[发明专利]数据模型匹配方法和装置

说明书

本申请公开了一种数据模型匹配方法和装置。该方法包括确定出查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联；基于目标数据集之间的有序关联对至少二个目标数据集进行分解，得到至少两个数据分组，其中，每个数据分组中包括至少一个目标数据集；对于每个数据分组，基于该数据分组包括的目标数据集和目标数据集之间的有序关联在数据库中匹配出对应的该数据分组的第一OLAP模型；将每个数据分组对应的第一OLAP模型输出。本申请可以解决了相关技术中OLAP查询系统包括的OLAP模型需求数量大以及OLAP模型利用率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及数据模型匹配技术领域，具体而言，涉及一种数据模型匹配方法和装置。

背景技术

在当今数据化的时代，如何通过OLAP(Online Analytical Processing，联机分析处理)分析海量、复杂的数据以辅助商业决策，是商务智能和数据分析领域的重要课题；而数据模型就是OLAP分析的基础。OLAP分析的架构底层是数据仓库，包含一系列数据表；建模人员根据业务分析需求，基于这些表设计数据模型供分析人员使用；最终，分析人员的分析操作都会转化为一系列针对数据表的SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)查询。数据模型给数据表赋予了业务含义，解耦了数据底层和业务需求的关系，如何有效地关联查询于模型，最大限度的利用OLAP分析来服务业务，是其中非常重要的一个部分。

由于查询引擎中OLAP模型的选择和匹配逻辑比较固定，使得整个过程中对目标模型有着严格的要求，无法适配等价或相近模型。使得系统中的OLAP模型数量会随着查询的不断增加，会对整体系统的存储、管理和运维方面带来困难和挑战。

针对相关技术中OLAP查询系统包括的OLAP模型需求数量大以及OLAP模型利用率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种数据模型匹配方法和装置，以解决相关技术中OLAP查询系统包括的OLAP模型需求数量大以及OLAP模型利用率低的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种数据模型匹配方法，该方法应用于OLAP查询系统中，该方法包括：

确定出查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联；

基于目标数据集之间的有序关联对至少二个目标数据集进行分解，得到至少两个数据分组，其中，每个数据分组中包括至少一个目标数据集；

对于每个数据分组，基于该数据分组包括的目标数据集和目标数据集之间的有序关联在数据库中匹配出对应的该数据分组的第一OLAP模型；

将每个数据分组对应的第一OLAP模型输出。

可选地，确定出查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联之后，该方法还包括：

确定数据库中是否存在与查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联对应的第二OLAP模型；

当数据库中不存在与查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联对应的第二OLAP模型时，执行基于目标数据集之间的有序关联对至少二个目标数据集进行分解的步骤。

可选地，该方法还包括：

当数据库中存在与查询指令所需要查询的至少二个目标数据集以及目标数据集之间的有序关联对应的第二OLAP模型时，将第二OLAP模型输出。

可选地，该方法还包括：

当数据分组中仅包括一个目标数据集时，将该数据分组中仅包括的一个目标数据集作为对应该数据分组的第一OLAP模型。

可选地，在将每个数据分组对应的第一OLAP模型输出之前，方法还包括：