[发明专利]时序数据的聚合查询方法、装置、计算机设备及可读介质有效
| 申请号: | 201711267294.4 | 申请日: | 2017-12-05 |
| 公开(公告)号: | CN108268589B | 公开(公告)日: | 2019-07-23 |
| 发明(设计)人: | 朱鸿伟;简恒懿 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/2455 | 分类号: | G06F16/2455;G06F16/2458 |
| 代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) 11412 | 代理人: | 袁媛 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 聚合函数 时间窗口 时序数据 聚合 存储节点 内层 计算机设备 查询请求 分片信息 可读介质 查询 二维 操作结果 查询结果 返回操作 接收用户 时间维度 有效地 维度 存储 携带 | ||
1.一种时序数据的聚合查询方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户的时序数据的聚合查询请求;所述聚合查询请求中携带聚合函数、查询的时间窗口以及查询的时间范围;
根据所述聚合函数的内层聚合函数的所述时间窗口、所述时间范围、以及时序数据的时间与时序数据的存储节点的对应关系,建立所述时间范围内的、时间维度与存储维度上的二维分片信息,所述二维分片信息中标识所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识;
根据所述内层聚合函数以及各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,控制各所述时间窗口对应的所述存储节点在本地执行所述内层聚合函数的相关操作,并返回操作结果;
根据接收到的所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的操作结果以及所述聚合函数,生成聚合查询结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述聚合函数为单聚合函数,所述聚合函数仅包括所述内层聚合函数,根据接收到的所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的操作结果以及所述聚合函数,生成聚合查询结果,具体包括:
根据接收到的所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的操作结果以及所述内层聚合函数,获取各所述时间窗口对应的所述内层聚合函数的处理结果,作为所述聚合查询结果。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述聚合函数为嵌套聚合函数,所述聚合函数还包括外层聚合函数,根据所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的操作结果以及所述聚合函数,生成聚合查询结果,具体包括:
根据接收到的所述时间范围内的、各所述时间窗口对应的操作结果以及所述内层聚合函数,获取各所述时间窗口对应的所述内层聚合函数的处理结果;
根据各所述时间窗口对应的所述内层聚合函数的处理结果以及所述外层聚合函数,获取所述外层聚合函数的处理结果,作为所述聚合查询结果。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,根据所述内层聚合函数以及各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,控制各所述时间窗口对应的所述存储节点在本地执行所述内层聚合函数的相关操作,并返回操作结果,具体包括:
根据所述内层聚合函数,生成各所述时间窗口对应的所述存储节点的本地任务,以供所述存储节点在本地执行所述内层聚合函数的相关操作;
根据各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,向各所述时间窗口对应的所述存储节点下发所述本地任务,以供对应的所述存储节点执行所述本地任务,并返回所述操作结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,若所述内层聚合函数为时序无关的函数,根据所述内层聚合函数,生成各所述时间窗口对应的所述存储节点的本地任务,具体包括:
根据所述内层聚合函数,生成各所述时间窗口对应的每个所述存储节点的本地任务;
对应地,根据各所述时间窗口对应的每个所述存储节点标识,向各所述时间窗口对应的所述存储节点下发所述本地任务,具体包括:
根据各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,向各所述时间窗口对应的每个所述存储节点下发对应的所述本地任务。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,若所述内层聚合函数为时序有关的函数,根据所述内层聚合函数,生成各所述时间窗口对应的所述存储节点的本地任务,具体包括:
从各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识中选取一个作为目标存储节点标识;
根据所述内层聚合函数以及各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,生成各所述时间窗口对应的所述目标存储节点的本地任务;所述本地任务中指示所述目标存储节点先从对应于同一所述时间窗口的其他所述存储节点拷贝所述时间窗口的所有时序数据,然后执行所述内层聚合函数的相关操作;
对应地,根据各所述时间窗口对应的多个所述存储节点标识,向各所述时间窗口对应的每个所述存储节点下发对应的所述本地任务,具体包括:
根据各所述时间窗口对应的所述目标存储节点标识,向各所述时间窗口对应的所述目标存储节点下发对应的所述本地任务。
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