【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理和查询优化领域，提供了一种基于数据湖的查询优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、数据查询优化是提高数据库查询性能的关键任务之一。为了实现高效的数据查询，现有的方法主要从以下几个方面进行优化。首先，查询重写与优化是一项重要工作。通过分析查询语句，可以对其进行重写和优化，以改变查询的执行方式。这包括将复杂查询转化为等价但更高效的查询形式，或者通过子查询展开、连接消除等技术简化查询。通过优化查询语句，减少不必要的计算和数据访问操作，从而提高查询性能。其次，索引设计与选择对查询优化至关重要。通过合理地设计和选择索引，可以加速查询的过滤、排序和连接操作。索引设计涉及确定哪些列需要创建，而索引选择则包括选择合适的索引类型(如b树索引、哈希索引等)。通过建立适当的索引，可以大大减少查询过程中需要扫描的数据量，提高查询速度。另外，统计信息的收集和更新对于查询优化也十分重要。统计信息包括表的大小、列的基数、数据分布等属性。数据库管理系统会根据这些统计信息制定查询的执行计划。因此，准确地收集和更新统计信息对于保持查询性能的稳定是必要的。预编译则是在查询执行之前，先将查询语句解析、编译和优化，并生成可复用的执行计划，以减少重复的解析和优化过程。
2、现有的查询优化技术已经涵盖了查询计划、索引设计、数据分区和分片、数据预处理和聚合等方面，但仍存在一些挑战，包括在大规模数据集下的查询响应速度、对频繁变化的数据的准确查询等。以及数据湖是存储数据的，与计算端分离，查询效率会受到网络带宽的影响。而且在数据湖中，多种计算同时
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决数据湖是存算分离架构，需要一种技术来减少网络传输带宽消耗，提升查询速度的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术手段：
3、本专利技术提供了一种基于数据湖的查询优化方法，包括以下步骤：
4、步骤1：在数据湖中进行数据变化检测，数据湖作为一个中心化的数据存储和管理系统，通常包含多种类型和格式的数据，通过实时监控数据湖中的数据更新、插入和删除等操作，及时感知数据的变化；
5、步骤2：根据数据变化和数据的冷热状态进行数据缓存管理，对于频繁变化和访问较高的数据，采取数据本地缓存策略，根据数据的访问频率、重要性参数，对部分数据进行缓存，并将其存储在高速缓存中，避免网络io对数据湖的频繁访问，加快查询响应速度；
6、步骤3：在查询计划优化阶段利用数据变化和数据缓存的信息，对已经缓存的数据，可以直接从缓存中获取，对于变化的未缓存的数据，从数据湖中查询；
7、步骤4：对查询结果进行整合，如果查询结果来自缓存，可以直接返回给用户；如果查询结果来自数据湖，需要将其与缓存中的数据合并成结果集返回给查询器，并根据数据的时间戳更新缓存中的最新数据，保证查询结果的准确性。
8、上述技术方案中，步骤2具体包括：
9、步骤2.1：在数据查询的过程中设计多种数据预取策略：根据数据的访问模式和频率，选择使用合适的数据预取策略，以添加独立标记字段的方法，将满足数据预取策略的原始数据标记成预加载数据，数据预取策略具体包括：
10、基于频率：根据过去一段时间的查询频率进行统计，根据标记预先加载经常被访问的数据；
11、基于时间窗口：根据最近的查询时间窗口，根据标记预先加载在该时间段内经常被访问的数据；
12、基于关联性：根据数据之间的关联性，根据标记预先加载与经常访问的数据相关的数据，以提高查询效率；
13、步骤2.2：将标记字段标记为预加载的数据添加到缓存中；
14、步骤2.3：设计缓存更新策略来保持缓存的有效性和性能，根据业务需求和数据特性，选择以下策略之一：
15、手动触发更新：通过定时任务、事件驱动方式实现定期或根据需要手动触发缓存的更新，以保持数据的新鲜性；
16、自动更新：使用事件监听、消息队列机制捕获数据的变更，并立即或延迟更新缓存，即在数据发生变化时，自动更新缓存。
17、上述技术方案中，步骤2.2包括：
18、步骤2.2.1：检查加载状态：在更新缓存之前，检查预加载数据的加载状态，确保仅加载还未加载的数据，如果数据已经在缓存中，无需重复加载；
19、步骤2.2.2：从持久存储加载数据：如果发现数据尚未加载到缓存中，从持久存储介质读取数据；
20、步骤2.2.3：将数据添加到缓存：将加载的数据添加到缓存数据结构中，根据具体的数据结构选择合适的插入方法，保证数据可以高效地访问和更新，其中缓存的数据结构使用双向链表和哈希表的组合实现，将最近访问的数据放在链表头部，当缓存满时淘汰链表尾部的数据，在更新缓存时通过哈希的方法以0(1)的时间复杂度进行快速查找是否存在缓存中，再通过修改链表指针的方式插入数据来更新缓存。
21、本专利技术还提供了一种基于数据湖的查询优化装置，包括以下模块：
22、变化检测模块：在数据湖中进行数据变化检测，数据湖作为一个中心化的数据存储和管理系统，通常包含多种类型和格式的数据，通过实时监控数据湖中的数据更新、插入和删除等操作，及时感知数据的变化；
23、数据缓存管理模块：根据数据变化和数据的冷热状态进行数据缓存管理，对于频繁变化和访问较高的数据，采取数据本地缓存策略，根据数据的访问频率、重要性参数，对部分数据进行缓存，并将其存储在高速缓存中，避免网络i0对数据湖的频繁访问，加快查询响应速度；
24、查询模块：在查询计划优化阶段利用数据变化和数据缓存的信息，对已经缓存的数据，可以直接从缓存中获取，对于变化的未缓存的数据，从数据湖中查询；
25、整合模块：对查询结果进行整合，如果查询结果来自缓存，可以直接返回给用户；如果查询结果来自数据湖，需要将其与缓存中的数据合并成结果集返回给查询器，并根据数据的时间戳更新缓存中的最新数据，保证查询结果的准确性。
26、上述装置中，数据缓存管理模块具体实现包括以下步骤：
27、步骤2.1：在数据查询的过程中设计多种数据预取策略：根据数据的访问模式和频率，选择使用合适的数据预取策略，以添加独立标记字段的方法，将满足数据预取策略的原始数据标记成预加载数据，数据预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，步骤2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，步骤2.2包括：
4.一种基于数据湖的查询优化装置，其特征在于，包括以下模块：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据湖的查询优化装置，其特征在于，数据缓存管理模块具体实现包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据湖的查询优化装置，其特征在于，步骤2.2包括：
7.一种存储介质，其特征在于，处理器在执行存储介质存储的程序时，实现如权利要求1-4任一所述的一种基于数据湖的查询优化方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，步骤2具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据湖的查询优化方法，其特征在于，步骤2.2包括：
4.一种基于数据湖的查询优化装置，其特征在于，包括以下模块：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘译璟，苏萌，江之源，程佳，姜楠，巨旭东，寇蕾蕾，
申请(专利权)人：北京百分点科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。