视图数据查询方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种视图数据查询方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：确定待展示数据图的视图类型；根据所述视图类型获确定视图基础配置项；根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。本发明专利技术实施例实现了根据用户的选择自动生成数据库的Spark SQL查询语句，数据分析从业人员不需要掌握Spark SQL代码的编写即可实现数据的查询，降低了数据分析从业人员获取数据的困难度，使得数据查询更加方便，取数周期缩短。

Query method, device, server and storage medium of view data

【技术实现步骤摘要】
视图数据查询方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术实施例涉及数据分析，尤其涉及一种视图数据查询方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析所需要的大量数据需要市场数据分析从业人员从BI(BusinessIntelligence，商务智能)数据系统中获取，而从BI数据系统中获取数据需要特定的取数代码，这使得市场数据分析从业人员不仅要学习各种统计分析的方法，还需要学会SQL类编程语言，每次取数时都需要定制化开发相应的取数代码，不仅提高了数据分析人员入行的门槛，也增加了取数的困难度和周期。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种视图数据查询方法、装置、服务器及存储介质，以降低数据分析人员获取数据的困难度，缩短取数周期。第一方面，本专利技术实施例提供一种视图数据查询方法，包括：确定待展示数据图的视图类型；根据所述视图类型获确定视图基础配置项；根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。进一步的，所述视图基础配置项包括：指标、维度、粒度和过滤条件。进一步的，根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句包括：判断是否接收到待展示数据图的视图查询请求；若接收到所述视图查询请求，根据所述指标生成指标列表集合；生成所述指标列表集合中的指标的元数据字段信息；根据所述元数据字段信息生成SQL指标语句；根据所述维度生成SQL维度语句；根据所述过滤条件生成SQL过滤语句。进一步的，所述指标包括单指标和复合指标，根据所述指标生成指标列表集合包括：若所述指标为单指标，则直接根据所述单指标生成指标列表集合；若所述指标为复合指标，则将所述复合指标转化为对应的单指标后生成指标列表集合。进一步的，根据所述数据库查询语句查询视图数据之后，还包括：获取预设辅助属性；根据所述预设辅助属性、所述视图基础配置项和所述视图类型展示所述待展示数据图的视图数据。进一步的，所述预设辅助属性包括：预设视图数据展示条数和预设视图数据展示时间范围。第二方面，本专利技术实施例提供一种视图数据查询装置，包括：视图类型确定模块，用于确定待展示数据图的视图类型；基础配置项确定模块，用于根据所述视图类型获确定视图基础配置项；查询语句生成模块，用于根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；视图数据查询模块，用于根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。进一步的，所述视图基础配置项包括：指标、维度、粒度和过滤条件。第三方面，本专利技术实施例提供一种服务器，所述服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例提供的视图数据查询方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例提供的视图数据查询方法。本专利技术实施例提供的一种视图数据的查询方法通过确定待展示数据图的视图类型；根据所述视图类型获确定视图基础配置项；根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。实现了根据用户的选择自动生成数据库的SparkSQL查询语句，数据分析从业人员不需要掌握SparkSQL代码的编写即可实现数据的查询，降低了数据分析从业人员获取数据的困难度，使得数据查询更加方便，取数周期缩短。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种视图数据查询方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例二提供的一种视图数据查询方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例三提供的一种视图数据查询装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例四提供的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，“多个”、“批量”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种视图数据查询方法的流程示意图，本实施例可适用于通过自动生成数据的SQL查询语句来查询数据。如图1所示，本专利技术实施例一提供的一种视图数据查询方法包括：S110、确定待展示数据图的视图类型。具体的，数据分析的最终结果一般通过图表展示，这种图表也叫做数据图或者数据视图。视图类型就表示用于展示数据的图表类型，例如，折线图、直方图、扇形图等等，待展示数据图的视图类型根据用户的选择而确定。S120、根据所述视图类型获确定视图基础配置项。具体的，视图基础配置项是指获取带展示数据图的数据时需要设置的参数，包括但不限于：指标、维度、粒度和过滤条件。指标是指对数据表中的数据类型进行逻辑计算而得到的结果，例如，数据类型包括销售额、退款总金额、卡票面支付金额、订单现金支付额等，逻辑计算包括sum(求和)、count(计数)、max(取最大值)、min(取最小值)、distinct(去重计数)等，指标为对销售额进行求和。维度是数据聚合(值合并来自不同数据源的数据)的一个依据，是对指标的一个限定范围，也可以看成是对指标的一个分类，例如，指标是销售额，维度可以是时间、商品ID、商品名称、商品等级等待。粒度是指数据单位的细化或综合程度的级别，细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大，例如，粒度包括天、周、月、季度、年、全量等。过滤条件表示数据的筛选条件，例如分数>60、订单状态是已完成等等。S130、根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句。具体的，数据库查询语句是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视图数据查询方法，其特征在于，包括：/n确定待展示数据图的视图类型；/n根据所述视图类型获确定视图基础配置项；/n根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；/n根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种视图数据查询方法，其特征在于，包括：
确定待展示数据图的视图类型；
根据所述视图类型获确定视图基础配置项；
根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句；
根据所述数据库查询语句查询所述待展示数据图的视图数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视图基础配置项包括：指标、维度、粒度和过滤条件。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述视图基础配置项生成数据库查询语句包括：
判断是否接收到待展示数据图的视图查询请求；
若接收到所述视图查询请求，根据所述指标生成指标列表集合；
生成所述指标列表集合中的指标的元数据字段信息；
根据所述元数据字段信息生成SQL指标语句；
根据所述维度生成SQL维度语句；
根据所述过滤条件生成SQL过滤语句。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指标包括单指标和复合指标，根据所述指标生成指标列表集合包括：
若所述指标为单指标，则直接根据所述单指标生成指标列表集合；
若所述指标为复合指标，则将所述复合指标转化为对应的单指标后生成指标列表集合。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据库查询语句查询视图数据之后，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭俊林，李梦，廖梓跃，梁森森，黄志航，王忠明，罗斯琪，梁播阳，钟蔚，
申请(专利权)人：深圳市华宇讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44