一种查询方法、设备、存储介质及程序产品技术

本申请实施例提供一种查询方法、设备、存储介质及程序产品。在本申请实施例中，在面向时序数据库进行查询的过程中，可以量测指标作为分组依据，对数据源产生的时序数据进行分组，以获得量测指标监测数据组；在此基础上，可在不同的量测指标监测数据组下并行执行查询操作，并可分别获得不同的量测指标监测数据组下的查询结果，这类查询结果可作为生成最终查询结果的基础。据此，本申请实施例中，可通过以量测指标为维度的分组机制，实现对不同量测指标监测数据组的并行执行查询处理，这可有效提高查询效率。高查询效率。高查询效率。

【技术实现步骤摘要】
一种查询方法、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及数据库
，尤其涉及一种查询方法、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]时序数据库（Time Series Database，TSDB），是可提供高效存储时序数据和统计分析功能的数据管理系统。其中，时序数据（Time Series Data），是数据源基于稳定频率持续产生的一系列量测指标监测数据。
[0003]目前，通常采用Volcano模型来进行数据查询。由于Volcano模型是一种经典的基于行的流式迭代模型(Row
‑
BasedStreaming Iterator Model)，因此，Volcano模型应用到时序数据库中时，并无法适应时序数据库的特点，导致查询效率并不佳。

技术实现思路

[0004]本申请的多个方面提供一种查询方法、设备、存储介质及程序产品，用以提高面向时序数据库的查询效率。
[0005]本申请实施例提供一种查询方法，包括：响应于查询指令，从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据；以量测指标作为分组依据，分别在所述至少一个数据源下对时序数据进行分组，以获得所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组；按照所述查询指令中针对量测指标的第一查询逻辑，对所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组并行执行查询处理，以获得各个量测指标监测数据组各自对应的第一类查询结果；基于所述至少一个第一类查询结果，生成最终查询结果。
[0006]本申请实施例还提供一种计算设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器与所述存储器耦合，用于执行所述一条或多条计算机指令，以用于：响应于查询指令，从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据；以量测指标作为分组依据，分别在所述至少一个数据源下对时序数据进行分组，以获得所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组；按照所述查询指令中针对量测指标的第一查询逻辑，对所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组并行执行查询处理，以获得各个量测指标监测数据组各自对应的第一类查询结果；基于所述至少一个第一类查询结果，生成最终查询结果。
[0007]本申请实施例还提供一种存储计算机指令的计算机可读存储介质，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器执行前述的面向时序数据库的查询方法。
[0008]本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其中，当计算机程序被处理器执行时，致使所述处理器实现前述查询方法中的步骤。
[0009]在本申请实施例中，在面向时序数据库进行查询的过程中，可以量测指标作为分组依据，对数据源产生的时序数据进行分组，以获得量测指标监测数据组；在此基础上，可在不同的量测指标监测数据组下并行执行查询操作，并可分别获得不同的量测指标监测数据组下的查询结果，这类查询结果可作为生成最终查询结果的基础。据此，本申请实施例中，可通过以量测指标为维度的分组机制，实现对不同量测指标监测数据组的并行执行查询处理，这可有效提高查询效率。
附图说明
[0010]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请一示例性实施例提供的一种查询方法的流程示意图；图2为本申请一示例性实施例提供的一种查询方案的逻辑示意图；图3为本申请一示例性实施例提供的一种时间序列单值存储模型示意图；图4为本申请一示例性实施例提供的一种时间序列多值存储模型示意图；图5为本申请另一示例性实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0011]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0012]目前，通常采用Volcano模型来进行数据查询，但这种模型应用到时序数据库中是，查询效率并不佳。为此，本申请的一些实施例中：在面向时序数据库进行查询的过程中，可以量测指标作为分组依据，对数据源产生的时序数据进行分组，以获得量测指标监测数据组；在此基础上，可在不同的量测指标监测数据组下并行执行查询操作，并可分别获得不同的量测指标监测数据组下的查询结果，这类查询结果可作为生成最终查询结果的基础。据此，本申请实施例中，可通过以量测指标为维度的分组机制，实现对不同量测指标监测数据组的并行执行查询处理，这可有效提高查询效率。
[0013]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0014]图1为本申请一示例性实施例提供的一种查询方法的流程示意图，图2为本申请一示例性实施例提供的一种查询方案的逻辑示意图。其中，该方法可由查询装置执行，该查询装置可实现为软件和/或硬件的结合，该查询装置可集成在计算设备中。参考图1，该方法包括：步骤100、响应于查询指令，从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据；步骤101、以量测指标作为分组依据，分别在至少一个数据源下对时序数据进行分组，以获得至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组；
步骤102、按照查询指令中针对量测指标的第一查询逻辑，对至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组并行执行查询处理，以获得各个量测指标监测数据组各自对应的第一类查询结果；步骤103、基于至少一个第一类查询结果，生成最终查询结果。
[0015]本实施例提供的查询方案可应用于面向时序数据库的查询场景，例如，应用性能监测、物联网、设备性能监测、工业互联网等应用场景。这些应用场景仅是示例性的，本实施例对应用场景不做限定。在这些应用场景中，可采用时序数据库进行数据管理。本实施例，可面向时序数据库，按需进行高效的查询操作。
[0016]参考图1和图2，在步骤100中，可响应于查询指令，从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据。其中，查询指令可来源于各种存在查询需求的请求端，例如，用户终端、APP、云服务器等，本实施例对请求端的物理形式不做限定。数据源可以是指应用场景中执行量测的硬件设备或应用程序，例如，温度传感器、应用流量监测程序等，数据源可基于稳定频率持续产生一系列量测指标监测数据，作为时序数据库中的时序数据。在不同的应用场景中，时序数据库中的涉及到的量测指标可以是多种多样的，例如、温度、流量、占用率等，本实施例在此不做限定。另外，本实施例中的查询指令可包括但不限于聚合指令、插值指令、降采样指令或降维指令等，本实施例对此不做限定。
[0017]在时序数据库中，通常是以时间线作为时序数据的存储和查询单位，单个数据源下的时序数据可形成一条时间线。通常，我们可以通过“公制metri本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种查询方法，其特征在于，包括：响应于查询指令，从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据；以量测指标作为分组依据，分别在所述至少一个数据源下对时序数据进行分组，以获得所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组；按照所述查询指令中针对量测指标的第一查询逻辑，对所述至少一个数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组并行执行查询处理，以获得各个量测指标监测数据组各自对应的第一类查询结果；基于所述至少一个第一类查询结果，生成最终查询结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个第一类查询结果，生成最终查询结果，包括：若所述查询指令中还包含跨数据源的第二查询逻辑，按照所述第二查询逻辑对指定的量测指标监测数据组各自对应的第一类查询结果执行查询处理，以获得第二类查询结果；基于所述第二类查询结果，生成所述最终查询结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：从所述查询指令中解析所述第二查询逻辑指定的目标属性标签；基于所述至少一个数据源各自对应的属性标签，查找与所述目标属性标签适配的至少一个指定数据源；将所述至少一个指定数据源各自对应的至少一个量测指标监测数据组，作为所述指定的量测指标监测数据组。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从时序数据库中读取所需的至少一个数据源产生的时序数据，包括：从所述时序数据库中按列读取所需的至少一个数据源产生的时序数据；其中，在所述时序数据库中，在同一数据源下，相同量测指标对应的量测指标监测数据按列存储。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述时序数据库中按列读取所需的至少一个数据源产生的时序数据，包括：针对目标数据源，根据所述查询指令，确定在所述目标数据源中目标量测指标下的读取起点；按照预设的单次读取长度，从所述目标量测指标下的读取起点开始，流式读取在所述目标量测指标下所需的量测指标监测数据；其中，所述目标数据源为所述至少一个数据源中的任意一个，所述目标量测指标为所述目标数据源包含的至少一个量测指标中的任意一个。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述以量测指标作为分组依据，分别在所述至少一个数据源下对时序数据进行分组，包括：为从所述目标量测指标下单次读取到的量测指标监测数据，添加所述目标量测指标对应的分组标识，以对所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志鹏，吴兴博，张友东，杨成虎，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：