本發(fā)明涉及時態(tài)信息技術技術領域，特別是涉及一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法及裝置。

背景技術：

目前，時態(tài)信息技術的發(fā)展一直伴隨著數據庫和信息系統(tǒng)的發(fā)展而發(fā)展，但是由于缺乏完備的的系統(tǒng)理論支撐，目前時態(tài)信息技術仍處于未成熟階段，現有技術中還沒有如何進行時態(tài)查詢的方式，邏輯作為時態(tài)知識表達的重要手段，邏輯學研究在系統(tǒng)化方面仍然是一個待解決的問題。所以如何實現滿足時態(tài)查詢需求是亟待解決的問題。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的是提供一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法及裝置，以實現滿足時態(tài)查詢需求。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法，包括：

數據庫連接驅動模塊，用于與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；

時態(tài)數據庫配置模塊，用于對非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中數據庫表格的字段參數進行配置，完成從類型到子結構邏輯的句法映射；

時態(tài)SQL語句解析模塊，用于從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句；

時態(tài)關系運算模塊，用于對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

優(yōu)選的，所述數據庫連接驅動模塊用于采用Java數據庫連接方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接。

優(yōu)選的，時態(tài)SQL語句解析模塊還包括：

約束函數提取單元，用于從具有時態(tài)特征的SQL語句中提取出時態(tài)查詢所對應的約束函數。

優(yōu)選的，時態(tài)關系運算模塊，用于通過子結構邏輯對應的時間代數模型對所述SQL語句進行運算，完成帶有不確定性的三值語句演算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

本發(fā)明還提供一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法，用于所述裝置，包括：

數據庫連接驅動模塊與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；

時態(tài)數據庫配置模塊對非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中數據庫表格的字段參數進行配置，完成從類型到子結構邏輯的句法映射；

時態(tài)SQL語句解析模塊從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句；

時態(tài)關系運算模塊對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

優(yōu)選的，數據庫連接驅動模塊采用Java數據庫連接方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接。

優(yōu)選的，時態(tài)SQL語句解析模塊從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句之后，還包括：

從具有時態(tài)特征的SQL語句中提取出時態(tài)查詢所對應的約束函數。

優(yōu)選的，時態(tài)關系運算模塊對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果，包括：

時態(tài)關系運算模塊通過子結構邏輯對應的時間代數模型對所述SQL語句進行運算，完成帶有不確定性的三值語句演算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法及裝置，數據庫連接驅動模塊，用于與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；時態(tài)數據庫配置模塊，用于對非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中數據庫表格的字段參數進行配置，完成從類型到子結構邏輯的句法映射；時態(tài)SQL語句解析模塊，用于從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句；時態(tài)關系運算模塊，用于對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果?？梢姡瑫r態(tài)數據庫配置模塊通過對指定數據表格進行字段參數配置，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射，從而配置后的數據庫表格可以支持時態(tài)查詢操作，時態(tài)SQL語句解析模塊將SQL語句提取、解析為具有時態(tài)特征的SQL語句，即可由非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)直接執(zhí)行的普通SQL語句，如此最后對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果，滿足時態(tài)查詢需求。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的裝置的結構示意圖；

圖2為不確定語義時態(tài)查詢中間件的原理框架圖；

圖3為時態(tài)查詢的13種時態(tài)區(qū)間運算示意圖；

圖4為不確定語義時態(tài)查詢中間件的時態(tài)查詢流程示意圖；

圖5為本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法的流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明的核心是提供一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法及裝置，以實現滿足時態(tài)查詢需求。

為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

請參考圖1，圖1為本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的裝置的結構示意圖，該裝置包括：

數據庫連接驅動模塊101，用于與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；

時態(tài)數據庫配置模塊102，用于對非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中數據庫表格的字段參數進行配置，完成從類型到子結構邏輯的句法映射；

時態(tài)SQL語句解析模塊103，用于從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句；

時態(tài)關系運算模塊104，用于對SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

可見，該裝置中，時態(tài)數據庫配置模塊通過對指定數據表格進行字段參數配置，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射，從而配置后的數據庫表格可以支持時態(tài)查詢操作，時態(tài)SQL語句解析模塊將SQL語句提取、解析為具有時態(tài)特征的SQL語句，即可由非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)直接執(zhí)行的普通SQL語句，如此最后對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果，滿足時態(tài)查詢需求。

基于上述裝置，具體的，所述數據庫連接驅動模塊用于采用Java數據庫連接方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接。

進一步的，時態(tài)SQL語句解析模塊還包括：約束函數提取單元，用于從具有時態(tài)特征的SQL語句中提取出時態(tài)查詢所對應的約束函數。

具體的，時態(tài)關系運算模塊，用于通過子結構邏輯對應的時間代數模型對所述SQL語句進行運算，完成帶有不確定性的三值語句演算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

其中，三值語句為True、False和Uncertain語句。

可見，數據庫連接驅動模塊通過Java數據庫連接方式即JDBC方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)成功建立連接之后，時態(tài)數據庫配置模塊通過對指定數據表格進行字段參數配置，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射，從而配置后的數據庫表格可以支持時態(tài)查詢操作；時態(tài)SQL語句解析模塊通過解析獲取的具有時態(tài)查詢特征的SQL語句，提取出時態(tài)查詢所特有的約束函數，并將處理結果交付給不確定性語義的時態(tài)關系運算模塊，最后，通過對應于子結構邏輯的時間代數模型對時態(tài)關系函數進行運算，并完成帶不確定性的三值語義(True、False和Uncertain)演算，得出時態(tài)查詢的最終查詢結果。

其中，數據庫連接驅動模塊通過JDBC方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接。時態(tài)數據庫配置模塊通過屬性-類型-時間集映射的方式，配置時態(tài)數據庫數據表格屬性之間的約束推導關系參數，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射，使得傳統(tǒng)非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中完成配置后的數據表格支持時態(tài)查詢操作。時態(tài)SQL語句解析模塊提取具有時態(tài)特征的SQL語句中時態(tài)查詢所特有的約束函數。時態(tài)關系運算模塊，通過子結構邏輯對時態(tài)SQL進行運算，得出時態(tài)查詢的最終查詢結果。本裝置實現了在滿足了時態(tài)查詢需求的同時，時間復雜度僅為O(n)。

詳細的，時態(tài)數據庫配置模塊具體完成對主鍵字段的參數配置，對推導出的主鍵字段(約束主鍵)的參數配置，對時間約束字段的參數配置。時態(tài)數據庫配置模塊通過Key-Value方式，對非時態(tài)數據庫中的數據表格進行必要的參數設置，使得非時態(tài)數據庫的數據表格能夠支持時態(tài)查詢，關系約束參數具體包括：1)開始時間(StartTime)；2)結束時間(EndTime)；3)優(yōu)先級n；4)推導約束，以上參數變量值映射入相應的子結構邏輯模型的時間域、屬性域。

如圖2所示，本發(fā)明的最底層模塊為數據庫連接模塊，該模塊通過JDBC方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；成功建立連接之后，上一層模塊即時態(tài)數據庫配置模塊方可以激活；時態(tài)數據庫配置模塊通過Key-Value方式，對非時態(tài)數據庫的數據表格進行必要的參數設置，使得非時態(tài)數據庫的數據表格具備支持時態(tài)查詢的充分條件，具體包括對“開始時間(StartTime)”、“結束時間(EndTime)”、“優(yōu)先級n”，和“推導約束”的參數設置，以上參數變量值映射入相應的子結構邏輯模型的時間域、屬性域；時態(tài)SQL語句解析模塊采用正則表達式將SQL語句提取、解析為可由非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)直接執(zhí)行的普通SQL語句和時態(tài)查詢所特有的約束函數，所述的約束函數包括：Valid(時間約束函數)和13種時態(tài)關系運算，如圖3所示，分別為：Before、After、During、Contains、Overlaps、Overlapped-by、Meets、Met-by、Starts、Started-by、Finishes、Finished-by和Equals，約束函數交付于不確定性語義的時態(tài)關系運算模塊處理；最后，通過子結構邏輯對所述的時態(tài)SQL語句解析模塊所處理后的約束函數進行時態(tài)關系運算，并對不確定性三值語義(True、False和Uncertain)進行處理，以此得出最終的時態(tài)查詢結果，所述時態(tài)關系運算操作均為線性時間運算比較，其時間復雜度為O(n)。

如圖4所示，時態(tài)查詢邏輯流程分兩步進行，第1步為傳統(tǒng)的非時態(tài)查詢，在步驟1中時態(tài)知識部分進行保留，第2步為時態(tài)查詢，完成從類型(type)到子結構邏輯的向量集半群的映射(μ:T_p→Vec(W))，對時間進行運算和比較，而對于時間的運算和比較又可劃分為如圖3所示的13種類型進行。

時態(tài)SQL語句解析模塊采用正則表達式將SQL語句提取、解析為可由非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)直接執(zhí)行的普通SQL語句和時態(tài)查詢所特有的關系約束函數，所述的關系約束函數包括：Valid(時間約束函數)和13種時態(tài)關系運算，分別為：Equals、Before、After、During、Contains、Overlaps、Overlapped-by、Meets、Met-by、Starts、Started-by、Finishes和Finished-by，其中：

Equals：判斷兩個時間向量集是否等價；

Before and After：判斷一個時間向量集是否在另一個向量集之前、之后；

During and Contains：判斷一個時間向量集是否包含(被包含于)另一個時間向量集；

Overlaps and Overlapped-by：判斷一個時間向量集與另一個時間向量集是否有交集；

Meets and Met-by：判斷一個時間向量集與另一個時間向量集是否始末相接；

Starts and Started-by：判斷一個時間向量集是否包含(被包含于)另一個時間向量集，并且兩個時間向量集的起始時間點相同；

Finishes and Finished-by：判斷一個時間向量集是否包含(被包含于)另一個時間向量集，并且兩個時間向量集的結束時間點相同。

時態(tài)關系運算模塊通過子結構邏輯系統(tǒng)對時態(tài)約束函數進行關系運算，將有效時間(Valid)的表示和運算增加至子結構邏輯模型中，并且在句法邏輯中抽離對時間屬性的表示，從而可以對時態(tài)知識進行準確的表達，并能處理不確定性三值語義，由于時態(tài)關系運算操作均為線性時間運算比較，即對連續(xù)時間或非連續(xù)時間段進行線性比較，其時間復雜度僅為O(n)，降低了時態(tài)關系運算的復雜度。

構成子結構邏輯系統(tǒng)的公式具體為：

公理：

結構規(guī)則如下：

操作規(guī)則如下：

請參考圖5，圖5為本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法的流程圖，用于上述不確定語義時態(tài)查詢中間件的裝置，該方法包括：

S11：數據庫連接驅動模塊與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接；

S12：時態(tài)數據庫配置模塊對非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)中數據庫表格的字段參數進行配置，完成從類型到子結構邏輯的句法映射；

S13：時態(tài)SQL語句解析模塊從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句；

S14：時態(tài)關系運算模塊對SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

可見，該方法中，時態(tài)數據庫配置模塊通過對指定數據表格進行字段參數配置，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射，從而配置后的數據庫表格可以支持時態(tài)查詢操作，時態(tài)SQL語句解析模塊將SQL語句提取、解析為具有時態(tài)特征的SQL語句，即可由非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)直接執(zhí)行的普通SQL語句，如此最后對所述SQL語句進行運算，得出時態(tài)查詢的查詢結果，滿足時態(tài)查詢需求。

基于上述方法，具體的，數據庫連接驅動模塊采用Java數據庫連接方式與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)建立連接。

進一步的，時態(tài)SQL語句解析模塊從數據庫表格中提取具有時態(tài)特征的SQL語句之后，還包括：從具有時態(tài)特征的SQL語句中提取出時態(tài)查詢所對應的約束函數。

具體的，步驟S14的過程具體為：時態(tài)關系運算模塊通過子結構邏輯對應的時間代數模型對所述SQL語句進行運算，完成帶有不確定性的三值語句演算，得出時態(tài)查詢的查詢結果。

可見，數據庫連接驅動模塊與非時態(tài)數據庫管理系統(tǒng)成功建立連接之后，時態(tài)數據庫配置模塊通過對指定數據表格進行字段參數配置，完成從類型(type)到子結構邏輯的句法映射；時態(tài)SQL語句解析模塊通過解析獲取的具有時態(tài)查詢特征的SQL語句，提取出時態(tài)查詢所特有的約束函數，并將處理結果交付給不確定性語義的時態(tài)關系運算模塊，最后，通過對應于子結構邏輯的時間代數模型對時態(tài)關系函數進行運算，并完成帶不確定性的三值語義(True、False和Uncertain)演算，以此得出時態(tài)查詢的最終結果，在滿足了時態(tài)查詢需求的同時，時間復雜度為O(n)，主要應用于時態(tài)信息查詢技術領域，滿足時態(tài)數據庫查詢需求。

以上對本發(fā)明所提供的一種不確定語義時態(tài)查詢中間件的方法及裝置進行了詳細介紹。本文中應用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發(fā)明權利要求的保護范圍內。