[发明专利]一种交易数据查询方法、装置及系统

说明书

本申请提供了一种交易数据查询方法、装置及系统，利用具有海量存储特点的HADOOP数据库作为云数据库来存储大量的历史交易数据。由于关系型数据库的存储容量较小，将近期少量的交易数据存储在关系型数据库中。通过异构存储策略既保证了交易数据的完整性又能够存储海量数据。通过查询路由装置，将查询请求按照时间属性分为关系型数据库查询和云数据库的查询，由于关系型数据库和云数据库中存储了完整的交易数据，因此可以实现同步查询到所有交易数据，解决了关系型的数据库存储容量不足以支持交易明细数据的查询需求的技术问题。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种交易数据查询方法、装置及系统。

背景技术

目前传统商业银行往往使用关系型数据库存储交易明细数据，但随着业务量的增长和时间的推移，交易明细数据总量增长很快，逐渐接近关系型数据库存储容量的上限，需要定期清理，被清理掉的数据将无法被查询，商业银行客户实时查询较为久远的历史交易明细数据的需求就无法得到满足。可见，关系型的数据库存储容量不足以支持交易明细数据的查询需求。

发明内容

本申请提供了一种交易数据查询方法、装置及系统，目的在于关系型的数据库存储容量不足以支持交易明细数据的查询需求的问题。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种交易数据查询方法，包括：

接收查询交易请求；

将所述查询交易请求中的第一类报文发给第一数据库，所述第一类报文为用于查询当日的近m天之外的交易数据的报文，所述第一数据库用于存储T-k日之前的交易数据，其中，T为当日，k为正整数；

将所述查询交易请求中的第二类报文发给第二数据库，所述第二类报文为用于查询当日的近m天的交易数据的报文，所述第二数据库用于存储T日至T-n日内的交易数据，其中，n为正整数，且nk，k+1≤m≤n+1；

基于所述第一数据库反馈的查询结果和所述第二数据库反馈的查询结果，反馈查询结果。

可选的，还包括：

在所述第一类数据库的负载增加的情况下，增加m的取值；和/或，

在所述第二类数据库的负载增加的情况下，减小m的取值；

其中，第一类数据库的负载增加包括：第一类数据库的查询数据量的增长率大于第一阈值，和/或，第一类数据库的响应时间大于第二阈值；

第二类数据库的负载增加包括：第二类数据库的查询数据量的增长率大于第三阈值，和/或，第二类数据库的响应时间大于第四阈值。

可选的，在所述将所述查询交易请求中的第一类报文发给第一数据库之前，还包括：

从所述查询交易请求中获取第一类目标报文，所述第一类目标报文用于从查询当日的近m天之外的交易数据的报文；

将所述第一类目标报文进行格式转换，得到所述第一类报文；

在所述将所述查询交易请求中的第二类报文发给第二数据库之前，还包括：

从所述查询交易请求中获取第二类目标报文，所述第二类目标报文用于查询当日的近m天的交易数据的报文；

将所述第二类目标报文进行格式转换，得到所述第二类报文。

可选的，所述基于所述第一数据库反馈的查询结果和所述第二数据库反馈的查询结果，反馈查询结果包括：

将所述第一数据库反馈的查询结果和所述第二数据库反馈的查询结果进行预设操作，得到所述查询结果，并反馈所述查询结果；

其中，所述预设操作包括：转换为预设格式和/或合并。