数据表处理方法、装置、设备及介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域、大数据技术领域，具体地涉及一种数据表处理方法、装置、设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，可以将多个数据表存储于不同的数据库分片中，根据数据表之间的关联关系，可以查询多个数据表。也可以将同一数据表拆分至多个数据库分片中存储，同一数据表的信息可以通过关联字段的关联关系，实现针对该数据表的查询。
3.在实现本公开的发明构思过程中，发明人发现对于数据表查询的效率较低，不能满足相关用户的查询需求。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本公开提供了数据表处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
5.根据本公开的第一个方面，提供了一种数据表处理方法，包括：
6.解析查询语句，得到解析结果，其中，上述解析结果包括在上述查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将上述多个数据表中的数据表进行关联的关联字段；
7.根据上述解析结果，确定与上述查询语句对应的表关系信息与表字段信息，其中，上述表关系信息记录有具有关联关系的多个数据表的名称，上述表字段信息记录有上述数据表的名称和上述数据表的关联字段；
8.根据预设时间段内的不同上述查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个上述查询语句的交易关联权重；
9.根据每个上述交易关联权重、上述表关系信息和上述表字段信息与上述查询语句的对应关系，确定上述表关系信息的数据表权重和上述表字段信息的关联字段权重；
10.根据上述数据表权重与上述关联字段权重，将多个上述数据表分片存储。
11.根据本公开的实施例，数据表处理方法还包括：
12.按照预设响应规则，确定每个上述查询语句的响应关联权重，其中，上述预设响应规则根据批量交易的预设响应时长确定；
13.根据每个上述响应关联权重、上述表关系信息和上述表字段信息与上述查询语句的对应关系，更新上述表关系信息和上述表字段信息，得到更新后的数据表权重和更新后的关联字段权重。
14.根据本公开的实施例，按照预设响应规则，确定每个上述查询语句的响应关联权重包括：
15.按照上述预设响应规则，确定批量交易的预设响应时长，其中，上述批量交易与至少一个上述查询语句相对应；
16.根据不同上述批量交易的预设响应时长，确定每个上述批量交易的批量交易权重；
17.根据上述批量交易与上述查询语句的对应关系，将上述批量交易的批量交易权重确定为上述查询语句的响应关联权重。
18.根据本公开的实施例，根据预设时间段内的不同上述查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个上述查询语句的交易关联权重包括：
19.对上述预设时间段内，每个上述查询语句对应的联机交易数量进行归一化处理，得到上述预设时间段内每个上述查询语句的交易关联权重。
20.根据本公开的实施例，上述预设时间段包括多个；
21.根据预设时间段内的不同上述查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个上述查询语句的交易关联权重还包括：
22.对多个上述预设时间段内，每个相同的查询语句对应的交易关联权重进行求和，得到多个上述预设时间段内每个查询语句的交易关联权重。
23.根据本公开的实施例，根据每个上述交易关联权重、上述表关系信息和上述表字段信息与上述查询语句的对应关系，确定上述表关系信息的数据表权重和上述表字段信息的关联字段权重包括：
24.根据每个上述交易关联权重，以及上述表关系信息与上述查询语句的对应关系，确定每个上述表关系信息的初始数据表权重；
25.将记录有相同数据表的名称的初始数据表权重进行求和，得到上述表关系信息的数据表权重；
26.根据每个上述交易关联权重，以及上述表字段信息与上述查询语句的对应关系，确定每个上述表字段信息的初始关联字段权重；
27.将记录有相同数据表的名称和相同关联字段的初始关联字段权重进行求和，得到上述表字段信息的关联字段权重。
28.根据本公开的实施例，根据上述数据表权重与上述关联字段权重，将多个上述数据表分片存储包括：
29.利用聚类算法处理上述数据表权重与上述关联字段权重，得到第一聚类结果与第二聚类结果；
30.根据上述第一聚类结果与上述第二聚类结果，对多个上述数据表分片存储，其中，上述分片存储包括垂直分片存储与水平分片存储。
31.根据本公开的实施例，数据表处理方法还包括：
32.根据上述表关系信息的数据表权重，在页面中展示具有关联关系的多个上述数据表之间的第一关联度信息；以及
33.根据上述表字段信息的关联字段权重，在上述页面中展示上述数据表与上述数据表的关联字段之间的第二关联度信息。
34.本公开的第二方面提供了一种数据表处理装置，包括：
35.解析模块，用于解析查询语句，得到解析结果，其中，上述解析结果包括在上述查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将上述多个数据表中的数据表进行关联的关联字段；
36.第一确定模块，用于根据上述解析结果，确定与上述查询语句对应的表关系信息与表字段信息，其中，上述表关系信息记录有具有关联关系的多个数据表的名称，上述表字
段信息记录有上述数据表的名称和上述数据表的关联字段；
37.交易关联权重确定模块，用于根据预设时间段内的不同上述查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个上述查询语句的交易关联权重；
38.第二确定模块，用于根据每个上述交易关联权重、上述表关系信息和上述表字段信息与上述查询语句的对应关系，确定上述表关系信息的数据表权重和上述表字段信息的关联字段权重；以及
39.分片存储模块，用于根据上述数据表权重与上述关联字段权重，将多个上述数据表分片存储。
40.本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述数据表处理方法。
41.本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述数据表处理方法。
42.本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述数据表处理方法。
附图说明
43.通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
44.图1示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理方法、装置的应用场景图；
45.图2示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理方法的流程图；
46.图3示意性示出了根据本公开实施例的确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重的流程图；
47.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的流程图；
48.图5示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的应用场景图；
49.图6示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的应用场景图；
50.图7示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理装置的结构框图；以及
51.图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现数据表处理方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
52.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
53.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
54.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
55.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
56.随着计算机技术的发展，可以将多个数据表存储于不同的数据库分片中，根据数据表之间的关联关系，可以查询多个数据表。也可以将同一数据表拆分至多个数据库分片中存储，同一数据表的信息可以通过关联字段的关联关系，实现针对该数据表的查询。可以根据实际的业务需求，对数据表进行垂直分片与水平分片，以满足实际的业务需求，但是对于数据表的分片存储可能会造成针对数据表的查询执行时间较长，导致查询效率较低，不能满足实际的业务需求。
57.本公开的实施例提供了一种数据表处理方法，包括：
58.解析查询语句，得到解析结果，其中，解析结果包括在查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将多个数据表中的数据表进行关联的关联字段；根据解析结果，确定与查询语句对应的表关系信息与表字段信息，其中，表关系信息记录有具有关联关系的多个数据表的名称，表字段信息记录有数据表的名称和数据表的关联字段；根据预设时间段内的不同查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个查询语句的交易关联权重；根据每个交易关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重；根据数据表权重与关联字段权重，将多个数据表分片存储。
59.根据本公开的实施例，通过统计查询语句对应的联机交易数量比例，可以确定每个查询语句的交易关联权重。由于查询语句可以对应有数据表之间的关联关系，以及数据表所包含的关联字段，因此可以根据每个交易关联权重，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重。数据表权重可以表征数据表之间的关联程度，关联字段权重可以表征数据表与关联字段之间的关联程度，因此，根据数据表权重和关联字段权重对多个数据表进行水平分片存储与垂直分片存储，即可以提升数据表之间的查询速度，减少通过查询语句获取数据表的查询执行时间，提升针对数据库操作的执行效率。
60.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
61.在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
62.图1示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理方法、装置的应用场景图。
63.如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101、102、103、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
64.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网
页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
65.终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
66.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
67.需要说明的是，本公开实施例所提供的数据表处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的数据表处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的数据表处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的数据表处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
68.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
69.以下将基于图1描述的场景，通过图2～图6对公开实施例的数据表处理方法进行详细描述。
70.图2示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理方法的流程图。
71.如图2所示，数据表处理方法可以包括操作s201～操作s205。
72.在操作s201，解析查询语句，得到解析结果，其中，解析结果包括在查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将多个数据表中的数据表进行关联的关联字段。
73.根据本公开的实施例，多个数据表之间可以通过同一个关联字段进行关联，相应地，同一个数据表可以包含有多个不同的关联字段，使数据表可以通过不同的关联字段与不同的数据表相关联。
74.根据本公开的实施例，同一查询语句可以通过数据表包含有的关联字段，查询到多个不同的数据表，可以使多个不同的数据表、以及不同数据表之间相关联的关联字段可以与该查询语句具有对应关系。因此解析查询语句，得到的解析结果可以包含有该查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将多个数据表中的数据表进行关联的关联字段。
75.在操作s202，根据解析结果，确定与查询语句对应的表关系信息与表字段信息，其中，表关系信息记录有具有关联关系的多个数据表的名称，表字段信息记录有数据表的名称和数据表的关联字段。
76.根据本公开的实施例，表关系信息可以包括记录有具有关联关系的不同数据表的名称的信息，例如解析查询语句sql1，得到的解析结果包括在查询语句sql1中，具有关联关系的数据表名称可以包括(t1，t2，......，ti)。ti表示数据表的名称。解析结果还可以包括用于将多个数据表中的数据表进行关联的关联字段(c1，c2，......，ci)，ci表示关联字段。根据解析结果得到的表关系信息rsql
1m
可以表示为(t1，tm)，表征数据表t1与数据表tm相关联。表字段信息csql
1m
可以表示为(t1，cm)，表征数据表t1与通过关联字段cm与数据表tm相关联。表关系信息rsql
1m
和表字段信息csql
1m
与查询语句sql1相对应。
77.应该理解的是，根据对不同的查询语句解析后，得到的不同解析结果，可以得到多
个不同的表关系信息和多个不同的表字段信息，在多个不同的表关系信息可以包含有记录有相同数据表名称。例如与查询语句sql1对应的表关系信rsql
1m
可以表示为(t1，tm)，与查询语句sql2对应的表关系信rsql
2m
也可以表示为(t1，tm)。
78.在操作s203，根据预设时间段内的不同查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个查询语句的交易关联权重。
79.根据本公开的实施例，联机交易例如可以包括转账交易、回款交易等。针对同一笔联机交易，可以通过一个或多个查询语句完成。针对同一个查询语句，可以对应有一笔或多笔联机交易。因此预设时间段内，不同的查询语句分别对应的联机交易数量可以是相同的，也可以是不同的，根据每个查询语句对应的联机交易数量确定该查询语句的交易关联权重，可以通过交易关联权重表征该查询语句在预设时间段内的与联机交易相关的重要性。交易关联权重可以通过数值表示。
80.需要说明的是，预设时间段内的联机交易数量可以是预设时间段内的联机交易的总量，或者在预设时间段包括多个的情况下，预设时间段内的联机交易数量也可以是每个预设时间段内联机交易数量的平均数量。
81.在操作s204，根据每个交易关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重。
82.在操作s205，根据数据表权重与关联字段权重，将多个数据表分片存储。
83.根据本公开的实施例，例如查询语句sql1的交易关联权重表示为0.3，可以将与查询语句sql1相对应的表关系信息rsql
1m
的数据表权重和表字段信息csql
1m
的关联字段权重确定为0.3。根据每个表关系信息的数据表权重，可以确定记录有相同的数据表的名称的表关系信息的数据表权重之和。还可以根据每个表字段信息的关联字段权重，可以确定记录有相同的数据表的名称和关联字段的关联字段权重之和。从而可以确定不同的数据表之间的数据表权重，以及数据表与关联字段之间的关联字段权重。
84.根据本公开的实施例，通过统计查询语句对应的联机交易数量比例，可以确定每个查询语句的交易关联权重。由于查询语句可以对应有数据表之间的关联关系，以及数据表所包含的关联字段，因此可以根据每个交易关联权重，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重。数据表权重可以表征数据表之间的关联程度，关联字段权重可以表征数据表与关联字段之间的关联程度，因此，根据数据表权重和关联字段权重对多个数据表进行水平分片存储与垂直分片存储，即可以提升数据表之间的查询速度，减少通过查询语句获取数据表的查询执行时间，提升针对数据库操作的执行效率。
85.根据本公开的实施例，操作s203，根据预设时间段内的不同查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个查询语句的交易关联权重可以包括如下操作。
86.对预设时间段内，每个查询语句对应的联机交易数量进行归一化处理，得到预设时间段内每个查询语句的交易关联权重。
87.例如在预设时间段内，联机交易所包含的查询语句包括查询语句sql1和查询语句sql2。查询语句sql1对应的联机交易数量为100笔，查询语句sql2对应的联机交易数量为50笔。对该预设时间段内，每个查询语句对应的联机交易数量进行归一化处理，得到预设时间段内查询语句sql1的交易关联权重为0.66，查询语句sql2的交易关联权重为0.34。通过对预设时间段内，每个查询语句对应的联机交易数量进行归一化处理，可以缩小交易关联权重
的数值范围，从而有利于后续数据表权重与关联字段权重的确定。
88.根据本公开的实施例，预设时间段包括多个。
89.操作s203，根据预设时间段内的不同查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个查询语句的交易关联权重还可以包括如下操作。
90.对多个预设时间段内，每个相同的查询语句对应的交易关联权重进行求和，得到多个预设时间段内每个查询语句的交易关联权重。
91.例如在第一预设时间段内，联机交易所包含的查询语句包括查询语句sql1和查询语句sql2。该第一预设时间段内查询语句sql1的交易关联权重为0.66，查询语句sql2的交易关联权重为0.34。在第二预设时间段内，联机交易所包含的查询语句包括查询语句sql2和查询语句sql3。该第二预设时间段内查询语句sql2的交易关联权重为0.34，查询语句sql3的交易关联权重为0.66。因此针对多个预设时间段为第一预设时间段和第二预设时间段，查询语句sql1的交易关联权重为0.66，查询语句sql2的交易关联权重为1，查询语句sql3的交易关联权重为0.66。
92.根据本公开的实施例，对多个预设时间段内，每个相同的查询语句对应的交易关联权重进行求和，可以通过多个预设时间段内的联机交易数量，全面反映每个查询语句与联机交易的关联程度，并通过交易关联权重表征该关联程度，为后续生成数据表权重与关联字段权重奠定基础。
93.图3示意性示出了根据本公开实施例的确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重的流程图。
94.如图3所示，操作s204，根据每个交易关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重可以包括操作s301～操作s304。
95.在操作s301，根据每个交易关联权重，以及表关系信息与查询语句的对应关系，确定每个表关系信息的初始数据表权重。
96.在操作s302，将记录有相同数据表的名称的初始数据表权重进行求和，得到表关系信息的数据表权重。
97.根据本公开的实施例，例如查询语句sql1的交易关联权重为1.1，与查询语句sql1对应的表关系信息rsql
1m
可以表示为(t1，tm)，表关系信息rsql
1m
的初始数据表权重可以是查询语句sql1的交易关联权重1.1。与查询语句sql2的对应的表关系信息rsql
2m
可以表示为(t1，tm)，查询语句sql2的交易关联权重为1.9，表关系信息rsql
2m
的初始数据表权重可以是查询语句sql2的交易关联权重1.9。由于表关系信息rsql
1m
和表关系信息rsql
2m
记录有相同的数据表的名称(t1，tm)，因此将表关系信息rsql
1m
和表关系信息rsql
2m
的初始数据表权重进行求和，可以得到表示为(t1，tm)的表关系信息的数据表权重为3。进一步地，为便于表示，可以将数据表权重与表关系信息中的数据表的名称通过向量(t1，tm，lj
1m
)表示，其中lj
1m
表示表关系信息(t1，tm)的数据表权重。
98.在操作s303，根据每个交易关联权重，以及表字段信息与查询语句的对应关系，确定每个表字段信息的初始关联字段权重。
99.在操作s304，将记录有相同数据表的名称和相同关联字段的初始关联字段权重进行求和，得到表字段信息的关联字段权重。
100.根据本公开的实施例，例如查询语句sql1的交易关联权重为1.1，与查询语句sql1对应的表字段信息csql
1m
可以表示为(t1，cm)，表字段信息csql
1m
的初始关联字段权重可以是查询语句sql1的交易关联权重1.1。与查询语句sql2的对应的表字段信息csql
2m
可以表示为(t1，cm)，查询语句sql2的交易关联权重为1.9，表字段信息csql
2m
的初始关联字段权重可以是查询语句sql2的交易关联权重1.9。由于表字段信息csql
1m
和表字段信息csql
2m
记录有相同的数据表的名称和相同关联字段(t1，tm)，因此将表字段信息csql
lm
和表字段信息csql
2m
的关联字段权重进行求和，可以得到表示为(t1，tm)的表字段信息的关联字段权重为3。
101.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的流程图。
102.如图4所示，数据表处理方法还可以包括操作s301～操作s302。
103.在操作s401，按照预设响应规则，确定每个查询语句的响应关联权重，其中，预设响应规则根据批量交易的预设响应时长确定。
104.在操作s402，根据每个响应关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，更新表关系信息和表字段信息，得到更新后的数据表权重和更新后的关联字段权重。
105.根据本公开的实施例，操作s401，按照预设响应规则，确定每个查询语句的响应关联权重包括如下操作。
106.按照预设响应规则，确定批量交易的预设响应时长，其中，批量交易与至少一个查询语句相对应；根据不同批量交易的预设响应时长，确定每个批量交易的批量交易权重；根据批量交易与查询语句的对应关系，将批量交易的批量交易权重确定为查询语句的响应关联权重。
107.根据本公开的实施例，批量交易可以包括按照预设批处理规则进行处理的交易，例如可以包括对账交易等。同一笔批量交易可以对应有多个查询语句，针对同一个查询语句，可以对应有一笔或多笔批量交易。预设响应时长可以包括执行批量交易的响应时长。针对不同的批量交易的实际需求和重要程度，可以设定不同的预设响应时长，根据预设响应时长确定预设响应规则，可以确定批量交易对应的响应关联权重。根据批量交易与查询语句的对应关系，可以将批量交易的相应关联权重确定为查询语句的响应关联权重，并根据查询语句与表信息的对应关系和查询语句与表字段信息的对应关系，更新数据表权重和关联字段权重。从而使数据表权重和关联字段权重可以反映批量交易对应的预设响应时长，为后续将多个数据表进行分片存储提供依据。例如可以将预设响应时长较短的批量交易所对应的数据表存储于同一数据分片，以满足该批量交易的预设响应时长。
108.根据本公开的实施例，例如查询语句sql1的响应关联权重为1.1，与查询语句sql1对应的表关系信息rsql
1m
可以表示为(t1，tm)，查询语句sql2的响应关联权重为1.9，与查询语句sql2的对应的表关系信息rsql
2m
可以表示为(t1，tm)。由于表关系信息rsql
1m
和表关系信息rsql
2m
记录有相同的数据表的名称(t1，tm)，因此将表关系信息rsql
1m
和表关系信息rsql
2m
的响应关联权重进行求和后，更新表关系信息(t1，tm，lj
1m
)的数据表权重，更新后的表关系信息可以表示为(t1，tm，lj
1m
，pl
1m
)，(lj
1m
，pl
1m
)可以表示更新后的数据表权重，或者(lj
1m
pl
1m
)也可以表示更新后的数据表权重。应该理解的是，采用相同或相似的方法，可以得到更新后的关联字段权重。
109.根据本公开的实施例，根据数据表权重与关联字段权重，将多个数据表分片存储包括：
110.利用聚类算法处理数据表权重与关联字段权重，得到第一聚类结果与第二聚类结果；
111.根据第一聚类结果与第二聚类结果，对多个数据表分片存储，其中，分片存储包括垂直分片存储与水平分片存储。
112.根据本公开的实施例，聚类算法例如可以包括k-means算法、均值漂移聚类算法等。利用聚类算法处理数据表权重，可以是将表关系信息的权重作为聚类算法的输入，由于表关系信息记录有具有关联关系的数据表的名称，因此聚类算法的输出第一聚类结果可以将关联程度紧密的多个数据表标识为同一组，即表征可以将同一组的数据表存储于同一分片。根据第一聚类结果，可以确定垂直分片存储的分片数量，同时可以将关联程度紧密的多个数据表存储于同一数据库分片。
113.根据相同或相似的方法，可以根据第二聚类结果表征数据表和关联字段的关联程度，并根据第二聚类结果将数据表和关联字段进行水平分片存储，以满足针对数据库的查询需求。
114.需要说明的是，本领域技术人员还可以将第一聚类结果和第二聚类结果作为参考，以便于通过人工对多个数据表进行垂直分片策略和水平分片策略。
115.根据本公开的实施例，数据表处理方法还可以包括如下操作。
116.根据表关系信息的数据表权重，在页面中展示具有关联关系的多个数据表之间的第一关联度信息；以及根据表字段信息的关联字段权重，在页面中展示数据表与数据表的关联字段之间的第二关联度信息。
117.根据本公开的实施例，第一关联度信息可以是更新后的数据表权重，在页面中展示的具有关联关系的多个数据表可以通过节点表示，第一关联度信息可以表示为多个数据表之间的边关系。具体的，例如可以通过用于表征边关系的线段宽度表征第一关联度信息。
118.相应地，第二关联度信息可以表征数据表与关联字段的边关系，可以通过用于表征边关系的线段宽度表征第二关联度信息。
119.图5示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的应用场景图。
120.如图5所示，页面500中，可以包括节点node1、node2、node3、node4。节点node1、node2、node3、node4分别表征具有关联关系的数据表t1、t2、t3、t4。数据表t1与数据表t2可以通过关联字段c2关联。数据表t1与数据表t2之间的第一关联度信息可以通过边关系512的线段宽度表征。数据表t1与数据表t3可以通过关联字段c3关联。数据表t1与数据表t3之间的第一关联度信息可以通过边关系513的线段宽度表征。数据表t1与数据表t4可以通过关联字段c4关联。数据表t1与数据表t4之间的第一关联度信息可以通过边关系514的线段宽度表征。
121.在页面500中，通过展示边关系的线段宽度表征具有关联关系的数据表之间的第一关联度信息，可以为相关人员直观地展示数据表之间的关联程度，从而可以为将多个数据表进行垂直分片存储提供直观的依据。
122.图6示意性示出了根据本公开另一实施例的数据表处理方法的应用场景图。
123.如图6所示，页面600中，可以包括节点node1、node2、node3、node4。节点node1可以表征数据表t1，节点node2、node3、node4分别表征数据表t1的关联字段c2、c3、c4。数据表t1与
数据表t2可以通过关联字段c2关联，数据表t1与数据表t3可以通过关联字段c3关联，数据表t1与数据表t4可以通过关联字段c4关联。
124.数据表t1与关联字段c2之间的第二关联度信息可以通过边关系612的线段宽度表征。数据表t1与关联字段c3之间的第二关联度信息可以通过边关系613的线段宽度表征。数据表t1与与关联字段c4之间的第二关联度信息可以通过边关系614的线段宽度表征。
125.在页面600中，通过展示边关系的线段宽度表征数据表与关联字段的第二关联度信息，可以为相关人员直观地展示数据表与关联字段之间的关联程度，从而可以为将多个数据表进行水平分片存储提供直观的依据。
126.基于上述数据表处理方法，本公开还提供了一种数据表处理装置。以下将结合图7对该装置进行详细描述。
127.图7示意性示出了根据本公开实施例的数据表处理装置的结构框图。
128.如图7所示，该实施例的数据表处理装置700包括解析模块710、第一确定模块720、交易关联权重确定模块730、第二确定模块740和分片存储模块750。
129.解析模块710用于解析查询语句，得到解析结果，其中，解析结果包括在查询语句中，多个数据表之间的关联关系和用于将多个数据表中的数据表进行关联的关联字段。
130.第一确定模块720用于根据解析结果，确定与查询语句对应的表关系信息与表字段信息，其中，表关系信息记录有具有关联关系的多个数据表的名称，表字段信息记录有数据表的名称和数据表的关联字段。
131.交易关联权重确定模块730用于根据预设时间段内的不同查询语句分别对应的联机交易数量，确定每个查询语句的交易关联权重。
132.第二确定模块740用于根据每个交易关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，确定表关系信息的数据表权重和表字段信息的关联字段权重。
133.分片存储模块750用于根据数据表权重与关联字段权重，将多个数据表分片存储。
134.根据本公开的实施例，数据表处理方法还可以包括：响应关联权重确定模块和数据表权重更新模块。
135.响应关联权重确定模块用于按照预设响应规则，确定每个查询语句的响应关联权重，其中，预设响应规则根据批量交易的预设响应时长确定。
136.数据表权重更新模块用于根据每个响应关联权重、表关系信息和表字段信息与查询语句的对应关系，更新表关系信息和表字段信息，得到更新后的数据表权重和更新后的关联字段权重。
137.根据本公开的实施例，响应关联权重确定模块可以包括：响应时长确定单元、批量交易权重确定单元和响应关联权重确定单元。
138.响应时长确定单元用于按照预设响应规则，确定批量交易的预设响应时长，其中，批量交易与至少一个查询语句相对应。
139.批量交易权重确定单元用于根据不同批量交易的预设响应时长，确定每个批量交易的批量交易权重。
140.响应关联权重确定单元根据批量交易与查询语句的对应关系，将批量交易的批量交易权重确定为查询语句的响应关联权重。
141.根据本公开的实施例，交易关联权重确定模块可以包括：第一交易关联权重确定
单元。
142.第一交易关联权重确定单元用于对预设时间段内，每个查询语句对应的联机交易数量进行归一化处理，得到预设时间段内每个查询语句的交易关联权重。
143.根据本公开的实施例，预设时间段包括多个。
144.交易关联权重确定模块还可以包括：第二交易关联权重确定单元。
145.第二交易关联权重确定单元用于对多个预设时间段内，每个相同的查询语句对应的交易关联权重进行求和，得到多个预设时间段内每个查询语句的交易关联权重。
146.根据本公开的实施例，第二确定模块可以包括：第一初始确定单元、数据表权重确定单元、第二初始确定单元和关联字段权重确定单元。
147.第一初始确定单元用于根据每个交易关联权重，以及表关系信息与查询语句的对应关系，确定每个表关系信息的初始数据表权重。
148.数据表权重确定单元用于将记录有相同数据表的名称的初始数据表权重进行求和，得到表关系信息的数据表权重。
149.第二初始确定单元用于根据每个交易关联权重，以及表字段信息与查询语句的对应关系，确定每个表字段信息的初始关联字段权重。
150.关联字段权重确定单元用于将记录有相同数据表的名称和相同关联字段的初始关联字段权重进行求和，得到表字段信息的关联字段权重。
151.根据本公开的实施例，分片存储模块可以包括：聚类处理单元和分片存储单元。
152.聚类处理单元用于利用聚类算法处理数据表权重与关联字段权重，得到第一聚类结果与第二聚类结果。
153.分片存储单元用于根据用于第一聚类结果与第二聚类结果，对多个数据表分片存储，其中，分片存储包括垂直分片存储与水平分片存储。
154.根据本公开的实施例，数据表处理装置还可以包括：第一展示模块和第二展示模块。
155.第一展示模块用于根据表关系信息的数据表权重，在页面中展示具有关联关系的多个数据表之间的第一关联度信息。
156.第二展示模块用于根据表字段信息的关联字段权重，在页面中展示数据表与数据表的关联字段之间的第二关联度信息。
157.根据本公开的实施例，解析模块710、第一确定模块720、交易关联权重确定模块730、第二确定模块740和分片存储模块750中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，解析模块710、第一确定模块720、交易关联权重确定模块730、第二确定模块740和分片存储模块750中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，解析模块710、第一确定模块720、交易关联权重确定模块730、第二确定模块740和分片存储模块750中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程
序模块被运行时，可以执行相应的功能。
158.图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现数据表处理方法的电子设备的方框图。
159.如图8所示，根据本公开实施例的电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(ram)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
160.在ram 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行rom 802和/或ram 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 802和ram 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
161.根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(i/o)接口805，输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至i/o接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至i/o接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
162.本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
163.根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 802和/或ram 803和/或rom 802和ram 803以外的一个或多个存储器。
164.本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的数据表处理方法。
165.在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
166.在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
167.在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
168.根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c ，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
169.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
170.本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
171.以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。