーは、自社開発のＪＳＯＮストリーミング解析フィルタを介して、ストリーミング方式でオブジェクトの各スライスを順次スキャンし、グローバルスキャン状態を維持し、データのスライス間の処理、データの切断などの複雑なシーンを処理し、ＪＳＯＮオブジェクトから指定されたキーパスのデータを選択することを保証する。本願の実施例では、ＬＩＮＥとＤＯＣの２つの形態のＪＳＯＮの処理をサポートすることだけでなく、ネストされたオブジェクト、ネストされたアレイを含むＪＳＯＮファイルから所定のキーデータを抽出することもサポートすることが理解できる。また、ＣＳＶタイプの構造化ファイルデータを含むデータがある場合は、異なる要求パラメータに従ってデータを列ごとに分割して対応する構造化データを得ることもできる。

クラウドサーバのデータパーサーは、解析によりすべてのデータに対応する構造化データを得た後、クラウドサーバのデータ選択器に当該構造化データを送信して、データ選択器に下記のステップＳ２０２を実行させることができる。

ステップＳ２０２では、抽象的構造構文ツリーに基づいて、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得る。

例えば、クラウドサーバにおけるデータ選択器は、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得たとき、構造化データに対応するタイプが同じ場合、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得ることができる。対照的に、構造化データに対応するタイプが異なると、異なるデータタイプに対してタイプの整列または強制的アップコンバートが必要となる。例えば、構造化データに対応するタイプに対して統一化処理して、処理後の構造化データを得ることができ、構造化データの種類を一致させた後、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、処理後の構造化データに対して計算することで、後続の計算結果の正確性がある程度保証されるだけでなく、データアグリゲーション操作の処理及び浮動小数点の処理が不正確な問題は、一定の精度内で近似するしかない。

例示的に、クラウドサーバにおけるデータ選択器は、抽象的構造構文ツリーに基づいて、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得るとき、抽象的構造構文ツリーＡＳＴに基づいてデータに対して計算やフィルタリングし、ソース（ＳＯＵＲＣＥ）−＞条件（ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ）−＞フィールド（ＦＩＥＤＳ）−＞制限（ＬＩＭＩＴ）のＳＱＬステートメントの実行順序にしたがって、具体的なＣＳＶとＪＳＯＮファイルのデータを読み取り、抽象構造構文ツリーのデータ構造を解析することによってベクトル計算を行い、コンディションツリーに対する後順巡回により、構造化データに対応する計算結果を計算する。

ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得た後、当該計算結果に対してフィルタリングすることができ、それによりクライアントが取得しようとするターゲットデータを得ることができる。即ち、下記のステップＳ２０３を実行する。

ステップＳ２０３では、計算結果に対してフィルタリングし、ターゲットデータを得る。

このことから分かるように、本願の実施例では、クラウドサーバに対して、クライアントから送信されたＳＱＬクエリ要求を受信した後、クライアントによってクラウドに保存されたすべてのデータをクライアントに直接送信するのではなく、まず抽象的構造構文ツリーを生成することにより、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得、計算結果に対してフィルタリングしてターゲットデータを得る。すなわち、本願の実施例では、オブジェクト記憶データのフィルタリングを記憶サービス層に統合することにより、クラウドサーバがデータを送信する際に消耗するネットワークリソースを低減するだけでなく、クライアントがデータをダウンロードするネットワーク帯域幅と遅延を低減することもでき、クライアントがフィルタデータを消耗するＣＰＵやメモリなどのリソースを節約することができ、それにより、クライアントがクラウドに保存されたデータにアクセスするために必要なアプリケーションのコストを低減する。

本願の実施例で提供されるターゲットデータの取得方法を容易に理解するように、以下の具体的な実施例３を介して、本願の実施例に係るターゲットデータの取得方法を詳細に説明する。

実施例３
図３は、本願の第３の実施例に係るターゲットデータの取得方法のフレーム模式図である。例示的に、図３に示すように、企業がクラウドに記憶されているデータの一部、例えばターゲットデータを分析したい場合、クライアントを介してクラウドサーバにデータ要求メッセージを送信することができ、当該データ要求メッセージには、取得しようとするターゲットデータを示すＳＱＬクエリステートメントが含まれており、対応的に、クラウドサーバは、当該ＳＱＬクエリステートメントを受信した後、クラウドサーバのＳＱＬパーサーで、まずＳＱＬクエリステートメントに品詞分析して、ＳＱＬクエリステートメントに対応する文字列リストを取得し、ＳＱＬの構文ルールに従って文字列リストに対して変換処理し、抽象的構造構文ツリーを得て、生成した抽象的構造構文ツリーをデータ選択器に送信し、クラウドサーバのデータリーダーはバックエンドからスライスあたり４Ｍサイズの粒度でクライアントによりクラウドに保存されたすべてのデータを読み取り、読み取ったすべてのデータをクラウドサーバのデータパーサーに送信する。データパーサーはすべてのデータを受信した後、すべてのデータに対して解析処理し、すべてのデータの対応する構造化データを得ることができる。当該構造化データはクラウドサーバのデータ選択器に送信され、データ選択器は、抽象的構造構文ツリーＡＳＴに基づいてデータに対して計算し、フィルタリングする。ソース（ＳＯＵＲＣＥ）−＞条件（ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ）−＞フィールド（ＦＩＥＤＳ）−＞制限（ＬＩＭＩＴ）のＳＱＬステートメントの実行順序にしたがって、具体的なＣＳＶとＪＳＯＮファイルデータを読み取り、抽象構造構文ツリーのデータ構造を解析することによってベクトル計算を行い、コンディションツリーに対する後順巡回により、構造化データに対応する計算結果を計算し、当該計算結果に対してフィルタリングして、クライアントが取得しようとするターゲットデータを得、データ応答メッセージをクライアントに送信し、当該データ応答メッセージはターゲットデータを含み、それにより、クライアントがターゲットデータを取得する。従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

実施例４
図４は、本願の第４の実施例に係るターゲットデータの取得装置の構造模式図であり、クラウドサーバに適用し、例えば、図４に示すように、当該ターゲットデータの取得装置４０は、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理し、ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成するための解析モジュール４０１と、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理し、ターゲットデータを得るためのフィルタリングモジュール４０２と、クライアントにターゲットデータを送信するための送信モジュール４０３と、を含んでもよい。

選択的に、解析モジュール４０１は、さらに、保存されているすべてのデータに対して解析処理し、すべてのデータに対応する構造化データを得ることに用いられる。

フィルタリングモジュール４０２は、具体的に、抽象的構造構文ツリーに基づいて、構造化データに対してフィルタリングし、ターゲットデータを得ることに用いられる。

選択的に、フィルタリングモジュール４０２は、具体的に、抽象的構造構文ツリーに基づいて、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、構造化データに対して計算し、構造化データに対応する計算結果を得ることと、計算結果に対してフィルタリングして、ターゲットデータを得ることとに用いられる。

選択的に、フィルタリングモジュール４０２は、具体的に、上記構造化データに対応するタイプに対して統一化処理して、処理後の構造化データを得ることと、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、上記処理後の構造化データに対して計算することとに用いられる。

選択的に、解析モジュール４０１は、具体的に、上記ＳＱＬクエリステートメントに対して品詞分析して、上記ＳＱＬクエリステートメントに対応する文字列リストを得ることと、ＳＱＬ構文ルールに基づいて、上記文字列リストに対して変換処理して、抽象的構造構文ツリーを得ることとに用いられる。

選択的に、当該ターゲットデータの取得装置４０は受信モジュール４０４をさらに含む。

受信モジュール４０４は、クライアントから送信されたデータクエリ要求メッセージを受信することに用いられ、データクエリ要求メッセージにはＳＱＬクエリステートメントが含まれている。

本願の実施例で提供されるターゲットデータの取得装置４０は、上記のいずれかの実施例におけるターゲットデータの取得方法の技術的解決手段を実行でき、その原理及び効果は、ターゲットデータの取得方法の実現原理及び効果と同様であり、ターゲットデータの取得方法の実現原理及び効果を参照してもよく、ここでは説明を省略する。

本願の実施例によって、本願は電子機器と可読記憶媒体をさらに提供する。

本願の実施例により、コンピュータプログラムをさらに提供し、当該コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータプログラムを実行することによって、電子機器に上記実施例に記載の方法を実行させる。

図５に示すように、図５は本願の実施例に係るターゲットデータの取得方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の類似するコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本願の実現を制限することを意図したものではない。

図５に示すように、該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ５０１と、メモリ５０２と、高速インタフェース及び低速インタフェースを含む各コンポーネントを接続するためのインタフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けることができる。プロセッサは、電子機器内で実行される命令を処理することができ、該命令は、外部入力／出力装置（例えば、インタフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリ内又はメモリに記憶されている命令を含む。他の実施方式では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリと一緒に使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各機器は、一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、１グループのブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図５では、１つのプロセッサ５０１を例とする。

メモリ５０２は、本願により提供される非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体である。その中で、当該メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、当該少なくとも１つのプロセッサが本願により提供されるターケットデータの取得方法を実行するようにする。本願の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体には、コンピュータに本願により提供されるターケットデータの取得方法を実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。

メモリ５０２は、非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体として、本願の実施例におけるターケットデータの取得方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４に示す解析モジュール４０１、フィルタリングモジュール４０２、送信モジュール４０３、および受信モジュール４０４）のような、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶する。プロセッサ５０１は、メモリ５０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記の方法の実施例におけるターケットデータの取得方法を実現する。

メモリ５０２は、ストレージプログラムエリアとストレージデータエリアとを含むことができ、その中で、ストレージプログラムエリアは、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、ストレージデータエリアは、ターケットデータの取得方法の電子機器の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。また、メモリ５０２は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、非一時的なメモリをさらに含むことができ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスである。いくつかの実施例では、メモリ５０２は、プロセッサ５０１に対して遠隔に設定されたメモリを選択的に含むことができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介してターケットデータの取得方法の電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びその組み合わせを含むが、これらに限定されない。

ターゲットデータの取得方法の電子機器は、入力装置５０３と出力装置５０４とをさらに含むことができる。プロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３、及び出力装置５０４は、バス又は他の方式を介して接続することができ、図５では、バスを介して接続することを例とする。

入力装置５０３は、入力された数字又は文字情報を受信し、ターケットデータの取得方法の電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置５０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを含むことができる。該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態で、ディスプレイデバイスは、タッチスクリーンであってもよい。

本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施され、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈されることができ、該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を該ストレージシステム、該少なくとも１つの入力装置、及び該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含むことができ、高レベルのプロセス及び／又は対象指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピュータプログラムを実施することができる。本明細書に使用されるような、「機械読取可能な媒体」及び「コンピュータ読取可能な媒体」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械読取可能な信号である機械命令を受信する機械読取可能な媒体を含む。「機械読取可能な信号」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で、ここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、該キーボード及び該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、該グラフィカルユーザインタフェース又は該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。

本願の技術実施例の技術手段によると、クラウドサーバは、クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、直接にすべてのデータをクライアントに送信するのではなく、まずＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成し、抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理してターゲットデータを得、クライアントにターゲットデータを送信し、従来技術では、すべてのデータをクライアントに送信することに比べて、送信するデータ量を効果的に低減し、それによりクラウドサーバによって消耗されるネットワークリソースを低減する。また、クライアントにとっては、従来技術では、すべてのデータをクライアントにダウンロードしなければならないことに比べて、ダウンロードデータ量を効果的に低減し、クライアントによって消耗されるネットワークリソースも低減することができる。

上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定しない。

上記の具体的な実施方式は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。本願の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (15)

1. クラウドサーバに適用するターゲットデータの取得方法であって、
   クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、前記ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成することと、
   前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、前記ターゲットデータを得ることと、
   前記クライアントに前記ターゲットデータを送信することと、を含む、ターゲットデータの取得方法。
2. 前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、前記ターゲットデータを得ることは、
   前記保存されているすべてのデータに対して解析処理して、前記保存されているすべてのデータに対応する構造化データを得ることと、
   前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、前記構造化データに対してフィルタリングして、前記ターゲットデータを得ることと、を含む、請求項１に記載のターゲットデータの取得方法。
3. 前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、前記構造化データに対してフィルタリングして、前記ターゲットデータを得ることは、
   前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、前記構造化データに対して計算し、前記構造化データに対応する計算結果を得ることと、
   前記計算結果に対してフィルタリングして、前記ターゲットデータを得ることと、を含む、請求項２に記載のターゲットデータの取得方法。
4. 前記構造化データに対応するタイプが異なり、前記ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、前記構造化データに対して計算することは、
   前記構造化データに対応するタイプに対して統一化処理して、処理後の構造化データを得ることと、
   ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、前記処理後の構造化データに対して計算することと、を含む、請求項３に記載のターゲットデータの取得方法。
5. 前記ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成することは、
   前記ＳＱＬクエリステートメントに対して品詞分析して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する文字列リストを得ることと、
   ＳＱＬの文法規則に基づいて、前記文字列リストに対して変換処理して、前記抽象的構造構文ツリーを得ることと、を含む、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得方法。
6. クライアントから送信されたデータクエリ要求メッセージを受信することであって、前記データクエリ要求メッセージには前記ＳＱＬクエリステートメントが含まれていることをさらに含む、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得方法。
7. クラウドサーバに適用するターゲットデータの取得装置であって、
   クライアントから送信された取得しようとするターゲットデータを示す構造化クエリ言語ＳＱＬクエリステートメントを受信すると、前記ＳＱＬクエリステートメントに対して解析処理して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する抽象的構造構文ツリーを生成するための解析モジュールと、
   前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、保存されているすべてのデータに対してフィルタリング処理して、前記ターゲットデータを得るためのフィルタリングモジュールと、
   前記クライアントに前記ターゲットデータを送信するための送信モジュールと、を含む、ターゲットデータの取得装置。
8. 前記解析モジュールは、さらに、前記保存されているすべてのデータに対して解析処理して、前記保存されているすべてのデータに対応する構造化データを得ることに用いられ、
   前記フィルタリングモジュールは、前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、前記構造化データに対してフィルタリングして、前記ターゲットデータを得ることに用いられる、請求項７に記載のターゲットデータの取得装置。
9. 前記フィルタリングモジュールは、前記抽象的構造構文ツリーに基づいて、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、前記構造化データに対して計算して、前記構造化データに対応する計算結果を得ることと、前記計算結果に対してフィルタリングして前記ターゲットデータを得ることとに用いられる、請求項８に記載のターゲットデータの取得装置。
10. 前記フィルタリングモジュールは、前記構造化データに対応するタイプに対して統一化処理して、処理後の構造化データを得ることと、ＳＱＬにおけるソース、条件、フィールド、制限の順序に従って、前記処理後の構造化データに対して計算することとに用いられる、請求項９に記載のターゲットデータの取得装置。
11. 前記解析モジュールは、前記ＳＱＬクエリステートメントに対して品詞分析して、前記ＳＱＬクエリステートメントに対応する文字列リストを得ることと、ＳＱＬの文法規則に基づいて、前記文字列リストに対して変換処理して、前記抽象的構造構文ツリーを得ることとに用いられる、請求項７〜請求項１０のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得装置。
12. 前記ターゲットデータの取得装置は受信モジュールをさらに含み、
    前記受信モジュールは、クライアントから送信されたデータクエリ要求メッセージを受信することに用いられ、前記データクエリ要求メッセージには前記ＳＱＬクエリステートメントが含まれている、請求項７〜請求項１０のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得装置。
13. 少なくとも１つのプロセッサ、および
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリを含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得方法を実行することができる、電子機器。
14. コンピュータ命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得方法を実行させるためのものである、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
15. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプロセッサで実行されると、コンピュータに請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のターゲットデータの取得方法を実行させる、コンピュータプログラム。

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