[发明专利]数据模型的构建方法及数据查询方法和计算机存储介质

权利要求书

1.一种数据模型的构建方法，其特征在于，包括：

步骤S1：基于列式数据建立与其对应的多个维度表，并生成对多个维度表的内容进行关联的事实表；

步骤S2：基于所述事实表所存储的数据，将所述事实表所包含的每个事件的度量进行统计，得到可表征所述数据对应的每个事件的度量的指标度量集；

步骤S3：基于用户需求，对所述指标度量集中的事件进行维度分解，得到分解后的单维度事件和/或通过多个单维度事件任意组合得到的多维度事件的聚合值；

步骤S4：输出单维度事件和/或多维度事件及它们对应的聚合值，形成所述事件数据模型。

2.根据权利要求1所述的数据模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S11：根据列式数据所包含的事件的维度确定所述维度表的建立个数，所述维度表的建立个数与所述事件的维度数量相同；

步骤S12：基于列式数据建立维度表，每个所述维度表包括键部和值部，所述维度表的键部为所述维度表的行键、值部为所述维度表的属性值；

步骤S13：建立事实表，所述事实表包括键部和值部，所述事实表的值部为所述维度表的行键值，并通过所述维度表的行键值与所述维度表进行关联，所述事实表的键部为所述事实表的行键。

3.根据权利要求2所述的数据模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

获取每个所述事实表中键部对应的事件度量，生成反应每个事件的度量的指

标度量集，所述指标度量集的键部为所述事实表的行键，并通过所述指标度量集的键部与所述事实表进行关联，所述指标度量集的值部为与其键部对应事件匹配的度量。

4.根据权利要求3所述的数据模型的构建方法，其特征在于，所述对指标度量集中的事件进行维度分解之前，还需要基于用户需求对数据进行筛选，所述基于用户需求对数据进行筛选包括：

步骤S31：根据用户需求，对每个所述维度表的属性值进行筛选，保留每个

维度表中属性值满足用户需求的数据；

步骤S32：将多个筛选后的维度表合并为第一键值对，并以所述维度表中满足用户需求的属性值作为键部、与所述满足用户需求的属性值对应的行键的集合作为值部，并通过所述第一键值对反应所述满足用户需求的数据。

5.根据权利要求4所述的数据模型的构建方法，其特征在于，在生成所述反应满足用户需求的数据的第一键值对后，还需要建立联系所述第一键值对与所述事实表的第二键值对，其包括：

步骤S33：根据所述第一键值对的值部对多个所述事实表进行筛选，并判断

每个所述事实表的值部是否满足所述第一键值对的值部中行键的集合，若是则令所述事实表中该事件的值部为1，反之则令所述事实表中该事件的值部为0；

步骤S34：将判断后得到的多个事实表合并，得到所述第二键值对。

6.根据权利要求5所述的数据模型的构建方法，其特征在于，所述对指标度量集中的事件进行维度分解之前，还需要得出包含每个事件的所有维度、以及每个事件的度量的第三键值对，其包括：

步骤S35：根据所述第二键值对对多个所述事实表和所述指标度量集进行筛

选，保留所述事实表和所述指标度量集中与第二键值对值部为1相匹配的事件的数据；

步骤S36：基于所述事实表和所述指标度量集中保留的数据生成第三键值对，所述第三键值对的键部为所述事实表中保留部分的值部、值部为所述指标度量集中保留部分的值部。