一种数据查询方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种数据查询方法，用于解决采用现有技术中对于没有相关专业背景的用户来说，通常难以运用编程语言基于查询请求对SQL模板中的槽进行修改，得到结构化查询语句的问题。方法包括：确定目标模板；基于各待查询词与待查询数据库中各个字段、各个聚合函数的相似度，对目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到；基于填充后的目标模板从所述待查询数据库中查询目标数据。本申请还公开一种数据查询装置、数据查询电子设备及存储介质。

A data query method, device and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种数据查询方法、装置以及电子设备
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种数据查询方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着计算机技术的迅速发展，出现了众多基于数据库的相关应用。然而，随着数据库中所存储的数据量越来越大，并且数据之间的关联性日益复杂，如何方便快速的对数据库中所存储的数据进行查询，成为了相关应用提供商所关注的课题。现有的数据查询技术中，通常根据接收到的查询请求，获取与查询请求相关联的SQL(StructuredQueryLanguage，结构化查询语言)模板，然后利用数据库编程语言基于查询请求中携带的待筛选项取值和待筛选项标识对SQL模板中的槽进行修改，得到结构化查询语句，最后执行结构化查询语句，得到查询数据。其中，SQL模板用于将查询请求实例化为结构化查询语句，SQL模板中的槽用于表征筛选关键词和筛选项标识。然而，由于利用数据库编程语言基于查询请求对SQL模板中的槽进行修改，得到结构化查询语句的过程中，往往需要用户熟练掌握相关专业知识如数据库编程语言、数据库中表的结构等，这样才能利用相关专业知识对SQL模板中的槽进行修改，但是对于没有相关专业知识的用户来说，通常难以运用。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据查询方法，用于解决现有技术中利用编程语言基于查询请求对SQL模板中的槽进行修改，得到结构化查询语句的过程中，往往需要用户熟练掌握对应的编程语言，并且对数据库中表的结构等较为熟悉，这样，对于没有相关专业背景的用户来说，通常难以运用的问题。本申请实施例还提供一种数据查询装置以及电子设备，用于解决现有技术中利用编程语言基于查询请求对SQL模板中的槽进行修改，得到结构化查询语句的过程中，往往需要用户熟练掌握对应的编程语言，并且对数据库中表的结构等较为熟悉，这样，对于没有相关专业背景的用户来说，通常难以运用的问题。本申请实施例采用下述技术方案：第一方面，本申请实施例提供了一种数据查询方法，所述方法包括：确定目标模板；基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到；基于填充后的目标模板从所述待查询数据库中查询目标数据。在一种实现方式中，所述确定目标模板，包括：获取所述自然语言描述的查询语句的语句向量以及各预设结构化查询语言模板的模板向量；分别计算所述语句向量和各所述模板向量的余弦相似度；将与所述语句向量余弦相似度最大的模板向量对应的结构化查询语言模板，确定为所述目标模板。在一种实现方式中，所述基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充，包括：计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个字段的第一相似度；基于与所述各待查询词的第一相似度最大的字段，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充。在一种实现方式中，所述计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个字段的第一相似度，包括：分别获取所述各待查询词对应的词语向量；获取所述待查询数据库中各个字段对应的字段向量；分别计算各所述字段向量与各所述词语向量的第一相似度。在一种实现方式中，当所述自然语言描述的查询语句中包括聚合函数时，所述方法还包括：基于各待查询词与待查询数据库中各个聚合函数的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到。在一种实现方式中，所述基于各待查询词与待查询数据库中各个聚合函数的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充，包括：计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个所述聚合函数的第二相似度；基于与所述各待查询词的第二相似度最大的聚合函数，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充。在一种实现方式中，在所述确定目标模板之前，还包括：从各预设结构化查询语言模板中筛选符合预设模板条件的结构化查询语言模版，以便后续填充；其中，所述预设模板条件包括：结构化查询语言模板的维度小于等于1和\或结构化查询语言模板包含的聚合函数的数量小于等于1。第二方面，本专利技术实施例提供了一种游戏的分帧计算装置，所述装置包括确定模块，填充模块以及查询模块，其中：确定模块，用于确定目标模板；填充模块，用于基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到；查询模块，用于基于填充后的目标模板从所述待查询数据库中查询目标数据。在一种实现方式中，所述确定模块包括：获取单元，用于获取所述自然语言描述的查询语句的语句向量以及各预设结构化查询语言模板的模板向量；第一计算单元，用于分别计算所述语句向量和各所述模板向量的余弦相似度；确定单元，用于将与所述语句向量余弦相似度最大的模板向量对应的结构化查询语言模板，确定为所述目标模板。在一种实现方式中，所述填充模板，包括：第二计算单元，用于计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个字段的第一相似度；填充单元，用于基于与所述各待查询词的第一相似度最大的字段，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充。在一种实现方式中，所述第二计算单元，用于：分别获取所述各待查询词对应的词语向量；获取所述待查询数据库中各个字段对应的字段向量；分别计算各所述字段向量与各所述词语向量的第一相似度。在一种实现方式中，当所述自然语言描述的查询语句中包括聚合函数时，所述装置还用于：基于各待查询词与待查询数据库中各个聚合函数的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到。在一种实现方式中，所述填充模块，还用于：计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个所述聚合函数的第二相似度；基于与所述各待查询词的第二相似度最大的聚合函数，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充。在一种实现方式中，所述装置还包括：筛选模块，用于从所述各预设结构化查询语言模板中筛选符合预设模板条件的结构化查询语言模版，以便后续填充；其中，所述预设模板条件包括：结构化查询语言模板的维度小于等于1和\或结构化查询语言模板包含的聚合函数的数量小于等于1。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的任意一种数据查询方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的任意一种数据查询方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：/n确定目标模板；/n基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到；/n基于填充后的目标模板从所述待查询数据库中查询目标数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：
确定目标模板；
基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充；其中，所述待查询词由自然语言描述的查询语句进行分词得到；
基于填充后的目标模板从所述待查询数据库中查询目标数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标模板，包括：
获取所述自然语言描述的查询语句的语句向量以及各预设结构化查询语言模板的模板向量；
分别计算所述语句向量和各所述模板向量的余弦相似度；
将与所述语句向量余弦相似度最大的模板向量对应的结构化查询语言模板，确定为所述目标模板。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各待查询词与待查询数据库中各个字段的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充，包括：
计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个字段的第一相似度；
基于与所述各待查询词的第一相似度最大的字段，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标识进行填充。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述各待查询词与所述待查询数据库中各个字段的第一相似度，包括：
分别获取所述各待查询词对应的词语向量；
获取所述待查询数据库中各个字段对应的字段向量；
分别计算各所述字段向量与各所述词语向量的第一相似度。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述自然语言描述的查询语句中包括聚合函数时，所述方法还包括：
基于各待查询词与待查询数据库中各个聚合函数的相似度，对所述目标模板包含的目标关键词和筛选项标...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘译璟，于帮付，高体伟，左云鹏，代其锋，徐林杰，
申请(专利权)人：北京百分点信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11