[发明专利]一种多语言融合查询方法及多模数据库系统

说明书

本申请实施例提供一种融合查询方法及多模数据库(Multi‑Model Database，MMDB)框架，在关系数据库引擎中增加外部引擎的可扩展能力，通过用户表来进行外部扩展引擎的元数据管理，以最大限度的降低对关系数据库引擎的侵入，并实现外部引擎运行时的动态加载和卸载。为用户提供关系数据库、图数据库、时序数据库等多模数据库统一数据访问和维护接口，简化运维和应用开发人员的学习和使用成本，提升数据使用安全性。

技术领域

本申请涉及数据库领域，更为具体地，涉及一种融合查询方法及多模数据库系统。

背景技术

数据库系统是许多应用系统的核心。传统的数据库系统是基于关系模型构建的关系型数据库系统，专门用于处理结构化的数据。简单来说，关系模型就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。随着互联网和人工智能化的发展，在结构化数据的基础上，逐步衍生出了半结构化数据，如JSON，XML格式，以及非结构化数据，如文本数据，音视频数据等。结构化数据的典型应用包括银行交易等；而半结构化数据则在用户画像、物联网设备日志采集、应用点击流分析等场景中得到大规模使用；非结构化数据则对应着海量的图片、视频、和文档处理等业务。为了适应各种类型数据的管理需求，很多非关系型的专用数据库系统被开发出来，包括XML数据库，图数据库，时序数据库，文档数据库，key-value(KV)数据库等。

当前应用系统变的越来越复杂，在很多场景下应用需要同时使用多种类型的数据，比如关系型数据、图、时序数据等，数据库也需要提供相应的计算能力，比如图遍历、图分析、时序计算等。以“平安城市”场景为例，当犯罪案件发生时，警方既需要通过关系型数据库查询犯罪嫌疑人的基本信息，行为记录等，也需要通过图计算引擎和图数据库来分析和查询嫌疑人的同行、同住、通话、社交等关系，进而搜索出和嫌疑人有直接或间接联系的人员。而不同类型数据的存储和管理服务通常分别由不同类型的数据库提供，因此用户需要分别使用多个数据库系统，使用过程繁琐，多套独立的数据库系统导致系统的管理和维护复杂，且需要在数据库之间导入导出数据，增加了数据暴露的风险，数据的一致性也难以保证。

为解决上述问题，现有技术在关系型数据库的基础上，以UDT(user-definedtype)的方式加入特定的数据类型，比如JSON类型，Spatial类型等，并通过user-definedfunction(UDF)的方式增加对类型数据的计算能力。相比于构建一个新的数据库系统而言，虽然现有技术方案能够相对快速的扩展新数据类型的处理能力，但受限于原有关系型数据库的表结构，只能扩展一些数据长度较小的数据类型，而对于数据较大的数据类型，比如图数据，很难实现扩展，如果要支持图数据的处理，则要对原有的关系型数据库内核做较大的改造，开发周期长，且无法运行时扩展和卸载新的扩展计算引擎。

发明内容

本申请提供一种融合查询的方法和多模数据库管理系统，为用户提供关系数据库、图数据库、时序数据库等多模数据库统一数据访问和维护接口，简化运维和应用开发人员的学习和使用成本，提升数据使用安全性。

第一方面，本申请实施例提供一种数据库系统，包括：主计算引擎、一个或多个扩展计算引擎，以及适配器；所述主计算引擎用于，接收来自客户端的融合查询，所述融合查询包括第一类型的查询和第二类型的查询；对所述第一类型的查询进行处理，以得到第一处理结果，并通过第一接口将所述第二类型的查询传递给所述适配器；所述适配器用于，基于所述一个或多个扩展计算引擎的元数据，确定用于处理所述第二类型的查询的第一扩展计算引擎，以及所述第一扩展计算引擎对应的第二接口；通过所述第二接口将所述第二类型的查询传递给所述第一扩展计算引擎；所述第一扩展计算引擎用于，处理所述第二类型的查询以得到第二处理结果，并将所述第二处理结果通过所述适配器返回给所述主计算引擎；所述主计算引擎还用于，根据所述第一处理结果和所述第二处理结果，生成查询结果，并将所述查询结果返回给所述客户端。