專利名稱：一種數(shù)據(jù)查詢的方法及查詢服務(wù)器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)查詢的方法及查詢服務(wù)器。
背景技術(shù)：
企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中往往會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)經(jīng)過加工處理后存儲 在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，供企業(yè)內(nèi)部人員或其他相關(guān)人員查詢。以網(wǎng)絡(luò)運營商為例，網(wǎng)絡(luò)運營商的客戶 在計費、營業(yè)、賬務(wù)和客服等多個業(yè)務(wù)流程中會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過企業(yè)級數(shù)據(jù)倉 庫的轉(zhuǎn)換、清洗、加載和匯總處理，最終形成為運營商客戶的全面統(tǒng)一刻畫，管理人員可以 對處理后的數(shù)據(jù)進行分析查詢。對海量數(shù)據(jù)進行查詢的方法如下首先，客戶端通過網(wǎng)頁預(yù)置的一組查詢選項設(shè)置查詢條件，并通過查詢請求將設(shè) 置的查詢條件提交給查詢服務(wù)器。然后，查詢服務(wù)器根據(jù)接收到的查詢請求中設(shè)置的查詢條件，生成相應(yīng)的SQL信 令并提交給數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。接著，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器解析SQL信令，并且關(guān)聯(lián)、查找相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表。最后，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器將查找結(jié)果通過Web服務(wù)器發(fā)送給客戶端。但是，由于網(wǎng)絡(luò)運營商的客戶數(shù)量非常多(如數(shù)千萬級)，每一個客戶的特征字段 也可能非常多(特征字段達數(shù)百項甚至更多)。如果針對海量數(shù)據(jù)按照上述查詢方法進行 多用戶并發(fā)的實時查詢，在查詢服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫的軟硬件環(huán)境已達到優(yōu)化極限的情況下， 查詢用戶很難獲得較快的響應(yīng)速度，導致查詢用戶的體驗較差。為了提高查詢響應(yīng)速度，使用戶的查詢體驗更好，提出了以下查詢優(yōu)化的方案數(shù)據(jù)庫服務(wù)器將數(shù)據(jù)庫表進行分隔，按照時間、類型等方式將每個數(shù)據(jù)庫表拆分 為多個數(shù)據(jù)庫表，減少每個數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)量，在單次響應(yīng)查詢請求時查詢的數(shù)據(jù)量較少， 以達到快速響應(yīng)的目的。但是，這種優(yōu)化方案將數(shù)據(jù)庫表以固定方式拆分，難以適應(yīng)動態(tài)而 靈活的查詢環(huán)境；并且，割裂了數(shù)據(jù)庫表的整體結(jié)構(gòu)，針對多個數(shù)據(jù)庫表頻繁關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)查 詢過程反而會造成響應(yīng)速度降低的問題，同時，數(shù)據(jù)庫表的數(shù)量增大也會增加數(shù)據(jù)庫服務(wù) 器的維護和應(yīng)用開發(fā)的復雜度。綜上所述，在現(xiàn)有的針對海量數(shù)據(jù)的查詢方式下，多用戶并行的數(shù)據(jù)查詢時，查詢 速度較慢，影響用戶的查詢業(yè)務(wù)感受。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例提供一種數(shù)據(jù)查詢方法和查詢服務(wù)器，以解決針對海量數(shù)據(jù)的查詢 方式下，多用戶并行的數(shù)據(jù)查詢時查詢速度慢的問題。一種數(shù)據(jù)查詢的方法，所述方法包括接收客戶端的數(shù)據(jù)查詢請求，所述數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶查詢條件；根據(jù)已存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，確定接收到的數(shù)據(jù)查詢請求中 攜帶的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，所述對應(yīng)關(guān)系是在當前時刻之前的設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢后得 到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)學習確定的；將確定的所述查詢結(jié)果數(shù)據(jù)返回給客戶端。一種查詢服務(wù)器，所述查詢服務(wù)器包括請求接收模塊，用于接收客戶端的數(shù)據(jù)查詢請求，所述數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶查詢 條件；結(jié)果查詢模塊，用于根據(jù)已存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，確定接收 到的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，所述對應(yīng)關(guān)系是在當前時刻之 前的設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件 進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)學習確定的；結(jié)果返回模塊，用于將確定的所述查詢結(jié)果數(shù)據(jù)返回給客戶端。本發(fā)明實施例的有益效果如下本發(fā)明實施例通過預(yù)先根據(jù)設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜 帶的查詢條件和為每個查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果學習查詢條件和查詢結(jié) 果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，在接收到客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求后，根據(jù)緩存的對應(yīng)關(guān)系直接確 定查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)查詢的時間，提高數(shù)據(jù)查詢的效率。


圖1為本發(fā)明實施例的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明實施例一中進行數(shù)據(jù)查詢的方法示意圖；圖3為本發(fā)明實施例一中第一種自學習自適應(yīng)技術(shù)示意圖；圖4為本發(fā)明實施例一中第二種自學習自適應(yīng)技術(shù)示意圖；圖5為本發(fā)明實施例二中進行數(shù)據(jù)查詢的方法示意圖；圖6(幻、6(13)、6((3)和6(d)為本發(fā)明實施例三中查詢服務(wù)器結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式為了實現(xiàn)本發(fā)明目的，本發(fā)明實施例提出通過預(yù)先對查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的 學習和訓練生成查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，并將該對應(yīng)關(guān)系進行緩存，當有客 戶端發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請求時，根據(jù)所述對應(yīng)關(guān)系確定該數(shù)據(jù)查詢請求中的查詢條件對應(yīng)的查 詢結(jié)果數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)查詢過程。本發(fā)明實施例中的緩存機制可以在進行數(shù)據(jù)查詢時減少 對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器硬盤的讀取次數(shù)，更多地從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，提高了查詢速度。下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明實施例進行詳細描述。如圖1所示，為本發(fā)明實施例的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，主要涉及客戶端、查詢服務(wù)器 (Application Server)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器(Database)，查詢服務(wù)器是具有本發(fā)明實施例中對 客戶端的請求進行判斷處理的網(wǎng)元，可以是現(xiàn)網(wǎng)中構(gòu)建的網(wǎng)元，也可以是現(xiàn)網(wǎng)中網(wǎng)元的邏 輯部件。查詢服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可以集成在一起，也可以分別設(shè)置，在后續(xù)實施例中假 設(shè)查詢服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器是獨立的網(wǎng)元。實施例一如圖2所示，為本發(fā)明實施例一中進行數(shù)據(jù)查詢的方法示意圖，所述方法包括以下步驟步驟101 查詢服務(wù)器預(yù)先存儲查詢條件和為每個查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù) 據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。在本步驟中，查詢服務(wù)器可以根據(jù)在當前時刻之前的設(shè)定時長內(nèi)，各客戶端發(fā)送 的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到 的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)進行學習，確定查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，并緩存該對應(yīng)關(guān)系。 所述對應(yīng)關(guān)系可以緩存在內(nèi)存中，也可以緩存在硬盤內(nèi)。在本實施例中，如果查詢服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器集成在一起，則所述對應(yīng)關(guān)系可 以存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的內(nèi)存或硬盤里，也可以存儲在獨立的緩存區(qū)內(nèi)；如果查詢服務(wù)器 和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器分別獨立設(shè)置，則所述對應(yīng)關(guān)系也可以存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的內(nèi)存或硬盤 里或存儲在獨立的緩存區(qū)內(nèi)，查詢服務(wù)器可以對緩存的所述對應(yīng)關(guān)系進行讀寫操作。步驟102 查詢服務(wù)器接收客戶端的數(shù)據(jù)查詢請求，所述數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶查 詢條件。預(yù)先緩存查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系后，查詢服務(wù)器可以繼續(xù)接收客戶 端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求。步驟103 查詢服務(wù)器根據(jù)已緩存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，判斷 接收到數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件是否存在緩存的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)；若是，則執(zhí)行步驟 104 ；否則，執(zhí)行步驟105。當查詢服務(wù)器接收到查詢請求后，并不直接將該查詢請求中的查詢條件生成相應(yīng) 的SQL信令并提交給數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，而是先判斷是否能夠根據(jù)預(yù)先緩存的對應(yīng)關(guān)系為所述 數(shù)據(jù)查詢請求找到對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)。步驟104 查詢服務(wù)器根據(jù)緩存的所述對應(yīng)關(guān)系查找出接收到的數(shù)據(jù)查詢請求中 攜帶的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，并跳轉(zhuǎn)至步驟106。步驟105 查詢服務(wù)器根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件生成SQL信 令，從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中獲得查詢結(jié)果數(shù)據(jù)。步驟106 查詢服務(wù)器將查詢結(jié)果數(shù)據(jù)返回給客戶端。通過上述步驟101 步驟106的方案，通過對以前數(shù)據(jù)查詢過程的學習生成查詢 條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，并將該對應(yīng)關(guān)系緩存在內(nèi)存或硬盤中，在客戶端進行數(shù) 據(jù)查詢時，可以有效地提高查詢效率，與現(xiàn)有技術(shù)相比，在相同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器環(huán)境下，能 夠快速進行數(shù)據(jù)查詢，縮短查詢時間。在本發(fā)明實施例一的方案中，緩存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系可以通 過多種方式確定，包括但不限于采用自學習自適應(yīng)技術(shù)確定所述對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)業(yè)務(wù)類型 使用決策樹進行前瞻性分析確定所述對應(yīng)關(guān)系、根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘需求采用回歸算法進行前瞻 性分析確定所述對應(yīng)關(guān)系、基于概率統(tǒng)計的貝葉斯數(shù)學模型且利用已知數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性進 行前瞻性分析確定所述對應(yīng)關(guān)系。下面對采用自學習自適應(yīng)技術(shù)確定所述對應(yīng)關(guān)系的兩種方式進行詳細說明。第一種自學習自適應(yīng)技術(shù)如圖3所示，為本發(fā)明實施例一中第一種自學習自適應(yīng)技術(shù)的方法示意圖，本技 術(shù)采用命中率模型來進行學習，根據(jù)各查詢條件被調(diào)用的次數(shù)，采用最高命中率算法來獲得最常用的查詢條件、查詢結(jié)果數(shù)據(jù)等信息，從而以此為基礎(chǔ)構(gòu)建對應(yīng)關(guān)系。第一種自學習自適應(yīng)技術(shù)包括以下步驟步驟201 查詢服務(wù)器在設(shè)定時長內(nèi)接收到的全部查詢條件中，確定每種相同查 詢條件的出現(xiàn)概率。假設(shè)設(shè)定時長為1個季度，該季度中包括3個月，分別為1月、2月和3月。查詢服 務(wù)器在1月收到的查詢條件累計6500條，在2月收到的查詢條件累計5000條，在3月收到 的查詢條件累計6000條。假設(shè)當前進行自學習的查詢條件是“通話時長”，1月“通話時長”被查詢的次數(shù) 為1000次，2月“通話時長”被查詢的次數(shù)為800次，3月“通話時長”被查詢的次數(shù)為900 次?！巴ㄔ挄r長”作為一種查詢條件的出現(xiàn)概率=(1000+800+900)/(6500+5000+6000)= 15. 43%。對于其他的查詢條件，也可以按照上述方法計算出現(xiàn)概率。步驟202 查詢服務(wù)器分別將每種相同查詢條件的出現(xiàn)概率和第一設(shè)定概率進行 比較，確定出現(xiàn)概率不小于設(shè)定概率的查詢條件。這里的第一設(shè)定概率可以根據(jù)經(jīng)驗值確定。本步驟的目的是找出客戶端經(jīng)常使用的查詢條件，用以預(yù)測客戶端今后也可能會 經(jīng)常使用的查詢條件。因此，也可以將每種查詢條件的出現(xiàn)概率按照由大到小的順序排列， 確定出現(xiàn)概率排列在前N(N為正整數(shù))個的查詢條件作為客戶端經(jīng)常使用的查詢條件。步驟203 查詢服務(wù)器將確定的查詢條件和對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)緩存至內(nèi)存中。在本步驟中，可以在數(shù)據(jù)庫表中查找出確定的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，并 建立查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，并將建立的對應(yīng)關(guān)系緩存至內(nèi)存中。本步驟也可以利用建立的所述對應(yīng)關(guān)系更新內(nèi)存中已緩存的查詢條件和查詢結(jié) 果數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系。例如內(nèi)存中已緩存了 “通話時長”和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，但執(zhí)行步驟202 后，發(fā)現(xiàn)“通話時長”已不是設(shè)定時長內(nèi)客戶端經(jīng)常使用的查詢條件，因此，刪除已緩存的 “通話時長”和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系；再例如內(nèi)存中未緩存“通話時長”和查詢結(jié)果數(shù) 據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，但執(zhí)行步驟202后，發(fā)現(xiàn)“通話時長”在設(shè)定時長內(nèi)是客戶端經(jīng)常使用的查 詢條件，因此，將“通話時長”和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系寫入內(nèi)存中。第二種自學習自適應(yīng)技術(shù)如圖4所示，為本發(fā)明實施例一中第二種自學習自適應(yīng)技術(shù)的方法示意圖，本技 術(shù)前瞻性地分析和計算查詢條件未來被請求的概率，從而建立查詢請求和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的 對應(yīng)關(guān)系。第二種自學習自適應(yīng)技術(shù)包括以下步驟步驟301 查詢服務(wù)器將所述設(shè)定時長劃分為多個時間段，并針對每個時間段接 收到的查詢條件，分別確定每種相同查詢條件在各時間段的出現(xiàn)概率。假設(shè)設(shè)定時長為1個季度，該季度中被劃分為3個時間段，分別為1月、2月和3 月。查詢服務(wù)器在1月收到的查詢條件累計6500條，在2月收到的查詢條件累計5000條， 在3月收到的查詢條件累計6000條。假設(shè)當前進行自學習的查詢條件是“通話時長”，1月“通話時長”被查詢的次數(shù)為1000次，2月“通話時長”被查詢的次數(shù)為800次，3月“通話時長”被查詢的次數(shù)為900次。 “通話時長”在1月的出現(xiàn)概率=1000/6500 = 15. 38% ；“通話時長”在2月的出現(xiàn)概率= 800/5000 = 16% ；“通話時長”在3月的出現(xiàn)概率=900/6000 = 15%。步驟302 查詢服務(wù)器確定每種相同查詢條件在設(shè)定時長內(nèi)的出現(xiàn)概率?！巴ㄔ挄r長”在 1 季度的出現(xiàn)概率=(1000+800+900) / (6500+5000+6000)= 15. 43%。步驟303 查詢服務(wù)器根據(jù)任意相鄰的兩個時間段中，相同查詢條件在后一時間 段的出現(xiàn)概率和前一時間段的出現(xiàn)概率之差，確定該相同查詢條件在所述設(shè)定時長內(nèi)的平
均概率差。所述平均概率差通過以下公式確定

權(quán)利要求
1.一種數(shù)據(jù)查詢的方法，其特征在于，所述方法包括接收客戶端的數(shù)據(jù)查詢請求，所述數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶查詢條件； 根據(jù)已存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，確定接收到的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶 的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，所述對應(yīng)關(guān)系是在當前時刻之前的設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各 客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢后得到的 查詢結(jié)果數(shù)據(jù)學習確定的；將確定的所述查詢結(jié)果數(shù)據(jù)返回給客戶端。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系， 包括在所述設(shè)定時長內(nèi)接收到的全部查詢條件中，確定每種相同查詢條件的出現(xiàn)概率； 確定出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件；針對每個出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該查詢條件和為該查詢 條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系， 包括將所述設(shè)定時長劃分為多個時間段，并針對每個時間段接收到的查詢條件，分別確定 每種相同查詢條件在各時間段的出現(xiàn)概率，以及確定每種相同查詢條件在設(shè)定時長內(nèi)的出 現(xiàn)概率；根據(jù)任意相鄰的兩個時間段中，相同查詢條件在后一時間段的出現(xiàn)概率和前一時間段 的出現(xiàn)概率之差，確定該相同查詢條件在所述設(shè)定時長內(nèi)的平均概率差；針對每種相同查詢條件，將相同查詢條件在設(shè)定時長內(nèi)的出現(xiàn)概率和平均概率差之和 作為該相同查詢條件的預(yù)測概率；針對每個預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該查詢條件和為該查詢 條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述平均概率差通過以下公式確定
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系， 包括在所述設(shè)定時長內(nèi)接收到的全部查詢條件中，確定每種相同查詢條件的出現(xiàn)概率，并 針對每個出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該查詢條件和為該查詢條件 在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的第一對應(yīng)關(guān)系；以及將所述設(shè)定時長劃分為多個時間段，并針對每個時間段接收到的查詢條件，分別確定 每種相同查詢條件在各時間段的出現(xiàn)概率；根據(jù)任意相鄰的兩個時間段中，相同查詢條件在后一時間段的出現(xiàn)概率和前一時間段的出現(xiàn)概率之差，確定該相同查詢條件在所述設(shè)定時長內(nèi)的平均概率差；針對每種相同查詢條件，將相同查詢條件的平均出現(xiàn)概率和平均概率差之和作為該相 同查詢條件的預(yù)測概率，并針對每個預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件，分別確定 該查詢條件和為該查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的第二對 應(yīng)關(guān)系；確定所述第一對應(yīng)關(guān)系和第二對應(yīng)關(guān)系中相同的查詢條件，并將確定的該查詢條件和 查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系作為緩存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括在接收到的查詢請求中攜帶的查詢條件和對應(yīng)的查詢幾個數(shù)據(jù)未存儲在所述對應(yīng)關(guān) 系中時，為接收到的查詢請求中攜帶的查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢。
7.—種查詢服務(wù)器，其特征在于，所述查詢服務(wù)器包括請求接收模塊，用于接收客戶端的數(shù)據(jù)查詢請求，所述數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶查詢條件；結(jié)果查詢模塊，用于根據(jù)已存的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，確定接收到的 數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件對應(yīng)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，所述對應(yīng)關(guān)系是在當前時刻之前的 設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件進行 數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)學習確定的；結(jié)果返回模塊，用于將確定的所述查詢結(jié)果數(shù)據(jù)返回給客戶端。
8.如權(quán)利要求7所述的查詢服務(wù)器，其特征在于，所述查詢服務(wù)器還包括第一概率確定模塊，用于在所述設(shè)定時長內(nèi)接收到的全部查詢條件中，確定每種相同 查詢條件的出現(xiàn)概率；第一比較模塊，用于將每種相同查詢條件的出現(xiàn)概率與第一設(shè)定概率進行比較，確定 出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件；第一執(zhí)行模塊，用于針對每個出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該 查詢條件和為該查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
9.如權(quán)利要求7所述的查詢服務(wù)器，其特征在于，所述查詢服務(wù)器還包括第二概率確定模塊，用于將所述設(shè)定時長劃分為多個時間段，并針對每個時間段接收 到的查詢條件，分別確定每種相同查詢條件在各時間段的出現(xiàn)概率，以及確定每種相同查 詢條件在設(shè)定時長內(nèi)的出現(xiàn)概率；第一平均概率差確定模塊，用于根據(jù)任意相鄰的兩個時間段中，相同查詢條件在后一 時間段的出現(xiàn)概率和前一時間段的出現(xiàn)概率之差，確定該相同查詢條件在所述設(shè)定時長內(nèi) 的平均概率差；第一預(yù)測概率確定模塊，用于針對每種相同查詢條件，將相同查詢條件在設(shè)定時長內(nèi) 的出現(xiàn)概率和平均概率差之和作為該相同查詢條件的預(yù)測概率；第二比較模塊，用于將每種相同查詢條件的預(yù)測概率與第二設(shè)定概率進行比較，確定 預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件；第二執(zhí)行模塊，用于針對每個預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該 查詢條件和為該查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
10.如權(quán)利要求9所述的查詢服務(wù)器，其特征在于，所述第一平均概率差確定模塊，還用于通過以下公式確定平均概率差
11.如權(quán)利要求7所述的查詢服務(wù)器，其特征在于，所述查詢服務(wù)器還包括第三概率確定模塊，用于在所述設(shè)定時長內(nèi)接收到的全部查詢條件中，確定每種相同 查詢條件的出現(xiàn)概率，以及，將所述設(shè)定時長劃分為多個時間段，并針對每個時間段接收到 的查詢條件，分別確定每種相同查詢條件在各時間段的出現(xiàn)概率；第二平均概率差確定模塊，用于根據(jù)任意相鄰的兩個時間段中，相同查詢條件在后一 時間段的出現(xiàn)概率和前一時間段的出現(xiàn)概率之差，確定該相同查詢條件在所述設(shè)定時長內(nèi) 的平均概率差；第二預(yù)測概率確定模塊，用于針對每種相同查詢條件，將相同查詢條件的平均出現(xiàn)概 率和平均概率差之和作為該相同查詢條件的預(yù)測概率；第三比較模塊，用于將每種相同查詢條件的出現(xiàn)概率與第一設(shè)定概率進行比較，確定 出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件，以及，將每種相同查詢條件的預(yù)測概率與第二 設(shè)定概率進行比較，確定預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件；第三執(zhí)行模塊，用于針對每個出現(xiàn)概率不小于第一設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該 查詢條件和為該查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的第一對應(yīng) 關(guān)系，以及針對每個預(yù)測概率不小于第二設(shè)定概率的查詢條件，分別確定該查詢條件和為 該查詢條件在數(shù)據(jù)庫表中進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的第二對應(yīng)關(guān)系，并將所述 第一對應(yīng)關(guān)系和第二對應(yīng)關(guān)系中相同的查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系作為緩存的 查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系。
12.如權(quán)利要求7所述的查詢服務(wù)器，其特征在于，所述結(jié)果查詢模塊，還用于在接收到的查詢請求中攜帶的查詢條件和對應(yīng)的查詢幾個 數(shù)據(jù)未存儲在所述對應(yīng)關(guān)系中時，為接收到的查詢請求中攜帶的查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)查詢的方法及查詢服務(wù)器，主要內(nèi)容包括在預(yù)先根據(jù)設(shè)定時長內(nèi)，根據(jù)各客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中攜帶的查詢條件和為每個查詢條件進行數(shù)據(jù)查詢后得到的查詢結(jié)果進行學習，得到查詢條件和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，在接收到客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求后，根據(jù)緩存的對應(yīng)關(guān)系直接確定查詢結(jié)果數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)查詢的時間，提高數(shù)據(jù)查詢的效率。
文檔編號G06F17/30GK102081625SQ20091023866
公開日2011年6月1日 申請日期2009年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月30日
發(fā)明者劉廣財, 史風立, 孟海超, 楊英蘋, 王磊, 王艷紅, 章瑋, 鄔啟明, 陳文平 申請人:中國移動通信集團公司, 中國移動通信集團北京有限公司