[发明专利]一种关系数据库数据查询方法及系统

说明书

本申请实施例公开了一种关系数据库数据查询方法及系统。通过将数据表中的数据按单位时间数据量进行分割，并将每个单位时间数据量分布存储于预设个数的逻辑存储单元中，对应地，在查询时，将查询条件按时间维度以与数据表相同的拆分存储规则进行拆分，从而使子查询条件与逻辑存储单元在时间维度上对应，由于根据每个子查询条件只需查询对应的逻辑存储单元，每个子查询条件的查询工作量很小，且多个子查询条件同时并行查询，能够极大地提高数据库查询效率。

技术领域

本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种关系数据库数据查询方法及系统。

背景技术

关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。在关系数据库存储结构中，以数据表做为度量数据量的维度，逻辑上，关系数据库的存储单元从小到大依次为：数据块、盘区、段和表空间。

信息时代，信息量急剧增长，关系型数据库中存储的数据量也急剧增加。数据量越大，关系型数据库的处理效率越低，例如，对TB和PB级别的海量数据的查询分析，关系型数据库的处理速度十分缓慢，甚至无法处理。目前，提高关系型数据库数据查询效率的方法，主要是将部分数据预先加载到缓存，在查询过程中，这部分数据从缓存中直接读取，避免对存储在其它存储器中的数据库执行全表搜索，以此提高数据查询效率。

但发明人在实现本发明的过程中发现：关系型数据库之所以在处理上十分缓慢，是由于关系型数据库在引擎层面，通常默认基于CBO(Cost Based Optimization，基于成本的优化)来确定执行计划，即基于CBO的数据读取、计算和处理策略。这种执行计划依赖于数据库统计信息的准确，因此只适用于数据量较小的场景，在存储有海量数据的关系型数据库中，数据库的统计信息难以准确获取，导致该执行计划的效率急剧下降；另外，对于使用缓存来提高查询效率的方式，由于数据量远远大于数据库缓存的容量，在缓存中的数据被命中前，可能已经被淘汰出缓存，无法在查询中重用，因此，现阶段无论使用何种缓存策略，都已经难以满足关系型数据库在海量数据查询上的需求。

发明内容

为克服相关技术中关系数据库海量数据查询效率低的问题，本申请提供一种关系数据库数据查询方法及系统。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种关系数据库数据查询方法，包括：

根据数据表单位时间内增加的平均数据量，建立预设个数的逻辑存储单元；

将所述数据表单位时间内新增的数据依次按时间维度平均存储于所述逻辑存储单元中，并记录每个单位时间内新增数据的时间维度范围；

将所述逻辑存储单元的预设个数以及每个单位时间内新增数据的时间维度范围作为所述数据表的数据量定义；

根据所述数据表的数据量定义，将对应于所述数据表的查询条件按时间维度进行拆分，根据拆分得到的子查询条件查询对应的逻辑存储单元。

可选的，根据所述数据表的数据量定义，将对应于所述数据表的查询条件按时间维度进行拆分，包括：

在数据量定义中找到能够将所述查询条件的时间范围涵盖的逻辑存储单元内数据的时间维度范围的组合，所述组合对应的逻辑存储单元的个数为能够实现涵盖所述时间范围的最小个数；

以所述最小个数为查询条件的拆分个数，将所述数据表的查询条件按时间维度进行拆分。

可选的，所述数据量定义还包括每个单位时间新增数据的时间维度范围。

可选的，根据所述数据表的数据量定义，将对应于所述数据表的查询条件按时间维度进行拆分，包括：

将所述查询条件按时间维度根据所述每个单位时间内新增数据的时间维度范围进行粗拆分，得到粗拆分子查询条件；