技术领域
[0001] 本
发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种跨多个数据库进行数据搜索的方法。
背景技术
[0002] 目前，数据存储在数据库中，随着数据量的扩张，大量的数据分布在各个不同
服务器以及不同类型的数据库上。大量的数据之间关联紧密，数据的使用者(例如系统或平台操作人员)也时常需要通过切换不同系统或平台来进行数据搜索、整合或分析。
[0003] 目前针对多个数据库，经常采用的数据搜索方法是将各个数据库的数据导出，通过数据关联性整合后再统一导入另一个数据库，但是这种数据导出且重新整合的方法不仅仅要耗时耗
力，而且还极易出现数据丢失或数据错误的情况，降低了数据的搜索效率。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种跨多个数据库进行数据搜索的方法，用于提高数据的搜索效率。
[0005] 为了达到上述目的，本发明采用这样的如下技术方案：
[0006] 一方面，本发明提供一种跨多个数据库进行数据搜索的方法，所述方法应用于多维度搜索系统，所述多维度搜索系统包括：客户端、多维度
搜索引擎和多个数据库，其中，所述方法包括：
[0007] 所述客户端对所述多维度搜索引擎与所述多个数据库之间的连接关系进行数据源配置；
[0008] 所述客户端对所述多个数据库中的数据内容与多个的主题之间的对应关系进行自定义的多维度配置；
[0009] 所述客户端对所述多维度搜索引擎与所述多个数据库中的数据内容之间的映射关系进行映射规则配置；
[0010] 所述客户端在完成所述数据源配置、所述多维度配置和所述映射规则配置之后，所述客户端根据所述连接关系分别从所述多个数据库中读取出数据；
[0011] 所述客户端基于所述映射关系，按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在所述多维度搜索引擎中；
[0012] 所述多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将所述客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在所述多维度搜索引擎中；
[0013] 所述多维度搜索引擎接收用户通过浏览器发送的多维度搜索
请求；
[0014] 所述多维度搜索引擎根据所述多个的主题进行数据内容的搜索，以生成数据搜索结果，并向所述用户发送所述数据搜索结果。
[0015] 采用上述技术方案后，本发明提供的技术方案将有如下优点：
[0016] 本发明
实施例中，多维度搜索系统包括：客户端、多维度搜索引擎和多个数据库，客户端可以分别进行数据源配置、多维度配置和映射规则配置，然后客户端根据连接关系分别从多个数据库中读取出数据，客户端基于映射关系，按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中。因此本发明实施例中多维度搜索引擎可以实现跨多数据库进行数据多维度统一搜索，由于客户端可以通过数据源配置、多维度搜索配置以及映射配置对数据库的数据进行统一文件存储，取代手动导入导出数据操作，可以大幅度提高数据的搜索效率，大幅度降低数据整合
风险。
附图说明
[0017] 图1为本发明实施例提供一种跨多个数据库进行数据搜索的方法的流程方框示意图；
[0018] 图2为本发明实施例提供的对跨多数据库进行数据多维度统一搜索的实现原理示意图。
具体实施方式
[0019] 本发明实施例提供了一种跨多个数据库进行数据搜索的方法，用于提高数据的搜索效率。
[0020] 接下来将结合本发明附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域的技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0021] 本发明跨多个数据库进行数据搜索的方法，该方法应用于多维度搜索系统，多维度搜索系统可以执行后续实施例中的跨多个数据库进行数据搜索的方法，多维度搜索系统包括：客户端、多维度搜索引擎和多个数据库。本
申请实施例中，多维度搜索引擎可以简称为搜索引擎，例如该搜索引擎可以是Elasticsearch搜索引擎。除了集成Elasticsearch搜索引擎之外，还能够通过定制化集成Solr、Lucene搜索引擎。例如，基于SpringBoot的Datasource、Elasticsearch搜索引擎以及Java代码的后端
支撑，维护人员仅需通过客户端提供的网页进行简单配置，便可为用户提供多维度统一搜索。基于SpringBoot的Datasource通过代码注解进行设置，能够支持多种数据源之间动态、灵活切换。
[0022] 请参阅图1所示，本发明提供的跨多个数据库进行数据搜索的方法，可以包括如下步骤：
[0023] 步骤10、客户端对多维度搜索引擎与多个数据库之间的连接关系进行数据源配置。
[0024] 其中，客户端可用于进行数据源配置，数据源是连接数据库的唯一钥匙。本发明实施例中对数据库的个数不做限定，例如可以是2个数据库，或者3个数据库，或者更多数据库等。
[0025] 本发明实施例中，数据源可以是基于SpringBoot的Datasource实现的，此处不做限定。
[0026] 在本发明的一些实施例中，步骤10客户端对多维度搜索引擎与多个数据库之间的连接关系进行数据源配置，包括：
[0027] 客户端对多维度搜索引擎连接多个数据库分别需要使用的互联网协议(Internet Protocol，IP)地址、端口号、用户名和密码信息进行配置。
[0028] 其中，客户端需要配置数据源的相关信息，包括连接数据库所需的IP地址、端口号、用户名和密码等信息，数据库类型支持Oracle、SQL Server、MYSQL，为后续多数据源切换提供支持。
[0029] 步骤20、客户端对多个数据库中的数据内容与多个的主题之间的对应关系进行自定义的多维度配置。
[0030] 其中，客户端还需要进行自定义的维度配置，例如客户端进行维度主题配置，通过配置不同维度的主题，将数据源和主题相关联，从而可以把多个数据库中的数据内容在主题中对应展现，维度的定义能够让用户更加快速、明确的
定位搜索内容的区间。
[0031] 步骤30、客户端对多维度搜索引擎与多个数据库中的数据内容之间的映射关系进行映射规则配置。
[0032] 其中，客户端在完成上述数据源配置和维度配置之后，还需要进行映射规则配置，从而建立多维度搜索引擎与多个数据库中的数据内容之间的映射关系。
[0033] 具体的，在本发明的一些实施例中，一种维度的主题对应多个映射规则。
[0034] 客户端可以进行映射规则配置，具体过程如下，映射规则是相对于数据库表和搜索引擎之间一种映射关系，一种维度主题对应多个映射规则，用户可以从搜索引擎的服务中查询到多个数据源的数据。
[0035] 在本发明的一些实施例中，映射规则包括：数据主体内容、更新数据规则配置、数据转换规则配置以及通过浏览器
访问的跳转地址。
[0036] 其中，映射规则除了包含数据主体内容之外，还包括更新数据规则配置、数据转换规则配置以及通过浏览器访问的跳转地址等。本申请实施例中对于映射规则的具体内容不做限定，可以结合具体应用场景来确定，此处仅作说明。
[0037] 步骤40、客户端在完成数据源配置、多维度配置和映射规则配置之后，客户端根据连接关系分别从多个数据库中读取出数据。
[0038] 具体的，客户端在完成前述的数据源配置、多维度配置和映射规则配置之后，客户端建立了多维度搜索引擎与多个数据库之间的连接关系之后，客户端可以使用该连接关系分别从多个数据库中读取出数据，对于数据库中存储的数据量的大小以及数据内容均不做限定。
[0039] 本发明实施例中，客户端从多个数据库中可以读取到多个数据，例如客户端采用批量读取的方式从各个数据库中读取到多个数据。
[0040] 步骤50、客户端基于映射关系，按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中。
[0041] 其中，客户端建立多维度搜索引擎与多个数据库中的数据内容之间的映射关系，从而多维度搜索引擎可以使用该映射关系进行数据的统一存储服务，例如按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，因此多维度搜索引擎实现了集中的、统一的数据存储服务，从而用户不需要再从各个数据库中单独读取数据。
[0042] 在本发明的一些实施例中，步骤50客户端基于映射关系，按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，包括：
[0043] 客户端获取预先配置的定时触发搜索索引任务；
[0044] 客户端根据定时触发搜索索引任务，定时的触发多维度搜索引擎存储客户端读取到的来自多个数据源的数据。
[0045] 其中，客户端可以执行定时任务服务，搜索的内容并不是实时去读取数据库数据，而是通过配置的定时触发搜索索引任务，定时任务周期可以根据实际情况进行设置，定时任务会触发搜索引擎的数据存储服务，进而用户才能够搜索到该条数据。该定时任务会通过先前的数据源配置、多维度搜索配置以及映射配置。
[0046] 步骤60、多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中。
[0047] 其中，多维度搜索引擎可以和客户端进行通信，客户端从多个数据库中读取出数据之后，发送给多维度搜索引擎，该多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，从而可以把多个数据库中的数据内容在主题中对应展现，多维度搜索引擎按照维度的主题能够让用户更加快速、明确的定位搜索内容的区间。
[0048] 在本发明的一些实施例中，步骤60多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，包括：
[0049] 多维度搜索引擎通过文本文件的形式对客户端读取到的来自多个数据源的数据进行加密存储。
[0050] 具体的，多维度搜索引擎执行搜索引擎服务，用户需要搜索的数据内容，统一存放在搜索引擎服务上，数据在搜索引擎服务器是通过文本文件的形式进行加密存储，即提高了数据的安全性以及完整性又增加搜索数据速度。
[0051] 步骤70、多维度搜索引擎接收用户通过浏览器发送的多维度搜索请求。
[0052] 步骤80、多维度搜索引擎根据多个的主题进行数据内容的搜索，以生成数据搜索结果，并向用户发送数据搜索结果。
[0053] 具体的，多维度搜索引擎将多个数据库中的数据统一存储在该多维度搜索引擎之后，该多维度搜索引擎可以为搜索用户提供集中的、方便的。快捷的搜索服务。例如多维度搜索引擎可以配置多维度统一查询页面，基于多维度统一查询页面，用户可以通过浏览器访问多维度搜索页面，搜索结果按照列表的形式展示。
[0054] 本发明实施例中，基于SpringBoot的Datasource，采用Elasticsearch搜索引擎强大的
数据处理能力，对搜索数据进行统一存储。
[0055] 通过前述的举例说明可知，本发明实施例中，多维度搜索系统包括：客户端、多维度搜索引擎和多个数据库，客户端可以分别进行数据源配置、多维度配置和映射规则配置，然后客户端根据连接关系分别从多个数据库中读取出数据，客户端基于映射关系，按照不同维度的主题将读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中，多维度搜索引擎按照不同维度的主题，将客户端读取到的来自多个数据源的数据存储在多维度搜索引擎中。因此本发明实施例中多维度搜索引擎可以实现跨多数据库进行数据多维度统一搜索，由于客户端可以通过数据源配置、多维度搜索配置以及映射配置对数据库的数据进行统一文件存储，取代手动导入导出数据操作，可以大幅度提高数据的搜索效率，大幅度降低数据整合风险。
[0056] 如图2所示，接下来对本申请实施例提供的跨多数据库进行数据多维度统一搜索的应用场景进行详细说明，其中，可以利用SpringBoot的Datasource进行多数据源切换，通过数据源配置、多维度搜索配置以及映射配置对数据库数据进行统一文件存储，取代手动导入导出数据操作，可以大幅度提高工作效率，大幅度降低数据整合风险。
[0057] 如图2所示，本发明对跨多数据库进行数据多维度统一搜索的方法，具体包括以下几个步骤：
[0058] 步骤1、客户端进行数据源配置。
[0059] 其中，客户端可以配置连接数据库的相关信息，包括地址信息、端口信息、数据库名称、用户名和密码等数据库信息，数据库类型支持Oracle、SQL Server、MYSQL。
[0060] 步骤2、客户端对来自数据源的加密信息进行用户确认和安全认证。
[0061] 步骤3、客户端进行配置多维度的主题选项。
[0062] 多维度配置包含维度名称、维度代码、维度优先级等配置信息。多维度配置，是用来划分不同的数据源、不同的数据表以及不同的数据内容。
[0063] 步骤4、客户端配置数据映射规则。
[0064] 映射规则是相对于数据库表字段和搜索引擎字段之间一种映射关系，映射规则除了包含数据主体内容之外，还包括更新数据规则配置、数据转换规则配置以及搜索内容详情页展示跳转地址等。
[0065] 步骤5、搜索引擎执行定时任务。
[0066] 具体的，搜索的内容不是直接读取数据库数据，而是通过配置的定时触发搜索的索引任务，该定时任务会通过先前的数据源配置、多维度搜索配置以及映射配置读取数据库中的数据，将读取到的数据按照不同维度存储在搜索引擎服务器上，这样只需调用搜索引擎的服务进行数据搜索，而不需要切换不同数据库进行搜索。
[0067] 最后安装搜索引擎服务，启动定时任务配置，对存储在搜索引擎服务器的数据文件进行安全加密。
[0068] 基于前述的举例说明可知，基于SpringBoot的Datasource、Elasticsearch搜索引擎以及Java代码的后端支撑，仅需通过网页进行简单配置，便可为用户提供多维度统一搜索。基于SpringBoot的Datasource通过代码注解进行设置，能够支持多种数据源之间动态、灵活切换。除了集成Elasticsearch搜索引擎之外，还能够通过定制化集成Solr、Lucene搜索引擎。
[0069] 综上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对上述各实施例所记载的技术方案进行
修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
