1.本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种图谱数据构建方法及装置和图谱数据查询方法及装置。
背景技术：2.目前，在各种单位数字化建设的过程中，数据仓库已经成为了重要的环节，为单位的营销以及运营等过程的数据分析提供了大量的支持，随着业务需求的增加，数据仓库的管理难度也相应增加了，而这种管理难度增加主要体现在数据表数量的增加以及数据表之间的依赖关系复杂，提升了数据开发人员的开发和管理成本。
3.目前的数据仓库的构建及查询方法，是将表间关系存放在关系型数据库中，只能表示一度依赖关系，不能表示完整依赖关系，不能排查重复数据表，准确率较低，管理成本较高。
技术实现要素：4.本发明提供一种图谱数据构建方法及装置和图谱数据查询方法及装置，用以解决现有技术中不能表示完整依赖关系，不能排查重复数据表，准确率较低，管理成本较高的缺陷，实现表示出数据表的完整依赖关系，使得依赖关系查询更加方便，准确率更高，降低管理成本。
5.本发明提供一种图谱数据构建方法，该图谱数据构建方法包括：接收数据采集设备发送的日志数据，所述日志数据为所述数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据；将所述目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供所述图谱数据库设备构建图谱数据网络。
6.根据本发明提供的一种图谱数据构建方法，所述基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息，包括：在确认所述日志数据中存在关键字的情况下，对所述日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息。
7.根据本发明提供的一种图谱数据构建方法，所述基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据，包括：基于所述关系信息，从多个所述目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识；基于所述依赖数据表标识以及对应的所述关系信息，确定目标图谱数据。
8.本发明还提供一种图谱数据查询方法，该图谱数据查询方法包括：接收关系查询请求；基于所述关系查询请求，确定参考数据表标识；基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，所述图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，所述多个目标数据表标识以及对应的所述关系信息为所述数据处理设备基于日志数据得到的，所述日志数
据为所述数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述参考数据表标识，以及所述关联数据表标识，确定查询结果，并发送所述查询结果。
9.根据本发明提供的一种图谱数据查询方法，所述基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，包括：基于所述参考数据表标识，在所述图谱数据网络中进行节点关系计算，得到与所述参考数据表标识对应的所述关联数据表标识。
10.根据本发明提供的一种图谱数据查询方法，所述图谱数据查询方法还包括：接收相似度查询请求；响应于所述相似度查询请求，确定所述图谱网络数据中的每两个目标数据表标识之间的相似度信息；发送所述相似度信息。
11.本发明还提供一种图谱数据构建装置，该图谱数据构建装置包括：第一接收模块，用于接收数据采集设备发送的日志数据，所述日志数据为所述数据采集设备从大数据集群设备中获取的；第一确定模块，用于基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；第二确定模块，用于基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据；第一发送模块，用于将所述目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供所述图谱数据库设备构建图谱数据网络。
12.本发明还提供一种图谱数据查询装置，该图谱数据查询装置包括：第二接收模块，用于接收关系查询请求；第三确定模块，用于基于所述关系查询请求，确定参考数据表标识；查找模块，用于基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，所述图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，所述多个目标数据表标识以及对应的所述关系信息为所述数据处理设备基于日志数据得到的，所述日志数据为所述数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；第四确定模块，用于基于所述参考数据表标识，以及所述关联数据表标识，确定查询结果，并发送所述查询结果。
13.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述图谱数据构建方法或者所述图谱数据查询方法的步骤。
14.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图谱数据构建方法或者所述图谱数据查询方法的步骤。
15.本发明提供的图谱数据构建方法及装置和图谱数据查询方法及装置，通过从日志数据中得到目标数据表标识以及对应的关系信息，将目标数据表标识以及对应的关系信息以图谱数据网络的形式进行存储，能够表示出数据表的完整依赖关系，使得依赖关系查询更加方便，准确率更高，降低管理成本。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1是本发明提供的图谱数据构建方法的流程示意图；
18.图2是本发明提供的图谱数据构建及查询过程的原理示意图；
19.图3是本发明提供的图谱数据构建装置的结构示意图；
20.图4是本发明提供的图谱数据查询方法的流程示意图；
21.图5是本发明提供的图谱数据查询装置的结构示意图；
22.图6是本发明提供的图谱数据处理方法的流程示意图；
23.图7是本发明提供的图谱数据处理装置的结构示意图；
24.图8是本发明提供的图谱数据系统的结构示意图；
25.图9是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.下面结合图1、图2、图3、图4和图5描述本发明的图谱数据构建方法及装置和图谱数据查询方法及装置，结合图6和图7描述本发明的图谱数据处理方法及装置，结合图8描述本发明的图谱数据系统，结合图9描述本发明的电子设备。
28.目前，在各种单位数字化建设的过程中，数据仓库已经成为了重要的环节，为单位的营销以及运营等过程的数据分析提供了大量的支持，随着业务需求的增加，数据仓库的管理难度也相应增加了，而这种管理难度增加主要体现在数据表数量的增加以及数据表之间的依赖关系复杂，提升了数据开发人员的开发和管理成本。
29.目前对数据表之间的依赖关系进行构建和查询的方法，主要是通过解析加工逻辑来得出数据表之间的关系，将表间关系存放在关系型数据库中，但是这种方法只能表示一度依赖关系，并不能表示完整依赖关系，且查询条件比较机械单一，不能排查重复数据表。
30.如图1和图2所示，本发明提供一种图谱数据构建方法，该图谱数据构建方法包括如下步骤110至步骤140。
31.其中，步骤110、接收数据采集设备发送的日志数据，日志数据为数据采集设备从大数据集群设备中获取的。
32.可以理解的是，大数据集群设备可以是现有的大数据平台，大数据平台实时执行相关程序，得到日志数据，此处数据采集设备和大数据集群设备通信连接，能够从大数据集群设备中获取到日志数据，数据采集设备可以将日志数据发送给数据处理设备。
33.数据处理设备可以从数据采集设备接收到日志数据。
34.步骤120、基于日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息。
35.可以理解的是，数据处理设备可以对日志数据进行处理，从日志数据中解析出多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息，目标数据表之间是存在一定关系的，此处就是找到了多个目标数据表标识之间的关系，这种关系可以是目标数据表标识两两之间的关系，也就是每两个目标数据表标识之间都存在一定关系，通过关系信息
进行表示。
36.目标数据表标识可以为目标数据表的名称或者目标数据表的表头，还可以为目标数据表的编号，此处不具体限定，只要能够准确定位到目标数据表即可，目标数据表是以表格的形式记录有各种信息，而目标数据表标识并不以表格形式呈现，其仅以字符串的形式呈现，仅用于表示出目标数据表，便于对目标数据表进行检索查找。
37.此处，解析出的多个目标数据表标识之间的关系信息，就代表着目标数据表之间的关系信息。
38.步骤130、基于多个目标数据表标识以及关系信息，确定目标图谱数据。
39.可以理解的是，目标数据表标识所对应的关系信息，并不是单一维度的，而是多维度的，每个数据表标识并不是仅限于和另一个数据表标识存在关系，而是和多个数据表标识均存在一定关系，根据目标数据表标识所对应的关系信息，实质上可以构建出网状的关系图谱，此处可以根据多个目标数据表标识以及关系信息，生成目标图谱数据，目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
40.步骤140、将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供图谱数据库设备构建图谱数据网络。
41.可以理解的是，数据处理设备可以将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，在图谱数据库设备中保存目标图谱数据，图谱数据库设备可以具有存储功能，在图谱数据库设备中存储的并非单一的文本或者表格形式的数据，而是将数据以图谱的形式进行保存，图谱数据库设备中可以根据目标图谱数据，构建起图谱数据网络。
42.图谱数据网络可以为网状的节点网络，可以由多个节点以及节点之间的连线构成，节点之间的连线可以具有方向，随着目标图谱数据源源不断地从数据处理设备写入到图谱数据库设备中，图谱数据网络中的节点数量，以及节点之间的连线会越来越多，这样就能够构建出相对完整的图谱数据网络。
43.根据图谱数据网络，可以方便地找到各个节点的完整依赖关系，也就是能够确定数据表标识的完整依赖关系，由于构建的是网状结构的图谱数据网络，就能够有效地排除重复的数据表标识，使得每一个节点都是独一无二，没有重复的节点。
44.本发明提供的图谱数据构建方法，通过从日志数据中得到目标数据表标识以及对应的关系信息，将目标数据表标识以及对应的关系信息以图谱数据网络的形式进行存储，能够表示出数据表的完整依赖关系，使得依赖关系查询更加方便，准确率更高，降低管理成本。
45.在一些实施例中，该图谱数据构建方法可以应用到某些需要确定对象之间关系的场景中。
46.比如，可以应用到家用电器领域，目前家用电器采用物理网技术，将家用电器接入到互联网中，用户可以在用户终端上给出控制家用电器的指令，那么就需要对各种用户终端以及家电设备给予一定的接入权限，将用户终端与用户终端或者用户终端与家电设备进行绑定，因此需要考虑用户终端与用户终端之间的关系、用户终端与家电设备之间的关系、家电设备与家电设备之间的关系以及用户终端与家庭群组之间的关系。
47.那么此处的数据表标识就可以为用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标
识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系。
48.还比如，可以应用到金融反欺诈领域，目前在金融领域，单位或者个人在向金融机构贷款时，可能需要建立担保关系，这样就需要查询到交易主体之间的关系，判断不同交易主体之间是否存在亲属、朋友或者同学关系。
49.那么此处的数据表标识就可以为交易主体标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系。
50.还比如，可以应用到企业背景调查以及企业人事招聘领域，在对聘用人员进行背景调查时，需要了解人员曾经的任职单位和职位，还需要了解人员与人员之间的关系，比如是上下级关系、合伙人关系或者亲属关系。这样就需要查询到人员与人员或者人员与机构之间的关系。
51.那么此处的数据表标识就可以为人员标识或者机构标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是人员标识和机构标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是人员标识或者机构标识以及之间的关系。
52.在一些实施例中，上述步骤120、基于日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息，包括：在确认日志数据中存在关键字的情况下，对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息。
53.可以理解的是，关键字是用于表示日志数据中各个记录的特定数据项目的值，是电脑语言里事先定义的，有特别一一的标识符，有时也称为保留字。
54.此处，数据处理设备在接收到日志数据后，先对日志数据的内容进行判断，判断日志数据中是否存在关键字，如果存在关键字，则对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息
55.如果日志数据中不存在关键字，则可以将不存在关键字的日志数据生成消息流信息，消息流信息仅用于记录数据处理过程，并不参与图谱数据构建，数据处理设备可以直接输出消息流信息，仅供记录数据处理过程之用。
56.在一些实施例中，上述步骤130、基于多个目标数据表标识以及关系信息，确定目标图谱数据，包括：基于关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识；基于依赖数据表标识以及对应的关系信息，确定目标图谱数据。
57.可以理解的是，可以通过关系信息来对目标数据表标识进行判断，根据关系信息判断目标数据表标识彼此之间是否存在依赖关系，将具有依赖关系的目标数据表标识筛选出来作为依赖数据表标识。
58.此处考虑的对象仅为有依赖关系的目标数据表标识，因此可以根据依赖数据表标识以及依赖数据表标识之间的关系信息，来得到目标图谱数据。
59.而对于不具有依赖关系的目标数据表标识，可以作为独立数据表标识，可以根据独立数据表标识，生成消息流信息，消息流信息仅用于记录数据处理过程，并不参与图谱数据的构建，数据处理设备可以直接输出消息流信息，仅供记录数据处理过程之用。
60.如图3所示，下面对本发明提供的图谱数据构建装置进行描述，下文描述的图谱数
据构建装置与上文描述的图谱数据构建方法可相互对应参照。
61.本发明提供一种图谱数据构建装置，包括：第一接收模块310、第一确定模块320、第二确定模块330和第一发送模块340。
62.第一接收模块310，用于接收数据采集设备发送的日志数据，日志数据为数据采集设备从大数据集群设备中获取的；
63.第一确定模块320，用于基于日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息；
64.第二确定模块330，用于基于多个目标数据表标识以及关系信息，确定目标图谱数据；
65.第一发送模块340，用于将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供图谱数据库设备构建图谱数据网络。
66.本技术实施例提供的图谱数据构建装置用于执行上述图谱数据构建方法，其具体的实施方式与方法实施方式一致，且可以达到相同的有益效果，此处不再赘述。
67.如图4所示，本发明提供一种图谱数据查询方法，该图谱数据查询方法包括：如下步骤410至步骤440。
68.步骤410、接收关系查询请求。
69.可以理解的是，图谱数据库设备中的图谱数据网络在构建完成之后，就可以用于图谱数据查询过程，图谱数据库设备可以和服务器端连接，用户终端可以通过互联网web与服务器端通信连接，用户可以在用户终端中给出关系查询请求，用户终端可以通过互联网web，将关系查询请求发送给服务器端，服务器端可以将关系查询请求传递给图谱数据库设备，供图谱数据库设备进行查询。
70.步骤420、基于关系查询请求，确定参考数据表标识。
71.可以理解的是，关系查询请求可以包括节点id或者节点名称，图谱数据库设备可以根据关系查询请求，在图谱数据网络中找到对应的参考数据表标识。
72.步骤430、基于参考数据表标识，从图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，多个目标数据表标识以及对应的关系信息为数据处理设备基于日志数据得到的，日志数据为数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的。
73.可以理解的是，图谱数据网络可以为网状的节点网络，可以由多个节点以及节点之间的连线构成，节点之间的连线可以具有方向，随着目标图谱数据源源不断地从数据处理设备写入到图谱数据库设备中，图谱数据网络中的节点数量，以及节点之间的连线会越来越多，这样就能够构建出相对完整的图谱数据网络。
74.根据图谱数据网络，可以方便地找到各个节点的完整依赖关系，也就是能够确定数据表标识的完整依赖关系，由于构建的是网状结构的图谱数据网络，就能够有效地排除重复的数据表标识，使得每一个节点都是独一无二，没有重复的节点。
75.在构建图谱数据网络的过程中，数据处理设备可以对日志数据进行处理，从日志数据中解析出多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息，目标数据表之间是存在一定关系的，此处就是找到了多个目标数据表标识之间的关系，这种关系可以是目标数据表标识两两之间的关系，也就是每两个目标数据表标识之间都存在一定关
系，通过关系信息进行表示。
76.目标数据表标识可以为目标数据表的名称或者目标数据表的表头，还可以为目标数据表的编号，此处不具体限定，只要能够准确定位到目标数据表即可，目标数据表是以表格的形式记录有各种信息，而目标数据表标识并不以表格形式呈现，其仅以字符串的形式呈现，仅用于表示出目标数据表，便于对目标数据表进行检索查找。
77.此处，解析出的多个目标数据表标识之间的关系信息，就代表着目标数据表之间的关系信息。
78.目标数据表标识所对应的关系信息，并不是单一维度的，而是多维度的，每个数据表标识并不是仅限于和另一个数据表标识存在关系，而是和多个数据表标识均存在一定关系，根据目标数据表标识所对应的关系信息，实质上可以构建出网状的关系图谱，此处可以根据多个目标数据表标识以及关系信息，生成目标图谱数据，目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
79.目标数据表标识所对应的关系信息，并不是单一维度的，而是多维度的，每个数据表标识并不是仅限于和另一个数据表标识存在关系，而是和多个数据表标识均存在一定关系，根据目标数据表标识所对应的关系信息，实质上可以构建出网状的关系图谱，此处可以根据多个目标数据表标识以及关系信息，生成目标图谱数据，目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
80.此处在确定了参考数据表标识之后，可以在图谱数据网络中查找，找到与参考数据表标识对应的关联数据表标识，关联数据表标识与参考数据表标识具有依赖关系，这种依赖关系本身就体现在预先构建的图谱数据网络之中。
81.步骤440、基于参考数据表标识，以及关联数据表标识，确定查询结果，并发送查询结果。
82.可以理解的是，在确定了参考数据表标识以及关联数据表标识之后，就得到了关系查询请求所对应的查询结果，也就是能够找到与参考数据表标识所对应的多个关联数据表标识，以及各个关联数据表标识与参考数据表标识之间的关系。
83.可以根据参考数据表标识以及关联数据表标识，来得到查询结果，将查询结果反馈给终端，用户就可以在终端上查看到查询结果，这样就能够将用户想要查看的参考数据表标识以及对应的关联数据表标识直观地展现给用户，提高查询的效率和准确率。
84.本发明提供的图谱数据查询方法，通过图谱数据网络来查找参考数据表标识对应的关联数据表标识，能够查询到数据表标识之间完整的依赖关系，使得查询结果更加清晰，提高查询的效率和准确率，提高用户体验。
85.在一些实施例中，该图谱数据查询方法可以应用到某些需要确定对象之间关系的场景中。
86.比如，可以应用到家用电器领域，目前家用电器采用物理网技术，将家用电器接入到互联网中，用户可以在用户终端上给出控制家用电器的指令，那么就需要对各种用户终端以及家电设备给予一定的接入权限，将用户终端与用户终端或者用户终端与家电设备进行绑定，因此需要考虑用户终端与用户终端之间的关系、用户终端与家电设备之间的关系、
家电设备与家电设备之间的关系以及用户终端与家庭群组之间的关系。
87.那么此处的数据表标识就可以为用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识，对应的图谱数据网络存储目标图谱数据的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系。
88.还比如，可以应用到金融反欺诈领域，目前在金融领域，单位或者个人在向金融机构贷款时，可能需要建立担保关系，这样就需要查询到交易主体之间的关系，判断不同交易主体之间是否存在亲属、朋友或者同学关系。
89.那么此处的数据表标识就可以为交易主体标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系。
90.还比如，可以应用到企业背景调查以及企业人事招聘领域，在对聘用人员进行背景调查时，需要了解人员曾经的任职单位和职位，还需要了解人员与人员之间的关系，比如是上下级关系、合伙人关系或者亲属关系。这样就需要查询到人员与人员或者人员与机构之间的关系。
91.那么此处的数据表标识就可以为人员标识或者机构标识，对应的图谱数据网络存储目标图谱数据的就是人员标识和机构标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是人员标识或者机构标识以及之间的关系。
92.在一些实施例中，上述步骤430、基于参考数据表标识，从图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，包括：基于参考数据表标识，在图谱数据网络中进行节点关系计算，得到与参考数据表标识对应的关联数据表标识。
93.可以理解的是，在确定了参考数据表标识之后，可以根据图谱数据网络，进行节点关系计算，也就是计算与参考数据表标识存在依赖关系的其他节点，其他节点就可以被作为关联数据表标识。
94.通过这种节点关系计算，能够方便快速地找到参考数据表标识所对应的关联数据表标识。
95.在一些实施例中，该图谱数据查询方法还包括：接收相似度查询请求；响应于相似度查询请求，确定图谱数据网络中的每两个目标数据表标识之间的相似度信息；发送相似度信息。
96.可以理解的是，在向图谱数据网络进行关系查询的同时，还可以进行相似度查询，与关系查询请求不同，相似度查询请求是计算整个图谱数据网络中所有节点两两之间的相似度，而前述关系查询请求，查询的是与某一个特定的节点存在依赖关系的其他节点。
97.图谱数据库设备在接收到相似度查询请求之后，对相似度查询请求进行响应，可以计算出图谱数据网络中所有节点两两之间的相似度，这种相似度并非确定的某两个节点之间的相似度，图谱数据网络中所有节点彼此之间的相似度，这种相似度信息可以包括任意一个数据表标识与其他数据表标识之间的相似度。
98.相似度信息可以采用以下公式计算：
99.100.其中，j(a，b)可以表示任意两个数据表标识之间的相似度，a和b分别为图谱数据网络中的任意一个数据表标识。
101.下面对本发明提供的图谱数据查询装置进行描述，下文描述的图谱数据查询装置与上文描述的图谱数据查询方法可相互对应参照。
102.如图5所示，本发明提供一种图谱数据查询装置，该图谱数据查询装置包括：第二接收模块510、第三确定模块520、查找模块530和第四确定模块540。
103.第二接收模块510，用于接收关系查询请求；
104.第三确定模块520，用于基于关系查询请求，确定参考数据表标识；
105.查找模块530，用于基于参考数据表标识，从图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，多个目标数据表标识以及对应的关系信息为数据处理设备基于日志数据得到的，日志数据为数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；
106.第四确定模块540，用于基于参考数据表标识，以及关联数据表标识，确定查询结果，并发送查询结果。
107.本技术实施例提供的图谱数据查询装置用于执行上述图谱数据查询方法，其具体的实施方式与方法实施方式一致，且可以达到相同的有益效果，此处不再赘述。
108.如图6所示，本发明提供一种图谱数据处理方法，该图谱数据查询包括如下步骤610至步骤650。
109.其中，步骤610、获取日志数据。
110.可以理解的是，该图谱数据处理方法的执行主体可为具有逻辑计算功能的电子设备，比如可以为台式电脑、云服务器、笔记本电脑、手机、平板电脑或者工控机，此处可以将这种电子设备称为数据处理设备。
111.日志数据可以是从大数据集群设备中获取到的，大数据集群设备可以是现有的大数据平台，大数据平台实时执行相关程序，得到日志数据，此处数据采集设备和大数据集群设备通信连接，能够从大数据集群设备中获取到日志数据，数据采集设备可以将日志数据发送给数据处理设备。
112.数据处理设备可以从数据采集设备接收到日志数据。
113.步骤620、在确认日志数据中存在关键字的情况下，对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息。
114.可以理解的是，关键字是用于表示日志数据中各个记录的特定数据项目的值，是电脑语言里事先定义的，有特别一一的标识符，有时也称为保留字。
115.此处，数据处理设备在接收到日志数据后，先对日志数据的内容进行判断，判断日志数据中是否存在关键字，如果存在关键字，则对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息
116.数据处理设备可以对日志数据进行处理，从日志数据中解析出多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息，目标数据表之间是存在一定关系的，此处就是找到了多个目标数据表标识之间的关系，这种关系可以是目标数据表标识两两之间的关系，也就是每两个目标数据表标识之间都存在一定关系，通过关系信息进行表示。
117.目标数据表标识可以为目标数据表的名称或者目标数据表的表头，还可以为目标数据表的编号，此处不具体限定，只要能够准确定位到目标数据表即可，目标数据表是以表格的形式记录有各种信息，而目标数据表标识并不以表格形式呈现，其仅以字符串的形式呈现，仅用于表示出目标数据表，便于对目标数据表进行检索查找。
118.此处，解析出的多个目标数据表标识之间的关系信息，就代表着目标数据表之间的关系信息。
119.步骤630、基于关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识。
120.可以理解的是，可以通过关系信息来对目标数据表标识进行判断，根据关系信息判断目标数据表标识彼此之间是否存在依赖关系，将具有依赖关系的目标数据表标识筛选出来作为依赖数据表标识。
121.此处考虑的对象仅为有依赖关系的目标数据表标识，因此可以根据依赖数据表标识以及依赖数据表标识之间的关系信息，来得到目标图谱数据。
122.步骤640、基于依赖数据表标识以及对应的关系信息，生成目标图谱数据。
123.可以理解的是，目标数据表标识所对应的关系信息，并不是单一维度的，而是多维度的，每个数据表标识并不是仅限于和另一个数据表标识存在关系，而是和多个数据表标识均存在一定关系，根据目标数据表标识所对应的关系信息，实质上可以构建出网状的关系图谱，此处可以根据多个目标数据表标识以及关系信息，生成目标图谱数据，目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
124.步骤650、输出目标图谱数据。
125.可以理解的是，数据处理设备可以将目标图谱数据进行输出，比如可以将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，可以在图谱数据库设备中保存目标图谱数据，图谱数据库设备可以具有存储功能，在图谱数据库设备中存储的并非单一的文本或者表格形式的数据，而是将数据以图谱的形式进行保存，图谱数据库设备中可以根据目标图谱数据，构建起图谱数据网络。
126.图谱数据网络可以为网状的节点网络，可以由多个节点以及节点之间的连线构成，节点之间的连线可以具有方向，随着目标图谱数据源源不断地从数据处理设备写入到图谱数据库设备中，图谱数据网络中的节点数量，以及节点之间的连线会越来越多，这样就能够构建出相对完整的图谱数据网络。
127.根据图谱数据网络，可以方便地找到各个节点的完整依赖关系，也就是能够确定数据表标识的完整依赖关系，由于构建的是网状结构的图谱数据网络，就能够有效地排除重复的数据表标识，使得每一个节点都是独一无二，没有重复的节点。
128.本发明提供的图谱数据处理方法，判断日志数据中是否存在关键字，在存在关键字的情况下，才对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及对应的关系信息，并根据关系信息筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识，根据依赖数据表标识和对应的关系信息生成目标图谱数据，能够排除无关数据，且能够将不存在依赖关系的数据进行排除，能够提高目标图谱数据的有效性。
129.在一些实施例中，该图谱数据处理方法可以应用到某些需要确定对象之间关系的
场景中。
130.比如，可以应用到家用电器领域，目前家用电器采用物理网技术，将家用电器接入到互联网中，用户可以在用户终端上给出控制家用电器的指令，那么就需要对各种用户终端以及家电设备给予一定的接入权限，将用户终端与用户终端或者用户终端与家电设备进行绑定，因此需要考虑用户终端与用户终端之间的关系、用户终端与家电设备之间的关系、家电设备与家电设备之间的关系以及用户终端与家庭群组之间的关系。
131.那么此处的数据表标识就可以为用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识，对应的图谱数据网络存储目标图谱数据的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系。
132.还比如，可以应用到金融反欺诈领域，目前在金融领域，单位或者个人在向金融机构贷款时，可能需要建立担保关系，这样就需要查询到交易主体之间的关系，判断不同交易主体之间是否存在亲属、朋友或者同学关系。
133.那么此处的数据表标识就可以为交易主体标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系。
134.还比如，可以应用到企业背景调查以及企业人事招聘领域，在对聘用人员进行背景调查时，需要了解人员曾经的任职单位和职位，还需要了解人员与人员之间的关系，比如是上下级关系、合伙人关系或者亲属关系。这样就需要查询到人员与人员或者人员与机构之间的关系。
135.那么此处的数据表标识就可以为人员标识或者机构标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是人员标识和机构标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是人员标识或者机构标识以及之间的关系。
136.下面对本发明提供的图谱数据处理装置进行描述，下文描述的图谱数据处理装置与上文描述的图谱数据处理方法可相互对应参照。
137.如图7所示，本发明提供一种图谱数据处理装置，该图谱数据处理装置包括：获取模块710、解析模块720、筛选模块730、生成模块740和输出模块750。
138.获取模块710，用于获取日志数据。
139.解析模块720，用于在确认日志数据中存在关键字的情况下，对日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息。
140.筛选模块730，用于基于关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识。
141.生成模块740，用于基于依赖数据表标识以及对应的关系信息，生成目标图谱数据。
142.输出模块750，用于输出目标图谱数据。
143.在一些实施例中，该图谱数据处理装置还包括：第一消息流信息生成模块，用于在确认日志数据中不存在关键字的情况下，基于日志数据生成消息流信息，消息流信息用于记录数据处理过程，不参与图谱数据构建；输出消息流信息。
144.在一些实施例中，该图谱数据处理装置还包括：第二消息流信息生成模块，用于基
于关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出不具有依赖关系的作为独立数据表标识；基于独立数据表标识，生成消息流信息，消息流信息用于记录数据处理过程，不参与图谱数据构建；输出消息流信息。
145.在一些实施例中，输出模块还用于：将目标图谱数据写入到图谱数据库设备，以供图谱数据库设备构建图谱数据网络。
146.本发明实施例提供的图谱数据处理装置用于执行上述图谱数据处理方法，其具体的实施方式与方法实施方式一致，且可以达到相同的有益效果，此处不再赘述。
147.如图8所示，本发明提供一种图谱数据系统，该图谱数据系统包括：数据采集设备、数据处理设备和图谱数据库设备。
148.数据采集设备、数据处理设备和图谱数据库设备可以均为具有逻辑运算功能的电子设备，可以为计算机、云服务器或者工控机。
149.数据采集设备具有用于与大数据集群设备通信连接以获取日志数据的数据输入端。
150.可以理解的是，数据采集设备具有数据输入端，数据输入端可以和大数据集群设备进行通信连接，大数据集群设备可以是现有的大数据平台，大数据平台实时执行相关程序，得到日志数据，此处数据采集设备和大数据集群设备通信连接，能够从大数据集群设备中获取到日志数据，数据采集设备可以将日志数据发送给数据处理设备。
151.数据处理设备的输入端与数据采集设备的输出端通信连接，数据处理装置设置为接收日志数据，并基于日志数据，输出目标图谱数据。
152.可以理解的是，数据处理设备可以从数据采集设备接收到日志数据。
153.数据处理设备可以对日志数据进行处理，得到目标图谱数据。
154.目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
155.目标数据表标识可以为目标数据表的名称或者目标数据表的表头，还可以为目标数据表的编号，此处不具体限定，只要能够准确定位到目标数据表即可，目标数据表是以表格的形式记录有各种信息，而目标数据表标识并不以表格形式呈现，其仅以字符串的形式呈现，仅用于表示出目标数据表，便于对目标数据表进行检索查找。
156.图谱数据库设备的输入端与数据处理设备的输出端通信连接，图谱数据库设备设置为基于目标图谱数据构建图谱数据网络。
157.可以理解的是，数据处理设备可以将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，在图谱数据库设备中保存目标图谱数据，图谱数据库设备可以具有存储功能，在图谱数据库设备中存储的并非单一的文本或者表格形式的数据，而是将数据以图谱的形式进行保存，图谱数据库设备中可以根据目标图谱数据，构建起图谱数据网络。
158.图谱数据网络可以为网状的节点网络，可以由多个节点以及节点之间的连线构成，节点之间的连线可以具有方向，随着目标图谱数据源源不断地从数据处理设备写入到图谱数据库设备中，图谱数据网络中的节点数量，以及节点之间的连线会越来越多，这样就能够构建出相对完整的图谱数据网络。
159.根据图谱数据网络，可以方便地找到各个节点的完整依赖关系，也就是能够确定数据表标识的完整依赖关系，由于构建的是网状结构的图谱数据网络，就能够有效地排除
重复的数据表标识，使得每一个节点都是独一无二，没有重复的节点。
160.本发明提供的图谱数据系统，通过利用依次通信连接的数据采集设备、数据处理设备和图谱数据库设备，分别完成数据采集、数据处理和图谱数据网络构建工作，能够合理分配计算量，提高图谱数据库构建的效率。
161.在一些实施例中，该图谱数据系统可以应用到某些需要确定对象之间关系的场景中。
162.比如，可以应用到家用电器领域，目前家用电器采用物理网技术，将家用电器接入到互联网中，用户可以在用户终端上给出控制家用电器的指令，那么就需要对各种用户终端以及家电设备给予一定的接入权限，将用户终端与用户终端或者用户终端与家电设备进行绑定，因此需要考虑用户终端与用户终端之间的关系、用户终端与家电设备之间的关系、家电设备与家电设备之间的关系以及用户终端与家庭群组之间的关系。
163.那么此处的数据表标识就可以为用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是用户终端标识、家电设备标识或者家庭群组标识以及之间的关系。
164.还比如，可以应用到金融反欺诈领域，目前在金融领域，单位或者个人在向金融机构贷款时，可能需要建立担保关系，这样就需要查询到交易主体之间的关系，判断不同交易主体之间是否存在亲属、朋友或者同学关系。
165.那么此处的数据表标识就可以为交易主体标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是交易主体标识以及交易主体标识之间的关系。
166.还比如，可以应用到企业背景调查以及企业人事招聘领域，在对聘用人员进行背景调查时，需要了解人员曾经的任职单位和职位，还需要了解人员与人员之间的关系，比如是上下级关系、合伙人关系或者亲属关系。这样就需要查询到人员与人员或者人员与机构之间的关系。
167.那么此处的数据表标识就可以为人员标识或者机构标识，对应的图谱数据网络存储的目标图谱数据就是人员标识和机构标识以及之间的关系，利用图谱数据网络进行查询时，查询到的就是人员标识或者机构标识以及之间的关系。
168.在一些实施例中，数据采集设备的输出端通过消息队列的方式，向数据处理设备的输入端发送日志数据。
169.可以理解的是，消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递；如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到可以成功地传递它。
170.此处可以将日志数据以消息队列的方式发送给数据处理设备，能够确保日志数据源源不断地传递给数据处理设备，能够提高日志数据在传递过程中的稳定性和完整性。
171.在一些实施例中，图谱数据系统还包括：消息队列存储设备。
172.消息队列存储设备的输入端与数据采集设备的输出端通信连接，消息队列存储设备的输出端与数据处理设备的输入端通信连接，消息队列存储设备用于缓存日志数据。
173.可以理解的是，消息队列存储设备可以用于缓存消息队列，此处日志数据可由数
据采集设备以消息队列的方式发送到消息队列存储设备。
174.数据处理设备可以从消息队列存储设备中实时消费日志数据，通过消息队列存储设备，可以使得日志数据的发送更加稳定可靠。
175.在一些实施例中，数据处理装置还设置为：基于日志数据，得到多个目标数据表标识以及多个目标数据表标识之间的关系信息，并输出基于多个目标数据表标识以及关系信息得到的目标图谱数据。
176.可以理解的是，数据处理设备可以对日志数据进行处理，从日志数据中解析出多个目标数据表标识，以及多个目标数据表标识之间的关系信息，目标数据表之间是存在一定关系的，此处就是找到了多个目标数据表标识之间的关系，这种关系可以是目标数据表标识两两之间的关系，也就是每两个目标数据表标识之间都存在一定关系，通过关系信息进行表示。
177.目标数据表标识可以为目标数据表的名称或者目标数据表的表头，还可以为目标数据表的编号，此处不具体限定，只要能够准确定位到目标数据表即可，目标数据表是以表格的形式记录有各种信息，而目标数据表标识并不以表格形式呈现，其仅以字符串的形式呈现，仅用于表示出目标数据表，便于对目标数据表进行检索查找。
178.此处，解析出的多个目标数据表标识之间的关系信息，就代表着目标数据表之间的关系信息。
179.目标数据表标识所对应的关系信息，并不是单一维度的，而是多维度的，每个数据表标识并不是仅限于和另一个数据表标识存在关系，而是和多个数据表标识均存在一定关系，根据目标数据表标识所对应的关系信息，实质上可以构建出网状的关系图谱，此处可以根据多个目标数据表标识以及关系信息，生成目标图谱数据，目标图谱数据可以以目标数据表标识为节点，以关系信息为目标数据标识之间的节点连线，节点连线可以具有方向，可以代表一定的指向性。
180.数据处理设备可以将目标图谱数据发送给图谱数据库设备，在图谱数据库设备中保存目标图谱数据，图谱数据库设备可以具有存储功能，在图谱数据库设备中存储的并非单一的文本或者表格形式的数据，而是将数据以图谱的形式进行保存，图谱数据库设备中可以根据目标图谱数据，构建起图谱数据网络。
181.图谱数据网络可以为网状的节点网络，可以由多个节点以及节点之间的连线构成，节点之间的连线可以具有方向，随着目标图谱数据源源不断地从数据处理设备写入到图谱数据库设备中，图谱数据网络中的节点数量，以及节点之间的连线会越来越多，这样就能够构建出相对完整的图谱数据网络。
182.根据图谱数据网络，可以方便地找到各个节点的完整依赖关系，也就是能够确定数据表标识的完整依赖关系，由于构建的是网状结构的图谱数据网络，就能够有效地排除重复的数据表标识，使得每一个节点都是独一无二，没有重复的节点。
183.图9示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图9所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)910、通信接口(communications interface)920、存储器(memory)930和通信总线940，其中，处理器910，通信接口920，存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令，以执行图谱数据构建方法，该方法包括：接收数据采集设备发送的日志数据，所述日志数据为所述数据采集设备从大数据集群设备
中获取的；基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据；将所述目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供所述图谱数据库设备构建图谱数据网络。
184.与此同时，还可以执行图谱数据查询方法，该方法包括：接收关系查询请求；基于所述关系查询请求，确定参考数据表标识；基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，所述图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，所述多个目标数据表标识以及对应的所述关系信息为所述数据处理设备基于日志数据得到的，所述日志数据为所述数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述参考数据表标识，以及所述关联数据表标识，确定查询结果，并发送所述查询结果。
185.与此同时，还可以执行图谱数据处理方法，该图谱数据处理方法包括：获取日志数据；在确认所述日志数据中存在关键字的情况下，对所述日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识；基于所述依赖数据表标识以及对应的所述关系信息，生成目标图谱数据；输出所述目标图谱数据。
186.此外，上述的存储器930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
187.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的图谱数据构建方法，该方法包括：接收数据采集设备发送的日志数据，所述日志数据为所述数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据；将所述目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供所述图谱数据库设备构建图谱数据网络。
188.与此同时，还可以执行图谱数据查询方法，该方法包括：接收关系查询请求；基于所述关系查询请求，确定参考数据表标识；基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，所述图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，所述多个目标数据表标识以及对应的所述关系信息为所述数据处理设备基于日志数据得到的，所述日志数据为所述数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述参考数据表标识，以及所述关联数据表标识，确定查询结果，并发送所述查询结果。
189.与此同时，还可以执行图谱数据处理方法，该图谱数据处理方法包括：获取日志数
据；在确认所述日志数据中存在关键字的情况下，对所述日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识；基于所述依赖数据表标识以及对应的所述关系信息，生成目标图谱数据；输出所述目标图谱数据。
190.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的图谱数据构建方法，该方法包括：接收数据采集设备发送的日志数据，所述日志数据为所述数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述日志数据，确定多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述多个目标数据表标识以及所述关系信息，确定目标图谱数据；将所述目标图谱数据发送给图谱数据库设备，以供所述图谱数据库设备构建图谱数据网络。
191.与此同时，还可以执行图谱数据查询方法，该方法包括：接收关系查询请求；基于所述关系查询请求，确定参考数据表标识；基于所述参考数据表标识，从所述图谱数据网络中查找对应的关联数据表标识，所述图谱网络数据为数据处理设备基于多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息构建而成的，所述多个目标数据表标识以及对应的所述关系信息为所述数据处理设备基于日志数据得到的，所述日志数据为所述数据处理设备通过数据采集设备从大数据集群设备中获取的；基于所述参考数据表标识，以及所述关联数据表标识，确定查询结果，并发送所述查询结果。
192.与此同时，还可以执行图谱数据处理方法，该图谱数据处理方法包括：获取日志数据；在确认所述日志数据中存在关键字的情况下，对所述日志数据进行解析，得到多个目标数据表标识以及多个所述目标数据表标识之间的关系信息；基于所述关系信息，从多个目标数据表标识中筛选出具有依赖关系的作为依赖数据表标识；基于所述依赖数据表标识以及对应的所述关系信息，生成目标图谱数据；输出所述目标图谱数据。
193.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。