1 .一种多模数据库查询方法,其特征在于,应用于服务端设备,所述服务端设备连接多
模数据库,所述多模数据库查询方法包括:
所述服务端设备获取所述多模数据库的多个数据模型,确定多个所述数据模型各自对
应的存储引擎,确定所述存储引擎对应的人工智能模型标识,每个所述人工智能模型标识
对应一个人工智能模型,不同的所述人工智能模型标识对应不同的所述人工智能模型;
获取所述数据模型的待存储数据,当所述待存储数据的数据标识为所述人工智能模型
标识时,通过所述存储引擎将所述待存储数据分散存储在所述人工智能模型标识对应的多
个存储节点上;
将多种所述数据模型的访问接口设置为统一的查询接口,通过所述查询接口接收客户
端设备发送的跨数据模型查询请求,所述跨数据模型查询请求为需要多个所述数据模型共
同完成的查询请求;
确定所述跨数据模型查询请求中的各个目标引擎,所述目标引擎为所述跨数据模型查
询请求中需要查询的所述数据模型对应的存储引擎;
将所述跨数据模型查询请求转换成各个所述目标引擎的查询操作,向各个所述目标引
擎发送所述查询操作;
接收各个目标引擎执行所述查询操作后查询到的数据;
对各个目标引擎执行所述查询操作后查询到的所述数据进行整合,生成所述跨数据模
型查询请求的查询结果。
2 .根据权利要求1所述的多模数据库查询方法,其特征在于,所述人工智能模型标识包
括文本生成模型标识、图像生成模型标识和音频生成模型标识,所述人工智能模型包括文
本生成模型、图像生成模型和音频生成模型;
所述服务端设备获取所述多模数据库的多个数据模型,确定多个所述数据模型各自对
应的存储引擎,确定所述存储引擎对应的人工智能模型标识,包括:
所述服务端设备获取所述多模数据库的多个数据模型,所述多个数据模型包括关系型
数据、时空数据、时序数据、文档数据、向量数据;
确定所述关系型数据对应的存储引擎为关系型数据库引擎,确定所述时空数据对应的
存储引擎为时空数据库引擎,确定所述时序数据对应的存储引擎为时序数据库引擎,确定
所述文档数据对应的存储引擎为文档数据库引擎,确定所述向量数据对应的存储引擎为向
量数据库引擎;
确定所述关系型数据库引擎、所述时空数据库引擎和所述文档数据库引擎对应的所述
人工智能模型标识为所述文本生成模型标识,确定所述向量数据库引擎对应的所述人工智
能模型标识为所述图像生成模型标识,确定所述时序数据库引擎对应的所述人工智能模型
标识为所述音频生成模型标识。
3 .根据权利要求1所述的多模数据库查询方法,其特征在于,所述获取所述数据模型的
待存储数据,当所述待存储数据的数据标识为所述人工智能模型标识时,通过所述存储引
擎将所述待存储数据分散存储在所述人工智能模型标识对应的多个存储节点上,包括:
获取所述数据模型的待存储数据,所述待存储数据携带有数据标识和数据格式;
判断所述数据标识是否为所述人工智能模型标识,同时判断所述数据格式是否为预设
格式;
权 利 要 求 书
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