[发明专利]关系型数据库管理系统中的窗口聚合方法、查询方法及装置

说明书

本发明提供了一种关系型数据库管理系统中的窗口聚合方法、查询方法及装置，其中，该聚合方法包括：将从原始关系型数据库中的窗口聚合节点的子节点获取的至少一个窗口长度的窗口数据存储至在内存中申请的元组类型的数组中；将元组类型的数组中的所有窗口数据转化为基础数据类型，并将所有基础数据类型的窗口数据存储至在内存中申请的基础数据类型的数组中；通过设定核函数输出窗口函数类型和基础数据类型的数组中的所有窗口数据，以利用外部硬件加速器根据窗口函数类型对窗口数据进行聚合；通过设定核函数接收返回的基础数据类型的窗口聚合结果，并将窗口聚合结果赋值到原始关系型数据库中。通过上述方案能够提高窗口聚合操作的执行效率。

技术领域

本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种关系型数据库管理系统中的窗口聚合方法、查询方法及装置。

背景技术

随着互联网和电子商务的快速发展，关系型数据库越来越多应用在网络上，并且承担企业业务和信息系统核心的重任，所以愈加面临超大规模数据量和高强度瞬间并发的考验。针对这些问题，对于数据库企业级应用来说，需要执行效率更高的数据库技术，以确保企业利益。

关系型数据库窗口查询可以用于对一定范围内的元组计算聚集函数，比如，计算一个固定时间区间的聚集值，其中，这个时间区间被称为一个窗口。窗口可以重叠，这种情况下一个元组可能对多个窗口都有贡献。例如，使用窗口查询对股票市场的趋势分析进行分析时，需要计算股票在各个时刻的“移动平均线”。窗口查询可能会输入类似“SELECT…,avg(x)OVER(PARTITION BY y)FROM x”的SQL语句，该语句经过查询编译、查询优化、查询执行完成查询功能，该SQL语句的意思是根据y将x分组，然后获取每个x对应分组(也就是窗口)的聚合结果，此处的聚合操作是取平均值。类似的SQL语句关键词还有“preceding”(向前若干行)，“following”(向后若干行)，“between…and…”(位于一定范围内的若干行)等。在执行这些SQL语句的过程中，最影响执行性能的是执行窗口聚合操作。现有的关系型数据库(如PostgreSQL)是使用一个固定大小的缓存来存储窗口内的数据，对缓存数据执行窗口聚合后得到一个元组的窗口聚合结果，然后继续缓存下一个元组对应的窗口数据，重复上述操作直到所有元组的窗口聚合执行结束。

但是，现有关系型数据库的窗口聚合操作的执行效率仍需进一步提高，从而进一步提高关系型数据库的窗口查询执行性能。

发明内容

本发明提供了一种关系型数据库管理系统中的窗口聚合方法、查询方法及装置，以提高窗口聚合操作的执行效率，进而提高关系型数据库的窗口查询执行性能。

为了达到上述目的，本发明采用以下方案实现：

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种关系型数据库管理系统中的窗口聚合方法，包括：

将从原始关系型数据库中的一窗口聚合节点的子节点获取的至少一个窗口长度的元组窗口数据存储至在内存中申请的原始关系型数据库元组类型的数组中；所述窗口长度为从原始关系型数据库中的窗口长度；

将所述原始关系型数据库元组类型的数组中的所有所述元组窗口数据转化为基础数据类型的元组窗口数据，并将所有所述基础数据类型的元组窗口数据存储至在内存中申请的所述基础数据类型的数组中；

通过设定核函数输出从原始关系型数据库获取的窗口函数类型和所述基础数据类型的数组中的所有所述元组窗口数据，以利用能够识别所述基础数据类型的外部硬件加速器根据所述窗口函数类型对所述基础数据类型的数组中的所有所述元组窗口数据进行窗口聚合；

通过所述设定核函数接收返回的基础数据类型的窗口聚合结果，并将窗口聚合结果赋值到原始关系型数据库中元组类型的且用于存储聚合结果的数组中。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种关系型数据库管理系统的查询方法，包括：