一种数据查询方法及装置与流程

1.本技术涉及数据库技术相关领域，具体涉及一种数据查询方法及装置。


背景技术：

2.随着信息技术的发展，各类型的数据日益增多。例如，在企业经营发展的过程中，往往会积累海量数据。因此，目前通常创建多个存储有大量数据的数据库。另外，在目前数字化转型的大趋势下，业务分析和数字化作业的需求越来越多。为了满足该需求，通常需要从存储有大量数据的数据库中查询获取查询人员所需的数据。
3.目前，在从数据库中获取查询人员所需的数据时，可获取查询人员输出的文本或语音，该文本或语音用于表征查询人员获取数据的意图；然后，确定该文本或语音对应的结构化查询语言(structured query language，sql)语句；再通过该sql语句查询数据库，确定该sql语句对应的数据，该sql语句对应的数据即为所述查询人员所需的数据，从而满足查询人员获取数据的需求。
4.其中，在确定所述sql语句时，通常可采用深度学习方法和槽填充的方法。当采用深度学习方法时，预先确定大量标注数据，每一个标注数据用于指示一个文本或语音与一条sql语句之间的对应关系；然后，在接收到查询人员输出的文本或语音之后，根据所述标注数据指示的对应关系，即可确定相应的sql语句。
5.槽填充指的是为了将查询人员的意图转化为相应的指令，而补全信息的过程。当采用槽填充方法时，通过语法树和词典确定查询人员输出的文本或语音中包括的关键参数；再将该关键参数填充至相应的槽位，通过填充后的槽位确定相应的sql语句。
6.根据上述描述可知，深度学习方法对标注数据具有较强的依赖，槽填充方法对语法树和词典具有较强的依赖。但是，随着信息技术的发展，数据库中存储的数据量以及数据类型日益增加，因此，有时标注数据以及语法树和词典无法满足查询人员的数据查询的需求，因此通过现有方法，无法确定查询人员输出的文本或语音所对应的sql语句，进一步导致无法从数据库中查询到所需的数据。


技术实现要素：

7.为了解决现有技术所存在的无法确定相应的sql语句，从而无法从数据库中查询到所需的数据的问题，本技术通过以下各个实施例公开一种数据查询方法及装置。
8.第一方面，本技术实施例公开一种数据查询方法，包括：
9.确定待查询的数据库的知识图谱，所述知识图谱用于指示所述数据库的数据模型中的实体之间的关系；
10.根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，所述查询信息包括：查询文本信息和/或查询语音信息；
11.确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果。
12.通过上述方法，能够根据数据库的知识图谱确定数据库的查询结果。即使数据库
中存储的数据量以及数据类型增加，所述数据库的知识图谱也能够体现数据库的实体之间的关系，因此，即使数据库的规模扩展，仍能通过所述知识图谱确定所述查询信息对应的sql语句，并进一步根据所述sql语句，确定数据库中相应的查询结果，从而解决通过现有技术无法确定sql语句，导致无法从数据库中查询到所需的数据的问题。
13.一种可选的设计中，所述知识图谱包括：概念层和实例层；
14.所述数据模型包括：逻辑模型和物理模型；
15.所述数据库的数据模型中的实体包括：所述逻辑模型中的逻辑实体和所述物理模型中的物理实体；
16.所述概念层用于指示所述逻辑模型中的至少一个逻辑实体之间的关系；
17.所述实例层用于指示所述物理模型中的至少一个物理实体之间的关系。
18.通过所述知识图谱中的概念层，能够确定数据库的逻辑实体之间的关系，通过所述知识图谱中的实例层，能够确定数据库的物理实体之间的关系。
19.一种可选的设计中，所述确定待查询的数据库的知识图谱，包括：
20.根据所述数据模型中的逻辑模型，确定所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系；
21.根据所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，确定所述概念层；
22.根据所述数据模型中的物理模型，确定所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系；
23.根据所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，确定所述实例层。
24.通过上述步骤，能够确定包括概念层和实例层的知识图谱，以便根据知识图谱实现数据查询。
25.一种可选的设计中，所述根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，包括：
26.确定所述查询信息包括的查询词语；
27.确定在所述概念层中，所述查询词语对应的第一逻辑实体；
28.确定与所述第一逻辑实体以及所述查询词语相对应的第一物理实体，以及确定所述第一物理实体之间的查询关系；
29.确定所述第一物理实体对应的sql字段，并根据所述sql字段和所述查询关系，确定相应的sql语句。
30.在上述步骤中，首先确定查询词语对应的第一逻辑实体，然后再确定第一逻辑实体对应的第一物理实体，从而通过所述第一逻辑实体，缩小了需要查询的第一物理实体的范围，能够减少确定查询词语对应的第一物理实体时所需的查询操作，以及能够提高确定所述第一物理实体的速度，进一步的，提高了确定所述sql语句的效率。
31.一种可选的设计中，还包括：
32.确定所述数据库对应的常规知识；
33.所述常规知识包括：查询词语的简称和全称、所述查询词语的同义词、所述查询词语的近义词和查询信息示例中的至少一种。
34.一种可选的设计中，还包括：
35.在所述确定所述查询信息包括的查询词语之后，根据所述数据库对应的常规知识，对所述查询词语进行转化；
36.所述确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，包括：
37.根据转化后的查询词语，确定所述查询信息对应的sql语句。
38.通过上述的步骤，能够根据所述数据库对应的常规知识对查询信息进行转化，再根据转化后的查询信息确定sql语句，即能够结合数据库对应的常规知识实现数据查询，从而提高确定sql语句的准确性，并进一步提高数据查询的准确性。
39.一种可选的设计中，还包括：
40.如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系；
41.根据所述查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，确定所述关系中，所述输入者可查询的第一目标关系；
42.所述确定所述第一物理实体对应的sql字段，包括：
43.确定所述第一目标关系指示的第一物理实体为第一目标物理实体；
44.确定所述第一目标物理实体对应的sql字段。
45.通过上述步骤，能够根据第一查询词语对应的至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系，消除查询信息的歧义，确定查询信息的输入者的真实查询意图，从而提高数据查询的准确性。
46.一种可选的设计中，还包括：
47.如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与所述数据库中其他物理实体的关系构成的第一关系集合；
48.根据所述查询信息的输入者的查询权限，确定在所述第一关系集合中，所述输入者可查询的关系构成的第二关系集合；
49.确定所述第二关系集合中包括的至少一个关系的量化长度；
50.根据所述量化长度确定第二目标关系；
51.所述确定所述第一物理实体对应的sql字段，包括：
52.确定所述第二目标关系指示的第一物理实体为第二目标物理实体；
53.确定所述第二目标物理实体对应的sql字段。
54.通过上述步骤，能够根据第一查询词语对应的至少两个物理实体分别与所述数据库中其他物理实体的关系，消除查询信息的歧义，确定查询信息的输入者的真实查询意图，从而提高数据查询的准确性。
55.一种可选的设计中，还包括：
56.根据历史查询信息与历史sql语句之间的第一对应关系，以及历史sql语句与历史查询结果之间的第二对应关系，确定所述历史查询信息与历史查询结果之间的第三对应关系；
57.若本次的查询信息属于所述历史查询信息，根据所述第三对应关系，确定所述本次的查询信息对应的查询结果。
58.如果本次的查询信息属于所述历史查询信息，通过上述步骤提供的方案，可直接根据所述第三对应关系，确定本次查询信息对应的查询结果，从而能够提高查询效率。进一步的，通过该方案确定查询结果时，无需依赖知识图谱，因此即使运行知识图谱的设备处于冷启动的过程中，仍然能够获取到查询结果，满足数据库的查询需求。
59.一种可选的设计中，还包括：
60.确定所述查询结果的显示规则；
61.在确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果之后，根据所述显示规则，显示所述查询结果。
62.其中，所述显示规则通常用于指示数据库中包含的各数据的排序顺序。通过这一方案，能够使所述查询结果根据所述显示规则指示的次序进行显示，满足查询人员的查询结果查看需求。
63.第二方面，本技术实施例提供一种数据查询装置，包括：
64.图谱确定模块，用于确定待查询的数据库的知识图谱，所述知识图谱用于指示所述数据库的数据模型中的实体之间的关系；
65.语句确定模块，用于根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，所述查询信息包括：查询文本信息和/或查询语音信息；
66.第一查询模块，用于确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果。
67.一种可选的设计中，所述知识图谱包括：概念层和实例层；
68.所述数据模型包括：逻辑模型和物理模型；
69.所述数据库的数据模型中的实体包括：所述逻辑模型中的逻辑实体和所述物理模型中的物理实体；
70.所述概念层用于指示所述逻辑模型中的至少一个逻辑实体之间的关系；
71.所述实例层用于指示所述物理模型中的至少一个物理实体之间的关系。
72.一种可选的设计中，所述图谱确定模块用于，根据所述数据模型中的逻辑模型，确定所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，根据所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，确定所述概念层，根据所述数据模型中的物理模型，确定所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，根据所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，确定所述实例层。
73.一种可选的设计中，所述语句确定模块用于，确定所述查询信息包括的查询词语；确定在所述概念层中，所述查询词语对应的第一逻辑实体，确定与所述第一逻辑实体以及所述查询词语相对应的第一物理实体，以及确定所述第一物理实体之间的查询关系，确定所述第一物理实体对应的sql字段，并根据所述sql字段和所述查询关系，确定相应的sql语句。
74.一种可选的设计中，还包括：
75.常规知识确定模块，用于确定所述数据库对应的常规知识；
76.所述常规知识包括：查询词语的简称和全称、所述查询词语的同义词、所述查询词语的近义词和查询信息示例中的至少一种。
77.一种可选的设计中，还包括：
78.转化模块，用于在所述确定所述查询信息包括的查询词语之后，根据所述数据库
对应的常规知识，对所述查询词语进行转化；
79.所述语句确定模块具体用于，根据转化后的查询词语，确定所述查询信息对应的sql语句。
80.一种可选的设计中，还包括：
81.第一关系确定模块；
82.如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，所述第一关系确定模块用于在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系，并根据所述查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，确定所述关系中，所述输入者可查询的第一目标关系；
83.所述语句确定模块具体用于，确定所述第一目标关系指示的第一物理实体为第一目标物理实体；确定所述第一目标物理实体对应的sql字段。
84.一种可选的设计中，还包括：
85.第二关系确定模块；
86.如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，所述第二关系确定模块用于在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与所述数据库中其他物理实体的关系构成的第一关系集合，根据所述查询信息的输入者的查询权限，确定在所述第一关系集合中，所述输入者可查询的关系构成的第二关系集合，确定所述第二关系集合中包括的至少一个关系的量化长度，根据所述量化长度确定第二目标关系；
87.所述语句确定模块具体用于，确定所述第二目标关系指示的第一物理实体为第二目标物理实体；确定所述第二目标物理实体对应的sql字段。
88.一种可选的设计中，还包括：
89.第二查询模块，用于根据历史查询信息与历史sql语句之间的第一对应关系，以及历史sql语句与历史查询结果之间的第二对应关系，确定所述历史查询信息与历史查询结果之间的第三对应关系，若本次的查询信息属于所述历史查询信息，根据所述第三对应关系，确定所述本次的查询信息对应的查询结果。
90.一种可选的设计中，还包括：
91.规则确定模块，用于确定所述查询结果的显示规则，在确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果之后，根据所述显示规则，显示所述查询结果。
92.第三方面，本技术实施例提供一种终端装置，所述终端装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述终端装置执行如第二方面所述的方法。
93.第四方面，本技术实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质用于存储指令，当所述指令被执行时，实现如第一方面所述的方法。
94.第五方面，本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备可实施第一方面对应的实施例中的全部或部分步骤。
95.本技术实施例提供的方案中，根据数据库的知识图谱，确定查询信息对应的sql语句，再通过该sql语句确定数据库的查询结果。
96.与现有技术相比，本技术实施例提供的方案无需依赖标注数据、语法树和词典。在本技术实施例提供的方案中，通过知识图谱确定所述查询信息对应的sql语句，并进一步根据所述sql语句，确定数据库中相应的查询结果，而即使数据库中存储的数据量以及数据类型增加，所述数据库的知识图谱也能够体现数据库的实体之间的关系。也就是说，即使数据库的规模扩展，仍能通过所述知识图谱实现数据库的查询，从而解决通过现有技术无法确定sql语句，导致无法从数据库中查询到所需的数据的问题。
97.进一步的，在本技术实施例提供的方案中，还可获取数据库相关的常规知识，通过所述常规知识对查询信息中的查询词语进行转化，并通过转化后的查询词语确定相应的sql语句，即能够结合数据库对应的常规知识实现数据查询，从而提高确定sql语句的准确性，并进一步提高数据查询的准确性。
98.另外，在本技术实施例中，还能够根据所述查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，和/或根据所述查询信息中包含歧义的第一查询词语与数据库中其他物理实体之间的关系，确定查询信息的输入者的真实查询意图，根据所述真实查询意图确定相应的sql语句，从而消除所述查询信息的歧义，提高数据查询的准确性。
99.并且，本技术实施例采用的方案中，还能够建立历史查询信息与历史查询结果之间的对应关系，如果本次的查询信息属于所述历史查询信息，则可根据所述历史查询信息与历史查询结果之间的对应关系，直接确定本次查询信息对应的查询结果，进一步提高数据查询的效率。
附图说明
100.图1为本技术实施例公开的一种数据查询方法的工作流程示意图；
101.图2为本技术实施例公开的一种数据查询方法中，确定知识图谱的工作流程示意图；
102.图3(a)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中，数据库包含的物理表的示意图；
103.图3(b)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中，角色对数据查询的需求的示意图；
104.图3(c)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中的逻辑模型的示意图；
105.图3(d)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中的概念层的示意图；
106.图4(a)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中的物理模型的示意图；
107.图4(b)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中的物理表的示意图；
108.图4(c)为本技术实施例公开的一种数据查询方法中的实例层的示意图；
109.图5为本技术实施例公开的一种数据查询方法中，确定sql语句的工作流程示意图；
110.图6为本技术实施例公开的一种数据查询方法中，确定第二目标关系的工作流程示意图；
111.图7为本技术实施例公开的一种数据查询装置的结构示意图；
112.图8为本技术实施例公开的一种终端装置的结构示意图；
113.图9为本技术实施例公开的一种终端装置的结构示意图。
具体实施方式
114.本技术说明书和权利要求书及附图说明中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
115.在本技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
116.为了下述各实施例的描述清楚简洁，首先给出相关技术的简要介绍：
117.随着信息技术的发展，各类型的数据日益增多，这就导致数据库中存储的数据的类型越来越多，并且，随着时间的推移，数据库中存储的各类型数据的数据量也越来越多，导致数据库中的数据量日益庞大。
118.例如，在企业经营发展过程中，往往会积累关于员工、产品和客户等多种类型的数据，并将这部分数据存储至该企业的数据库中，从而导致该企业的数据库中会存储大量各种类型的数据，相应的，该企业的数据库具有庞大的数据量。
119.另外，为了满足业务分析和数字化作业的需求，有时需要对数据库进行查询，以便从数据库中获取查询人员所需的数据。
120.目前，在获取数据库中的数据时，如果数据库中包括多个物理表，可采用物理表查询的方法。例如，如果数据库中包括商务智能(business intelligence，bi)物理表，可由查询人员通过查询该bi物理表的方式，获取自身需要的数据。但是，这种方式需要查询人员从数据库包含的大量物理表中，查找到需查询的物理表，再查看该物理表中包括的各项数据，较为繁琐耗时，并且会耗费大量人力资源。
121.或者，目前还可采用sql语句编写的方案实现数据库的查询。该方案中，需要查询人员根据查询需求，编写相应的结构化查询语言(structured query language，sql)语句，再通过该sql语句查询数据库中对应的数据。但是，这种方式需要查询人员了解sql技术，对查询人员有一定的专业需求，增加了数据查询的门槛。
122.针对上述两种方案存在的问题情况，目前还存在一种将文本或语音转化为sql语句的方案。该方案中，如果需要从数据库中获取查询人员所需的数据，首先获取查询人员输出的文本或语音，该文本或语音用于表征查询人员查询数据的意图，例如，若查询人员需要获取2019年a部门的总收入，可通过物理键盘或虚拟键盘等输入工具，向终端设备输入包含“2019年a部门的总收入”的文本，以便终端设备获取表征查询人员查询意图的文本；或者，查询人员可发出包含“2019年a部门的总收入”的语音，终端设备通过话筒等语音采集装置，获取表征查询人员查询意图的语音；然后，终端设备将该文本或语音转化为相应的sql语句，即确定该文本或语音对应的sql语句；再通过该sql语句查询数据库，确定该sql语句对应的数据，该sql语句对应的数据即为所述查询人员所需的数据，从而使查询人员获取查询结果。
123.并且，这一方案中，查询人员只需输入表征自身查询数据的意图的文本或语音，无需查询人员亲自查询各个物理表，对查询人员来说，实现方式较为简单快捷，并且，该方式对查询人员的专业需求较低，降低了数据查询的门槛。
124.另外，在将查询人员输出的文本或语音转化为相应的sql语句时，目前通常以下深
度学习方法和槽填充的方法。
125.其中，如果采用深度学习方法，需要预先准备大量标注数据，每一个标注数据用于指示一个文本或语音与一条sql语句之间的对应关系；然后，在接收到查询人员输出的文本或语音之后，根据所述标注数据指示的对应关系，确定该文本或语音对应的sql语句，例如，将所述文本或语音输入至包含所述标注数据的算法模型，所述算法模型即可输出相应的sql语句。
126.另外，槽填充指的是为了将查询人员的意图转化为相应的指令，而补全信息的过程。如果采用槽填充方法，需要通过语法树和词典确定查询人员输出的文本或语音中包括的关键参数，再将该关键参数填充至相应的槽位，通过填充后的槽位确定相应的sql语句。
127.其中，语法树是一种句子结构的图形表示。具体的，在该方法中，通过将所述文本或语音中包括的内容与所述词典相匹配，确定所述文本或语音中包括的各个词语，所述各个词语即为所述关键参数，再通过语法树，确定各个关键参数相应的槽位，然后将该关键参数填充至相应的槽位。
128.但是，深度学习方法和槽填充方法均具有一定的缺陷。其中，深度学习方法对标注数据具有较强的依赖，在采用该方法对查询人员输出的文本或语音进行转化时，需要预先设置的标注数据中，包含该文本或语音所对应的标注数据。但是，随着信息技术的发展，数据库中存储的数据量以及数据类型日益增加，查询需求相应的增加，有些情况下，预先准备的标注数据中，往往无法全面包括查询人员输出的文本或语音所对应的sql语句，无法满足查询人员的查询需求，即通过所述深度学习的方法，无法确定sql语句，相应的，无法从数据库中查询到所需的数据。
129.另外，槽填充方法对语法树和词典具有较强的依赖，随着数据库的扩充，数据库中的数据往往会涉及多个领域，这需要准备并维护多个领域下的词典和语法树，导致有些情况下，语法树和词典也可能无法满足查询人员的查询需求，即通过所述槽填充的方法，无法确定sql语句，进一步的，无法从数据库中查询到所需的数据。
130.也就是说，通过现有的深度学习方法和槽填充方法，有时无法确定查询人员输出的文本或语音所对应的sql语句，进一步的，无法从数据库中查询到所需的数据。
131.为了解决现有技术所存在的无法确定相应的sql语句，从而无法从数据库中查询到所需的数据的问题，本技术通过以下各个实施例公开一种数据查询方法及装置。
132.下面将具体结合附图阐述本技术的实施例，以明确本技术实施例提供的数据查询方法。
133.参见图1所示的工作流程示意图，本技术实施例提供的数据查询方法包括以下步骤：
134.步骤s11、确定待查询的数据库的知识图谱，所述知识图谱用于指示所述数据库的数据模型中的实体之间的关系。
135.其中，知识图谱(即knowledge graph)技术是一种通过图模型描述事物之间的关联关系的技术，其本质是一种揭示实体之间关系的语义网络，通常情况下，知识图谱由多个节点组成。在本技术实施例中，所述知识图谱指示所述数据库的实体之间的关系。
136.步骤s12、根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句。
137.其中，所述查询信息包括：查询文本信息和/或查询语音信息。所述查询信息能够
表征查询人员查询数据的意图。
138.查询人员需要查询数据库中的数据时，可通过输入工具输入查询信息，例如查询人员可通过鼠标、物理键盘或虚拟键盘等，输入查询文本信息，或者，查询人员也可发出相应的查询语音信息，并通过语音采集设备(例如话筒等)，采集查询人员发出的所述查询语音信息。
139.本技术实施例提供的方案中，在获取所述查询信息之后，可确定所述查询信息中包括的各个实体，再通过所述知识图谱所指示的各个实体之间的关系，确定所述查询信息中各个实体之间的查询关系，继而根据所述查询信息中包括的各个实体，以及各个实体之间的查询关系确定所述查询信息对应的sql语句。
140.步骤s13、确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果。
141.该步骤中，通过所述查询信息对应的所述sql语句对所述数据库进行查询，即可获取所述数据库中，与所述查询信息相对应的查询结果，从而满足查询人员的查询需求。
142.本技术实施例提供的方案中，根据数据库的知识图谱，确定查询信息对应的sql语句，再通过该sql语句确定数据库的查询结果。与现有技术相比，本技术实施例提供的方案无需依赖标注数据、语法树和词典，并且，即使数据库中存储的数据量以及数据类型增加，所述数据库的知识图谱也能够体现数据库的实体之间的关系，也就是说，即使数据库的规模扩展，仍能通过所述知识图谱确定所述查询信息对应的sql语句，并进一步根据所述sql语句，确定数据库中相应的查询结果，从而解决通过现有技术无法确定sql语句，导致无法从数据库中查询到所需的数据的问题。
143.在本技术实施例中，所述知识图谱通常包括：概念层和实例层，另外，所述数据模型包括：逻辑模型和物理模型。相应的，所述数据库的数据模型中的实体包括：所述逻辑模型中的逻辑实体和所述物理模型中的物理实体。其中，所述概念层用于指示所述逻辑模型中的至少一个逻辑实体之间的关系；所述实例层用于指示所述物理模型中的至少一个物理实体之间的关系。
144.其中，所述逻辑实体指的是要实现数据库的逻辑模型所描述的东西，用于指示数据库具体的功能和处理的具体的信息，如：在销售业务中，“客户”这一实体信息包括：客户名称和联系信息等属性，这种情况下，可将“客户”作为逻辑实体。所述物理实体指的是面向物理表所指示的实体的属性，所述物理实体用于描述数据库中的数据在存储介质上的组织结构，例如，销售业务中“客户”这一实体信息包括：客户名称和联系人等属性，这种情况下，可将“客户名称”和“联系信息”作为物理实体。
145.在数据库中往往包括多个物理表，例如，某一个数据库针对是商业应用的数据库，则该数据库中往往包括多个物理表。在本技术实施例提供的一种可行的实现方式中，所述数据库的物理实体可包括所述数据库的物理表中各行或各列的标题。
146.在本技术实施例提供的一种可行的方案中，所述数据库的逻辑实体为所述物理实体，或者，所述数据库的一个逻辑实体为至少一个物理实体的上位概念，即一个逻辑实体能够指示所述至少一个物理实体。
147.示例性的，参见表1：
148.表1电子产品销售额
[0149][0150]
其中，表1为数据库中的一个电子产品销售数据的物理表，各列的标题“智能手机”、“电脑”、“路由器”和“交换机”可作为所述数据库的物理实体。并且，表1中各行的数值为该行对应的物理实体的属性，例如智能手机在2020年1月的销售额即为所述智能手机的一个属性。
[0151]
另外，针对表1，所述逻辑实体可包括“智能手机”、“电脑”、“路由器”和“交换机”。或者，所述逻辑实体可包括“智能手机”、“电脑”、“路由器”和“交换机”这四个物理实体的上位概念，该上位概念可为“电子产品”，这种情况下，“电子产品”这一逻辑实体可指示“智能手机”、“电脑”、“路由器”和“交换机”等物理实体，即一个逻辑实体可指示至少一个物理实体。
[0152]
或者，在另一个示例中，数据库中包括表2所示的物理表：
[0153]
表2手机销售额
[0154][0155]
其中，表2为数据库中的一个手机销售数据的物理表，各列的标题(即“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”)分别为手机的一个型号，这种情况下，可将“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”作为所述数据库的物理实体，并且，表2中各行的数值为该行对应的物理实体的属性，例如p40在2020年1月的销售额即为所述智能p40的一个属性。
[0156]
另外，针对表2，所述逻辑实体可包括“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”。或者，所述逻辑实体可包括“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”这四个物理实体的上位概念，该上位概念可为“智能手机”，这种情况下，“智能手机”这一逻辑实体可指示“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”等物理实体；或者，该上位概念可为“电子产品”，即“电子产品”这一逻辑实体可指示“p40”、“p40 pro”、“nova7”和“nova7 pro”等物理实体。
[0157]
在一个企业中，往往包含多个角色的工作人员，例如一线员工、部门主管和老板等。这种情况下，在另一个示例中，某一个数据库的物理实体可包括：一线员工、部门主管和老板等，则该数据库可包括“角色”这一逻辑实体，并且一线员工、部门主管和老板这几个物理实体对应“角色”这一逻辑实体。
[0158]
在本技术实施例中，公开了确定待查询的数据库的知识图谱的操作。参见图2所示的工作流程示意图，所述确定待查询的数据库的知识图谱，通常包括以下步骤：
[0159]
步骤s111、根据所述数据模型中的逻辑模型，确定所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系。
[0160]
在本技术实施例中，数据库的数据模型中包括逻辑模型。其中，所述数据库的逻辑模型可为层次模型、网状模型和关系模型等形式，不同形式的逻辑模型所指示的逻辑实体之间的关系的表达方式不同。其中，层次模型通过“树结构”表征不同的逻辑实体之间的关系；网状模型通过“图结构”表征不同的逻辑实体之间的关系；关系模型通过“二维表”表征不同的逻辑实体之间的关系。
[0161]
在本技术实施例提供的方案中，所述数据库的逻辑模型用于表征所述数据库的逻辑实体的逻辑结构及关系，也就是说，在所述数据库的逻辑模型中，包括所述数据库的逻辑实体，并指示各个逻辑实体之间的关系。因此，通过所述逻辑模型，能够确定所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系。
[0162]
在本技术实施例中，可预先设置数据库的逻辑模型，这种情况下，通过所述逻辑模型，可确定所述数据库的逻辑实体，以及确定所述逻辑实体之间的关系。
[0163]
另外，在数据库中通常包括至少一个物理表，所述物理表中包含物理实体，并且部分物理表之间存在勾稽关系，这种情况下，还可以根据具有勾稽关系的物理表中包含的物理实体确定所述至少一个逻辑实体之间的关系。
[0164]
在一种可行的方案中，可预先设定物理实体与逻辑实体之间的映射关系，例如，可设定“智能手机”、“电脑”、“路由器”和“交换机”这四个物理实体对应的逻辑实体为“电子产品”。这种情况下，可通过以下步骤确定所述至少一个逻辑实体之间的关系：首先，确定具有勾稽关系的物理表中包含的目标物理实体；根据物理实体与逻辑实体之间的映射关系，确定所述目标物理实体在所述映射关系中对应的目标逻辑实体；然后，可确定目标逻辑实体之间存在相应关系。
[0165]
另外，如果所述数据库中的数据涉及到对财务核算等相关的数据，在确定所述数据库的概念层时，还可将会计准则作为一个逻辑实体，并在所述概念层中添加会计准则这一逻辑实体。所述会计准则(accounting standard)是会计人员从事会计工作必须遵循的基本原则，是会计核算工作的规范。
[0166]
并且，在所述概念层中，会计准则这一逻辑实体通常与概念层中与财务核算相关的逻辑实体具有关联。
[0167]
步骤s112、根据所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，确定所述概念层。
[0168]
进一步的，本技术实施例中，不同角色往往具有不同的查询需求，因此，在所述概念层中，添加角色这一逻辑实体对其他逻辑实体的查询权限。
[0169]
示例性的，为了明确本技术实施例提供的方案确定的概念层，本技术实施例还提供了图3(a)～图3(d)。
[0170]
其中，图3(a)为所述数据库包含的物理表之间的勾稽关系的一个示例的示意图，该示意图表示数据库中包括一个关于利润的物理表，该物理表中的物理实体包括：销售额、毛利、运营利润、税前利润和净利润。而销售额与其他物理表中的销售额增长率和毛利率相
关，销售额增长率和其他物理表中的单价增长率以及销量增长率相关，则包含销售额的物理表与包含销售额增长率和毛利率的物理表之间存在勾稽关系，并且包含销售额的物理表还与包含单价增长率以及销量增长率的物理表之间存在勾稽关系；另外，毛利与其他物理表中的费用率相关，而费用率与其他物理表中的销售费用、管理费用以及其他运营费用相关，则包含毛利的物理表与包含费用率的物理表之间存在勾稽关系，并且包含毛利的物理表还与包含销售费用、管理费用以及其他运营费的物理表之间存在勾稽关系。
[0171]
这种情况下，可确定销售额这一物理实体所对应的概念实体，与销售额增长率和毛利率这两个物理实体所对应的概念实体之间存在关系，或者，可确定销售额、销售额增长率和毛利率这三个物理实体对应同一个概念实体。另外，还可以确定毛利这一物理实体所对应的概念实体，与费用率这一个物理实体所对应的概念实体之间存在关系，或者，毛利与费用率这三个物理实体对应同一个概念实体，以及还可以确定毛利这一物理实体所对应的概念实体，与销售费用、管理费用以及其他运营费这三个物理实体所对应的概念实体之间存在关系，或者，毛利、销售费用、管理费用以及其他运营费这四个物理实体对应同一个概念实体。
[0172]
图3(b)为各个角色对数据查询的需求的一个示例的示意图，通过图3(b)，可确定不同角色具有不同的数据查询需求。
[0173]
在图3(b)所示的示例中，角色包括：业务一线员工、业务领导、企业的老板、ceo和高管。其中，所述业务一线员工通常面向业务细节，主要对个人相关的业务负责，关注的是自身的个人绩效和业务细节；业务领导主要面向生成过程，对具体的业务负责，关注的是业务看板，具体的，业务领导主要关注的是利润增长曲线、销售漏斗、业务异常以及所管理的部门的员工相关的关键绩效指标(key performance indicator，kpi)；对于企业的老板、首席执行官(chief executive officer，ceo)和高管主要面向生产结果，对公司的长远发展负责，关注的是战略看板，具体的，企业的老板、ceo和高管关注的是核心指标，以及公司的目标和现状之间的差距。也就是说，不同角色的关注点不同。
[0174]
这种情况下，可确定企业的老板、ceo和高管具有最高的查询权限，可查询该企业的数据库中的所有数据，而业务领导具有中级的查询权限，可查询自身关注的内容，也可查询业务一线员工的绩效与业务细节，业务一线员工具有最低的查询权限，只可查询自身的绩效与业务细节。
[0175]
图3(c)为该数据库的逻辑模型的一个示例的示意图。
[0176]
该逻辑模型表示“项目”这一逻辑实体分别与“销售项目”、“日期”和“销售区域”这三个逻辑实体具有关系，其中，“销售项目”这一逻辑实体对应“项目名称”、“类别”和“子类别”等物理实体，“日期”这一逻辑实体对应“年-月-日”、“星期”和“假期”等物理实体，“销售区域”这一逻辑实体对应包括“商店名称”、“城市”和“国家”等物理实体。
[0177]
图3(d)为本技术实施例提供的一个概念层的示例的示意图。在该概念层中，包括“业务规则”、“业务流程”、“管理规定”、“业务活动”、“会计核算”、“会计准则”、“管理核算”、“核算方案”、“分摊规则”、“结算规则”、“物理表项”、“解决方案”、“主体区域”、“角色”、“维度”和“员工”等逻辑实体，并且，在图3(d)中，通过各个逻辑实体之间的连线，指示各个逻辑实体之间的关系。
[0178]
步骤s113、根据所述数据模型中的物理模型，确定所述至少一个物理实体，以及所
述至少一个物理实体之间的关系。
[0179]
在本技术实施例提供的方案中，可设置所述数据库的物理模型。所述数据库的物理模型用于表征所述数据库的各个物理实体之间的关系，也就是说，在所述数据库的物理模型中，包括所述数据库的物理实体，并且所述物理模型能够指示各个物理实体之间的关系。
[0180]
因此，在上述步骤中，可通过所述数据库的物理模型，确定所述数据的至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系。
[0181]
另外，在所述数据库中，往往还包括至少一个物理表，所述物理表中包括物理实体，因此，在本技术实施例中，还可以确定同一个物理表中包括的各个物理实体之间存在关系。
[0182]
步骤s114、根据所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，确定所述实例层。
[0183]
进一步的，在本技术实施例提供的方案中，还可设置各个角色对应的物理实体与其他物理实体的查询权限。
[0184]
通过图3(b)所示的示例可以确定，不同角色具有不同的查询需求。在本技术实施例提供的方案中，可设置不同角色对数据查询的需求，所述需求可通过图谱或表格等形式表示，例如，可为图3(b)所示的表格。然后，根据所述需求，在所述概念层中添加不同角色对数据进行查询的查询权限。
[0185]
例如，某一个角色为一线员工，该一线员工负责装配某一个产品，则可设置该一线员工对其负责转配的该产品具备查询权限，并且，在该实例层中，一线员工这一物理实体与该产品之间相连接，以表示一线员工可查询该产品的相关信息。
[0186]
示例性的，为了明确本技术实施例提供的方案确定的实例层，本技术实施例还提供了图4(a)、图4(b)和图4(c)。
[0187]
其中，图4(a)为一个物理模型的示例的示意图，图4(b)表示数据库中包括的一个物理表的示例。图4(a)与图4(b)所对应的数据库的示例中，数据库中的物理实体包括：时间、地域、用户、产品和销售额等。
[0188]
在图4(a)所示的物理模型的示例中，表示针对数据库中商品销售这一物理表来说，包括时间、地域、用户、产品和销售额等物理实体，其中，时间这一物理实体的属性包括年、月和日；地域这一物理实体的属性包括：省、市和县；用户这一物理实体的属性包括：用户类型、用户名和用户编号；产品这一物理实体的属性包括产品类型和产品编号；销售额这一物理实体的属性包括支付编号和支付方式。并且，时间、地域、用户、产品和销售额等物理实体具有关系。
[0189]
相应的，在图4(b)所示的物理表中，也包括时间、地域、用户、产品和销售额等物理实体。这种情况下，通常可确定同一物理表中的各个物理实体之间存在关系。
[0190]
另外，图4(c)为本技术提供的实例层的一个示例的示意图。该示例表示，“xx员工”这一物理实体对“xx产品”这一物理实体具有查询权限，并且，“xx员工”为企业中的“xx角色”，所述“xx角色”可为业务一线员工、业务领导、老板、ceo或高管等。另外，该示例还表示“xx产品”可查询的维度包括“损益主题”这一物理实体，“损益主题”包括“销售额”这一指标，并且，“xx角色”对“xx产品”的“损益主题”具有查询权限。
[0191]
上述的步骤s111至步骤s112，提供了一种确定数据库的概念层的方案，并且，步骤s113至步骤s114，提供一种确定所述数据库的实例层的方案。另外，在本技术实施例中，确定概念层与确定实例层的步骤可同步进行，或者，还可先确定所述数据库的实例层，再确定所述数据库的概念层，本技术实施例对此不做限定。
[0192]
在本技术实施例提供的方案中，包括根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句的操作。参见图5所示的工作流程示意图，所述根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，通常包括以下步骤：
[0193]
步骤s121、确定所述查询信息包括的查询词语。
[0194]
所述查询信息通常包括至少一个查询词语。例如，如果所述查询信息为“广州办事处上个季度的收入”，则所述查询词语包括：广州办事处、上个季度和收入。
[0195]
这一步骤中，如果所述查询信息为查询语音信息，则将查询语音信息转化为相应的查询文本信息，再对查询文本信息进行处理，将查询文本信息拆分为相应的查询词语，从而获取相应的查询词语。其中，将查询文本信息拆分，从而得到查询词语的过程可称为文本分词处理。
[0196]
步骤s122、确定在所述概念层中，所述查询词语对应的第一逻辑实体。
[0197]
所述概念层中包括多个逻辑实体，并且所述概念层能够指示各个逻辑实体之间的关系。在本技术实施例中，获取所述查询词语之后，可通过查询所述概念层，确定所述查询词语对应的第一逻辑实体。
[0198]
例如，如果本技术实施例提供的概念层如图3(d)所示，并且所述查询词语中包括“收入”，则所述查询词语对应的第一逻辑实体可包括核算方案、管理核算和结算规则。
[0199]
具体的，在本技术实施例提供的一种可行的实现方案中，设置有不同查询词语与逻辑实体之间的映射关系，这种情况下，基于所述映射关系和所述查询信息中包括的查询词语，即可确定所述查询词语对应的目标逻辑实体，然后确定所述概念层中存在的目标逻辑实体为所述第一逻辑实体。
[0200]
在上述步骤中，确定的第一逻辑实体包括至少一个，如果所述第一逻辑实体包括两个以上时，各个第一逻辑实体通常为所述概念层中具有关系的逻辑实体，其中，具有关系的逻辑实体指的是在所述概念层中相连接的逻辑实体
[0201]
步骤s123、确定与所述第一逻辑实体以及所述查询词语相对应的第一物理实体，以及确定所述第一物理实体之间的查询关系。
[0202]
在本技术实施例提供的方案中，一个逻辑实体通常对应至少一个物理实体，通过步骤s123，可确定与所述第一逻辑实体相对应的至少一个物理实体(即第一物理实体)。示例性的，如果第一逻辑实体包括核算方案、管理核算和结算规则，则所述第一物理实体通常包括：产品、产品的销售额、产品的材料成本、产品的服务成本和产品的损耗等。
[0203]
一个逻辑实体往往对应一个或更多个物理实体。因此，在上述步骤中，每个第一逻辑实体对应的第一物理实体包括至少一个。
[0204]
在本技术实施例提供的方案中，可设置有逻辑实体与物理实体之间的映射关系，这种情况下，根据所述第一逻辑实体与所述映射关系，可确定所述第一逻辑实体对应的各个物理实体，然后，确定所述第一逻辑实体对应的各个物理实体中，与所述查询词语对应的第一物理实体。其中，与所述查询词语对应的第一物理实体通常指的是与所述第一物理实
体具有相同含义的物理实体。
[0205]
另外，在本技术实施例中，所述查询关系通常指的是物理实体之间的逻辑关系，例如与或非等逻辑关系。
[0206]
在查询信息中往往包括多个查询词语，其中的部分查询词语与物理实体相对应，另外，在查询信息中的其他部分查询词语还能表征物理实体之间的查询关系。例如，“部门a和部门b在2019年的收入”这一查询信息中，“部门a”、“部门b”、“2019年”分别对应不同的物理实体，而查询词语“和”能够表征“部门a”和“部门b”之间的查询关系。因此，在本技术实施例中，还可确定第一物理实体之间的查询关系。
[0207]
具体的，在本技术实施例中，可设置各个查询词语与查询关系之间的对应关系，这种情况下，依据该对应关系，即可确定所述第一物理实体之间的查询关系。
[0208]
步骤s124、确定所述第一物理实体对应的sql字段，并根据所述sql字段和所述查询关系，确定相应的sql语句。
[0209]
每个物理实体对应一个sql字段。在本技术实施例提供的方案中，在确定所述第一物理实体对应的sql字段之后，可根据第一物理实体之间的查询关系对所述sql字段进行拼接，从而获取相应的sql语句，该sql语句即为所述查询信息对应的s ql语句。
[0210]
在本技术实施例的步骤s121至步骤124中，提供一种根据知识图谱，确定查询信息对应的sql语句的方案。在该方案中，通过对所述查询信息的拆分，确定所述查询信息中包括的查询词语，然后再确定所述查询词语对应的第一逻辑实体，进而确定所述第一逻辑实体对应的第一物理实体，再将所述第一物理实体对应的sql字段拼接成相应的sql语句，从而获取所述查询信息对应的sql语句。
[0211]
数据库中通常存储有大量的数据，因此，一个数据库中往往存在大量的物理实体，如果直接查询各个查询词语对应的物理实体，则往往需要进行大量的查询，会耗费大量的查询时间。而在本技术实施例提供的方案中，首先确定查询词语对应的第一逻辑实体，然后再确定第一逻辑实体对应的第一物理实体，从而通过所述第一逻辑实体，缩小了需要查询的第一物理实体的范围，能够减少确定查询词语对应的第一物理实体时所需的查询操作，以及能够提高确定所述第一物理实体的速度，进一步的，提高了确定所述sql语句的效率。
[0212]
进一步的，在本技术实施例公开的方案中，还包括以下操作：
[0213]
确定所述数据库对应的常规知识。
[0214]
其中，所述常规知识包括：查询词语的简称、所述查询词语的同义词、所述查询词语的近义词、查询信息示例和查询三元组中的至少一种。
[0215]
这种情况下，在本技术实施例中，还可以包括以下步骤：
[0216]
在所述确定所述查询信息包括的查询词语之后，根据所述数据库对应的常规知识，对所述查询词语进行转化。
[0217]
相应的，在本技术实施例提供的方案中，所述确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，包括以下操作：
[0218]
根据转化后的查询词语，确定所述查询信息对应的sql语句。
[0219]
也就是说，在本技术实施例提供的方案中，还会确定所述数据库对应的常规知识，并根据所述常规知识对获取到的查询词语进行转化，并根据转化后的查询词语确定相应的sql语句，从而提高确定sql语句的准确性。
[0220]
其中，所述常规知识包括：查询词语的简称和全称、所述查询词语的同义词、所述查询词语的近义词和查询信息示例中的至少一种。
[0221]
查询人员在输出查询信息时，有些情况下，会输出一些较为简略的称呼，导致查询信息中包括的查询词语可能为查询词语简称，例如，“本季”和“当季”为“这个季度”和“当前季度”的简称，“这个季度”和“当前季度”为“本季”和“当季”的全称。
[0222]
如果所述常规知识中包括查询词语的简称和全称，并且所述查询信息中包含的是查询词语的简称，为了提高确定查询信息的sql语句的准确性，在本技术实施例中，可根据所述常规知识，将查询信息中包含的查询词语转换为相应的全称，以便后续根据转换后的全称确定查询信息对应的sql语句，从而提高确定sql语句的准确性。
[0223]
另外，同一含义可通过不同的词语表达，相应的，同一查询意图也可通过不同形式的查询信息来表达，所述不同形式的查询信息中，包含了查询词语的同义词或近义词。
[0224]
例如，“项目a在2020年1月份的完成率”、“项目a在2020年1月份的达成情况”和“项目a在2020年1月份的完成情况”这三条查询信息所指示的查询意图相同，均表明查询人员希望查询到项目a在2020年1月份的完成情况，其中，“完成率”、“达成情况”和“完成情况”为同义词或近义词。
[0225]
或者，在另一个示例中，“北京”、“首都”和“帝都”也为同义词。
[0226]
但是，所述数据库的知识图谱中，往往只包含其中一种含义对应的物理实体，这种情况下，为了提高确定查询信息的sql语句的准确率，在本技术实施例提供的常规知识中，如果包括所述查询词语的同义词或近义词，可根据数据库的物理实体，对所述查询词语进行转化。通常情况下，在转化过程中，首先确定所述数据库的物理表中所包括的物理实体，如果查询词语与所述物理表中包括的某一物理实体为同义词，则根据所述常规知识中包括的同义词，可将该查询词语转化为所述物理实体，根据转化后的查询词语依次确定第一逻辑实体和第一物理实体，再确定相应的sql语句。
[0227]
示例性的，在所述数据库的物理表中包含“完成率”这一物理实体，而查询信息中包含“完成情况”这一查询词语，则根据所述常规知识中包含的所述查询词语的同义词和/或近义词，可知“完成情况”与“完成率”为同义词，则将“完成情况”这一查询词语转化为“完成率”，再确定转化后的查询词语(即“完成率”)对应的sql语句。
[0228]
另外，同一查询意图可通过不同形式的查询信息来表达，本技术实施例中，还可以提供至少一个查询信息的示例。在一个查询信息示例中，可包括至少两条查询信息，所述至少两条查询信息表征同一查询意图，因此，一个查询信息示例包括的所述至少两条查询信息对应的sql语句相同。这种情况下，如果获取到的查询信息为所述查询信息示例中的其中一条查询信息时，可将该查询信息转化为该查询信息示例中的其他的查询信息，并通过转化后的查询信息，确定相应的sql语句。
[0229]
示例性的，设定“xx”代表某一个指标，一个查询信息示例可包括三条查询信息，分别为：“本季度xx的预测完成率？”、“这个季度xx的预测完成情况是多少？”和“当季xx的预测达成情况是？”，这三条查询信息表征的查询意图相同，因此对应的sql语句相同。在获取其中一条查询信息之后，可根据其他两条查询信息确定相应的sql语句。
[0230]
另外，在所述常规知识中，还可以包括所述数据库的物理实体关系的三元组。其中，所述三元组可为主谓宾(subject-predicate-object，spo)三元组。该三元组通常用于
表示实体与实体之间的关系。在本技术实施例提供的方案中，所述数据库的三元组可用于表示所述数据库中不同的物理实体之间的关系，并且，通常一个三元组可表征一个查询意图。
[0231]
示例性的，一个三元组为(本季度，预测完成率，xx指标)，用于表征的查询意图为“本季度xx指标的预测完成率”。
[0232]
在本技术实施例提供的方案中，还可设置至少一个三元组，并设置三元组对应的sql语句，这种情况下，在获取所述查询信息之后，还可以将所述查询信息转化为该查询信息对应的三元组，再通过转化后的三元组确定相应的sql语句。
[0233]
当然，所述数据库中还可以包括其他形式的常规知识，本技术实施例对此不做限定。另外，在本技术实施例提供的方案中，可预先确定所述数据库对应的常规知识，并且，在所述数据库扩展或更新的过程中，还可对所述常规知识进行更新，以满足数据查询的需求。
[0234]
进一步的，在确定所述数据库对应的常规知识时，还可以确定所述数据库所在的专业领域，并确定所述专业领域下的领域知识和专家经验对应的常规知识。这种情况下，所述数据库对应的常规知识还能够融入所述数据库所在专业领域的领域知识以及专家经验。
[0235]
示例性的，在本技术实施例提供的方案中，可根据所述专业领域内的领域知识，确定所述查询词语的简称和全称，并将确定的所述查询词语的简称作为所述数据库对应的常规知识，从而能够使所述常规知识包括该专业领域内的查询词语的简称和全称。
[0236]
另外，所述数据库对应的常规知识可为多种形式，例如，所述数据库对应的常规知识可以为报表的形式，或者，所述数据库对应的常规知识可以通过事理图谱的形式表示，并且，该事理图谱可与所述知识图谱相融合。或者，所述数据库对应的常规知识也可以为其他形式，本技术实施例对此不做限定。
[0237]
在现有技术提供的深度学习的方案中，通过标注数据确定查询信息对应的sql语句，每一标注数据通常用于指示一条查询信息与一条sql语句之间的对应关系。这种情况下，在通过所述标注数据确定所述查询信息对应的sql语句时，往往无法考虑到该数据库对应的常规知识。
[0238]
另外，槽填充方法依靠语法树和词典确定查询信息中的关键参数，而语法树和词典往往无法体现数据库的专业领域的领域知识和专家经验，因此，通过所述槽填充方法确定sql语句时，也无法考虑到该数据库对应的常规知识。
[0239]
例如，如果所述查询信息为“本季度xx的预测完成率”，而所述深度学习方法中，设定的标注数据为“当季xx的预测达成情况”与sql语句的对应关系，则无法根据所述标注数据确定所述查询信息对应的sql语句。
[0240]
而本技术实施例提供的方案中，能够根据所述数据库对应的常规知识对查询信息进行转化，再根据转化后的查询信息确定sql语句，即能够结合数据库对应的常规知识实现数据查询。
[0241]
其中所述数据库对应的常规知识可通过所述数据库的专业领域的领域知识和专家经验确定，因此，通过本技术实施例提供的方案进行数据查询时，还能够考虑到所述数据库的专业领域的领域知识和专家经验，与现有技术相比，本技术实施例提供的方案能够提高确定sql语句的准确性，并进一步提高数据查询的准确性。
[0242]
进一步的，在本身亲实施例提供的方案中，还包括以下步骤：
[0243]
如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系；
[0244]
根据所述查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，确定所述关系中，所述输入者可查询的第一目标关系。
[0245]
在基于查询信息对数据库进行查询的过程中，查询信息中包括的一个查询词语可能同时对应至少两个物理实体，即一个查询词语具备至少两种含义。在本技术实施例中，设定对应至少两个物理实体的查询词语为第一查询词语。另外，还可以设定所述查询信息对应的查询词语中，除所述第一查询词语以外的其他查询词语为第二查询词语，也就是说，所述第二查询词语只对应一个物理实体。
[0246]
示例性的，如果所述查询信息为“广州办事处上个季度的收入”，则所述查询信息包括的查询词语分别为“广州办事处”、“上个季度”和“收入”，而在该示例所对应的数据库中，“广州办事处”这一查询词语对应广州办事处(部门)和广州办事处(区域组织)这两个物理实体，则“广州办事处”这一查询词语包含两种含义，该查询词语为第一查询词语。另外，“上个季度”和“收入”这两个查询词语均对应一个物理实体，因此，“上个季度”和“收入”这两个查询词语均为第二查询词语。
[0247]
然后，在该示例中，分别建立所述第一查询词语与其他查询词语之间的关系，该关系包括“广州办事处(部门)”—“上个季度”—“收入”，以及“广州办事处(区域组织)”—“上个季度”—“收入”。如果所述查询信息的输入者的查询权限指示该输入者只可查询广州办事处(部门)在上个季度的收入，则所述第一目标关系为上述的第一种关系；或者，如果所述数据库中不包含上述的第一种关系，则所述第一目标关系为上述的第二种关系。其中，所述第一目标关系即为所述输入者可查询的关系。
[0248]
这种情况下，在本技术实施例中，确定所述第一物理实体对应的sql字段，包括以下操作：
[0249]
确定所述第一目标关系指示的第一物理实体为第一目标物理实体；
[0250]
确定所述第一目标物理实体对应的sql字段，以便根据所述第一目标物理实体对应的sql字段确定查询信息对应的sql语句，实现对数据库的查询。
[0251]
示例性的，如果所述第一目标关系为“广州办事处(部门)”—“上个季度”—“收入”，则第一目标物理实体为广州办事处(部门)、上个季度和收入，这种情况下，基于所述第一目标物理实体确定相应的sql字段，然后再通过拼接所述sql字段，确定查询信息对应的sql语句。
[0252]
如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，则表明用于对数据库进行查询的查询信息存在歧义。为了确定查询信息的输入者的真实查询意图，需要对查询信息进行消除歧义的处理。通过上述实施例，能够根据第一查询词语对应的至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系，以及查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，进行歧义的消除，从而能够根据查询信息的输入者的真实查询意图进行数据查询，从而提高数据查询的准确性。
[0253]
另外，在本技术实施例中，还可以通过其他方式消除查询信息的歧义。参见图6所示的工作流程示意图，本技术实施例还可以包括以下步骤：
[0254]
步骤s31、如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，在确定所
述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与所述数据库中其他物理实体的关系构成的第一关系集合。
[0255]
其中，所述第一关系集合包括所述至少两个物理实体分别与数据库中其他物理实体之间的关系。示例性的，如果所述查询信息为“广州办事处上个季度的收入”，则所述查询信息包括的查询词语分别为“广州办事处”、“上个季度”和“收入”，而在该示例所对应的数据库中，“广州办事处”这一查询词语对应广州办事处(部门)和广州办事处(区域组织)这两个物理实体，则“广州办事处”这一查询词语包含两种含义，该查询词语为第一查询词语。
[0256]
另外，在确定所述第一查询词语之后，需要根据数据库包括的物理实体，确定所述第一查询词语对应的所述至少两个物理实体在所述数据库中的第一关系集合。在本示例对应的数据库中，“广州办事处(区域组织)”这一物理实体的下级为“广州办事处(部门)”，则所述第一关系集合可包括以下关系：
[0257]
关系1：“广州办事处(区域组织)”—“广州办事处(部门)”—“净销售收入”—“收入”；
[0258]
关系2：“广州办事处(部门)”—“净销售收入”—“收入”。
[0259]
步骤s32、根据所述查询信息的输入者的查询权限，确定在所述第一关系集合中，所述输入者可查询的关系构成的第二关系集合。
[0260]
也就是说，所述第二关系集合中包括的关系为所述输入者的查询权限所允许查询的关系。
[0261]
步骤s33、确定所述第二关系集合中包括的至少一个关系的量化长度。
[0262]
其中，某一个关系的量化长度，通常指的是对该关系的长度进行量化后所取得的数值，某一个关系的量化长度通常指的是该关系中包括的物理实体的数量，例如，上述的关系1的量化长度为4，关系2的量化长度为3。
[0263]
步骤s34、根据所述量化长度确定第二目标关系。
[0264]
在一种可行的实现方式中，所述第二目标关系为所述第二关系集合中长度量化长度最小的关系。例如，如果所述第二关系集合中只包括上述的关系1和关系2，并且上述的关系2的长度量化长度小于关系1的长度量化长度，则所述第二目标关系为关系2。
[0265]
或者，在一种可行的实现方式中，如果设置了所述第一查询词语对应的某一个物理实体的权重信息，还可确定该物理实体对应的关系的量化长度与该权重的乘积，将该乘积与其他关系的量化长度相对比，确定其中的最小值所对应的关系为第二目标关系。
[0266]
示例性的，设定所述第二关系集合包括关系1和关系2，关系1中的广州办事处(区域组织)这一物理实体对应的权重为0.6，则关系1的长度量化长度与该权重的乘积为0.6*4＝2.4，而关系2的长度量化长度为3，即关系1的长度量化长度与权重的乘积小于关系2的长度量化长度，关系1为第二目标关系。
[0267]
另外，在确定所述第二目标关系之后，在本技术实施例所公开的方案中，所述确定所述第一物理实体对应的sql字段，可包括以下步骤：
[0268]
确定所述第二目标关系指示的第一物理实体为第二目标物理实体；
[0269]
确定所述第二目标物理实体对应的sql字段。
[0270]
如果查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，通过上述实施例，可根据第一查询词语对应的至少两个物理实体在数据库中的第一关系集合，以及进行歧义的消
除，确定查询信息的输入者的真实查询意图，并根据查询信息的输入者的真实查询意图进行数据查询，从而提高数据查询的准确性。
[0271]
进一步的，在本技术实施例公开的方案中，还可以包括以下步骤：
[0272]
根据历史查询信息与历史sql语句之间的第一对应关系，以及历史sql语句与历史查询结果之间的第二对应关系，确定所述历史查询信息与历史查询结果之间的第三对应关系；
[0273]
若本次的查询信息属于所述历史查询信息，根据所述第三对应关系，确定所述本次的查询信息对应的查询结果。
[0274]
在实际应用过程中，查询人员可能多次查询过数据库，并且，在查询数据库的过程中，会确定相应的sql语句，以便根据该sql语句确定相应的查询结果。这种情况下，可将查询人员在之前查询数据库时的查询信息作为历史查询信息，并且，历史查询信息对应的sql语句即为历史sql语句，并可确定所述历史查询信息与历史sql语句之间的第一对应关系。
[0275]
另外，在通过所述历史sql语句进行查询时，会获取相应的查询结果，即历史查询结果，这种情况下，还可以确定历史sql语句与历史查询结果之间的第二对应关系。进一步的，可根据所述第一对应关系与所述第二对应关系，确定所述历史查询信息与历史查询结果之间的第三对应关系。
[0276]
这种情况下，如果本次的查询信息属于所述历史查询信息，则可直接根据所述第三对应关系，确定本次查询信息对应的查询结果，从而能够提高查询效率。进一步的，通过该方案确定查询结果时，无需依赖知识图谱，因此即使运行知识图谱的设备处于冷启动的过程中，仍然能够获取到查询结果，满足数据库的查询需求。
[0277]
其中，所述本次的查询信息属于所述历史查询信息，可包括以下两种情况：
[0278]
第一种情况：所述本次的查询信息与所述历史查询信息相同，则可确定本次的查询信息属于所述历史查询信息。或者，如果所述历史查询信息包括多条，所述本次的查询信息与其中一条历史查询信息相同，则确定本次的查询信息属于所述历史查询信息。
[0279]
第二种情况：如果在本技术实施例提供的方案中，设置有所述数据库的常规知识，根据所述常规知识对所述本次的查询信息进行转化，如果本次的查询信息在转化之后，符合上述的第一种情况，即本次的查询信息在转后之后，与一条历史查询信息相同，则确定本次的查询信息属于所述历史查询信息。
[0280]
例如，如果本次的查询信息为：“a型号的手机在本季的销售数量”，而历史查询信息中包括：“a型号的手机在当前季度的销售数量”，通过常规知识对本次的查询信息进行转化后可知，本次的查询信息在转后之后与所述历史查询信息相同，则可确定本次的查询信息属于所述历史查询信息。
[0281]
通过sql语句确定的查询结果包括一个或多个，如果所述查询结果包括多个，在本技术实施例中，可通过所述查询结果的显示规则确定所述查询结果的显示次序，并通过所述显示次序依次显示各个查询结果。这种情况下，在本技术实施例公开的方案中，还可以包括以下步骤：
[0282]
确定所述查询结果的显示规则；
[0283]
在确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果之后，根据所述显示规则，显示所述查询结果。
[0284]
其中，所述显示规则通常用于指示数据库中包含的各数据的排序顺序。通过这一方案，能够使所述查询结果根据所述显示规则指示的次序进行显示，满足查询人员的查询结果查看需求。
[0285]
示例性的，某一数据库中包括各个型号的手机在不同时间段的销售额，所述显示规则用于指示各个型号的优先级，这种情况下，如果所述查询信息为“2019年a型号手机和b型号手机的销售额”，而所述显示规则中指示a型号的优先级高于b型号，则显示的查询结果中，a型号手机的销售额排在b型号手机的销售额之前。
[0286]
在本技术实施例提供的方案中，所述显示规则可预先设置，另外，还可以在数据库的应用过程中，由查询人员根据自身需求进行调整，以使查询结果的显示效果符合自身需求。
[0287]
下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
[0288]
与上述方法实施例相对应的，本技术实施例公开一种数据查询装置，参见图7所示的结构示意图，所述数据查询装置包括：图谱确定模块100、语句确定模块200和第一查询模块300。
[0289]
其中，所述图谱确定模块100，用于确定待查询的数据库的知识图谱，所述知识图谱用于指示所述数据库的数据模型中的实体之间的关系；
[0290]
所述语句确定模块200，用于根据所述知识图谱，确定查询信息对应的结构化查询语言sql语句，所述查询信息包括：查询文本信息和/或查询语音信息；
[0291]
所述第一查询模块300，用于确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果。
[0292]
本技术实施例提供的数据查询装置在对数据库进行查询时，首先通过图谱确定模块100确定待查询的数据库的知识图谱，再由所述语句确定模块200根据所述知识图谱，确定查询信息对应的sql语句，然后由所述第一查询模块300确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果，实现数据库的查询。
[0293]
与现有技术相比，本技术实施例提供的方案无需依赖标注数据、语法树和词典，并且，即使数据库中存储的数据量以及数据类型增加，所述数据库的知识图谱也能够体现数据库的实体之间的关系，也就是说，即使数据库的规模扩展，仍能通过所述知识图谱确定所述查询信息对应的sql语句，并进一步根据所述sql语句，确定数据库中相应的查询结果，从而解决通过现有技术无法确定sql语句，导致无法从数据库中查询到所需的数据的问题。
[0294]
另外，本技术实施例提供的数据查询装置通过知识图谱实现对数据库的查询，在实际的数据查询过程中，可将本技术实施例提供的数据查询装置与现有技术中可应用的数据查询装置相结合。
[0295]
如果现有技术应用的数据查询装置可确定查询信息对应的查询结果，则通过本技术实施例提供的数据查询装置与现有技术应用的数据查询装置均可确定查询信息对应的查询结果，并向查询人员显示。但是，如果现有技术应用的数据查询装置无法确定查询信息对应的查询结果，则可通过本技术实施例提供的装置实现数据查询，从而能够避免出现无法获取查询结果的问题。
[0296]
示例性的，本技术实施例提供的图8，图8为将现有的数据查询装置与本技术实施例提供的查询装置相结合的示意图，在该示意图所对应的示例中，现有技术应用的数据查
询装置包括：深度学习装置和槽填充装置，其中，所述深度学习装置应用现有技术中的深度学习技术进行数据查询，槽填充装置应用现有技术中的槽填充技术进行数据查询。并且，所述深度学习装置和槽填充装置与本技术的数据查询装置均可获取查询信息并进行数据查询。
[0297]
由于所述深度学习装置通过标注数据进行数据查询，如果所述深度学习装置设置的标注数据不包含本次查询的查询信息与sql语句之间的对应关系，则无法获取查询结果。而且，槽填充装置通过语法树和词典确定查询结果，如果所述语法树和词典无法满足本次数据查询的需求，则所述槽填充装置也无法获取查询结果。这种情况下，还可通过本技术的数据查询装置确定查询结果，从而避免出现无法查询的问题。
[0298]
在本技术实施例提供的方案中，所述知识图谱包括：概念层和实例层；
[0299]
所述数据模型包括：逻辑模型和物理模型；
[0300]
所述数据库的数据模型中的实体包括：所述逻辑模型中的逻辑实体和所述物理模型中的物理实体；
[0301]
所述概念层用于指示所述逻辑模型中的至少一个逻辑实体之间的关系；
[0302]
所述实例层用于指示所述物理模型中的至少一个物理实体之间的关系。
[0303]
其中，所述图谱确定模块用于，根据所述数据模型中的逻辑模型，确定所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，根据所述至少一个逻辑实体，以及所述至少一个逻辑实体之间的关系，确定所述概念层，根据所述数据模型中的物理模型，确定所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，根据所述至少一个物理实体，以及所述至少一个物理实体之间的关系，确定所述实例层。
[0304]
通过所述图谱确定模块，能够确定包含概念层和实例层的知识图谱，从而能够基于所述知识图谱，确定数据库的逻辑实体之间的关系，以及确定数据库的物理实体之间的关系。
[0305]
其中，在本技术实施例提供的方案中，所述语句确定模块用于，确定所述查询信息包括的查询词语；确定在所述概念层中，所述查询词语对应的第一逻辑实体，确定与所述第一逻辑实体以及所述查询词语相对应的第一物理实体，以及确定所述第一物理实体之间的查询关系，确定所述第一物理实体对应的sql字段，并根据所述sql字段和所述查询关系，确定相应的sql语句。
[0306]
也就是说，所述语句确定模块能够根据知识图谱，确定查询信息对应的sql语句，以便通过所述sql语句对所述数据库进行查询。
[0307]
进一步的，在本技术实施例提供的数据查询装置中，还包括：
[0308]
常规知识确定模块，用于确定所述数据库对应的常规知识；
[0309]
其中，所述常规知识包括：查询词语的简称和全称、所述查询词语的同义词、所述查询词语的近义词和查询信息示例中的至少一种。
[0310]
这种情况下，本技术实施例提供的装置还包括：
[0311]
转化模块，用于在所述确定所述查询信息包括的查询词语之后，根据所述数据库对应的常规知识，对所述查询词语进行转化；
[0312]
所述语句确定模块具体用于，根据转化后的查询词语，确定所述查询信息对应的sql语句。
[0313]
其中所述数据库对应的常规知识可通过所述数据库的专业领域的领域知识和专家经验确定，因此，通过本技术实施例提供的方案进行数据查询时，还能够考虑到所述数据库的专业领域的领域知识和专家经验，与现有技术相比，本技术实施例提供的方案能够提高确定sql语句的准确性，并进一步提高数据查询的准确性。
[0314]
进一步的，在本技术实施例提供的装置中，还包括：
[0315]
第一关系确定模块；
[0316]
如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，所述第一关系确定模块用于在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系，并根据所述查询信息的输入者的查询权限和/或所述数据库包含的内容，确定所述关系中，所述输入者可查询的第一目标关系；
[0317]
所述语句确定模块具体用于，确定所述第一目标关系指示的第一物理实体为第一目标物理实体；确定所述第一目标物理实体对应的sql字段。
[0318]
通过上述装置，能够基于第一目标关系确定相应的sql字段，从而能够根据第一查询词语对应的至少两个物理实体分别与其他查询词语的关系，进行歧义的消除，便于确定查询信息的输入者的真实查询意图，提高数据查询的准确性。
[0319]
进一步的，在本技术实施例提供的装置中，还包括：
[0320]
第二关系确定模块；
[0321]
如果所述查询词语中的第一查询词语对应至少两个物理实体，所述第二关系确定模块用于在确定所述查询信息包括的查询词语之后，确定所述至少两个物理实体分别与所述数据库中其他物理实体的关系构成的第一关系集合，根据所述查询信息的输入者的查询权限，确定在所述第一关系集合中，所述输入者可查询的关系构成的第二关系集合，确定所述第二关系集合中包括的至少一个关系的量化长度，根据所述量化长度确定第二目标关系；
[0322]
所述语句确定模块具体用于，确定所述第二目标关系指示的第一物理实体为第二目标物理实体；确定所述第二目标物理实体对应的sql字段。
[0323]
通过上述装置，能够根据第一查询词语对应的至少两个物理实体在数据库中的第一关系集合，进行歧义的消除，有效提高数据库查询的准确性。
[0324]
进一步的，在本技术实施例提供的装置中，还包括：
[0325]
第二查询模块，用于根据历史查询信息与历史sql语句之间的第一对应关系，以及历史sql语句与历史查询结果之间的第二对应关系，确定所述历史查询信息与历史查询结果之间的第三对应关系，若本次的查询信息属于所述历史查询信息，根据所述第三对应关系，确定所述本次的查询信息对应的查询结果。
[0326]
这种情况下，如果本次的查询信息属于所述历史查询信息，则可直接根据所述第三对应关系，确定本次查询信息对应的查询结果，从而能够提高查询效率。进一步的，通过该方案确定查询结果时，无需依赖知识图谱，因此即使运行知识图谱的设备处于冷启动的过程中，仍然能够获取到查询结果，满足数据库的查询需求。
[0327]
进一步的，在本技术实施例提供的装置中，还包括：
[0328]
规则确定模块，用于确定所述查询结果的显示规则，在确定所述数据库中，所述sql语句对应的查询结果之后，根据所述显示规则，显示所述查询结果。
[0329]
通过上述装置，能够使所述查询结果根据所述显示规则指示的次序进行显示，满足查询人员的查询结果查看需求。
[0330]
相应的，本技术实施例还提供一种终端装置。参见图9所示的结构示意图，所述终端装置包括：处理器1101和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时，实现图1和图2对应的实施例中的全部或部分步骤。
[0331]
进一步的，该终端装置还可以包括：收发器1102和总线1103，所述存储器包括随机存取存储器1104和只读存储器1105。
[0332]
其中，处理器通过总线分别耦接收发器、随机存取存储器以及只读存储器。其中，当需要运行该终端装置时，通过固化在只读存储器中的基本输入输出系统或者嵌入式系统中的bootloader引导系统进行启动，引导该装置进入正常运行状态。在该装置进入正常运行状态后，在随机存取存储器中运行应用程序和操作系统，从而使所述终端装置执行图1和图2对应的实施例中的全部或部分步骤。
[0333]
本发明实施例的装置可对应于上述图7所对应的实施例中的数据查询装置，并且，该装置中的处理器等可以实现图7所对应的实施例中的装置所具有的功能和/或所实施的各种步骤和方法，为了简洁，在此不再赘述。
[0334]
具体实现中，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令。其中，设置在任意设备中计算机可读介质其在计算机上运行时，可实施包括图1和图2对应的实施例中的全部或部分步骤。所述计算机可读介质的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：rom)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：ram)等。
[0335]
另外，本技术另一实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备可实施包括图1和图2对应的实施例中的全部或部分步骤。
[0336]
本领域技术任何还可以了解到本技术实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)和步骤(step)可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本技术实施例保护的范围。
[0337]
本技术实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、处理器、微处理器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
[0338]
本技术实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并
可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于ue中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于ue中的不同的部件中。
[0339]
应理解，在本技术的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0340]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
[0341]
本说明书的各个部分均采用递进的方式进行描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点介绍的都是与其他实施例不同之处。尤其，对于装置和系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例部分的说明即可。
[0342]
尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
[0343]
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0344]
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于
……
实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
[0345]
以上所述的本发明实施方式并不构成对本发明保护范围的限定。