[發明專利]數據查詢方法及裝置

在審

• 申請號: 201810564903.0
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108829795A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 譚彬;周葳
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項京;馬敬

1.一種數據查詢方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待查詢維度組合；

遍歷已創建cube，從所述已創建cube中，查詢與所述待查詢維度組合相同的維度組合，獲得查詢結果；所述已創建cube是按照維度組合的查詢頻繁度從最高到低的順序，選取預設數量個目標維度組合確定的，所述查詢結果包括：與待查詢維度組合相同的維度組合及與待查詢維度組合相同的維度組合對應的數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過如下步驟確定所述已創建cube：

按照各個維度組合的查詢頻繁度，將預定時間內所有維度組合進行排序，得到排序后的維度組合；

從所述排序后的維度組合中，按照查詢頻繁度從最高到低的順序的，選擇前N個維度組合作為第一目標維度組合；

從所述排序后的維度組合中除所述第一目標維度組合以外的其余的維度組合中，按照查詢頻繁度從最高到低的順序的，選擇前M個維度組合；

將所述前M個的維度組合，分為K個局部簇；其中，N和M為正整數；N與M的和小于所有維度組合的個數；

針對每一個局部簇，將該局部簇中的各個維度組合進行合并，將合并后的各個局部簇的維度組合作為第二目標維度組合；

為所述第一目標維度組合創建第一cube；

為所述第二目標維度組合創建第二cube；

將所述第一cube和所述第二cube，確定為已創建cube。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述前M個的維度組合，分為K個局部簇包括：

使用Kmeans聚類算法及Kmeans聚類算法的預設K值，將所述前M個的維度組合進行聚類，分為K個局部簇。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述查詢頻繁度是通過將預設時間內的各個查詢時間段內，維度組合的查詢次數與查詢時間段對應的權重之積，進行相加獲得的。

5.根據權利要求1任一項所述的方法，其特征在于，在獲得查詢結果之后，所述方法包括：

獲取預設時間內各個已創建cube的查詢次數；

判斷是否存在查詢次數未超過預定查詢次數閾值的已創建cube；

如果存在，則從數據庫中，刪除查詢次數未超過預定查詢次數閾值的已創建cube。

6.根據權利要求1任一項所述的方法，其特征在于，在獲得查詢結果之后，所述方法包括：

獲取各個已創建cube的占用存儲總空間；

判斷是否存在占用存儲總空間是超過預定存儲閾值，并且，查詢頻繁度小于第三預設查詢頻繁度的已創建cube；

如果存在，則從數據庫中刪除占用存儲總空間超過所述預定存儲閾值，并且，查詢頻繁度小于第三預設查詢頻繁度的已創建cube。

7.一種數據查詢裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待查詢維度組合；

查詢模塊，遍歷已創建cube，從所述已創建cube中，查詢與所述待查詢維度組合相同的維度組合，獲得查詢結果；所述已創建cube是按照維度組合的查詢頻繁度從最高到低的順序，選取預設數量個目標維度組合確定的，所述查詢結果包括：與待查詢維度組合相同的維度組合及與待查詢維度組合相同的維度組合對應的數據。