一种基于OLAP预计算模型的预校验方法及预校验系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于OLAP预计算模型的预校验方法及预校验系统，该预校验方法包括：获取目标查询语句；在预设的N个查询模型中逐一查找与目标查询语句匹配的模型，同时收集查询日志；对查询日志进行分析，根据分析结果判断在N个查询模型中是否存在匹配模型；若不存在，则根据分析结果、目标查询语句和用户设定的数据模型，确定对预选定模型进行修改的修改信息。还涉及一种系统，该系统包括：获取模块、查询引擎、查询校验模块。本发明专利技术通过预先在N个模型中进行预演查询，按照目标查询语句逐一在N个模型中进行查询，可以及时查找出是否存在的匹配模型，这样不需要反复地对模型进行构建和查询校验，大大地减少了时间和存储成本。

A pre calibration method and pre verification system based on OLAP precomputation model

The invention relates to a pre check method and pre check system based on the OLAP precomputed model. The pre check method includes: obtaining the target query statement, searching the model for matching the target query sentences in the preset N query model, collecting the query log at the same time, analyzing the inquiry log, and judging the result of the analysis, and judging the results according to the analysis results. Whether there is a matching model in the N query model; if it does not exist, the modified information for the pre selected model is determined based on the analysis results, the target query statements and the user set data model. It also involves a system, which includes acquiring module, query engine and query verification module. By pre rehearsal query in N model, the invention can query in N model by target query statement one by one, and find out whether the matching model exists in time, so it does not need to construct and check the model repeatedly, so the cost of time between time and storage can be reduced greatly.

【技术实现步骤摘要】
一种基于OLAP预计算模型的预校验方法及预校验系统
本专利技术属于OLAP预计算信息领域，尤其涉及一种基于OLAP预计算模型的校验方法及预校验系统。
技术介绍
OLAP预计算模型的后反馈过程是在模型构建完成后通过业务查询结果来判别构建的模型是否满足要求，并通过对结果或中间过程日志进行分析来改进现有的模型设计，然后再次构建，重复上述过程，以使所有的业务查询能够在构建的模型中得到正确的结果，但是现有OLAP预计算模型的后反馈最大局限在于无法在模型构建前根据先验知识(即现有的业务查询需要)预判出模型的设计是否满足查询。这样可能导致需要反复地进行模型构建和查询校验过程，反复的构建浪费大量的时间和存储成本，查询校验过程需要专家花费精力对问题进行定位和对模型给出修改方法，这些过程都提高了模型的使用成本。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：现有技术中无法预先判定现有模型是否满足查询，导致需要反复地进行模型构建和查询校验，以至于反复的构建模型浪费大量的时间和存储成本。为解决上面的技术问题，本专利技术提供了一种基于OLAP预计算模型的预校验方法，该预校验方法包括：S1，获取目标查询语句；S2，在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与所述目标查询语句对应的查询日志，其中N为大于或者等于1的整数；S3，对所述查询日志进行分析，根据分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在匹配模型；S4，若不存在，则根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户设定的数据模型，确定对预选定模型进行修改的修改信息，使得修改后的所述预选定模型与所述目标查询语句相匹配。本专利技术的有益效果：通过预先在N个模型中进行预演查询，按照目标查询语句逐一在N个模型中进行查询，可以及时查找出是否存在的匹配模型，当不存在时，可以反馈修改建议，对模型进行修改，这样可以预先判定N个模型是否存在满足查询的模型，不需要反复地对模型进行构建和查询校验，大大地减少了时间和存储成本。进一步地，当所述目标查询语句的类型是由多个子查询语句组成的复杂语句时，则S2具体包括：在所述N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与多个子查询语句分别对应的多个查询日志；S3具体包括：分别对所述多个查询日志进行分析，根据多个分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在与任一子查询语句都匹配的模型；S4具体包括：若存在，则将与任一子查询语句都匹配的模型标记为所述预选定模型。上述进一步地有益效果：当目标查询语句是由多个子查询语句组成的复杂语句时，将这个目标查询语句拆分成多个子查询语句，再根据这些子查询语句进行逐一查询，当存在一个模型与这些子查询语句都匹配时，则说明在N模型中存在一个匹配模型，则将该匹配模型标记为预选定模型，这样可以大大提高校验模型的时间和节约成本，同时通过多个子查询语句进行查询，可以大大提高查询的精确度。进一步地，所述在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型包括：根据所述目标查询语句使用的表与在预设N个查询模型中预定义的逻辑表之间的关系，以及所述目标查询语句使用的维度与在预设N个查询模型中预定义的维度之间的关系，在预设N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型。进一步地，在所述N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型包括：根据每个子查询语句使用的表与在预设N个查询模型中预定义的逻辑表之间的关系，以及每个子查询语句使用的维度与在预设N个查询模型中预定义的维度之间的关系，在预设N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型。进一步地，所述S4中则根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户给定的数据模型，确定匹配模型的修改信息，以根据所述修改信息对预选定模型进行修改包括：根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户给定的数据模型，确定匹配模型的表、度量和维度，并将所述匹配模型的表、度量和维度增加到所述预选定模型中。上述进一步地有益效果：根据对查询日志的分析结果，确定了匹配模型的表、度量和维度，这样可以按照需求对应的修改模型，得到匹配的模型，可以大大缩短时间和节约成本。本专利技术还涉及一种基于OLAP预计算模型的预校验系统，该预校验系统包括：获取模块、查询引擎、查询校验模块；所述获取模块，用于获取目标查询语句；所述查询引擎，用于在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与所述目标查询语句对应的查询日志，其中N为大于或者等于1的整数；所述查询校验模块，用于对所述查询日志进行分析，根据分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在匹配模型；还用于当不存在匹配模型时，根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户设定的数据模型，确定对预选定模型进行修改的修改信息，使得修改后的所述预选定模型与所述目标查询语句相匹配。本专利技术的有益效果：通过预先在N个模型中进行预演查询，按照目标查询语句逐一在N个模型中进行查询，可以及时查找出是否存在的匹配模型，当不存在时，可以反馈修改建议，对模型进行修改，这样可以预先判定N个模型是否存在满足查询的模型，不需要反复地对模型进行构建和查询校验，大大地减少了时间和存储成本。进一步地，所述查询引擎，还用于当所述目标查询语句的类型是由多个子查询语句组成的复杂语句时，则在所述N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与多个子查询语句分别对应的多个查询日志。进一步地，所述查询引擎，还用于分别对所述多个查询日志进行分析，根据多个分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在与任一子查询语句都匹配的模型；若存在，则将与任一子查询语句都匹配的模型标记为所述预选定模型。上述进一步地有益效果：当目标查询语句是由多个子查询语句组成的复杂语句时，将这个目标查询语句拆分成多个子查询语句，再根据这些子查询语句进行逐一查询，当存在一个模型与这些子查询语句都匹配时，则说明在N模型中存在一个匹配模型，则将该匹配模型标记为预选定模型，这样可以大大提高校验模型的时间和节约成本，同时通过多个子查询语句进行查询，可以大大提高查询的精确度。进一步地，所述查询引擎，具体用于根据所述目标查询语句使用的表与在预设N个查询模型中预定义的逻辑表之间的关系，以及所述目标查询语句使用的维度与在预设N个查询模型中预定义的维度之间的关系，在预设N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型。进一步地，所述查询校验模块，具体用于根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户给定的数据模型，确定匹配模型的表、度量和维度，并将所述匹配模型的表、度量和维度增加到所述预选定模型中。上述进一步地有益效果：根据对查询日志的分析结果，确定了匹配模型的表、度量和维度，这样可以按照需求对应的修改模型，得到匹配的模型，可以大大缩短时间和节约成本。附图说明图1为本专利技术的一种基于OLAP预计算模型的预校验方法的流程图；图2为本专利技术的一种基于OLAP预计算模型的预校验系统的示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术实施例1提供的是一种基于OLAP预计算模型的预校验方法，该预校验方法包括：S1，获取目标查询语句；S2，在预设的N个查询模型中逐一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于OLAP预计算模型的预校验方法，其特征在于,该预校验方法包括：S1，获取目标查询语句；S2，在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与所述目标查询语句对应的查询日志，其中N为大于或者等于1的整数；S3，对所述查询日志进行分析，根据分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在匹配模型；S4，若不存在，则根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户设定的数据模型，确定对预选定模型进行修改的修改信息，使得修改后的所述预选定模型与所述目标查询语句相匹配。

【技术特征摘要】
1.一种基于OLAP预计算模型的预校验方法，其特征在于,该预校验方法包括：S1，获取目标查询语句；S2，在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与所述目标查询语句对应的查询日志，其中N为大于或者等于1的整数；S3，对所述查询日志进行分析，根据分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在匹配模型；S4，若不存在，则根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户设定的数据模型，确定对预选定模型进行修改的修改信息，使得修改后的所述预选定模型与所述目标查询语句相匹配。2.根据权利要求1所述的预校验方法，其特征在于，当所述目标查询语句的类型是由多个子查询语句组成的复杂语句时，则S2具体包括：在所述N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型，同时收集查询过程中与多个子查询语句分别对应的多个查询日志；S3具体包括：分别对所述多个查询日志进行分析，根据多个分析结果判断在所述N个查询模型中是否存在与任一子查询语句都匹配的模型；S4具体包括：若存在，则将与任一子查询语句都匹配的模型标记为所述预选定模型。3.根据权利要求1或2所述的预校验方法，其特征在于，所述在预设的N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型包括：根据所述目标查询语句使用的表与在预设N个查询模型中预定义的逻辑表之间的关系，以及所述目标查询语句使用的维度与在预设N个查询模型中预定义的维度之间的关系，在预设N个查询模型中逐一查找与所述目标查询语句匹配的模型。4.根据权利要求2所述的预校验方法，其特征在于，在所述N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型包括：根据每个子查询语句使用的表与在预设N个查询模型中预定义的逻辑表之间的关系，以及每个子查询语句使用的维度与在预设N个查询模型中预定义的维度之间的关系，在预设N个查询模型中逐一查找与每个子查询语句匹配的模型。5.根据权利要求3所述的预校验方法，其特征在于，所述S4中则根据所述分析结果、所述目标查询语句和用户给定的数据模型，确定匹配模型的修改信息，以根据所述修改信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：李栋，廖胜平，李扬，韩卿，
申请(专利权)人：上海跬智信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31