1.本发明涉及人工智能
技术领域：
：，尤其涉及一种基于搜索引擎的数据查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.随着计算机技术的发展，一些搜索引擎大大方便了人们的工作和生活，用户可以利用搜索引擎查询信息。3.当前搜索引擎在进行复杂数据查询时，通常有两种方式：一需要查询人员编译复杂嵌套结构的查询语句，查询方式复杂，对查询人员的编译能力有较高的要求；二在搜索引擎中使用sql插件，实现查询功能，例如：在搜索引擎elasticsearch(一种开源的搜索引擎，简称es)的服务端或中间件中，设置sql插件，但sql插件会造成es内存占用过大，访问速率降低，导致查询效率变低。4.综上所述，当前复杂数据查询的效率较低。技术实现要素：5.本发明提供一种基于搜索引擎的数据查询方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决复杂数据查询时的效率较低的问题。6.为实现上述目的，本发明提供的一种基于搜索引擎的数据查询方法，包括：7.获取输入的sql查询语句；8.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；9.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；10.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。11.可选地，所述提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，包括：12.对所述预设数据库中数据信息分词为词汇，并从所述词汇中筛选出出现频率大于预设阈值的词汇作为关键字信息集，并汇聚所述关键字信息集生成词条序列；13.利用所述词条序列构建关键字特征矩阵；14.根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型。15.可选地，所述根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型，包括：16.利用预设匹配分类模型中的匹配层，根据预设关键字特征对所述关键字特征矩阵进行外积，得到关键字相似度矩阵；17.利用所述预设匹配分类模型中的全连接层，计算所述关键字相似度矩阵的相似度得分；18.当所述相似度得分大于或等于预设的相似度阈值时，将对应的预设的关键字标签对应的数据库类型作为所述预设数据库的类型。19.可选地，所述根根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句之前，所述方法还包括：20.提取各个关系型数据库及es搜索引擎的查询语句集，并对所述查询语句集进行聚类，得到查询语句集对应的操作名称；21.根据所述操作名称及所述查询语句集构建操作关系对应表。22.可选地，所述根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树，将所述sql查询语句转化为es查询语句，包括：23.构建词法解析和语法解析相关的文件，根据所述词法解析和语法解析相关的文件生成对应语法解析类；24.根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树；25.根据所述预构建的操作关系对应表中各个操作名称，提取对应的es语句的se关键词与符号，提取对应的各种关系型数据库对应的sql语句的sql关键词与符号，并利用树形结构将所述se关键词与符号及所述sql关键词与符号进行一一对应，构建关键词与符号对应关系表；26.根据所述数据库的类型及所述关键词与符号对应关系表，将所述语法树解析为es查询语句。27.可选地，所述根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树，包括：28.提取所述sql查询语句中的查询条件，生成过滤条件；29.拼接所述过滤条件，得到过滤条件序列；30.调用所述语法解析类中的语法解析方法，构建walker类，调用所述walker类中的语法树构建方法，将所述过滤条件序列解析为es查询语句。31.可选地，所述根据所述es查询语句查，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果,包括：32.利用所述es查询语句查询所述预设数据库，得到业务查询结果数据；33.将所述业务查询结果数据于所述预设数据库中的统计和分析方法的参数进行匹配，得到配置参数；34.利用所述配置参数对所述业务查询结果数据进行分析得到查询结果。35.为了解决上述问题，本发明还提供一种基于搜索引擎的数据查询装置，所述装置包括：36.查询语句获取模块，用于获取输入的sql查询语句；37.数据库的类型推断模块，用于提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；38.查询语句转化模块，用于根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；39.查询模块，用于根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。40.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：41.至少一个处理器；以及，42.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，43.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于搜索引擎的数据查询方法。44.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于搜索引擎的数据查询方法。45.本发明实施例通过提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构，预构建的操作关系对应支持多种关系型；根据所述es查询语句查询，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果，无需sql插件、中间件或编译复杂的查询语句，直接利用sql查询语句就可以获得相应的查询结果，从而简化用户查询操作，有利于提升数据查询效率。因此本发明提出的基于搜索引擎的数据查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决进行复杂数据查询时的效率较低的问题。附图说明46.图1为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询方法的流程示意图；47.图2为图1所示基于搜索引擎的数据查询方法中其中一个步骤的详细实施流程示意图；48.图3为图1所示基于搜索引擎的数据查询方法中其中一个步骤的详细实施流程示意图；49.图4为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询装置的功能模块图；50.图5为本发明一实施例提供的实现所述基于搜索引擎的数据查询方法的电子设备的结构示意图。51.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式52.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。53.本技术实施例提供一种基于搜索引擎的数据查询方法。所述基于搜索引擎的数据查询方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于搜索引擎的数据查询方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdeliverynetwork，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。54.参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询方法的流程示意图。在本实施例中，所述搜索引擎elasticsearch(简称es)是是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，目前复杂sql查询主要采用es进行查询。55.本实施例中，所述基于搜索引擎的数据查询方法包括：56.s1、获取输入的sql查询语句。57.本发明实施例，利用预设埋点，获取输入的sql查询语句，所述sql为一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统，例如sql查询语句:select*fromtable_001wherea＝1and(b＝2orb＝3)orderbyddesc。58.s2、提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型。59.本发明实施例中，所述预设数据库可以为任意一种关系型数据库，例如:oracle、db2、microsoftsqlserver、microsoftaccess、mysql、sybase等。60.详细地,参阅图2所示，所述s2包括：61.s21、对所述预设数据库中数据信息分词为词汇，并从所述词汇中筛选出出现频率大于预设阈值的词汇作为关键字信息集，并汇聚所述关键字信息集生成词条序列；62.s22、利用所述词条序列构建关键字特征矩阵；63.s23、根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型。64.本发明实施例中，所述预设匹配分类模型可由卷积层和匹配层及全连接层组成，其中所述卷积层可以提取所述所述预设数据库中数据信息中的关键字特征矩阵；其中所述相似度匹配层可对待匹配文本进行外积，得到相似度矩阵；其中所述全连接层可以通过softmax归一化二维向量得到相似度得分。65.本发明其中一个实施例，利用1×1卷积、3×3卷积及5×5卷积从多个尺度上提取所述预设数据库中数据信息的关键字特征矩阵，得到的特征更为丰富，在分类判断时更加准确。66.详细地，所述s23包括：67.利用预设匹配分类模型中的匹配层，根据预设关键字特征对所述关键字特征矩阵进行外积，得到关键字相似度矩阵；68.利用所述预设匹配分类模型中的全连接层，计算所述关键字相似度矩阵的相似度得分；69.当所述相似度得分大于或等于预设的相似度阈值时，将对应的预设的关键字标签对应的数据库类型作为所述预设数据库的类型。70.本发明实施例中，所述预设关键字特征标签为从各个关系型数据库中提取出来的数据库关键字特征，与所述关系型数据库存在一一对应关系，可以由所述数据库关键字特征映射数据库的具体类型。71.本发明实施例，根据所述预设数据库的关键词推断所述预设数据库的类型，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构。72.s3、根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树，将所述sql查询语句转化为es查询语句。73.本发明实施例中，所述es查询语句为es搜索引擎对应的语言，所述es搜索引擎的服务端本身一般不支持sql语言。可以将sql语言转换为dsl语言，即将sql查询语句转换为es查询语句，这样可以避免若搜索引擎的服务端没有安装sql插件或者服务端与客户端的版本不匹配，导致服务端不支持sql语言或无法准确识别sql语言，使得无法准确执行查询请求中目标方法的问题。74.详细地，s3之前所述方法还包括：75.提取各个关系型数据库及es搜索引擎的查询语句集，并对所述查询语句集进行聚类，得到查询语句集对应的操作名称；76.根据所述操作名称及所述查询语句集构建操作关系对应表。77.本发明其中一个实施例中，关系型数据库mysql查询前十条记录语法结构为：select*fromtable_001limit10；关系型数据库sqlserver查询前十条记录语法结构为：selecttop10*fromstudent。78.本发明实施例中，所述操作关系对应表可以支持不同关系型数据库，提高复杂数据查询的通用性。79.详细地，参阅图3所示，所述s3包括：80.s31、构建词法解析和语法解析相关的文件，根据所述词法解析和语法解析相关的文件生成对应语法解析类；81.s32、根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树；82.s33、根据所述预构建的操作关系对应表中各个操作名称，提取对应的es语句的se关键词与符号，提取对应的各种关系型数据库对应的sql语句的sql关键词与符号，并利用树形结构将所述se关键词与符号及所述sql关键词与符号进行一一对应，构建关键词与符号对应关系表；83.s34、根据所述数据库的类型及所述关键词与符号对应关系表，将所述语法树解析为es查询语句。84.本发明实施例中，例如提取sql语句的sql关键词与符号为distinct、and、or、not、＝、》＝《＝》《between、like、in、groupby、limit，可以与se关键词与符号：aggs、must、should、must_not、term、range、regexp、terms、aggs、size一一对应。85.进一步地，所述s32包括：86.提取所述sql查询语句中的查询条件，生成过滤条件；87.拼接所述过滤条件，得到过滤条件序列；88.调用所述语法解析类中的语法解析方法，构建walker类，调用所述walker类中的语法树构建方法，将所述过滤条件序列解析为es查询语句。89.本发明实施例中，所述walker类为自定义的java类，用于构建antlr的语法树，其中所述antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器。90.本发明实施例，通过对所述sql查询语句进行转换，使得sql解析从sql插件转移至搜索引擎的客户端，无论在有无sql插件/中间件的搜索引擎环境下都可以使用sql进行开发或使用，可以避免sql插件造成es内存占用过大，访问速率低的问题，提高复杂数据查询的效率。91.s4、根据所述es查询语句查，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。92.详细地，所述s4包括：93.利用所述es查询语句查询所述预设数据库，得到业务查询结果数据；94.将所述业务查询结果数据于所述预设数据库中的统计和分析方法的参数进行匹配，得到配置参数；95.利用所述配置参数对所述业务查询结果数据进行分析得到查询结果。96.进一步地，本发明实施例还对专业人员提供调参接口，可以实现手动输入参数以调整配置参数的功能，实现更精准的统计分析效果。97.本发明实施例，提供了常见的统计、数据分析方法对所述业务查询结果数据进行处理，其中所述数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，使得查询的结果更加贴近业务需求。98.本发明实施例通过提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构，预构建的操作关系对应支持多种关系型；根据所述es查询语句查询，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果，无需sql插件、中间件或编译复杂的查询语句，直接利用sql查询语句就可以获得相应的查询结果，从而简化用户查询操作，有利于提升数据查询效率。因此本发明提出的基于搜索引擎的数据查询方法可以解决进行复杂数据查询时的效率较低的问题。99.如图4所示，是本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询装置的功能模块图。100.本发明所述基于搜索引擎的数据查询装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于搜索引擎的数据查询装置100可以包括查询语句获取模块101、数据库的类型推断模块102、查询语句转化模块103及查询模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。101.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：102.所述查询语句获取模块101，用于获取输入的sql查询语句；103.所述数据库的类型推断模块102，用于提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；104.所述查询语句转化模块103，用于根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；105.所述查询模块104，用于根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。106.详细地，本发明实施例中所述基于搜索引擎的数据查询装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于搜索引擎的数据查询方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。107.如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于搜索引擎的数据查询方法的电子设备的结构示意图。108.所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于搜索引擎的数据查询程序。109.其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(controlunit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于搜索引擎的数据查询程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。110.所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smartmediacard，smc)、安全数字(securedigital，sd)卡、闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于搜索引擎的数据查询程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。111.所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。112.所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organiclight-emittingdiode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。113.图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。114.例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。115.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。116.所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于搜索引擎的数据查询程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：117.获取输入的sql查询语句；118.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；119.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；120.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。121.具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。122.进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)。123.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：124.获取输入的sql查询语句；125.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；126.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；127.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。128.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。129.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。130.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。131.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。132.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。133.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。134.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificialintelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。135.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。136.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12
技术领域：
：，尤其涉及一种基于搜索引擎的数据查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.随着计算机技术的发展，一些搜索引擎大大方便了人们的工作和生活，用户可以利用搜索引擎查询信息。3.当前搜索引擎在进行复杂数据查询时，通常有两种方式：一需要查询人员编译复杂嵌套结构的查询语句，查询方式复杂，对查询人员的编译能力有较高的要求；二在搜索引擎中使用sql插件，实现查询功能，例如：在搜索引擎elasticsearch(一种开源的搜索引擎，简称es)的服务端或中间件中，设置sql插件，但sql插件会造成es内存占用过大，访问速率降低，导致查询效率变低。4.综上所述，当前复杂数据查询的效率较低。技术实现要素：5.本发明提供一种基于搜索引擎的数据查询方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决复杂数据查询时的效率较低的问题。6.为实现上述目的，本发明提供的一种基于搜索引擎的数据查询方法，包括：7.获取输入的sql查询语句；8.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；9.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；10.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。11.可选地，所述提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，包括：12.对所述预设数据库中数据信息分词为词汇，并从所述词汇中筛选出出现频率大于预设阈值的词汇作为关键字信息集，并汇聚所述关键字信息集生成词条序列；13.利用所述词条序列构建关键字特征矩阵；14.根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型。15.可选地，所述根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型，包括：16.利用预设匹配分类模型中的匹配层，根据预设关键字特征对所述关键字特征矩阵进行外积，得到关键字相似度矩阵；17.利用所述预设匹配分类模型中的全连接层，计算所述关键字相似度矩阵的相似度得分；18.当所述相似度得分大于或等于预设的相似度阈值时，将对应的预设的关键字标签对应的数据库类型作为所述预设数据库的类型。19.可选地，所述根根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句之前，所述方法还包括：20.提取各个关系型数据库及es搜索引擎的查询语句集，并对所述查询语句集进行聚类，得到查询语句集对应的操作名称；21.根据所述操作名称及所述查询语句集构建操作关系对应表。22.可选地，所述根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树，将所述sql查询语句转化为es查询语句，包括：23.构建词法解析和语法解析相关的文件，根据所述词法解析和语法解析相关的文件生成对应语法解析类；24.根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树；25.根据所述预构建的操作关系对应表中各个操作名称，提取对应的es语句的se关键词与符号，提取对应的各种关系型数据库对应的sql语句的sql关键词与符号，并利用树形结构将所述se关键词与符号及所述sql关键词与符号进行一一对应，构建关键词与符号对应关系表；26.根据所述数据库的类型及所述关键词与符号对应关系表，将所述语法树解析为es查询语句。27.可选地，所述根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树，包括：28.提取所述sql查询语句中的查询条件，生成过滤条件；29.拼接所述过滤条件，得到过滤条件序列；30.调用所述语法解析类中的语法解析方法，构建walker类，调用所述walker类中的语法树构建方法，将所述过滤条件序列解析为es查询语句。31.可选地，所述根据所述es查询语句查，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果,包括：32.利用所述es查询语句查询所述预设数据库，得到业务查询结果数据；33.将所述业务查询结果数据于所述预设数据库中的统计和分析方法的参数进行匹配，得到配置参数；34.利用所述配置参数对所述业务查询结果数据进行分析得到查询结果。35.为了解决上述问题，本发明还提供一种基于搜索引擎的数据查询装置，所述装置包括：36.查询语句获取模块，用于获取输入的sql查询语句；37.数据库的类型推断模块，用于提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；38.查询语句转化模块，用于根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；39.查询模块，用于根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。40.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：41.至少一个处理器；以及，42.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，43.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于搜索引擎的数据查询方法。44.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于搜索引擎的数据查询方法。45.本发明实施例通过提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构，预构建的操作关系对应支持多种关系型；根据所述es查询语句查询，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果，无需sql插件、中间件或编译复杂的查询语句，直接利用sql查询语句就可以获得相应的查询结果，从而简化用户查询操作，有利于提升数据查询效率。因此本发明提出的基于搜索引擎的数据查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决进行复杂数据查询时的效率较低的问题。附图说明46.图1为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询方法的流程示意图；47.图2为图1所示基于搜索引擎的数据查询方法中其中一个步骤的详细实施流程示意图；48.图3为图1所示基于搜索引擎的数据查询方法中其中一个步骤的详细实施流程示意图；49.图4为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询装置的功能模块图；50.图5为本发明一实施例提供的实现所述基于搜索引擎的数据查询方法的电子设备的结构示意图。51.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式52.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。53.本技术实施例提供一种基于搜索引擎的数据查询方法。所述基于搜索引擎的数据查询方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于搜索引擎的数据查询方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdeliverynetwork，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。54.参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询方法的流程示意图。在本实施例中，所述搜索引擎elasticsearch(简称es)是是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，目前复杂sql查询主要采用es进行查询。55.本实施例中，所述基于搜索引擎的数据查询方法包括：56.s1、获取输入的sql查询语句。57.本发明实施例，利用预设埋点，获取输入的sql查询语句，所述sql为一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统，例如sql查询语句:select*fromtable_001wherea＝1and(b＝2orb＝3)orderbyddesc。58.s2、提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型。59.本发明实施例中，所述预设数据库可以为任意一种关系型数据库，例如:oracle、db2、microsoftsqlserver、microsoftaccess、mysql、sybase等。60.详细地,参阅图2所示，所述s2包括：61.s21、对所述预设数据库中数据信息分词为词汇，并从所述词汇中筛选出出现频率大于预设阈值的词汇作为关键字信息集，并汇聚所述关键字信息集生成词条序列；62.s22、利用所述词条序列构建关键字特征矩阵；63.s23、根据所述关键字特征矩阵，利用预设匹配分类模型中的匹配层及全连接层推断所述预设数据库的类型。64.本发明实施例中，所述预设匹配分类模型可由卷积层和匹配层及全连接层组成，其中所述卷积层可以提取所述所述预设数据库中数据信息中的关键字特征矩阵；其中所述相似度匹配层可对待匹配文本进行外积，得到相似度矩阵；其中所述全连接层可以通过softmax归一化二维向量得到相似度得分。65.本发明其中一个实施例，利用1×1卷积、3×3卷积及5×5卷积从多个尺度上提取所述预设数据库中数据信息的关键字特征矩阵，得到的特征更为丰富，在分类判断时更加准确。66.详细地，所述s23包括：67.利用预设匹配分类模型中的匹配层，根据预设关键字特征对所述关键字特征矩阵进行外积，得到关键字相似度矩阵；68.利用所述预设匹配分类模型中的全连接层，计算所述关键字相似度矩阵的相似度得分；69.当所述相似度得分大于或等于预设的相似度阈值时，将对应的预设的关键字标签对应的数据库类型作为所述预设数据库的类型。70.本发明实施例中，所述预设关键字特征标签为从各个关系型数据库中提取出来的数据库关键字特征，与所述关系型数据库存在一一对应关系，可以由所述数据库关键字特征映射数据库的具体类型。71.本发明实施例，根据所述预设数据库的关键词推断所述预设数据库的类型，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构。72.s3、根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树，将所述sql查询语句转化为es查询语句。73.本发明实施例中，所述es查询语句为es搜索引擎对应的语言，所述es搜索引擎的服务端本身一般不支持sql语言。可以将sql语言转换为dsl语言，即将sql查询语句转换为es查询语句，这样可以避免若搜索引擎的服务端没有安装sql插件或者服务端与客户端的版本不匹配，导致服务端不支持sql语言或无法准确识别sql语言，使得无法准确执行查询请求中目标方法的问题。74.详细地，s3之前所述方法还包括：75.提取各个关系型数据库及es搜索引擎的查询语句集，并对所述查询语句集进行聚类，得到查询语句集对应的操作名称；76.根据所述操作名称及所述查询语句集构建操作关系对应表。77.本发明其中一个实施例中，关系型数据库mysql查询前十条记录语法结构为：select*fromtable_001limit10；关系型数据库sqlserver查询前十条记录语法结构为：selecttop10*fromstudent。78.本发明实施例中，所述操作关系对应表可以支持不同关系型数据库，提高复杂数据查询的通用性。79.详细地，参阅图3所示，所述s3包括：80.s31、构建词法解析和语法解析相关的文件，根据所述词法解析和语法解析相关的文件生成对应语法解析类；81.s32、根据所述词法解析类、所述语法解析类，基于抽象语法树结构将所述sql查询语句解析为语法树；82.s33、根据所述预构建的操作关系对应表中各个操作名称，提取对应的es语句的se关键词与符号，提取对应的各种关系型数据库对应的sql语句的sql关键词与符号，并利用树形结构将所述se关键词与符号及所述sql关键词与符号进行一一对应，构建关键词与符号对应关系表；83.s34、根据所述数据库的类型及所述关键词与符号对应关系表，将所述语法树解析为es查询语句。84.本发明实施例中，例如提取sql语句的sql关键词与符号为distinct、and、or、not、＝、》＝《＝》《between、like、in、groupby、limit，可以与se关键词与符号：aggs、must、should、must_not、term、range、regexp、terms、aggs、size一一对应。85.进一步地，所述s32包括：86.提取所述sql查询语句中的查询条件，生成过滤条件；87.拼接所述过滤条件，得到过滤条件序列；88.调用所述语法解析类中的语法解析方法，构建walker类，调用所述walker类中的语法树构建方法，将所述过滤条件序列解析为es查询语句。89.本发明实施例中，所述walker类为自定义的java类，用于构建antlr的语法树，其中所述antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器。90.本发明实施例，通过对所述sql查询语句进行转换，使得sql解析从sql插件转移至搜索引擎的客户端，无论在有无sql插件/中间件的搜索引擎环境下都可以使用sql进行开发或使用，可以避免sql插件造成es内存占用过大，访问速率低的问题，提高复杂数据查询的效率。91.s4、根据所述es查询语句查，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。92.详细地，所述s4包括：93.利用所述es查询语句查询所述预设数据库，得到业务查询结果数据；94.将所述业务查询结果数据于所述预设数据库中的统计和分析方法的参数进行匹配，得到配置参数；95.利用所述配置参数对所述业务查询结果数据进行分析得到查询结果。96.进一步地，本发明实施例还对专业人员提供调参接口，可以实现手动输入参数以调整配置参数的功能，实现更精准的统计分析效果。97.本发明实施例，提供了常见的统计、数据分析方法对所述业务查询结果数据进行处理，其中所述数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，使得查询的结果更加贴近业务需求。98.本发明实施例通过提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型，根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句，有利于根据数据库类型快速映射对应的查询语句的语法结构，预构建的操作关系对应支持多种关系型；根据所述es查询语句查询，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果，无需sql插件、中间件或编译复杂的查询语句，直接利用sql查询语句就可以获得相应的查询结果，从而简化用户查询操作，有利于提升数据查询效率。因此本发明提出的基于搜索引擎的数据查询方法可以解决进行复杂数据查询时的效率较低的问题。99.如图4所示，是本发明一实施例提供的基于搜索引擎的数据查询装置的功能模块图。100.本发明所述基于搜索引擎的数据查询装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于搜索引擎的数据查询装置100可以包括查询语句获取模块101、数据库的类型推断模块102、查询语句转化模块103及查询模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。101.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：102.所述查询语句获取模块101，用于获取输入的sql查询语句；103.所述数据库的类型推断模块102，用于提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；104.所述查询语句转化模块103，用于根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；105.所述查询模块104，用于根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。106.详细地，本发明实施例中所述基于搜索引擎的数据查询装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于搜索引擎的数据查询方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。107.如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于搜索引擎的数据查询方法的电子设备的结构示意图。108.所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于搜索引擎的数据查询程序。109.其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(controlunit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于搜索引擎的数据查询程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。110.所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smartmediacard，smc)、安全数字(securedigital，sd)卡、闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于搜索引擎的数据查询程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。111.所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。112.所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organiclight-emittingdiode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。113.图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。114.例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。115.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。116.所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于搜索引擎的数据查询程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：117.获取输入的sql查询语句；118.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；119.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；120.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。121.具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。122.进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)。123.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：124.获取输入的sql查询语句；125.提取预设数据库的关键词，利用所述关键词推断所述预设数据库的类型；126.根据所述数据库的类型及预构建的操作关系对应表，基于抽象语法树结构，将所述sql查询语句转化为es查询语句；127.根据所述es查询语句，利用搜索引擎查询所述预设数据库，得到查询结果。128.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。129.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。130.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。131.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。132.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。133.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。134.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificialintelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。135.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。136.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12
再多了解一些
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