CN105431841A - 跨模型过滤 - Google Patents

Abstract

以相关方式呈现来自不同数据提供者的数据。该方法包括对由第一实体控制的第一数据集执行第一查询以捕捉第一数据结果集。该方法进一步包括对由第二实体控制的第二数据集执行第二查询以捕捉第二数据结果集。该方法包括接收对来自第一数据集的一个或多个结果的选择。该方法进一步包括使用一个或多个所选的结果来咨询将存储在由不同实体控制的不同数据存储中的数据相关的关系本体以标识出在所选结果集中的数据和第二数据集中的数据之间的一个或多个关系。

Description

跨模型过滤

背景

背景和相关技术

计算机和计算系统已经影响了现代生活的近乎每一个方面。计算机通常涉及工作、休闲、医疗保健、运输、娱乐、家政管理等。

此外，计算系统功能还可以通过计算系统经由网络连接互连到其他计算系统的能力来增强。网络连接可包括，但不仅限于，经由有线或无线以太网的连接，蜂窝式连接，或者甚至通过串行、并行、USB或其它连接的计算机到计算机的连接。这些连接允许计算系统访问其他计算系统上的服务，并快速且有效地从其他计算系统接收应用数据。

许多计算机旨在通过与计算机的直接用户交互来使用。这样，计算机具有输入硬件和软件用户接口以促成用户交互。例如，现代通用计算机可包括用于允许用户向计算机输入数据的键盘、鼠标、触摸垫、相机等。另外，有各种软件用户接口可用。软件用户接口的示例包括图形用户界面、基于文本命令行的用户界面、功能键或热键用户界面等等。

由于计算系统的互连性质以及计算系统上当前可用的显示选项的丰富性，计算机用户具有从其获得数据的许多选择以及显示获得的数据的许多方式。当数据获自受单个实体控制的单个源时，通过使用已知的使用数据密钥来使数据相互关联的数据库操作和功能来使数据相互关联并按可突出显示相互关系的方式来提供经相互关联的数据的不同视图是十分简单的。然而，当数据获自受不同实体控制的不同源时，使数据相互关联并示出相互关系而不将数据收集到受单个实体控制的单个数据库中是困难的。

此处要求保护的主题不限于解决任何缺点或仅在诸如上述环境这样的环境中操作的各实施例。相反，提供该背景仅用于例示其中可实现所述一些实施例的一个示例性技术领域。

简要概述

此处解说的一个实施例包括可在分布式计算环境中实现的方法。该方法包括用于按关联的方式呈现来自不同数据提供者的数据的动作。该方法包括对由第一实体控制的第一数据集执行第一查询以捕捉第一数据结果集。该方法还包括对由第二实体控制的第二数据集执行第二查询以捕捉第二数据结果集。该方法包括接收对来自第一数据集的一个或多个结果的选择。该方法进一步包括使用一个或多个所选的结果来咨询将存储在由不同实体控制的不同数据存储中的数据相关的关系本体，以标识出在所选结果集中的数据和第二数据集中的数据之间的一个或多个关系。

提供本概述以便以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。该概述不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也不旨在被用来帮助确定所要求保护的主题的范围。

附加特征和优点将在以下描述中提出，且部分会从描述中显而易见，或者可以通过实践此处的原理来获悉。本发明的特征和优点可以通过在所附权利要求书中特别指出的工具和组合来实现和获得。本发明的特征从以下描述和所附权利要求书中将更完全显而易见，或者可以通过如下文所述实践本发明而获悉。

附图简述

为了描述可获得以上记载的及其他优点和特征的方式，将参照各具体实施例呈现以上简述的主题的更具体描述，各具体实施例在附图中解说。理解这些附图仅描述典型的实施例，因此不应被视为限制本发明的范围，各实施例将通过使用附图以附加的具体性和细节来描述和解释，附图中：

图1A示出来自客户端机器的对不同数据库模型的数据库查询，并基于这些查询显示可视化。

图1B示出对来自客户端机器的关于不同数据库模型的不同数据库查询的跨模型过滤。

图1C示出对来自客户端机器的关于不同数据库模型的不同数据库查询的跨模型过滤的附加示例。

图2示出按关联的方式呈现来自不同数据提供者的数据的方法。

详细描述

如将在本文中示出的，各实施例可包括用于跨多个不同的数据模型(例如，数据库)执行对数据的过滤、切片和切割的功能，其中这些数据模型是分开的。具体地，不同的数据模型可由不同的实体控制，并且因此并不在这些特定数据模型本身内本机地相互关联。这可使用各种机制来完成。可基于参考数据和规则集及试探法来建立对跨模型的关系的初始推断。同样，可由用户执行对关系的手动定义或对推断出的关系的调整。随后，可执行基于自动推断出的和/或显式地定义在各模型之间的关系信息的跨模型的交叉过滤。

现参考图1A-1C，示出了示例系统。具体地，图1A示出在本文中被称为音乐模型的第一数据存储102和在本文中被称为音乐销售额模型的第二数据存储104。尽管仅两个数据存储被示出，但应当领会，各实施例可用实际上任何数目的数据存储实现，但为了方便，示出了两个数据存储。

所示的示例示出如果多个数据模型之间存在可推断或可定义的关系，则可执行基于对来自另一模型的值的选择来过滤绑定到特定模型的一个可视化。例如，在一些实施例中，可基于对来自第二模型的第二可视化的值或元素的选择而将过滤应用于向第一模型的对第一可视化的查询。另选地或替换地，各实施例可基于对第二可视化中的元素的选择而突出显示或按其他方式装饰第一可视化的一部分。过滤可基于关系的定义在关系的源和目标之间生成。在所示的示例中，该关系可由106处示出的关系本体来维护。以下示出该功能。

在图1A中示出的示例中，有两个画面被示出在客户端机器100的屏幕上。第一画面是示出每个音乐流派的总专辑数(例如，流行音乐、摇滚音乐等的总专辑数)的列图表108。列图表108中的信息是通过向音乐模型102发送查询110来获得的，音乐模型102返回列图表108中显示的信息。具体地，该信息是从音乐模型102中的专辑表109中获得的。第二可视化将每个音乐流派的总销售额示为条形图112。该数据是通过向音乐销售额模型104发送查询114以查询音乐销售额模型中的销售额表116来获得的。

现参考图1A和1B，当用户选择列图表108中的流行音乐流派(如图1B中示出的)时，各实施例可尝试基于该流派信息来定位音乐模型102和音乐销售额模型104之间的关系。这可例如通过查找音乐模型102中的专辑表109中的流派列和音乐销售额模型104中的销售额表116中的流派列之间的关系来形成。在所示的示例中，该查找可针对关系本体106。例如，该信息查找可针对自动地推断出并被存储在关系本体106中的关系元数据执行。另选地或替换地，该信息查找可针对由模型设计者显式地定义并被存储在关系本体106中的关系元数据执行。

可按多种不同的方式来发现或手动地定义关系本体中的关系。例如，在一些实施例中，自动发现可通过比较不同表格中的列名称来作出。不同的模型中具有相同或非常相似的名称的列可用于创建相关的本体。例如，在图1A所示的示例中，音乐模型102的专辑表109可具有列标题“流派”。类似地，音乐销售额模型104的销售额表116可具有“流派”列。关系本体106处的推断引擎可确定来自不同数据模型的不同列存储了相同或基本上相同的数据项或数据值的条目。

应当领会，关系也可按其他方式来发现。例如，不同的模型可用不同的文化语言来定义。因此，用基本上相同的标签但以不同的文化语言命名的各列可在本体106中被相关。类似地，具有相似含义的标签可被相关。例如，一个模型可包括具有标签“艺术家”的列，而另一模型包括具有标签“歌唱家”的列。在一些实施例中，这些列可在本体106中被相关。

基于在表格109和116中发现的关系，可执行各种动作。例如，如图1B中所示出的，流派＝流行音乐的过滤被附加到对销售额表116的查询114，使得第二画面(即条形图112)被过滤成仅示出流行音乐流派的总销售额。替换地或另选地，流派＝流行音乐的过滤被附加到对销售额表116的查询114，使得因此第二画面(即条形图112)被过滤成仅示出针对流行音乐流派的总销售额，该总销售额或许被另一度量分解为示出在特定类别内的分布。在又一替换或附加实施例中，如图1C所示，表示针对流行音乐流派的总销售额的值的显式条118被突出显示在条形图112中。

以上过滤和突出显示可同时被应用于来自多个模型的多个画面，使得各实施例不限于来自两个模型的两个画面。各实施例可使用类似的功能来在一个源画面/值以及多个其他可视化/查询之间进行过滤、突出显示、切片或训练。

下面的讨论现在涉及可被执行的多个方法和方法动作。尽管这些方法动作可以以特定次序被讨论或在流程图中被例示为以特定次序发生，但是除非特别指明否则不需要任何特定排序，或者因某一动作取决于在该动作被执行之前完成的另一个动作而要求特定排序。

现在参考图2，示出方法200。可以在分布式计算环境中实施方法200。方法200包括用于以相关的方式呈现来自不同数据提供者的数据的动作。方法200包括对由第一实体控制的第一数据集执行第一查询以捕捉第一数据结果集(动作202)。例如，图1A示出查询110被发送到数据模型102以获得针对列图表108可视化的数据。

方法200进一步包括对由第二实体控制的第二数据集执行第二查询以捕捉第二数据结果集(动作204)。例如，图1A示出查询114被发送到数据模型104以获得针对列图表112可视化的数据。

方法200进一步包括接收对来自第一数据集的一个或多个结果的选择(动作206)。例如，如图1B和1C示出的，用户可选择列图表108中的“流行音乐”条目。然而应注意，各实施例不限于如所示出的“用户选择”，相反选择可包括多个不同活动中的任一者。例如，软件应用可选择某结果以供进一步处理。

方法200进一步包括使用一个或多个所选的结果来咨询将存储在由不同实体控制的不同数据存储中的数据相关的关系本体以标识出在所选结果集中的数据和第二数据集中的数据之间的一个或多个关系(动作208)。例如，如图1B和1C所示，客户端机器100可咨询本体106来确定来自对数据模型102的第一查询的数据与来自对数据模型104的第二查询的数据之间的关系。这些关系可按各种方式被使用来操纵可视化、执行对数据的操作等等。

方法200可进一步包括基于标识出在所选结果集中的数据和第二数据集中的数据之间的一个或多个关系构造在第二数据集上的新查询，并对第二数据集执行该新查询以使得来自该新查询的结果与对该一个或多个结果的选择相关。例如，新查询可对销售额表116发出，从而将结果限制于其中流派为流行音乐的那些。这会影响从数据模型104返回的数据以及所显示的可视化。

方法200可进一步包括基于所选结果集中的数据和第二数据集中的数据之间的关系来对第二数据结果集执行附加操作。例如，对第二数据结果集执行附加操作可包括突出显示第二数据集中的元素。替换地或另选地，对第二数据结果集执行附加操作可包括分析第二数据集中的结果。替换地，对第二数据结果集执行附加操作可包括对第二数据集中的结果进行分类。替换地或另选地，对第二数据结果集执行附加操作可包括对第二数据集中的结果进行排序。替换地或另选地，对第二数据结果集执行附加操作包括对第二数据集中的结果进行过滤。

方法200可进一步包括显示第一数据集和第二数据集之间的相关性。例如，选择第一数据集中的元素可导致显示第二数据集，其中相关的数据被突出显示。

而且，各方法可由计算机系统实现，计算机系统包括一个或多个处理器以及诸如计算机存储器这样的计算机可读介质。特别是，计算机存储器可以存储计算机可执行指令，该计算机可执行指令在由一个或多个处理器执行时使各种功能得以被执行，诸如各实施例中记载的动作。

本发明的各实施例可以包括或使用包括计算机硬件的专用或通用计算机，如以下更详细讨论的。本发明范围内的各实施例也包括用于实现或存储计算机可执行指令和/或数据结构的实体及其他计算机可读介质。这样的计算机可读介质可以是可由通用或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是物理存储介质。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。由此，作为示例而非限制，本发明的各实施例可包括至少两种显著不同的计算机可读介质：物理计算机可读存储介质和传输计算机可读介质。

物理计算机可读存储介质包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储器(诸如CD、DVD等)、磁盘存储器或其他磁性存储设备、或者可用于存储计算机执行指令或数据结构形式的期望程序代码装置并且可被通用或专用计算机访问的任何其他介质。

“网络”被定义为使得电子数据能够在计算机系统和/或模块和/或其它电子设备之间传输的一个或多个数据链路。当信息通过网络或另一个通信连接(硬连线、无线、或者硬连线或无线的组合)传输或提供给计算机时，该计算机将该连接适当地视为传输介质。传输介质可以包括可用于携带计算机可执行指令或数据结构形式的期望程序代码装置并可被通用或专用计算机访问的网络和/或数据链路。以上的组合也被包括在计算机可读介质的范围内。

此外，在到达各种计算机系统组件之后，计算机可执行指令或数据结构形式的程序代码装置可从传输计算机可读介质自动转移到物理计算机可读存储介质(或者相反)。例如，通过网络或数据链路接收到的计算机可执行指令或数据结构可被缓存在网络接口模块(例如，“NIC”)内的RAM中，并且然后最终被传输至计算机系统RAM和/或计算机系统处的较不易失性的计算机可读物理存储介质。因此，计算机可读物理存储介质可以被包括在同样(或甚至主要)利用传输介质的计算机系统组件中。

计算机可执行指令包括例如使通用计算机、专用计算机或专用处理设备执行某一功能或一组功能的指令和数据。计算机可执行指令可以是例如二进制代码、诸如汇编语言之类的中间格式指令、或甚至源代码。尽管用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本主题，但可以理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于上述特征或动作。相反，上述特征和动作是作为实现权利要求的示例形式而公开的。

本领域的技术人员将理解，本发明可以在具有许多类型的计算机系统配置的网络计算环境中实践，这些计算机系统配置包括个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、寻呼机、路由器、交换机等等。本发明也可在其中通过网络链接(或者通过硬连线数据链路、无线数据链路，或者通过硬连线和无线数据链路的组合)的本地和远程计算机系统两者都执行任务的分布式系统环境中实施。在分布式系统环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备二者中。

替换地或另选地，此处描述的功能可以至少部分由一个或多个硬件逻辑组件来执行。例如、但非限制，可使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列(FPGA)、程序专用的集成电路(ASIC)、程序专用的标准产品(ASSP)、片上系统系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、等等。

本发明可以以其他具体形式来体现，而不背离其精神或特征。所描述的实施例在所有方面都应被认为仅是说明性而非限制性的。从而，本发明的范围由所附权利要求书而非前述描述指示。落入权利要求书的等效方案的含义和范围内的所有改变应被权利要求书的范围所涵盖。

Claims (9)

1.一种在分布式计算环境中以相关方式呈现来自不同数据提供者的数据的方法，所述方法包括：

对由第一实体控制的第一数据集执行第一查询以捕捉第一数据结果集；

对由第二实体控制的第二数据集执行第二查询以捕捉第二数据结果集；

接收对来自所述第一数据集的一个或多个结果的选择；

使用一个或多个所选的结果来咨询将存储在由不同实体控制的不同数据存储中的数据相关的关系本体以标识出在所选结果集中的数据和所述第二数据集中的数据之间的一个或多个关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

基于标识出所选结果集中的数据和所述第二数据集中的数据之间的一个或多个关系构造在所述第二数据集上的新查询；以及

对所述第二数据集执行所述新查询，使得来自所述新查询的结果与对所述一个或多个结果的选择相关。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于所选结果集中的数据和所述第二数据集中的数据之间的关系来对所述第二数据结果集执行附加操作。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二数据结果集执行附加操作包括突出显示所述第二数据集中的元素。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二数据结果集执行附加操作包括分析所述第二数据集中的结果。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二数据结果集执行附加操作包括对所述第二数据集中的结果进行分类。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二数据结果集执行附加操作包括对所述第二数据集中的结果进行排序。

8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二数据结果集执行附加操作包括对所述第二数据集中的结果进行过滤。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括显示所述第一数据集和所述第二数据集之间的相关性。