[发明专利]一种基于多维渐增数据模型的数据查询方法

摘要

本发明一种基于多维渐增数据模型的数据查询方法，属于数据查询技术领域，本发明将某些频繁出现的键建立成为集合空间中的维，并根据值(value)在维上进行分段，而对于那些出现次数较少的键定义为平凡键，通过这样的方式，所有的数据都会被组织成一个高维的模型，简称为key‑cube(键立方)；在查询过程中，符合查询条件的数据会被锁定在相关的cell(单元格)之中，因此查询的范围大大的减小了；其次这个数据模型具有一定的适应性会根据数据中键值对出现的次数从而做出相应的反应；这个key‑cube是渐增式的，随着键值中数据的增多，此模型会根据键的频繁程度拓展出新的维，从而形成新的key‑cube。

主权项

1.一种基于多维渐增数据模型的数据查询方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、确定出数据库中高频率的属性类型，并根据所确定的属性类型建立多维渐增数据模型；所述的高频率的属性类型为出现频率大于70％属性类型；步骤2、对多维渐增数据模型中的每一维属性的值进行分段，包括空段、溢出段和合理段；步骤3、将数据库中每一条记录中的数据按照每一维属性的分段进行划分，若某一段中数据量大于设定值，则对该段再进行下一层的分段，若每一段中的数据量均小于设定值，则停止分段；步骤4、根据每个维所划分的段，在多维渐增数据模型中构成单元格，并将单元格各段的索引按照建维顺序进行线性化，将线性化后的数据作为单元格的标识号；一条数据根据键立方每个维上段的取值范围定位到空间中的一个单元格，在这个单元格中对应包含了具有相同键并且取值在同一个段中的多条数据，将构成单元格的段的索引按建维的顺序进行线性化，然后将线性化之后的结果作为每个单元格的标识号；步骤5、当有新的数据导入数据库时，更新多维渐增数据模型；步骤6、根据实际所需查询的属性类型，在当前多维渐增数据模型中查询所需属性的标识号，即获得对应单元格的所有数据；步骤7、根据查询所获的数据采用回溯操作的方式查询历史数据，具体包括：步骤7‑1、对多维渐增数据模型的维进行回溯，获得每次更新时和初始时多维渐增数据模型的对应单元格；步骤7‑2、在所获的单元格中对各段进行回溯，即由子段寻找父段；步骤7‑3、对回溯后获得的父段的索引按照建维顺序进行线性化，从而查询获得对应单元格内的所有数据。