执行数据库查询的模块化方法和系统技术方案

一种驻留在计算机可读介质上的查询引擎，该查询引擎包括数据驱动器程序库和智能数据集。程序库中的每一个数据驱动器能够执行预定义的数据库操作。智能数据集能够响应查询请求以从程序库中识别执行该请求的必要的数据驱动器程序，智能数据集还能够确定执行该请求的必需的数据驱动器的必需顺序，以必需顺序生成包括必需的数据的驱动器的驱动器链，以及按顺序执行驱动器链中的数据驱动器。（*该技术在2020年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术一般涉及分析数据处理领域，特别是执行数据库查询的模块化方法和系统。
技术介绍
商业智能系统主要是作为决策支持系统(DSS)和执行信息系统(EIS)开始的。决策支持系统(DSS)和执行信息系统(EIS)是从现有的联机交易处理(OLTP)系统提供附加信息的增值系统。随着商业智能系统的发展，它们将决策支持系统(DSS)的功能性与执行信息系统(EIS)的功能性集成在一起，并增加了联机分析处理(OLAP)工具和管理报告工具。这些混合商业智能系统逐渐地从大型机环境转移到分布式服务器/桌面环境，以允许更多的用户访问。近些年来，中央式数据仓库(data warehouses)和数据中心(datamarts)的出现已经造成在机构内等待分析、利用和分配的有效数据急剧增加。然而，这种数据仓库和数据中心通常是为信息传递而不是为交易处理而最佳化的。结果，数据仓库和数据中心仅提供将存储的数据转换成有用的和关键的策略信息的有限的方案。同时，通过提供用于分析大量存储信息的复杂分析工具以支持机构内的有效规划和决策，商业智能系统取得了主导地位。在商业智能系统和其它分析处理工具中，通常提供数据集以执行所请求的数据库查询。该数据集必须能够执行全部必须的数据库操作，诸如提取、分类、索引和搜索操作。而且数据集必须能够以指定的次序执行操作。结果，必须将数据库操作的全部可能的组合在数据集中识别和编程。这种数据集的定制实现起来是耗时耗财的。而且为增强现存系统而提供附加性能需要进一步定制数据集。
技术实现思路
本专利技术提供一种用于执行数据库查询的模块化方法和系统，该方法和系统基本消除或减少了与以前的系统和方法相关的缺点和问题。具体地，该方法和系统使用动态选择和排序模块数据驱动器的智能数据集以执行请求的查询所需要的数据库操作。根据本专利技术的一个实施例，一种驻留在计算机可读介质上的查询引擎包括数据驱动器程序库和智能数据集。程序库中的每一个数据驱动器能够执行预定义的数据库操作。智能数据集能够响应查询请求以从程序库中识别执行该请求的必要的数据驱动器程序，智能数据集还能够确定执行该请求的必需的数据驱动器的必需顺序，以必需顺序生成包括必需的数据的驱动器的驱动器链，以及按顺序执行驱动器链中的数据驱动器。更具体地，根据本专利技术的特定实施例，每一个数据驱动器还包括基本界面方法。在该实施例中，该基本界面方法能够在执行所对应的数据驱动器的特定数据库操作时，调用驱动器链中下一个数据驱动器。数据驱动器程序库可以包括能够执行提取、分类、索引、搜索和其它数据库操作的一个或多个数据驱动器。本专利技术的技术优势包括提供一种改进的有效执行数据库查询的商业智能入口。具体地，商业智能入口使用标准访问方法执行数据库查询。结果，不需要为特定的数据库查询定制入口，并且降低了提供和维护商业智能入口的费用。本专利技术的另一个技术优势包括提供模块化查询引擎。该模块化查询引擎包括智能数据集和执行数据库查询的模块化数据驱动器程序库。智能数据集动态选择和排序执行请求的查询所需的数据驱动器。结果，数据集是独立使用并且能够被容易地修改以支持新功能。对本领域技术人员来说，本专利技术的其它技术优势可从后面的附图、说明书和权利要求书中容易地得出。附图说明为了更完整地理解本专利技术和其优点，下面结合附图进行如下的说明，其中相同的参考标记代表相同的部件，其中图1是说明根据本专利技术的一个实施例的商业智能入口的方框图；图2是说明用于初始化根据本专利技术的一个实施例的图1的商业智能入口的方法的流程图； 图3是说明用于生成根据本专利技术一个实施例的图1的商业智能入口中的预定义查询模型的方法的流程图；图4是说明用于配置和维护根据本专利技术的一个实施例的图1的商业智能入口中的客户机应用程序的流程图；图5是说明用于基于根据本专利技术的一个实施例的预定义查询模型生成和执行一个查询模型的方法的流程图；图6是说明根据本专利技术的一个实施例的图1的模块化查询引擎的操作的流程图；图7是说明根据本专利技术的一个实施例的图6的模块化查询引擎的操作的流程图；图8是说明根据本专利技术的一个实施例的多维存储模型的方框图；图9是说明图8的多维存储模型的示例性数据的方框图；图10是说明用于生成根据本专利技术的一个实施例的图8的多维存储模型的方法的流程图；图11是说明在根据本专利技术的一个实施例的图1的公文夹中显示相关视图的屏幕图；和图12是说明用于在根据本专利技术的一个实施例的相关视图之间进行导航(navigating)的窗口标签的屏幕图。具体实施例方式图1说明了根据本专利技术一个实施例的商业智能入口(portal)10。一般地说，商业智能入口10提供跨越企业的综合数据访问和信息共享，以及复杂的多维分析工具。该分析工具是高度自动化的和直观的，以允许宽范围的用户在进行战略决策时利用存储的信息。这样，商业智能入口10最大化用户从他们的数据中接收的决策支持利益，同时最小化实施和管理系统的成本。在图1所示的实施例中，商业智能入口10实现了三层级分布式结构，包括由一个或多个网络18连接的一个数据库层级12、一个服务器层级级14和一个客户机层级16。服务器和客户机层级14和16是基于Java的，以支持网际通信协议(TCP/IP)、多客户机和服务器平台、对多种数据源的组合连接、和跨越企业的入口10的完全可移植性。另外，基于Java的服务器和客户机层级14和16提供开放式API结构，该结构可适用于处理数据库中的结构化数据和非结构化数据。客户机/服务器网络18包括公司的企业网，而服务器/数据库网络18包括部分公共和私有网络。可以理解，商业智能入口10可以用其它合适的结构、编程语言、和链接来实现。参照图1，数据库层级12包括一个或多个数据库20。如下面更详细所述，每个数据库20以包含所有连接到该数据库20的必要信息的别名而显露，包括数据库登录。数据库别名的使用防止了对本地数据库的直接用户访问，以便维护数据库20的完整性。对此示例性实施例，数据库20的每个可以是任何Java数据库连接(JDBC)或目标数据库连接(ODBC)适应的数据库，以及适当的数据仓库或数据中心。服务器层级14包括一个或多个服务器30。服务器30每一个包括一组可以在不同平台上操作的基于Java的应用程序。如下面更详细所述，服务器30为商业智能入口10提供分层安全、中央管理、快速多线程组合数据访问、和多维数据分析。服务器30包括目录32、目录管理器34、安全管理器36、查询生成器38、数据库访问系统40、高速缓存管理器42、多维模型管理器44、和客户机管理员46。目录32存储所有由商业智能入口10的管理员和用户创建的配置、文件和工作成果。这集中了文件的管理，消除了客户机系统上的冗余和过时副本，允许文件在企业间共享，并为文件提供连续的安全性。目录管理器34管理服务器30内的全部共享信息。可以理解，这些配置、文件和工作成果也可以另外在商业智能入口10中适当地存储并管理。目录32包括一个或多个由系统管理员配置的数据库别名50、用户简档52、安全组54、和预定义查询模型56。目录32还包括一个或多个存储由系统用户创建的相关视图60的公文夹58。如上所述，数据库别名50包含所有连接到数据库20必要的信息。数据库别名50的使用防止了直接用户数据库访问，以维持本地数据库20本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种驻留在计算机可读介质上的查询引擎，该查询引擎包括：数据驱动器程序库，每一个数据驱动器能够执行预定义的数据库操作；以及智能数据集，能够响应查询请求从该程序库中识别执行该请求的必要的数据驱动器程序，能够确定执行该请求的必需的数据驱动 器的必需顺序，以必需的顺序生成包括必需的数据驱动器的驱动器链，以及按顺序执行驱动器链中的数据驱动器。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：史蒂文W博格雷特，
申请(专利权)人：电脑联合想象公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]