[发明专利]分析型数据库和全文检索引擎的融合方法以及相关装置

说明书

本申请公开了一种分析型数据库和全文检索引擎的融合方法以及相关装置，该方法包括：在分析型数据库中建立ES外部表；其中，ES外部表包括客户端指定的至少一个索引，用于保存全文检索引擎的相关配置信息；针对ES外部表中的每个索引，响应于验证出索引的相关属性没有问题，且响应于索引的自动创建功能开启，在全文检索引擎中创建索引，并利用索引在ES外部表中建立分析型数据库与全文检索引擎之间的关联关系；响应于关联关系建立成功，连接全文检索引擎并从全文检索引擎中获取索引的关联信息；响应于关联信息无异常，将关联信息保存至ES外部表中。只需使用JDBC即可访问全文检索引擎中的数据，提升查询效率。

技术领域

本申请涉及分布式分析型数据库技术领域，特别是涉及一种分析型数据库和全文检索引擎的融合方法以及相关装置。

背景技术

随着互联网的普及和物联网的广泛应用，各种业务系统的数据量也出现了飞速的增长。原先单机分析型数据库系统可以搞定的技术，在如此巨大的数据量情况下已经变得举步维艰。由于单机分析型数据库无法做到水平扩展，所以分布式分析型数据库也就应运而生。但分布式分析型数据库在解决了一个问题的同时，又引入了一系列新的问题。分布式分析型数据库百花齐放，但没有哪一款分布式分析型数据库可以集百家之所长，即无法做到基于同一款分析型数据库，在增加服务器数量的情况下，大规模数据量和单机的小规模数据量能达到同样的性能。

以数学公式举例(DB1表示单机分析型数据库，DB2、DB3表示不同种类的分布式分析型数据库，Data表示单机分析型数据库处理范围内的一定量数据，Node表示服务器节点)：DB1*Data/Node≠DB2*N*Data/N*Node；DB1*Data/Node≈DB2*N*Data/N*Node+DB2*M*Data/M*Node+……；分析型数据库系统主要提供数据存储和查询的能力，涉及到的技术种类方方面面，比如同样是一个索引功能，就有许多种算法和数据结构。而不同的算法和数据结构的优势各有不同，比如更新性能好的，插入性能不一定好。同样的，存储的压缩算法也是千差万别。某些压缩算法的压缩比比较高，但压缩需要消耗的CPU等计算资源也会比较高。

因此，亟需一种新的分析型数据库和全文检索引擎的融合方法来解决上述问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种分析型数据库和全文检索引擎的融合方法以及相关装置，可以只需使用JDBC即可访问数据库自身或全文检索引擎。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种分析型数据库和全文检索引擎的融合方法，包括：在分析型数据库中建立ES外部表；其中，所述ES外部表包括客户端指定的至少一个索引，用于保存全文检索引擎的相关配置信息，所述相关配置信息包括所述至少一个索引的相关属性；针对所述ES外部表中的每个索引，响应于验证出所述索引的相关属性没有问题，且响应于所述索引的自动创建功能开启，在所述全文检索引擎中创建所述索引，并利用所述索引在所述ES外部表中建立所述分析型数据库与所述全文检索引擎之间的关联关系；响应于所述关联关系建立成功，连接所述全文检索引擎并从所述全文检索引擎中获取所述索引的关联信息；响应于所述关联信息无异常，将所述关联信息保存至所述ES外部表中。

其中，所述响应于所述关联信息无异常，将所述关联信息保存至所述ES外部表中的步骤之后，包括：每隔预设时间间隔唤醒所述ES外部表，并将所述ES外部表连接所述全文检索引擎以周期性同步所述ES外部表中关联的所述关联信息。