检索方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种检索方法和装置。

背景技术

分页检索请求为用户发出的带有分页参数的检索请求。系统需向用户返回与分页参数对应的检索结果。例如，当用户发出目标页为5、分页大小为10的分页检索请求，系统需向用户返回从第5页开始，分页大小为10的检索结果。但在系统数据量较大的情况下，分页检索请求的执行时间较长，影响了用户的检索体验。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种检索方法和装置，能够减少分页检索请求的执行时间，改善用户的检索体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种检索方法，包括：

接收分页检索请求；

确定所述分页检索请求对应的分页参数及检索字段；

根据所述分页参数及所述检索字段，确定所述分页检索请求对应的目标检索方法；

利用所述目标检索方法，获取所述分页检索请求对应的检索结果。

可选地，所述分页参数包括：目标页号和分页大小；

所述根据所述分页参数及所述检索字段，确定所述分页检索请求对应的目标检索方法，包括：

根据所述目标页号和所述分页大小，确定检索深度；

确定所述检索深度是否小于深度阈值；

在所述检索深度小于所述深度阈值的情况下，将起止页法确定为所述目标检索方法；

在所述检索深度不小于所述深度阈值的情况下，根据所述检索字段，确定所述目标检索方法。

可选地，所述根据所述检索字段，确定所述目标检索方法，包括：

根据所述检索字段，生成目标条件特征；

将所述目标条件特征输入至检索分类模型中，得到所述目标检索方法。

可选地，所述检索分类模型为支持向量机SVM模型；

所述将所述目标条件特征输入至检索分类模型中，得到所述目标检索方法之前，还包括：

确定训练数据集，所述训练数据集中包括多组数据元素；

构建所述SVM模型对应的超平面，并确定所述训练数据集与所述超平面之间的几何距离；

根据所述几何距离，确定所述超平面对应的平面参数，以生成所述检索分类模型。

可选地，所述确定训练数据集，包括：

获取所述分页检索请求对应的目标表，并确定所述目标表中的多个表字段；

利用所述多个表字段，生成检索条件特征；

确定所述检索条件特征对应的方法标签；

组合所述检索条件特征及所述方法标签，以生成所述数据元素。

可选地，确定所述检索条件特征对应的方法标签，包括：

接收所述检索条件特征对应的分页检索请求；

针对各备选检索方法：利用所述备选检索方法，响应所述检索条件特征对应的分页检索请求，并确定所述备选检索方法对应的响应时间；

根据各所述备选检索方法对应的响应时间，确定优选检索方法；

将所述方法标签设置为所述优选检索方法对应的标签。

可选地，确定所述检索条件特征对应的方法标签，包括：

根据预设配置信息，确定所述检索条件特征对应的方法标签；其中，所述预设配置信息包括以下至少之一：

在所述检索条件特征与预设时间字段相对应的情况下，将所述方法标签设置为滑动窗口法对应的标签；

在所述检索条件特征与所述目标表的主键相对应的情况下，将所述方法标签设置为主键法对应的标签；

在所述检索条件特征与所述预设时间字段及所述主键都不对应的情况下，将所述方法标签设置为起止页法对应的标签。

第二方面，本发明实施例提供了一种检索装置，包括：

请求接收模块，用于接收分页检索请求；

参数确定模块，用于确定所述分页检索请求对应的分页参数及检索字段；

方法确定模块，用于根据所述分页参数及所述检索字段，确定所述分页检索请求对应的目标检索方法；

结果获取模块，用于利用所述目标检索方法，获取所述分页检索请求对应的检索结果。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：根据分页检索请求对应的分页参数及检索字段，从多个检索方法中，确定出分页检索请求对应的目标检索方法。利用目标检索方法，响应分页检索请求，相比采用固定单一的检索方法进行检索方式，能够减少分页检索请求的执行时间，提高分页检索的效率，改善用户的检索体验。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是本发明的一个实施例提供的一种检索方法的流程的示意图；

图2是本发明的一个实施例提供的另一种检索方法的流程的示意图；

图3是本发明的一个实施例提供的又一种检索方法的流程的示意图；

图4是本发明的一个实施例提供的一种财务系统的检索原理的示意图；

图5是本发明的一个实施例提供的一种检索装置的结构示意图；

图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是本发明的一个实施例提供的一种检索方法的流程的示意图。如图1所示，该方法包括：

步骤101：接收分页检索请求。

分页检索请求为用户发出的带有分页参数的检索请求。分页参数可包括：目标页号和分页大小。目标页号为返回的结果页面的起始页。分页大小为每个结果页面中包含的检索记录的数目。例如，当用户发出目标页号为8、分页大小为10的分页检索请求，则系统需向用户返回从第8页开始，单分页大小为10的检索结果。

步骤102：确定分页检索请求对应的分页参数及检索字段。

检索字段为获取分页检索请求对应的检索结果所依据的字段。例如，分页检索请求用于获取用户标识为123，交易日期为2022年2月10日的交易记录。则该分页检索请求对应的检索字段为：用户标识及交易日期。

系统在获取到分页检索请求之后，会将该分页检索请求转换为数据库查询语句，如果转换的数据库查询语句为：select*from表where字段1＝值1and字段2＝值2，则可将where语句中的字段1和字段2作为检索字段。

步骤103：根据分页参数及检索字段，确定分页检索请求对应的目标检索方法。

可根据数据库中的数据量、系统响应要求等预设多种检索方法，如：起止页法、滑动窗口法、主键法、search_after法等。

起止页法也可被称为From+size法，From定义了目标数据的起始位置，size定义了分页大小。这种检索方式适用于少量数据查询，例如目标数据为第0至10000条内的数据时，查询效率较高，当数据量过高，如超过10000条以上时，便会出现查询效率严重下降的问题。

滑动窗口法也可被称为scroll法。这种方法每次检索后返回一个scroll_id，根据该scroll_id进行下一页的查询，从而实现深分页的数据查询。这种分页查询方式需要逐页获取数据，不适用有跳页访问数据的情景。

主键法是利用数据库中主键对应的索引进行查询的方法。在分页检索请求符合主键法的适用条件的情况下，采用主键法，可取得较高的执行效率。

search_after法为从上一次结束位置开始此次检索的方法。该方法实现复杂，连续分页性能较低。

步骤104：利用目标检索方法，获取分页检索请求对应的检索结果。

在本发明实施例中，根据分页检索请求对应的分页参数及检索字段，确定分页检索请求对应的目标检索方法。利用目标检索方法，响应分页检索请求。相比采用固定单一的检索方法，响应分页检索请求的方式，能够减少分页检索请求的执行时间，提高分页检索的效率，改善用户的检索体验。

图2是本发明的一个实施例提供的一种检索方法的流程的示意图。如图2所示，该方法包括：

步骤201：接收分页检索请求。

步骤202：确定分页检索请求对应的分页参数及检索字段，分页参数包括：目标页号和分页大小。

目标页号为返回的结果页面的起始页。分页大小为每个结果页面中包含的检索记录的数目。

步骤203：根据目标页号和分页大小，确定检索深度；确定检索深度是否小于深度阈值。

检索深度对应于返回的起始记录。例如，分页检索请求对应的检索深度为100，该分页检索请求对应的检索结果包括200条记录，则应返回以第100条记录为起始记录的检索结果。

可通过下列公式确定检索深度：(目标页号-1)*分页大小。例如：目标页号为5，分页大小为10，则检索深度为：(5-1)*10＝40。又如，目标页号为1，分页大小为8，则检索深度为：0*10＝0。

深度阈值可根据数据库中数据量及要求的响应时间等进行设定。如数据量较大或要求的响应时间较长，可将深度阈值设置的较大。如数据量较小或要求的响应时间较短，可将深度阈值设置的较小。

在检索深度小于深度阈值的情况下，执行步骤204。在检索深度不小于深度阈值的情况下，执行步骤205。

步骤204：将起止页法确定为目标检索方法。

步骤205：根据检索字段，确定目标检索方法。

可利用关联关系或检索分类模型，确定目标检索方法。例如，在关联信息中，查找与所述检索字段匹配的检索方法，所述关联信息包括：检索字段与检索方法的对应关系；将查找到的检索方法，确定为所述目标检索方法。

关联关系中保存有检索字段与检索方法的关联关系。例如：检索字段1、检索字段2，方法1；检索字段3，方法2；检索字段1、检索字段5、检索字段5，方法3等。

关联关系可由相关人员根据经验设定。关联关系也可由实际运行中的数据确定，例如，针对相同检索字段的检索请求，分别利用多种检索方法处理，根据处理时间，确定与该检索字段匹配的检索方法，并将检索字段与检索方法的对应关系保存在关联关系中。

步骤206：利用目标检索方法，获取分页检索请求对应的检索结果。

在本发明实施例中，在分页检索请求的检索深度小于深度阈值的情况下，直接将起止页法确定为目标检索方法。在分页检索请求的检索深度不小于深度阈值的情况下，根据检索字段确定目标检索方法。根据检索深度确定检索方法，以提升系统的检索效率。

图3是本发明的一个实施例提供的一种检索方法的流程的示意图。如图3所示，该方法包括：

步骤301：接收分页检索请求。

步骤302：确定分页检索请求对应的分页参数及检索字段。

步骤303：根据分页参数，确定分页检索请求是否对应于深分页情形。

步骤304：在分页检索请求对应于深分页情形时，根据检索字段，生成目标条件特征。

可通过下述方法生成检索条件特征：确定检索字段全集，再根据分页检索请求对应的检索字段，生成检索条件特征。例如，目标表中共有4个表字段，则检索字段全集包括4个检索字段，检索字段全集为{字段1，字段2，字段3，字段4}，分页检索请求对应的检索字段为：字段1和字段3，则该分页检索请求对应的检索条件特征为{X1，0，X3，0}。其中，X1可以为1，也可以为字段1在分页检索请求中的对应取值。X3可以为1，也可以为字段3在分页检索请求中的对应取值。

步骤305：将目标条件特征输入至检索分类模型中，得到目标检索方法。

步骤306：利用目标检索方法，获取分页检索请求对应的检索结果。

检索分类模型可采用逻辑回归模型、决策树模型、SVM模型等分类模型。将目标条件特征输入至检索分类模型中，检索分类模型的输出结果就是目标检索方法。为使检索分类模型的输出结果较为准确，要先利用训练数据集对检索分类模型进行训练。

可通过下述方法构建训练数据集：获取分页检索请求对应的目标表，并确定目标表中的多个表字段；利用多个表字段，生成检索条件特征；确定检索条件特征对应的方法标签；组合检索条件特征及方法标签，以生成数据元素。

需要对各检索方法设定不同的方法标签，以区别各检索方法。本发明实施例提供了两种确定检索条件特征对应的方法标签的方法。

方法1、接收检索条件特征对应的分页检索请求；针对各备选检索方法：利用备选检索方法，响应检索条件特征对应的分页检索请求，并备选检索方法对应的确定响应时间；根据各备选检索方法对应的响应时间，确定优选检索方法；将优选检索方法对应的标签确定为检索条件特征对应的方法标签。

该方法构建检索条件特征对应的分页检索请求，并利用多个备选检索方法响应该分页检索请求，在获取各检索方法对应的响应时间和稳定性能指标。可以选取响应时间最小和/或稳定性最高的检索方法，作为优选检索结果。

方法2、根据预设配置信息，确定检索条件特征对应的方法标签；其中，预设配置信息包括以下至少之一：在检索条件特征对应的检索字段与预设时间字段相对应的情况下，确定方法标签对应于滑动窗口法；在检索条件特征对应的检索字段与目标表的主键相对应的情况下，确定方法标签对应于主键法；在检索条件特征对应的检索字段与预设时间字段及主键都不对应的情况下，确定方法标签对应于起止页法。

确定好预设时间字段和目标表的主键字段，再将检索条件特征与上述预设配置信息进行比对，来确定检索条件特征对应的方法标签。具体地，通过检索条件特征确定分页检索请求对应的检索字段，确定预设时间字段或主键字段是否包含在分页检索请求对应的检索字段中。如果包含在分页检索请求对应的检索字段中，则确定检索条件特征符合预设配置信息。该方法利用了数据库的属性信息，可取得较好的检索性能。

在本发明的一个实施例中，检索分类模型为支持向量机SVM模型；将目标条件特征输入至检索分类模型中，得到目标检索方法之前，还包括：确定训练数据集，训练数据集中包括多组数据元素；构建SVM模型对应的超平面，并确定训练数据集与超平面之间的几何距离；根据几何距离，确定超平面对应的平面参数，以生成检索分类模型。

本发明实施例提供了一种基于SVM模型的检索分类模型的训练方法。检索分类模型根据不同的检索条件特征，得到目标检索方法c。T＝{(x

训练数据初始化，正则化训练数据，得到训练数据集T。确定训练数据集T与SVM模型对应的超平面ωx+b＝0间的几何距离记为：

将(1)式转化为下列(2)式：

求解(2)式中的距离最优解得到：

f(x)＝sign(ω

为使本发明实施例的方案更加便于理解。以下以针对财务系统的分页检索方案为例进行讲解。财务系统中的数据量大，涉及到的检索字段相对简单但特点鲜明。依据用户输入的不同检索条件，分析检索特点最终分类到一种明确的检索方法上，进而高效输出用户检索结果。

图4是本发明的一个实施例提供的一种财务系统的检索原理的示意图。图4中的检索条件大致可分为范围搜索，精准搜索，模糊搜索等类别。智能检索中包含检索方法和分类辅助算法，其中检索方法为解决搜索场景下出现深分页问题的解决方案，主要涉及为三种：起止页法，滑动窗口法，主键法。分类辅助算法即依据检索条件、场景、规模等元素智能选取检索方法，达到任何场景都可应对深分页问题的目的。

智能检索模块，主要包含检索方法和分类算法模块。检索方法是针对不同场景下合理使用策略，分类算法模块是依据检索条件推断出某种明确检索方法。

分类算法模块，根据不同的检索条件分类得到检索方法中的一种。首先，设定X：检索条件特征全集。设定检索字段如下，x1：企业类别，x2：时间范围，x3：业务数据类型，x4：分库键，x5：交易平台，x6：支付方式，x7：出账方式等。根据上述设定，生成分页检索请求对应的检索条件特征，再将检索条件特征输入至检索分类模型中，即可得到目标检索方法。

举例来说，当检索条件为下单账号时，检索字段对应于x3，生成检索条件特征，得到目标检索方法为起止页法，可列举最近订单数据；当检索条件为公司每月账单数据时，检索字段对应于x2，生成检索条件特征，得到最优方案为滑动窗口法，即以每个自然月为窗口滑动检索公司账单数据；当检索条件为公司每年账单数据时，检索字段对应于x1、x2、x4，生成检索条件特征，得到最优方案为主键法，即根据数据表设定的主键(公司名称、年份)可快速查询到相关数据。

本发明实施例中提供的智能检索是基于分类算法的底层能力，针对不同场景合理执行检索方法的解决方案，数据量小而灵活性好，数据量大而性能好。

图5是本发明的一个实施例提供的一种检索装置的结构示意图。

如图5所示，该装置包括：

请求接收模块501，用于接收分页检索请求；

参数确定模块502，用于确定所述分页检索请求对应的分页参数及检索字段；

方法确定模块503，用于根据所述分页参数及所述检索字段，确定所述分页检索请求对应的目标检索方法；

结果获取模块504，用于利用所述目标检索方法，获取所述分页检索请求对应的检索结果。

可选地，所述分页参数包括：目标页号和分页大小；

方法确定模块503具体用于：

根据所述目标页号和所述分页大小，确定检索深度；

确定所述检索深度是否小于深度阈值；

在所述检索深度小于所述深度阈值的情况下，将起止页法确定为所述目标检索方法；

在所述检索深度不小于所述深度阈值的情况下，根据所述检索字段，确定所述目标检索方法。

可选地，方法确定模块503具体用于：

根据所述检索字段，生成目标条件特征；

将所述目标条件特征输入至检索分类模型中，得到所述目标检索方法。

可选地，所述检索分类模型为支持向量机SVM模型；

该装置还包括：

训练模块504，用于确定训练数据集，所述训练数据集中包括多组数据元素；

构建所述SVM模型对应的超平面，并确定所述训练数据集与所述超平面之间的几何距离；

根据所述几何距离，确定所述超平面对应的平面参数，以生成所述检索分类模型。

可选地，训练模块504还用于：

获取所述分页检索请求对应的目标表，并确定所述目标表中的多个表字段；

利用所述多个表字段，生成检索条件特征；

确定所述检索条件特征对应的方法标签；

组合所述检索条件特征及所述方法标签，以生成所述数据元素。

可选地，训练模块504还用于：

接收所述检索条件特征对应的分页检索请求；

针对各备选检索方法：利用所述备选检索方法，响应所述检索条件特征对应的分页检索请求，并确定所述备选检索方法对应的响应时间；

根据各所述备选检索方法对应的响应时间，确定优选检索方法；

将所述方法标签设置为所述优选检索方法对应的标签。

可选地，训练模块504还用于：

根据预设配置信息，确定所述检索条件特征对应的方法标签；其中，所述预设配置信息包括以下至少之一：

在所述检索条件特征与预设时间字段相对应的情况下，将所述方法标签设置为滑动窗口法对应的标签；

在所述检索条件特征与所述目标表的主键相对应的情况下，将所述方法标签设置为主键法对应的标签；

在所述检索条件特征与所述预设时间字段及所述主键都不对应的情况下，将所述方法标签设置为起止页法对应的标签。

本发明实施例提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述任一实施例的方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；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607；包括硬盘等的存储部分608；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609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，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610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608。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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)、光纤、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。在本发明中，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。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：请求接收模块、参数确定模块、方法确定模块及结果获取模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，请求接收模块还可以被描述为“接收分页检索请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读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一个该设备执行时，使得该设备包括：

接收分页检索请求；

确定所述分页检索请求对应的分页参数及检索字段；

根据所述分页参数及所述检索字段，确定所述分页检索请求对应的目标检索方法；

利用所述目标检索方法，获取所述分页检索请求对应的检索结果。

根据本发明实施例的技术方案，确定分页检索请求对应的分页参数及检索字段，确定分页检索请求对应的目标检索方法。利用目标检索方法，响应分页检索请求。相比采用固定单一的检索方法，响应分页检索请求的方式，能够减少分页检索请求的执行时间，提高分页检索的效率，改善用户的检索体验。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。