本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)查詢的處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著信息科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)成為信息處理中一個非常重要的信息。且為了更加精準地對數(shù)據(jù)進行研究，對于帶有時間戳的數(shù)據(jù)通常將時間戳與數(shù)據(jù)一起保存在時序數(shù)據(jù)庫中。

傳統(tǒng)的時序數(shù)據(jù)庫是基于單機少量用戶共同使用的，用戶獨占了整個時序數(shù)據(jù)庫的資源，因此用戶運行一些耗時長久、耗費資源的查詢的話，影響并不大。但是隨著各種云服務(wù)的出現(xiàn)，龐大的數(shù)據(jù)及對應的時間戳需要存儲?；谠频臅r序數(shù)據(jù)庫則是集群化的、多租戶的，多個用戶共享時序數(shù)據(jù)庫的集群。如果用戶運行了一些耗時、耗資源的查詢的話，會對整個集群產(chǎn)生影響，從而對其他用戶造成影響。為了有效的控制耗時查詢對系統(tǒng)的影響，現(xiàn)有的對時序數(shù)據(jù)庫的查詢一定都設(shè)置了限制(limit)的功能，能對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)或者最終結(jié)果(聚合后的)的數(shù)目進行限制。其中，與對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)進行限制相比，對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的方案，更能保證聚合結(jié)果的正確性。

但是，現(xiàn)有的對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的方案不能有效的控制耗時查詢對系統(tǒng)的影響。譬如：目前數(shù)據(jù)庫中有1年的數(shù)據(jù)，總共1億個數(shù)據(jù)點，查詢的條件是將最終結(jié)果限制為1個數(shù)據(jù)點，并對原始結(jié)果每1年進行一次求和，那么得到的結(jié)果就是對1億個數(shù)據(jù)點的求和，這將消耗系統(tǒng)大量的計算資源，沒有起到控制耗時數(shù)據(jù)查詢的作用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)查詢的處理方法及裝置，用于有效控制數(shù)據(jù)查詢的耗時影響。

本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)查詢的處理方法，所述方法包括：

根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點，所述N為預設(shè)的軟性限制閾值；

根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及所述起始時刻，獲取限制時刻；

當所述限制時刻位于結(jié)束時刻之前，以所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從所述時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取所述限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

根據(jù)各所述聚合函數(shù)對所述起始時刻至所述限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)各所述聚合函數(shù)對所述限制時刻之前的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到數(shù)據(jù)查詢結(jié)果之后，所述方法還包括：

向用戶反饋所述限制時刻以及對應的所述第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，如上所述的方法中，向所述用戶反饋所述限制時刻以及對應的所述第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果之后，還包括：

接收所述用戶發(fā)送的攜帶所述限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息；

將所述起始時刻的數(shù)值更新為所述限制時刻的數(shù)值，以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢處理。

進一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及所述起始時刻，獲取限制時刻，具體包括：

從lcm_sample_time的倍數(shù)中，取比(soft_limit_time-start_time)大的最小的一個，然后加上start_time，等于limit_time；

其中，所述lcm_sample_time為數(shù)據(jù)查詢的各所述聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)；所述soft_limit_time為所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻；所述start_time為所述起始時刻；所述limit_time為所述限制時刻。

進一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點之前，還包括：

獲取所述用戶指定的所述數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各所述聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的所述起始時刻和所述結(jié)束時刻。

進一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及所述起始時刻，獲取限制時刻之前，所述方法包括：

從所述時序數(shù)據(jù)庫中獲取所述第N個數(shù)據(jù)點的時間戳；

將所述第N個數(shù)據(jù)點的時間戳作為所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻。

進一步可選地，如上所述的方法中，當所述限制時刻位于所述結(jié)束時刻之后，還包括：

以所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)所述數(shù)據(jù)過濾條件從所述時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取所述結(jié)束時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

根據(jù)各所述聚合函數(shù)對所述起始時刻至所述結(jié)束時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第二數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本發(fā)明還提供一種數(shù)據(jù)查詢的處理裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)點獲取模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點，所述N為預設(shè)的軟性限制閾值；

時刻獲取模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及所述起始時刻，獲取限制時刻；

所述數(shù)據(jù)點獲取模塊，還用于當所述限制時刻位于結(jié)束時刻之前，以所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從所述時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取所述限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

聚合處理模塊，用于根據(jù)各所述聚合函數(shù)對所述起始時刻至所述限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，如上所述的裝置中，還包括：

發(fā)送模塊，用于向用戶反饋所述限制時刻以及對應的所述第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，如上所述的裝置中，還包括：

接收模塊，用于接收所述用戶發(fā)送的攜帶所述限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息；

更新模塊，用于將所述起始時刻的數(shù)值更新為所述限制時刻的數(shù)值，以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢處理。

進一步可選地，如上所述的裝置中，所述時刻獲取模塊，具體用于從lcm_sample_time的倍數(shù)中，取比(soft_limit_time-start_time)大的最小的一個，然后加上start_time，等于limit_time；

其中，所述lcm_sample_time為數(shù)據(jù)查詢的各所述聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)；所述soft_limit_time為所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻；所述start_time為所述起始時刻；所述limit_time為所述限制時刻。

進一步可選地，如上所述的裝置中，還包括：參數(shù)獲取模塊，用于獲取所述用戶指定的所述數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各所述聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的所述起始時刻和所述結(jié)束時刻。

進一步可選地，如上所述的裝置中，所述時刻獲取模塊，還用于從所述時序數(shù)據(jù)庫中獲取所述第N個數(shù)據(jù)點的時間戳；將所述第N個數(shù)據(jù)點的時間戳作為所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻。

進一步可選地，如上所述的裝置中，所述數(shù)據(jù)點獲取模塊，還用于當所述限制時刻位于所述結(jié)束時刻之后，以所述第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)所述數(shù)據(jù)過濾條件從所述時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取所述結(jié)束時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

所述聚合處理模塊，還用于根據(jù)各所述聚合函數(shù)對所述起始時刻至所述結(jié)束時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第二數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理方法及裝置，由于采用限制時刻對數(shù)據(jù)查詢，從而實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的分頁查詢，每一頁的原始數(shù)據(jù)點是有限的，與現(xiàn)有技術(shù)的對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的技術(shù)方案相比，相同的計算機資源處理一頁數(shù)據(jù)所消耗的資源更少，消耗的時間更短，從而能夠有效地提高數(shù)據(jù)查詢的效率，真正實現(xiàn)控制數(shù)據(jù)查詢對系統(tǒng)的耗時影響，而且還可以提高用戶的使用體驗。而且，本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理方案，還可以有效地保證數(shù)據(jù)查詢結(jié)果的準確性；另外，本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理方案，還具有較強的適用性，不僅可以適用于對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)進行限制的技術(shù)方案，還可以適用于對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的技術(shù)方案。

【附圖說明】

圖1為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理方法實施例的流程圖。

圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置實施例一的結(jié)構(gòu)圖。

圖3為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置實施例二的結(jié)構(gòu)圖。

【具體實施方式】

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細描述。

圖1為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理方法實施例的流程圖。如圖1所示，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，具體可以包括如下步驟：

100、根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點；

本實施例的N為預設(shè)的軟性限制閾值，N的數(shù)值為正整數(shù)。本實施例的N為時序數(shù)據(jù)庫中預先設(shè)置的一個軟性限制值，即表示根據(jù)軟性限制值，從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)點時，初步取N個數(shù)據(jù)點。具體地，從數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件按順序從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點。本實施例中的預設(shè)的軟性限制閾值N可以根據(jù)實際需求來設(shè)置，例如可以參考某時序數(shù)據(jù)庫中一段歷史數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果，選擇最恰當?shù)囊粋€預設(shè)的軟性限制閾值。本實施例的數(shù)據(jù)過濾條件具體可以限定查詢的表、哪些字段滿足什么條件等等，例如查詢所有上海地區(qū)的溫度、或者查詢北京地區(qū)的全年的濕度或者全年每次降雨的降雨量等等數(shù)據(jù)。由于時序數(shù)據(jù)庫中，可能包括一個或者多個地區(qū)的多方面的信息，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件可以從時序數(shù)據(jù)庫中獲取符合數(shù)據(jù)過濾條件的數(shù)據(jù)點，然后按照數(shù)據(jù)查詢的起始時刻以及N個數(shù)據(jù)點再次從符合數(shù)據(jù)過濾條件的數(shù)據(jù)點中獲取N個符合條件的數(shù)據(jù)點。

101、根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及起始時刻，獲取限制時刻；

由于時序數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量非常大，如果查詢數(shù)據(jù)時直接獲取時序數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)，獲取的數(shù)據(jù)量非常大，有時候這些數(shù)據(jù)也不能真正反應數(shù)據(jù)的變化趨勢。因此，本實施例中也設(shè)置有聚合函數(shù)對數(shù)據(jù)查詢結(jié)果進行處理。具體地，聚合函數(shù)是對查詢的原始結(jié)果進行聚合處理。且一次數(shù)據(jù)查詢中聚合函數(shù)可以包括一個，兩個或者多個。例如查詢每5分鐘的平均值；其中5分鐘是采樣時間范圍，平均值是聚合函數(shù)；再例如：某次數(shù)據(jù)查詢時的聚合函數(shù)可以包括對每五分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)點取平均，對每一小時的數(shù)據(jù)點求和；對應的聚合函數(shù)的采樣時間分別為5分鐘和60分鐘；取平均和求和分別為聚合函數(shù)。

由于時序數(shù)據(jù)庫中不僅存儲有數(shù)據(jù)點的數(shù)值，同時還存儲有每個數(shù)據(jù)點對應的時間戳，該時間戳即表示該數(shù)據(jù)點的時刻。因此該步驟101之前，還可以包括如下步驟：

(a1)從時序數(shù)據(jù)庫中獲取第N個數(shù)據(jù)點的時間戳；

(a2)將第N個數(shù)據(jù)點的時間戳作為第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻。

根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及起始時刻，

102、當限制時刻位于結(jié)束時刻之前，以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

103、根據(jù)各聚合函數(shù)對起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本實施例中起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點包括步驟101獲取到的N個數(shù)據(jù)點、和步驟102中以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取到的限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點。

本實施例中，獲取的限制時刻由于考慮到了數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)，所以可以保證在數(shù)據(jù)查詢時，對原始數(shù)據(jù)點進行聚合處理的完整性，從而保證查詢結(jié)果的準確性。例如聚合函數(shù)的采樣時間分別為5分鐘和60分鐘的時候，可以選取數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)為60，這樣，根據(jù)可以保證限制時刻之前獲取的原始數(shù)據(jù)點均能夠進行完整的聚合處理，而不會存在部分數(shù)據(jù)無法參加聚合處理，導致數(shù)據(jù)查詢結(jié)果的錯誤。

本實施例中，以起始時刻到結(jié)束時刻之間的時間段較長為例，若數(shù)據(jù)查詢時，直接獲取起始時刻到結(jié)束時刻之間的數(shù)據(jù)點的話，數(shù)據(jù)查詢過程非常耗時，且非常消耗計算機的資源。本實施例中通過設(shè)置限制時刻，該限制時刻位于起始時刻之后、結(jié)束時刻之前，在數(shù)據(jù)查詢時，可以分頁進行數(shù)據(jù)查詢，例如本次數(shù)據(jù)查詢僅查詢該起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點，并按照各聚合函數(shù)對對起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。本實施例的數(shù)據(jù)查詢過程可以減少數(shù)據(jù)查詢的耗時，節(jié)省計算機資源的消耗。用戶在進行數(shù)據(jù)查詢時，可以先為用戶查詢限制時刻之前的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，在上述實施例的步驟103“根據(jù)各聚合函數(shù)對起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果”之后，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，具體還可以包括：

向用戶反饋限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本實施例中的向用戶反饋限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，具體可以通過向用戶所使用的設(shè)備(如移動終端或者個人計算機等)發(fā)送該限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，以供用戶所使用的設(shè)備顯示該限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，從而實現(xiàn)向用戶反饋限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本實施例中，通過向用戶反饋限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，以告知用戶本次的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果為限制時刻之前的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，如果用戶需要繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢，還可以繼續(xù)指示數(shù)據(jù)查詢的處理裝置進行數(shù)據(jù)查詢。因此，進一步可選地，步驟“向用戶反饋限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果”之后，還可以包括如下步驟：

(b1)接收用戶發(fā)送的攜帶限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息；

(b2)將起始時刻的數(shù)值更新為限制時刻的數(shù)值，以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢處理。

具體地，用戶通過所使用的設(shè)備接收到限制時刻以及對應的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果之后，還需要進一步的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，可以通過所使用的設(shè)備向數(shù)據(jù)查詢的處理裝置發(fā)送攜帶限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息。這樣，數(shù)據(jù)查詢的處理裝置接收到該繼續(xù)查詢指示消息之后，確定需要進一步進行數(shù)據(jù)查詢，可以先將起始時刻的數(shù)值更新為限制時刻的數(shù)值，即將限制時刻作為新的起始時刻，繼續(xù)按照上述實施例的步驟100-103進行下一輪的數(shù)據(jù)查詢，依次類推，直到查詢到結(jié)束時刻之前的所有數(shù)據(jù)。

采用本實施例的技術(shù)方案，當用戶需要再次查詢的時候，可以將該限制時刻作為起始時刻，繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢，相當于將數(shù)據(jù)查詢分為多頁進行，同時可以避免用戶進行一次數(shù)據(jù)查詢，便進入無休止的等待，甚至讓用戶誤以為網(wǎng)絡(luò)故障，采用本實施例的技術(shù)方案，將數(shù)據(jù)查詢分頁進行，每一頁的數(shù)據(jù)查詢耗時較短，用戶不用長時間等待，很快便可以獲取到查詢結(jié)果。且本市實施例的技術(shù)方案中，用戶可以了解每一頁數(shù)據(jù)查詢的情況，當需要再次查詢的時候，用戶可以通過所使用的設(shè)備發(fā)送攜帶限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息，便進入下一頁的數(shù)據(jù)查詢，用戶全程參與數(shù)據(jù)查詢的過程，極大地增強了用戶的體驗度。

進一步可選地，上述實施例的技術(shù)方案中，步驟101“根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及起始時刻，獲取限制時刻”，具體可以包括：從lcm_sample_time的倍數(shù)中，取比(soft_limit_time-start_time)大的最小的一個，然后加上start_time，等于limit_time；

其中，lcm_sample_time為數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)；soft_limit_time為第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻；start_time為起始時刻；limit_time為限制時刻。

進一步可選地，上述實施例的技術(shù)方案中，步驟100“根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點“之前，還可以包括：獲取用戶指定的數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻、結(jié)束時刻。

本實施例中的數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻和結(jié)束時刻等這些參數(shù)信息均是由用戶進行數(shù)據(jù)查詢時指定的。具體地，這些信息可以攜帶在用戶通過所使用的設(shè)備發(fā)送的數(shù)據(jù)查詢請求中。例如數(shù)據(jù)查詢的處理裝置可以接收用戶通過所使用的設(shè)備發(fā)送的攜帶數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻和結(jié)束時刻的數(shù)據(jù)查詢請求，并從數(shù)據(jù)查詢請求中獲取數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻和結(jié)束時刻?；蛘哂脩粼谶M行數(shù)據(jù)查詢請求之前，可以先發(fā)送數(shù)據(jù)查詢的這些參數(shù)信息，即數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻和結(jié)束時刻。

進一步可選地，上述實施例的技術(shù)方案均是在限制時刻位于結(jié)束時刻之前，當進行分頁數(shù)據(jù)查詢至最后一頁時，對應的限制時刻位于結(jié)束時刻之后，此時，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，還可以包括如下步驟：

(c1)以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取結(jié)束時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

(c2)根據(jù)各聚合函數(shù)對起始時刻至結(jié)束時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第二數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

由于限制時刻位于結(jié)束時刻之后，此時數(shù)據(jù)查詢時獲取的數(shù)據(jù)點只能獲取到結(jié)束時刻，此時，以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取結(jié)束時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點，然后根據(jù)各聚合函數(shù)對起始時刻至結(jié)束時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第二數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，上述實施例的步驟102“當限制時刻位于結(jié)束時刻之前，以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點”之前，還可以包括判斷限制時刻是否位于結(jié)束時刻之前，如果限制時刻位于結(jié)束時刻之前，執(zhí)行步驟102。否則當限制時刻位于結(jié)束時刻之后，執(zhí)行步驟(c1)-(c2)。

本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理的方案，由于采用限制時刻對數(shù)據(jù)查詢進行分頁查詢，每一頁的原始數(shù)據(jù)點是有限的，與現(xiàn)有技術(shù)的對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的技術(shù)方案相比，相同的計算機資源處理一頁數(shù)據(jù)所消耗的計算機資源更少，消耗的時間更短，從而能夠有效地提高數(shù)據(jù)查詢的效率，真正實現(xiàn)控制數(shù)據(jù)查詢對系統(tǒng)的耗時影響，而且還可以提高用戶的使用體驗。

另外，現(xiàn)有技術(shù)中還提供了對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)進行限制的技術(shù)方案，例如具體地可以為：目前時序數(shù)據(jù)庫中有10個數(shù)據(jù)點，每1秒有一個，查詢的條件是，將原始結(jié)果限制為5個數(shù)據(jù)點，并對原始結(jié)果每10秒進行一次求和(采用聚合函數(shù)求和)，那么得到的結(jié)果則變成了前5秒的和值，而不是10秒的和值，因此，現(xiàn)有的對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)進行限制的技術(shù)方案，容易導致數(shù)據(jù)查詢結(jié)果錯誤。

本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，由于采用數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)設(shè)置限制時刻，可以保證最后一頁之前的每一頁的數(shù)據(jù)查詢的原始數(shù)據(jù)點均能夠?qū)Ω鱾€聚合函數(shù)進行完整的聚合處理，與現(xiàn)有技術(shù)的對原始結(jié)果(聚合前的)進行限制的技術(shù)方案相比，可以保證數(shù)據(jù)查詢結(jié)果的準確性。

綜上所述，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，不僅可以適用于對查詢的原始結(jié)果(聚合前的)進行限制的技術(shù)方案，還可以適用于對查詢的最終結(jié)果(聚合后的)進行限制的技術(shù)方案，因此，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理方法，具有較強的適用性，且數(shù)據(jù)查詢耗時非常短、數(shù)據(jù)查詢效率非常高。

圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置實施例一的結(jié)構(gòu)圖。如圖2所示，本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置，具體可以包括：數(shù)據(jù)點獲取模塊10、時刻獲取模塊11和聚合處理模塊12。

其中數(shù)據(jù)點獲取模塊10用于根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點，N為預設(shè)的軟性限制閾值；時刻獲取模塊11用于根據(jù)數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、數(shù)據(jù)點獲取模塊10獲取的第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及起始時刻，獲取限制時刻；數(shù)據(jù)點獲取模塊10還用于當時刻獲取模塊11獲取的限制時刻位于結(jié)束時刻之前，以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取限制時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；聚合處理模塊12用于根據(jù)數(shù)據(jù)點獲取模塊10獲取的各聚合函數(shù)對起始時刻至限制時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置，通過采用上述模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢處理的實現(xiàn)原理以及技術(shù)效果與上述相關(guān)方法實施例的實現(xiàn)相同，詳細可以參考上述相關(guān)方法實施例的記載，在此不再贅述。

圖3為本發(fā)明的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置實施例二的結(jié)構(gòu)圖。本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置在上述圖2所示實施例的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，進一步更加詳細地介紹本發(fā)明的技術(shù)方案。

如圖3所示，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，還包括：發(fā)送模塊13。發(fā)送模塊13用于向用戶反饋時刻獲取模塊11限制時刻以及對應的聚合處理模塊12處理的第一數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

進一步可選地，如圖3所示，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，還包括接收模塊14和更新模塊15。

其中接收模塊14用于接收用戶發(fā)送的攜帶限制時刻的繼續(xù)查詢指示消息；更新模塊15用于根據(jù)接收模塊14接收的繼續(xù)查詢指示消息，將起始時刻的數(shù)值更新為限制時刻的數(shù)值，以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢處理。即繼續(xù)執(zhí)行數(shù)據(jù)點獲取模塊10、時刻獲取模塊11和聚合處理模塊12的功能。即更新模塊1將起始時刻的數(shù)值更新為限制時刻的數(shù)值更新完之后，可以觸發(fā)數(shù)據(jù)點獲取模塊10啟動，以繼續(xù)進行數(shù)據(jù)查詢處理。

進一步可選地，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，時刻獲取模塊11具體用于從lcm_sample_time的倍數(shù)中，取比(soft_limit_time-start_time)大的最小的一個，然后加上start_time，等于limit_time；

其中，lcm_sample_time為數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)；soft_limit_time為第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻；start_time為起始時刻；limit_time為限制時刻。

進一步可選地，如圖3所示，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，還包括參數(shù)獲取模塊16。參數(shù)獲取模塊16用于獲取用戶指定的數(shù)據(jù)過濾條件、數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間、數(shù)據(jù)查詢的起始時刻和結(jié)束時刻。

對應地，數(shù)據(jù)點獲取模塊10用于根據(jù)參數(shù)獲取模塊16獲取的數(shù)據(jù)過濾條件和數(shù)據(jù)查詢的起始時刻開始，從時序數(shù)據(jù)庫中獲取N個數(shù)據(jù)點，N為預設(shè)的軟性限制閾值。時刻獲取模塊11用于根據(jù)參數(shù)獲取模塊16獲取的數(shù)據(jù)查詢的各聚合函數(shù)的采樣時間的最小公倍數(shù)、第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻以及參數(shù)獲取模塊16獲取的起始時刻，獲取限制時刻。

進一步可選地，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，時刻獲取模塊11還用于從時序數(shù)據(jù)庫中獲取第N個數(shù)據(jù)點的時間戳；將第N個數(shù)據(jù)點的時間戳作為第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻。

進一步可選地，本實施例的數(shù)據(jù)處理查詢裝置中，數(shù)據(jù)點獲取模塊10還用于當限制時刻位于結(jié)束時刻之后，以第N個數(shù)據(jù)點對應的時刻開始，根據(jù)數(shù)據(jù)過濾條件從時序數(shù)據(jù)庫中繼續(xù)獲取結(jié)束時刻之前的剩余數(shù)據(jù)點；

聚合處理模塊12還用于根據(jù)各聚合函數(shù)對起始時刻至結(jié)束時刻之間的所有數(shù)據(jù)點進行聚合處理，得到第二數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。

本實施例的數(shù)據(jù)查詢的處理裝置，通過采用上述模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢處理的實現(xiàn)原理以及技術(shù)效果與上述相關(guān)方法實施例的實現(xiàn)相同，詳細可以參考上述相關(guān)方法實施例的記載，在此不再贅述。

在本發(fā)明所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

上述以軟件功能單元的形式實現(xiàn)的集成的單元，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。上述軟件功能單元存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(Read-Only Memory，ROM)、隨機存取存儲器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明保護的范圍之內(nèi)。