[发明专利]数据查询方法和装置

说明书

本申请公开了一种数据查询方法和装置。其中，该方法包括：接收数据查询请求，其中，数据查询请求中携带有待查询数据的维度和指标；利用数据仓库中预先配置的元数据确定出目标数据表集合，其中，元数据中预先配置有数据仓库中数据表的关联关系；检测目标数据表集合中是否包含雪花模型的数据表；在目标数据表集合中包含雪花模型的数据表时，连接雪花模型的数据表；通过雪花模型的数据表连接目标数据表集合中其他的星型模型的数据表；以及根据连接的数据表查询待查询数据。本申请解决了现有的查询系统无法对星型模型和雪花模型结合的数据组织方式的数据仓库进行数据查询的技术问题。

技术领域

本申请涉及数据分析领域，具体而言，涉及一种数据查询方法和装置。

背景技术

在分析数据领域，数据模型通常包括星型模型和雪花模型，其中，星形模型的数据组织模式是：一张数据事实表，其它的表都是维度表，如时间维度，地理维度表等，维度表成辐射状分布在事实表的四周；雪花模型的数据组织模式是：一张事实表与维度表关联时需要经过中间事实表或中间维度表，这样构成了多层关联的关系，类似于雪花一样的形状，如通过产品名称去剖析会话相关数据时，得通过中间数据订单表来进行关联。即先需要通过产品查找出其对应的所有订单，再通过订单关联到其所有相关的会话，最终得到想要的结果。

由于星型模型的主要数据都集中在事实表中，所以只要扫描事实表就可以进行数据查询，查询效率高，但会造成大量的数据冗余；而雪花模型能够在一定程度上减少存储空间，规范化的数据结构更容易更新和维度，然而，雪花模型由于比较复杂，用户不易理解，浏览内容相对困难，额外的连接将使查询性能下降。

发明人发现，基于两种数据模型的优缺点，数据仓库可以采用星型模型和雪花模型结合的方式来组织数据，从而利用不同数据模型的优点，并降低其缺点带来的影响。然而，现有的很多数据查询系统例如Impala，还无法实现对星型模型和雪花模型结合的数据组织方式的数据仓库的查询，也就无法对该数据仓库中的数据进行多维度的剖析。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据查询方法和装置，以至少解决现有的查询系统无法对星型模型和雪花模型结合的数据组织方式的数据仓库进行数据查询的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据查询方法，包括：接收数据查询请求，其中，所述数据查询请求用于查询数据仓库中待查询数据，所述数据查询请求中携带有所述待查询数据的维度和指标；利用所述数据仓库中预先配置的元数据确定出目标数据表集合，其中，所述目标数据表集合包括与所述待查询数据的维度和指标关联的数据表，所述元数据中预先配置有所述数据仓库中数据表的关联关系；检测所述目标数据表集合中是否包含雪花模型的数据表；在所述目标数据表集合中包含所述雪花模型的数据表时，连接所述雪花模型的数据表；通过所述雪花模型的数据表连接所述目标数据表集合中其他的星型模型的数据表；以及根据连接的数据表查询所述待查询数据。

进一步地，利用所述数据仓库中预先配置的元数据确定出目标数据表集合包括：在所述元数据中查询所述待查询数据的维度和指标；根据所述元数据中记录的维度和指标与数据表的映射关系，确定出所述待查询数据的维度和指标关联的数据表，得到所述目标数据表集合。

进一步地，所述数据仓库中的雪花模型的数据表在所述元数据中配置有对应的桥接表，所述桥接表为对应的雪花模型的数据表中的任意一张数据表，其中，通过所述雪花模型的数据表连接所述目标数据表集合中其他的星型模型的数据表包括：通过所述雪花模型的数据表对应的桥接表连接所述目标数据表集合中其他的星型模型的数据表。

进一步地，根据连接的数据表查询所述待查询数据包括：根据所述连接的数据表和所述待查询数据的维度和指标生成查询语句；执行所述查询语句，查询得到所述待查询数据。