[发明专利]一种数据查询方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种数据查询方法及装置，方法包括：获取查询请求；根据所述查询请求建立至少一个计划树；根据预设的网络传输权重系数、I/O权重系数和CPU计算权重系数，确定每个计划树的代价；按照代价最低的计划树查询数据。应用本申请实施例，提高了数据查询效率。

技术领域

本申请涉及数据库技术领域，特别是涉及一种数据查询方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，电子数据激增。为了便于快速查询数据，基于结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)的数据查询系统，如Google Dremel、Cloudera Impala、Berkeley Shark、Apache Drill等应运而生。

目前，利用数据查询系统查询数据时，用户将查询请求输入数据查询系统，数据查询系统基于查询请求可能建立执行计划，根据执行计划查询数据。

在数据查询系统在查询数据时，对执行计划进行代价估计，确定执行计划的最佳的连接顺序，也就是确定出耗时最少的执行计划，进而提高查询效率。但由于执行计划的代价估算不准确，也就无法有效的提高查询效率。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种数据查询方法及装置，以提高数据查询效率。具体技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种数据查询方法，所述方法包括：

获取查询请求；

根据所述查询请求建立至少一个计划树；

根据预设的网络传输权重系数、输入(Input，I)/输出(Output，O)权重系数和中央处理器(Central Processing Unit，CPU)计算权重系数，确定每个计划树的代价；

按照代价最低的计划树查询数据。

在本申请的一个实施例中，所述根据预设的网络传输权重系数、I/O权重系数和CPU计算权重系数，确定每个计划树的代价的步骤，包括：

根据预设的网络传输权重系数、I/O权重系数和操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中每一操作的代价；

根据得到的每个计划树中每一操作的代价，确定每个计划树的代价。

在本申请的一个实施例中，所述计划树中包括扫描(scan)操作、过滤(filter)操作、投影(project)操作、广播连接(broatcast join)操作、洗牌哈希连接(shuffle hashjoin)操作、排序合并连接(sort merge join)操作和分组(group by)操作中的一种或多种；

所述根据预设的网络传输权重系数、I/O权重系数和操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中每一操作的代价的步骤，包括：

若计划树中包括scan操作，根据预设的I/O权重系数，计算每个计划树中scan操作的代价；

若计划树中包括filter操作，根据预设的filter操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中filter操作的代价；

若计划树中包括project操作，根据预设的project操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中project操作的代价；

若计划树中包括broatcast join操作，根据预设的网络传输权重系数和broatcast join操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中broatcast join操作的代价；

若计划树中包括shuffle hash join操作，根据预设的网络传输权重系数、I/O权重系数和shuffle hash join操作的CPU计算权重系数，计算每个计划树中shuffle hashjoin操作的代价；