[发明专利]数据查询方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据查询领域，尤其涉及一种在设置有若干存储设备的存储网络中进行数据查询的方法。

背景技术

随着云时代的来临，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及与之相关的技术发展与创新。与此同时，数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展。目前人们所关心的是如何从如此巨大的数据中查询或者搜索到用户关心的有价值数据。传统用户查询信息的结构图如图1所示。用户通过个人计算机(用户终端)向网络中发送数据请求，数据中心服务器收到命令开始从存储网络中查询或搜索用户所需要的数据信息。对于数据中心服务器来说，大量的任务就是从海量的存储网络中查询或搜索用户的数据信息。我们知道，数据中心服务器中的处理器只能直接处理内存中的数据信息，对于如此巨大的数据量，先要从存储网络中的存储器中转存至数据中心服务器的内存中，然后数据中心服务器的处理器再对这些信息进行数据处理和操作，再将结果返回至用户终端。显然，从存储网络导入数据中心服务器中的数据1是远远大于数据中心服务器返回至用户终端的数据2的。对于日益庞大的数据系统来说，处理器处理数据的速率瓶颈是存储网络向数据中心服务器的内存中导入数据的限制，因为不论是哪种存储器，例如传统的磁盘、固态硬盘、闪存，以及网络附属存储(NAS，Network Attached Storage，一种专用的数据存储服务器)、直接连接存储(DAS，Direct Attached Storage，即外置存储设备通过连接电缆直接连到数据中心服务器上的一种存储结构)或独立磁盘冗余阵列(RAID，Redundant Array of Independent Disks，让多个独立的硬盘通过不同方式组合成一个硬盘组，硬盘组的性能较单个硬盘在性能上有大幅度的提升)，对其数据读写速率都要远远小于对内存数据的读写速率。

目前，一种被称为内存中计算(IMC，In Memory Computation)的技术能够有效的解决上述问题。通过增加内存的容量，从而可以一次性导入更多的数据量，从而加快处理器处理数据的速率。这种方法固然可以加快数据处理的速度，然而对于数据中心服务器来说，其可配置的内存容量是有上限的，如果容量达到上限，唯一的办法就是增加数据中心服务器的数量，显然，这样一来就会大幅增加生产成本，且由于内存是易失性的处理器，需要定时刷新，因而功耗也非常大。并且数据中心服务器的处理器和内存单元都采用的是最先进的工艺节点，因而本身漏电就比较大，成本也更高，也就是说，内存中计算这种技术是以成本和功耗为代价来换取性能的。

因此，如何在不会大幅增加成本的前提下有效的提高数据查询的效率，成为本领域技术人员致力研究的方向。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明公开一种数据查询方法，以克服现有技术中在存储网络中进行数据查询操作效率低下的问题。

为了实现上述目的，本申请记载了一种数据查询方法，应用于在存储网络中进行数据的查询操作，且所述存储网络包括设置有处理器的存储设备，包括如下步骤：

步骤S1，用户终端通过数据中心服务器发送所述数据的查询请求至所述处理器；

步骤S2，所述处理器根据所述查询请求对所述存储设备中存储的数据进行查询操作，并将查询操作结果发送至所述数据中心服务器；

步骤S3，所述数据中心服务器对所述查询操作结果进行处理后，将处理结果反馈至所述用户终端。

上述的数据查询方法，其中，所述存储设备上还设置有代码区、数据区以及非易失性存储阵列；

所述代码区用于存储所述处理器的可执行代码；

所述数据区用于存放所述处理器执行程序时所需的临时数据；

所述非易失性存储阵列用于存储和保持所述存储网络中的数据。

上述的数据查询方法，其中，所述存储设备上还设置有读取或擦写功耗低于所述非易失性存储阵列的非易失性存储器；

所述非易失性存储器用于存储所述非易失性存储阵列在预定时间内查询次数最多的数据信息。

上述的数据查询方法，其中，所述步骤S2还包括：

判断所述查询请求所对应的查询操作结果是否存在于所述非易失性存储器中，若所述查询请求所对应的查询操作结果存在于所述非易失性存储器中，则所述处理器将所述查询操作结果直接发送至所述数据中心服务器；

若所述查询请求所对应的查询操作结果未存在于所述非易失性存储器中，则直接判断所述查询请求所对应的数据是否存在于所述非易失性存储器中；