(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811181642.0
(22)申请日 2018.10.11
(71)申请人 广州前实网络科技有限公司
地址 510000 广东省广州市白云区云城西
路888号1611房
(72)发明人 段绍斌 李廷鸿 邓志超 刘裕雄
(74)专利代理机构 广州市科丰知识产权代理事
务所(普通合伙) 44467
代理人 王海曼
(51)Int.Cl.
G06F 16/2455(2019.01)
G06F 16/2453(2019.01)
G06F 16/22(2019.01)
(54)发明名称
(57)摘要
本发明公开了一种基于汽车VIN搜索的数据
库索引查询方法，该方法包括以下处理步骤：步
WMI号码和VDS号码；步骤2：将获得的WMI号码和
数据库中相关的VIN号码；步骤3：将需要查询的
VIN号码在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚
集索引锁定需要查询VIN号码的唯一对应位置。
通过本发明能够有效的优化VIN的数据库索引查
询方法，提升搜索速度，减少用户等待时间，降低
服务器成本。权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 109508345 A 2019.03.22
C N 109508345
A
1.一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，该方法包括以下处理步骤：
步骤1：分析需要查询的VIN号码获得该VIN号码的WMI号码和VDS号码；
步骤2：将获得的WMI号码和VDS号码拆分为主键，然后通过非聚集索引锁定数据库中相关的VIN号码；
步骤3：将需要查询的VIN号码在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引锁定需要查询VIN号码的唯一对应位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，在步骤2中，用WMI号的第1位、第2位、第3位与VDS号的第4位、第5位位结合作为主键。
3.根据权利要求2所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，所述WMI号第1位
为生产国家或地区代码，WMI号第2位为汽车制造商代码，WMI号第3位为汽车类型代码，其中，部分品牌中通过将WMI号的第1位、第2位、第3位组合代码表示该品牌；VDS号的第4位和第5位分别为发动机型号和制动及变速器型号。
4.根据权利要求2所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，在步骤2中，非聚集索引为在数据库管理系统对数据库中的WMI号码与VDS号的第4位和第5位分别加上索引，形成多个独立的索引结构，其中每个索引结构即非聚集索引，互相之间不存在关联。
5.根据权利要求4所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，每形成一个新的索引结构，对应字段中的数据就复制一份出来，用于生成索引。
6.根据权利要求1或2或4所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，非聚集索引和聚集索引一样，均采用平衡树作为索引的数据结构。
7.根据权利要求1所述的一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，其特征在于，在步骤3中，通过需要查询的VIN号码的VIS在在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引定位需要查询的VIN号码唯一对应位置。
权 利 要 求 书1/1页CN 109508345 A
基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法
技术领域
[0001]本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法。
背景技术
[0002]车辆识别号码(Vehicle Identification Number)也称车架号码，简称VIN，是一组由十七个英数组成，用于汽车上的独一无二的号码，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。其中，为避免与数字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不会被使用。GB7258-2012规定：“汽车、摩托车、半挂车和中置轴挂车应具有唯一的车辆识别代号。VIN技术标准包含不同的细节分支，各个细节分支中的编码位置代表的意义有细微差别，VIN号码由三大部分组成：WMI(世界制造厂商识别代号)，VDS(车辆说明部分)，VIS(车辆指示部分)
[0003]VIN的搜索，大量应用于车辆下线后的各个环节，如汽车的注册、保险、年检、维修和保养，直至回收或报废。最常见的应用范畴是通过搜索VIN匹配汽车的车型，从而得到车型以后可以进而匹配到维修此车型的零配件，EPC图等数据。常见的VIN搜索数据库都会将VIN号码定为主键，有主键的数据库表对应是树状结构，即平衡树结构，换句话说，就是整个表就变成了一个索引，也就是所谓的“聚集索引”。
一个表一般只有一个主键，对应只有一个聚集索引，因为主键的作用就是把“表”的数据格式转换成“聚集索引(平衡树)”的格式放置。现有的技术中，常见的VIN搜索数据库是数据库设计人员建立的，在数据库设计人员眼里，VIN代码仅仅是普通的编码，只能将VIN号码看成是普通的编码进行检索，当遇到大的数量级，如万亿级别的VIN号码时搜索效率将逐步降低，搜索时间将大大增加。
发明内容
[0004]本发明的目的是，提供一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，能够有效加快搜索速度，减少搜索时间。
[0005]为实现该目的，提供了一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，该方法包括以下处理步骤：
[0006]步骤1：分析需要查询的VIN号码获得该VIN号码的WMI号码和VDS号码；
[0007]步骤2：将获得的WMI号码和VDS号码拆分为主键，然后通过非聚集索引锁定数据库中相关的VIN号码；
[0008]步骤3：将需要查询的VIN号码在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引锁定需要查询VIN号码的唯一对应位置。
[0009]优选地，在步骤2中，用WMI号的第1位、第2位、第3位与VDS号的第4位、第5位位结合作为主键。
[0010]优选地，所述WMI号第1位为生产国家或地区代码，WMI号第2位为汽车制造商代码，WMI号第3位为汽车类型代码，其中，部分品牌中通过将WMI号的第1位、第2位、第3位组合代
码表示该品牌；VDS号的第4位和第5位分别为发动机型号和制动及变速器型号。
[0011]优选地，在步骤2中，非聚集索引为在数据库管理系统对数据库中的WMI号码与VDS 号的第4位和第5位分别加上索引，形成多个独立的索引结构，其中每个索引结构即非聚集索引，互相之间不存在关联。
[0012]优选地，每形成一个新的索引结构，对应字段中的数据就复制一份出来，用于生成索引。
[0013]优选地，非聚集索引和聚集索引一样，均采用平衡树作为索引的数据结构。[0014]优选地，在步骤3中，通过需要查询的VIN号码的VIS在在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引定位需要查询的VIN号码唯一对应位置。
[0015]本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
[0016]本发明中通过汽车VIN搜索与行业标准，从而能够有效优化VIN的数据库索引查询方法，提升搜索速度，减少用户等待时间，降低服务器成本。通过本发明能够有效保障搜索的正确性和稳定性。
附图说明
[0017]图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
[0018]下面结合实施例，对本发明作进一步的描述，但不构成对本发明的任何限制，任何在本发明权利要求范围所做的有限次的修改，仍在本发明的权利要求范围内。
[0019]如图1所示，一种基于汽车VIN搜索的数据库索引查询方法，该方法包括以下处理步骤：
[0020]步骤1：分析需要查询的VIN号码获得该VIN号码的WMI号码和VDS号码；
[0021]步骤2：将获得的WMI号码和VDS号码拆分为主键，然后通过非聚集索引锁定数据库中相关的VIN号码；
[0022]步骤3：将需要查询的VIN号码在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引锁定需要查询VIN号码的唯一对应位置。
[0023]在步骤2中，用WMI号的第1位、第2位、第3位与VDS号的第4位、第5位位结合作为主键。所述WMI号第1位为生产国家或地区代码，WMI号第2位为汽车制造商代码，WMI号第3位为汽车类型代码，其中，部分品牌中通过将WMI号的第1位、第2位、第3位组合代码表示该品牌，即，通过部分品牌前3位与VDS号的第4位、第5位位结合作为主键。从而能够形成多个主键。VDS号的第4位和第5位分别为发动机型号和制动及变速器型号。
[0024]在步骤2中，非聚集索引为在数据库管理系统对数据库中的WMI号码与VDS号的第4位和第5位分别加上索引，形成多个独立的索引结构，其中每个索引结构即非聚集索引，互相之间不存在关联。每形成一个新的索引结构，对应字段中的数据就复制一份出来，用于生成索引。非聚集索引和聚集索引一样，均采用平衡树作为索引的数据结构。
[0025]在步骤3中，通过需要查询的VIN号码的VIS在在步骤2中锁定的相关VIN号码中通过聚集索引定位需要查询的VIN号码唯一对应位置。
[0026]在本实施例中，非聚集索引和聚集索引在同一数据库中，索引树结构中各节点的
值来自于数据库表中的索引字段。假如给用户user表的名字name字段加上索引，那么索引就是由name字段中的值构成，在数据改变时，数据库管理系统DBMS会一直维护索引结构的正确性。从而如果给数据库表中多个字段加上索引，那么就会出现多个独立的索引结构，每个索引(非聚集索引)互相之间不存
在关联。从而通过数据库管理系统的建立所需的非聚集索引，能够有效的查到所有包含对应主键字段的所有VIN号码的，从而使得通过输入的VIN号码进一步定位的VIN号码数量级大大降低，使得搜索速度大大提升，减少搜索时间。[0027]现有的技术并没有利用到VIN号码的行业标准意义，只能将VIN号码看成是普通的编码进行检索，例如假设有1亿条VIN号码，默认分块假设为10条，十进制分级，那么层级就是8个层级，从而8次以后查询到所需要搜索的额VIN号码。当遇到大的数量级(万亿级别)的VIN号码时搜索效率将逐步降低。本发明将VIN号码的行业标准进行非聚集索引的检索，将提升5-10倍以上的检索效率，解决搜索大数据量的VIN号码的问题。
[0028]以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。
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