[发明专利]一种数据查询方法及装置

说明书

本发明公开了一种数据查询方法，所述方法应用于数据查询系统，所述数据查询系统包括若干不同类型的数据库管理系统，所述方法包括：获取数据查询请求；确定所述数据查询请求对应的查询条件字段的维度数量；根据所述查询条件字段的维度数量，确定目标数据库管理系统；基于所述目标数据库管理系统，确定所述数据查询请求对应的数据查询结果。本发明可利用若干不同类型的数据库管理系统配合使用的方案，以能够改善Kylin在数据查询请求的维度过多的情况下无法正常处理分析数据查询请求的痛点，并且可以提高基于数据查询请求查询读取数据库中的数据的便捷性，提高数据库的开发效率，并且提高数据查询的用户体验。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据查询方法及装置。

背景技术

Kylin是被广泛使用的OLAP(OnlineAnalytical Processing，联机分析处理)工具之一，具有百亿级以上数据查询和分析能力，可提供标准SQL接口，以及可以进行交互式的实时数据分析，其在性能方面与普通数据仓库(如Hive)相比较而言性能较高。目前，非常多的公司在OLAP工具上选择了Kylin。但Kylin作为OLAP工具中的佼佼者，其在处理数据的维度的数量方面具有一定的局限性(例如，目前Kylin所处理的数据的维度上限为64个)，即Kylin所支持的维度数量存在很大的瓶颈。通常情况下，待统计分析的数据的数据量不大，但是数据的维度非常多(比如一百多个维度)，对于这类待统计分析的数据而言，Kylin就无法正常处理了。

目前，为了解决Kylin在处理数据的维度的数量方面具有一定的局限性的问题，通常采用Kylin对待统计分析数据的维度进行拆分处理，以解决待统计分析数据的维度过多的问题。然而，这种采用Kylin拆分维度的方式，对于超多维度的待查询分析请求而言，可能需要将待查询分析请求拆分几十甚至上百的Cube(Kylin内部定义的用于表示数据立方体的一种数据结构)，同时进行数据查询时也要能准确定位到指定的cube上，否则会出现查询数据不准确的情况，导致查询结果不可信任。故此，亟需一种有效解决待查询分析请求中维度过多而导致大数据分析Kylin等软件分析过于复杂或者无法分析的情况。

发明内容

本发明提供一种数据查询方法及装置，以能够改善Kylin在数据查询请求的维度过多的情况下无法正常处理分析数据查询请求的痛点，并且可以提高基于数据查询请求查询读取数据库中的数据的便捷性，提高数据库的开发效率，并且提高数据查询的用户体验。

第一方面，本发明提供了一种数据查询方法，所述方法应用于数据查询系统，所述数据查询系统包括若干不同类型的数据库管理系统，所述方法包括：

获取数据查询请求；

确定所述数据查询请求对应的查询条件字段的维度数量；

根据所述查询条件字段的维度数量，确定目标数据库管理系统，其中，所述目标数据库管理系统为若干数据库管理系统中的任一目标数据库管理系统；

基于所述目标数据库管理系统，确定所述数据查询请求对应的数据查询结果。

第二方面，本发明提供了一种数据查询装置，所述装置应用于数据查询系统，所述数据查询系统包括若干不同类型的数据库管理系统，所述装置包括：

请求获取单元，用于获取数据查询请求；

维度确定单元，用于确定所述数据查询请求对应的查询条件字段的维度数量；

系统确定单元，用于根据所述查询条件字段的维度数量，确定目标数据库管理系统，其中，所述目标数据库管理系统为若干数据库管理系统中的任一目标数据库管理系统；

结果确定单元，用于基于所述目标数据库管理系统，确定所述数据查询请求对应的数据查询结果。