本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)檢索，尤其涉及一種針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索方法。

背景技術：

1、大規(guī)模數(shù)據(jù)指代的是千萬量級及以上的數(shù)據(jù)量，通常是通過多表多庫進行儲存。在如此大的數(shù)據(jù)量中，想要通過某一個字段，查詢出與此字段關聯(lián)的其他所有字段，并排除錯誤字段，僅僅使用單獨的常用數(shù)據(jù)查詢算法無法完成查詢?nèi)蝿?。常用?shù)據(jù)查詢算法包括：順序查找、二分查找、插值查找、斐波那契查找、分塊查找、哈希查找和樹表查找。

2、其中二分查找時間復雜度為o(log2?n)，由于數(shù)據(jù)結構原因，查詢速度快但編輯數(shù)據(jù)速度極慢，不符合可擴展性，通常用于幾千到幾百萬的數(shù)據(jù)量級；哈希查找通過大量使用哈希表來實現(xiàn)快速查找的功能，而哈希表的格式為key:value，這也意味著一個鍵只會對應一條數(shù)據(jù)，時間復雜度為o(1)。理論上能處理任何量級的數(shù)據(jù)，但實際上出于成本的考慮，不可能購買如此大的磁盤空間只用來存放哈希表。b樹，一種適合大規(guī)模查詢的數(shù)據(jù)結構，每次搜索都會盡量訪問磁盤的較少層，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，尤其是在存儲設備上的數(shù)據(jù)，能夠處理從幾百萬到數(shù)十億的數(shù)據(jù)記錄，但存在編輯數(shù)據(jù)可能會對數(shù)進行重構的問題。全表掃描，由于數(shù)據(jù)結構問題，只適用于中、小型數(shù)據(jù)查詢。為了實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的快速關聯(lián)查詢，快速響應，提高用戶服務體驗，如何縮短對海量數(shù)據(jù)進行關聯(lián)查詢的響應時間已成為近年來學術界廣泛關注的問題。

3、目前，關于大規(guī)模數(shù)據(jù)快速精準關聯(lián)查詢主要面臨以下困難：數(shù)據(jù)量龐大，并且分庫分表存儲，面對龐大的數(shù)據(jù)量，繁多的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，想要進行關聯(lián)查詢，勢必會消耗大量的時間，并且無法滿足快速響應的要求；數(shù)據(jù)具備強動態(tài)變化性，數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)會隨著用戶的行為進行更新、新增等，若無法迅速的更新數(shù)據(jù)庫，在查詢相關數(shù)據(jù)時，會存在遺漏、缺失等現(xiàn)象；數(shù)據(jù)維度過高，也稱為數(shù)據(jù)種類過多。查詢出的數(shù)據(jù)如何計算與元數(shù)據(jù)的關聯(lián)性，如何設置閾值來判斷兩者是否相關，也是一個問題；傳統(tǒng)查詢算法依據(jù)關鍵詞進行查詢，并且僅支持一層查詢，無法根據(jù)查詢出的信息進行關聯(lián)查詢，也無法區(qū)分查詢數(shù)據(jù)的有效性。更無法實現(xiàn)精準關聯(lián)。

4、針對大規(guī)模數(shù)據(jù)快速精準檢索，現(xiàn)有技術提出，將b樹、哈希索引等進行結合使用，通過優(yōu)化索引結構，來提高檢索效率以及檢索數(shù)據(jù)的準確性?，F(xiàn)有技術表示，數(shù)據(jù)壓縮可以顯著提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的響應時間，通過使用輕量級的壓縮技術，可在不顯著增加cpu密集型查詢運行時間的情況下，達到提高檢索效率的目的；現(xiàn)有技術提出，使用分布式架構，可充沛利用硬件資源，將大規(guī)模數(shù)據(jù)分布在多臺計算機上，并利用分布式共享內(nèi)存架構使其成為一個邏輯整體，以多臺計算機并行處理的方式，來加快數(shù)據(jù)處理速度，在提高數(shù)據(jù)檢索效率的同時，提升檢索精準率；現(xiàn)有技術提出可通過優(yōu)化查詢過程，組合隨機搜索randomsearch、單次啟動single?start、多次啟動multi?start、模擬退火算法simulatedannealing等技術，來達到提高查詢的精確度與效率的目的。

5、針對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行關聯(lián)檢索，現(xiàn)有技術提出，利用并行計算框架對時空關聯(lián)關系進行發(fā)現(xiàn)與挖掘，以提高數(shù)據(jù)關聯(lián)的完整性；現(xiàn)有技術提出，使用基于散列的近似相似性搜索，來處理高維度數(shù)據(jù)(多特征數(shù)據(jù))，以確保數(shù)據(jù)關聯(lián)的完整性。

6、現(xiàn)有技術的解決方案，數(shù)據(jù)關聯(lián)算法是數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，數(shù)據(jù)快速查詢算法是數(shù)據(jù)快速查詢算法，兩者涇渭分明。數(shù)據(jù)關聯(lián)算法未提及查詢效率，數(shù)據(jù)快速檢索算法又未提及如何進行關聯(lián)查詢，無法滿足現(xiàn)如今大規(guī)?？焖倬珳赎P聯(lián)查詢的市場需求。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術中的上述不足，本發(fā)明提供的一種針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索方法，解決了對于大規(guī)模數(shù)據(jù)無法做到快速精準關聯(lián)查詢的問題。

2、為了達到以上目的，本發(fā)明采用的技術方案為：一種針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索方法，包括以下步驟：

3、s1、根據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)的不同信息來源，對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行分庫操作和分表操作，將大規(guī)模數(shù)據(jù)切分成多個數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表進行儲存，在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表中構建索引，并對數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表建立分布式架構；

4、s2、獲取用戶輸入的原始特征，利用分布式架構，在各數(shù)據(jù)庫中檢索出與原始特征相關聯(lián)的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)，對第一關聯(lián)數(shù)據(jù)進行篩查得到原始特征集；利用動態(tài)規(guī)劃算法處理原始特征集，并將經(jīng)處理的原始特征集中的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)作為查詢條件分布式查詢各數(shù)據(jù)庫，得到第二關聯(lián)數(shù)據(jù)，由第二關聯(lián)數(shù)據(jù)得到關聯(lián)數(shù)據(jù)集；

5、s3、判斷是否繼續(xù)檢索，若是，則利用動態(tài)規(guī)劃算法處理關聯(lián)數(shù)據(jù)集，并將經(jīng)處理的關聯(lián)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為查詢條件分布式查詢各數(shù)據(jù)庫，得到最終原始數(shù)據(jù)，并利用動態(tài)規(guī)劃算法處理最終原始數(shù)據(jù)得到最終數(shù)據(jù)，并將最終數(shù)據(jù)添加至關聯(lián)數(shù)據(jù)集中；若否，則輸出關聯(lián)數(shù)據(jù)集，完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索。

6、本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明將大規(guī)模數(shù)據(jù)化整為零地切分成多個數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，并構建分布式架構確保各數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表為一個整體；本發(fā)明在數(shù)據(jù)處理流程中，通過將分布式查詢算法與動態(tài)規(guī)劃算法進行結合，利用動態(tài)規(guī)劃算法實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的精準檢索，并且動態(tài)規(guī)劃算法會對處理多個子查詢進行優(yōu)化，再利用分布式查詢算法實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速檢索，實現(xiàn)針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速精準檢索。

7、進一步地，所述s2包括以下步驟：

8、s201、獲取用戶輸入的原始特征，利用分布式架構，在各個數(shù)據(jù)庫中并行使用索引，檢索出與原始特征相關聯(lián)的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)篩查，處理缺失和錯誤的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)，并將經(jīng)篩查后的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)保存，得到原始特征集；

9、s202、利用動態(tài)規(guī)劃算法，將原始特征集中的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)進行拆分，并將關聯(lián)性強的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)重新組合，將經(jīng)處理的第一關聯(lián)數(shù)據(jù)作為查詢條件，從各數(shù)據(jù)庫中進行分布式查詢，得到查詢數(shù)據(jù)，使用加權數(shù)據(jù)和降權數(shù)據(jù)的方法處理查詢數(shù)據(jù)，并剔除不合理的查詢數(shù)據(jù)保存為第二關聯(lián)數(shù)據(jù)，由第二關聯(lián)數(shù)據(jù)得到關聯(lián)數(shù)據(jù)集。

10、上述進一步方案的有益效果為：本發(fā)明根據(jù)分布式架構，利用分布式查詢，提高了查詢效率，并結合動態(tài)規(guī)劃算法處理查詢所得的數(shù)據(jù)，提高了查詢的準確性；通過將分布式查詢與動態(tài)規(guī)劃算法相結合，在利用分布式查詢確保進行特征查詢時快速和高效的同時，還利用動態(tài)規(guī)劃算法兼顧了數(shù)據(jù)的準確性。

11、再進一步地，所述s3包括以下步驟：

12、s301、判斷是否由用戶控制繼續(xù)檢索，若是，則進入步驟s302，否則，輸出關聯(lián)數(shù)據(jù)集，完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索；

13、s302、利用動態(tài)規(guī)劃算法處理得到的關聯(lián)數(shù)據(jù)集，將關聯(lián)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行拆分，并將關聯(lián)性強的數(shù)據(jù)重新組合，將經(jīng)處理的關聯(lián)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為查詢條件，從各數(shù)據(jù)庫中進行分布式查詢，得到最終原始數(shù)據(jù)；

14、s303、利用動態(tài)規(guī)劃算法對最終原始數(shù)據(jù)進行處理，使用加權數(shù)據(jù)和降權數(shù)據(jù)的方法處理最終原始數(shù)據(jù)，并剔除不合理的最終原始數(shù)據(jù)，得到最終數(shù)據(jù)，將最終數(shù)據(jù)添加至上一次檢索的關聯(lián)數(shù)據(jù)集中。

15、上述進一步方案的有益效果為：本發(fā)明采用多輪分布式查詢和動態(tài)規(guī)劃算法處理，將存在許多數(shù)據(jù)的輸入特征關聯(lián)數(shù)據(jù)集，劃分為小數(shù)據(jù)集，并將其作為檢索條件，使用分布式查詢對各數(shù)據(jù)庫進行查詢，再次進行權重計算篩選出準確的輸入特征關聯(lián)數(shù)據(jù)集，使檢索數(shù)據(jù)過程更加快速，得到的檢索數(shù)據(jù)更加精準。