本申请涉及计算机
技术领域：
，尤其涉及一种证券交易数据压缩方法及装置。
背景技术：
：当今社会，互联网已经是人们获取各类资讯的主要工具。例如，证券投资者常常会通过财经网站获取证券交易资讯，以帮助自身进行投资分析。相应的，财经网站也会提供丰富全面的证券交易资讯，以吸引证券投资者的访问和点击，从而依靠网站的流量、访问量和点击率换取收入。为了向证券投资者提供丰富全面的证券交易资讯，财经网站常常需要从证券交易所等相关合作方获取证券交易数据。目前，财经网站直接从相关合作方获取原始证券交易数据后存储，经过加工处理后，再通过页面、客户端等形式向用户提供相关服务。然而，由于证券交易数据体积庞大，并且仍在不断地增加。因此，证券交易数据的存储和加载都变得越来越不方便，一方面，庞大的数据需要占用更多的存储空间；另一方面，当一次性需要加载较多数据时，加载显示速度会变得非常缓慢，导致用户体验差，或者，分次加载的情况下，在用户浏览过程中可能需要再次加载，同样会导致卡顿等问题，降低用户体验。技术实现要素：本申请实施例提供一种证券交易数据压缩方法装置，以解决现有技术中，证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，导致的用户体验差的技术问题。第一方面，本申请实施例提供一种证券交易数据压缩方法，包括：获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别执行：计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。可选地，针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，在按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，还执行：计算该时间点对应的第二类型中的第一数据项与第二数据项的相对变化值，得到所述第二相对变化值；以及所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值。可选地，所述多个数据项还包括：类型为价格的数据项；所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的类型为价格的数据项转化成整数。可选地，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述多个数据项还包括：类型为累计成交量的数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，在按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，还执行：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项除以预设的整除倍数，得到单位成交量，其中，所述整除倍数为股票的最小交易单位；以及所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项替换为相应的单位成交量。可选地，当所述原始证券交易数据为股票分时数据，所述第一类型的数据项为累计成交量时，所述预设的数据处理方式，具体包括：在所述第一相对变化值等于0时，将该时间点对应的原始证券交易数据替换为无量无价标识；否则，将该时间点对应的累计成交量，替换为该时间点对应的第一相对变化值；其中，所述无量无价标识，用于表示该时间点对应的所有数据项与该时间点的前一时间点对应的所有数据项对应相同。可选地，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，所述在先时间点为预设的基准日期；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述预设的基准日期相差的实际天数或非周末天数；或者，所述在先时间点为该时间点的前一时间点；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的实际天数或非周末天数。可选地，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，所述预设的数据处理方式，具体包括：在所述第一相对变化值等于1时，将该时间点对应的日期清除；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值；或者，在所述第一相对变化值大于预设值时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或非周末天数；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。可选地，所述按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度，包括：判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与预设的标准长度是否相容，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为是，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为所述标准长度；若所述第一判断结果为否，重定义该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度。可选地，所述重定义该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，包括：判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与该时间点的后一时间点对应的处理后证券交易数据需要占用的存储空间的长度是否相容，获得第二判断结果；若所述第二判断结果为是，根据该时间点对应的处理后的证券交易数据，对所述标准长度进行重定义；并将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为重定义后的标准长度；若所述第二判断结果为否，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，重定义为该时间点对应的处理后的证券交易数据实际需要占用的存储空间的长度。可选地，所述标准长度，包括：各类型的数据项分别对应的初始化格数和基准格数；所述初始化格数，为所述多个时间点中起始时间点对应的处理后的证券交易数据中相应类型的数据项实际需要占用的格数；所述基准格数为预设的备用格数；其中，所述格为预先设定的最小数据存储单位。可选地，所述判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与预设的标准长度是否相容，获得第一判断结果，包括：计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；判断各所述最大格数，与所述标准长度中为相应类型的数据项分别规划的格数是否相同，获得各第一判断子结果；如果所述各第一判断子结果均为是，则确定第一判断结果为是；否则，确定第一判断结果为否；所述判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与后一时间点对应的处理后证券交易数据需要占用的存储空间的长度是否相容，获得第二判断结果，包括：计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；判断各所述最大格数，与后一时间点对应的处理后证券交易数据中相应类型的数据项分别需要占用的最大格数是否相同，获得各第二判断子结果；如果所述各第二判断子结果均为是，则确定第二判断结果为是；否则，确定第二判断结果为否。可选地，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据时，所述方法还包括：将以下数据项或选项中的至少一个写入所述目标数据的头部：价格的小数位数、基准价格和预设的基准日期；当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述方法还包括：将以下数据项或选项中的至少一个写入所述目标数据的头部：价格的小数位数、成交量的整除倍数标识、基准价格、分时数据产生的日期和无量无价标识。第二方面，本申请实施例还提供一种证券交易数据压缩装置，包括：数据获取模块、触发模块、第一计算模块、第一数据处理模块、长度设置模块和数据写入模块，所述数据获取模块，用于获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；所述触发模块，用于针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别触发一次所述第一计算模块、所述第一数据处理模块、所述长度设置模块和所述数据写入模块；所述第一计算模块，用于计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；所述第一数据处理模块，用于按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；所述长度设置模块，用于按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；所述数据写入模块，用于将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。可选地，所述装置还包括：第二计算模块；所述第二计算模块，用于在所述第一数据处理模块按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，计算该时间点对应的第二类型中的第一数据项与第二数据项的相对变化值，得到所述第二相对变化值；以及所述第一数据处理模块中所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值。可选地，所述多个数据项包括：类型为价格的数据项；所述第一数据处理模块中所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的类型为价格的数据项转化成整数。可选地，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述多个数据项还包括：类型为累计成交量的数据项；所述装置还包括：第三计算模块，用于在所述第一数据处理模块按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项除以预设的整除倍数，得到单位成交量，其中，所述整除倍数为股票的最小交易单位；所述第一数据处理模块中所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项替换为相应的单位成交量。可选地，当所述原始证券交易数据为股票分时数据，所述第一类型的数据项为累计成交量时，所述第一数据处理模块中所述预设的数据处理方式，具体包括：在所述第一相对变化值等于0时，将该时间点对应的原始证券交易数据替换为无量无价标识；否则，将该时间点对应的累计成交量，替换为该时间点对应的第一相对变化值；其中，所述无量无价标识，用于表示该时间点对应的所有数据项与该时间点的前一时间点对应的所有数据项对应相同。可选地，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，所述第一计算模块中所述在先时间点为预设的基准日期；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述预设的基准日期相差的实际天数或非周末天数；或者，所述第一计算模块中所述在先时间点为该时间点的前一个时间点；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的实际天数或非周末天数。可选地，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，所述第一数据处理模块中所述预设的数据处理方式，具体包括：在所述第一相对变化值等于1时，将该时间点对应的日期清除；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值；或者，在所述第一相对变化值大于预设值时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。可选地，所述长度设置模块包括：第一判断子模块、第一设置子模块和长度重定义子模块，其中：所述第一判断子模块，用于判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与预设的标准长度是否相容，获得第一判断结果；所述第一设置子模块，用于在所述第一判断结果为是时，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为所述标准长度；所述长度重定义子模块，用于在所述第一判断结果为否时，重定义该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度。可选地，所述长度重定义子模块包括：第一判断单元，用于判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与该时间点的后一时间点对应的处理后证券交易数据需要占用的存储空间的长度是否相容，获得第二判断结果；第一长度重定义单元，用于在所述第二判断结果为是时，根据该时间点对应的处理后的证券交易数据，对所述标准长度进行重定义；并将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为重定义后的所述标准长度；第二长度重定义单元，用于在所述第二判断结果为否时，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，重定义为该时间点对应的处理后的证券交易数据实际需要占用的存储空间的长度。可选地，所述第一判断子模块，具体包括：第一计算单元，用于计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；第二判断单元，用于判断各所述最大格数，与所述标准长度中为相应类型的数据项分别规划的格数是否相同，获得各第一判断子结果；第一判断结果确定单元，如果所述各第一判断子结果均为是，则确定第一判断结果为是；否则，确定第一判断结果为否。可选地，所述第一判断单元，具体用于计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；并判断各所述最大格数，与后一时间点对应的处理后证券交易数据中相应类型的数据项分别需要占用的最大格数是否相同，获得各第二判断子结果；如果所述各第二判断子结果均为是，则确定第二判断结果为是；否则，确定第二判断结果为否。第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别执行：计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别执行：计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。本申请实施例采用的上述至少一个技术方案，一方面，根据各时间点对应的原始证券交易数据中第一类型的数据项的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行了替换；另一方面，利用长度可变的存储空间的长度设置方式，为每一时间点对应的处理后的证券交易数据设置存储空间的长度，可以使处理后的证券交易数据项占用的存储空间的长度尽可能地小。故而，本申请实施例提供的上述至少一个技术方案：能够实现压缩原始证券交易数据的目的，解决了现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致的用户体验差的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例提供的证券交易数据压缩方法的一种具体实施方式的流程示意图；图2为图1所示的实施例中的步骤s105的一种具体实现方式的详细流程示意图；图3为图2所示的实施例中的步骤s203的一种具体实现方式的详细流程示意图；图4为本申请实施例提供的证券交易数据压缩装置的一种具体实施方式的结构示意图；图5为图4所示的实施例中的模块405的一种具体实现方式的结构示意图；图6为图5所示的实施例中的子模块503的一种具体实现方式的详细结构示意图。图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。申请人经研究发现，证券交易数据本身具有一些特点。例如，上海证券交易所和深圳证券交易所的股票交易数据常常具有如下特点：a)k线数据记录的数据项包括：开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。分时数据记录的数据项包括：当前价格、平均价格和累计成交量。b)受涨跌停的限制以及基于证券市场本身的属性，通常情况下股票价格在一日内的变化不会太大。c)股票通常以上一交易日的收盘价作为下一交易日的基准价格，尽管偶尔有除权除息会破坏这一点。d)交易日期具有规律性，股票市场通常只在每周的周一至周五开盘。e)对于分时数据，由于交易时间固定，每天需要记录的交易时间点的个数有限且固定，具体是242个时间点，这242个时间点具体包括：连续竞价的09:30-11:30(左闭右开区间)的120个时间点、13:00-15:00(左闭右开区间)的120个时间点、集合竞价的09:25的1个时间点和产生收盘价的15:00的1个时间点。f)由于股票交易的最小单位“手”的概念的存在，较短的一段时间内，如果没有出现小于手的成交即“碎股”的成交，股票的成交量往往是100的倍数。g)对于分时数据，连续竞价时，如果某一分钟的成交量为0，那么，理论上当前价格相对于上一分钟也没有变化，也即分时数据具有“无量无价”的特征。基于证券交易数据的上述特点，本申请实施例提出了一种证券交易数据压缩方法及装置，以解决现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致用户体验差的技术问题。需要说明的是，实施本申请实施例提供的一种证券交易数据压缩方法及装置的执行主体，既可以是各财经网站的服务器，也可以是证券交易所的服务器，还可以是其他需要存储或加载证券交易数据的设备，这均是合理的。本申请实施例对实施上述方法及装置的具体实施主体不做限定。并且为了方便描述，本申请说明书中均以上海证券交易所和深圳证券交易所的股票数据为例进行说明。本领域技术人员应当理解，这并不构成对本申请要求保护的证券交易数据压缩方法及装置的应用及保护范围的限定，本申请实施例提供的一种证券交易数据压缩方法及装置，还可以应用于其他证券交易所的证券交易数据压缩中。以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。请参考图1，图1示出了本申请实施例提供的一种证券交易数据压缩方法的一种具体实现方式的流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供的一种证券交易数据压缩方法，可以包括如下步骤：s101、获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；上述原始证券交易数据可以是证券交易所实时产生的证券交易数据。具体可以是，证券交易所实时产生的股票日k线数据、股票分时数据等等。通常情况下，上述时间点，可以是单条原始证券交易数据产生的时间单位，例如，单条股票日k线数据产生的时间单位：天(也可以称为“日”)，单条股票分时数据产生的时间单位：分。上述多个时间点是从一指定时间点开始至另一指定时间点止，这一时段内的多个连续的时间点。例如，对于股票日k线数据，上述多个时间点可以是股票开始交易的第一个交易日至当前交易日内多个交易日；对于股票分时数据，上述多个时间点，可以是某一交易日中、上文所述的242个时间点。s102、针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一时间点，分别执行：步骤s103至s106；s103、计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；其中，该时间点的在先时间点，可以是该时间点之前的任何一个时间点，例如，可以是上述多个时间点中的该时间点的前一个时间点，也可以是上述多个时间点之前的一个时间点。上述第一相对变化值，可以是该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的差值，并根据实际需要设置为带符号或不带符号的差值。其中的符号包括正号和负号。在一种具体实施方式中，当原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述时间点，具体可以是日。并且，每一时间点对应的原始证券交易数据可以包括如下几个数据项：开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。此时，上述第一类型可以是价格，相应的第一类型的数据项可以是：开盘价、最高价、最低价和收盘价中的一个或多个；和/或，第一类型可以是成交量，相应的第一类型的数据项也是成交量。但由于某一交易日的开盘价与该交易日相邻的上一个交易日的收盘价的差值相对更小，更能减少数据量，因此，较佳的，该时间点的在先时间点为该时间点的前一时间点，该时间点对应的第一类型的数据项是开盘价，该时间点的在先时间点对应的第一类型的数据项是收盘价。这样，通过步骤s103，可以得到每一时间点对应的开盘价与该时间点的前一时间点对应的收盘价的差值；和/或，可以得到每一时间点对应的成交量与该时间点的前一时间点对应的成交量的差值。在具体实现时，若原始证券交易数据为股票日k线数据，上述第一相对变化值是带符号的差值。具体来说，当差值为正时，所带的符号为正号，反之，所带的符号为负号。在另一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，上述时间点为分(对应上文中的242个时间点)，每一时间点对应的原始证券交易数据可以包括如下几个数据项：当前价格、平均价格和累计成交量。此时，步骤s103中的第一类型可以是价格，相应的第一类型的数据项具体可以是当前价格；和/或，第一类型可以是成交量，相应的第一类型的数据项具体可以是累计成交量。这样，通过步骤s103，可以得到每一时间点对应的当前价格与该时间点的前一时间点对应的当前价格的差值；和/或，可以得到每一时间点对应的累计成交量与该时间点的前一时间点对应的累计成交量的差值。同样的，在具体实现时，若原始证券交易数据为股票分时数据，上述第一相对变化值，是带符号的差值。具体来说，当差值为正时，所带的符号为正号，反之，所带的符号为负号。s104、按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；根据步骤s103中所列举的一种较佳的具体实施方式可知，当原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述预设的数据处理方式具体可以包括：将该时间点对应的开盘价，替换为该时间点对应的开盘价与该时间点的前一时间点对应的收盘价的差值，并且带有符号；和/或，将将该时间点对应的成交量，替换为该时间点对应的成交量与该时间点的前一时间点对应的成交量的差值，并且带有符号。根据步骤s103中所列举的另一种具体实施方式可知，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，上述预设的数据处理方式具体可以包括：将该时间点对应的当前价格，替换为该时间点对应的当前价格与该时间点的前一时间点对应的当前价格的差值，并且带有符号；和/或，将该时间点对应的累计成交量，替换为该时间点对应的累计成交量与该时间点的前一时间点对应的累计成交量的差值，并且带有符号。不难理解，由于第一相对变化值(差值)的数据量明显小于第一类型的数据项的原始值的数据量，因此，经过上述步骤s104的处理后，所得到的处理后的证券交易数据的数据量小于原始证券交易数据的数量，实现了压缩原始证券交易数据的目的。此外，需要说明的是，以股票日k线数据为例，原始证券交易数据中除了包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量这五个数据项以外，还包括日期这一数据项。因此，在本申请实施例中，上述第一类型的数据项还可以是日期，相应的，第一相对变化值可以该时间点对应的日期与在先时间点对应的日期的相对差值，并且不带符号。由于当第一类型的数据项为日期时，所涉及的具体实施方式较多，因此，将这一部分内容在下文中单独进行描述，详见下文。s105、按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；可以理解的是，在压缩时，除了减少原始证券交易数据的数据量，得到数据量相对较少的处理后的证券交易数据之外，为处理后的证券交易数据规划合理的存储空间长度也显得尤为重要，如果存储空间长度规划的不合理，仅通过减少数据量所取得的压缩效果可能并不显著。存储空间长度，可以是处理后的证券交易数据占用的最小数据存储单位的数量。例如，占用的bit的数量。在本申请实施例中，引入了格，1格等于3bit，并将格作为最小数据存储单位之，此时存储空间长度可以是处理后的证券交易数据占用的格数。本申请实施例，结合每一时间对应的处理后的证券交易数据的实际数据量，提出了一种存储空间长度可变的设置方式，为处理后的证券交易数据设置需要占用的存储空间长度，下文会结合具体的实施方式进行说明。s106、将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。在具体实现时，可以逐条将处理后的每一时点对应的处理后的证券交易数据写入相应长度的存储格式中去。不难理解，图1所示的实施例提供的一种证券交易数据压缩方法，一方面，根据各时间点对应的原始证券交易数据中第一类型的数据项的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行了替换；另一方面，利用长度可变的存储空间的长度设置方式，为每一时间点对应的处理后的证券交易数据设置存储空间的长度，可以使处理后的证券交易数据项占用的存储空间的长度尽可能地小。因此，该方法可以实现压缩原始证券交易数据的目的，解决了现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致用户体验差的技术问题。可选地，针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，在按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，还执行：计算该时间点对应的第二类型中的第一数据项与第二数据项的相对变化值，得到所述第二相对变化值；以及上述步骤s104中的所述预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值。在一种具体实施方式中，当原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述第二类型也可以为价格，对应的，第二类型中的第一数据项可以为：最高价、最低价和收盘价中的至少一个，第二类型中的第二数据项可以为开盘价。由于对于股票数据而言，涨跌幅的限制是对同一交易日内的股票价格而言的，两个交易日之间的股票价格的变动有可能会大于涨跌幅。因此，对于每一交易日对应的最高价、最低价和收盘价，替换成与该交易日的开盘价的第二相对变化值更能减少数据量。在具体实现时，上述第二相对变化值，是带符号或不带符号的第一数据项与第二数据项的差值。具体来说，当第一项数据为最高价或最低价时，由于一个交易日的最高价一般不会低于该交易日的开盘价，一个交易日的最低价不会高于该交易日的开盘价，因此，可以采用无符号的第二相对变化值替换最高价和最低价。当第一数据项为收盘价时，由于收盘价既有可能低于开盘价，又有可能高于开盘价，因此，可以采用有符号的第二相对变化值替换收盘价。当然，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述第一数据项还可以为：开盘价、最高价和最低价中的至少一个，上述第二数据项可以为收盘价。不难理解，由于开盘价、最高价、最低价和收盘价四者中两两之间的差值均不大，因此，上述第一数据项可以是这个四个数据项中任三项，第二数据项为剩余的一项。但相比而言，由于股票日k线数据中的最高价≥开盘价≥最低价，因此，将开盘价作为第二数据项，可以使上述第二相对变化值更小，更能减少数据量；同时，可以减少符号位所占的存储空间，换言之，就是可以将原本用于编码符号的存储空间(通常为1bit)用来编码第二相对变化值本身，进一步地减少了最终获得的压缩数据的数据量，增大了压缩比。因此，优选的，上述第一数据项为：最高价、最低价和收盘价中的至少一个，上述第二数据项为开盘价。这样，结合图1所示的实施例，对于除起始交易日外的每一交易日对应的股票日k线数据：将收盘价作为第一类型的数据项，替换为该交易日的开盘价与上一交易日的收盘价的第一相对变化值；将该交易日对应的最高价、最低价和收盘价作为第二类型中的第一数据项，分别替换为与该交易日的开盘价的第二相对变化值。对于起始交易日对应的股票日k线数据，将开盘价仍用原始值表示，将最高价、最低价和收盘价分别替换成与开盘价的第二相对变化值。最终使每一交易日对应的表示价格的五个数据项的数据量均被减少。在另一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，上述第一数据项可以为平均价格，第二数据项可以为名义平均价格。也即将每时间点对应的股票分时数据中的平均价格，替换为该时间点对应的平均价格与名义平均价格的差值，并且带有符号。名义平均价格，一般是起始时间点至该时间点这一时段内，每一分钟内的成交量乘以该时间点结束时的当前价格(也就是该时间点对应的这一分钟内最后一笔成交的股票的价格)的和，再除以到该时间点为止的累计成交量得到的平均值。股票分时数据中记录的平均价格，可以被称为真正平均价格，可以由证券交易所给定，通常情况下，是当前累计成交额除以当前累计成交量得到的平均价格。不难理解，平均价格与名义平均价格的差值相对于原始平均价格数据量也较小，因此，能够实现进一步压缩原始证券交易数据的目的。需要说明的是，上述将该时间点对应的所述第一类型的数据项，替换为该时间点对应的第一相对变化值的处理方式，以及将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值的处理方式，正是利用了本说明书前文所述的上海证券交易所和深圳证券交易所的股票交易数据的特点b)，也即利用数据项的“相对变化值”的数据量小于数据项的原始证券交易数据的思想，实现了对证券交易数据进行压缩的目的。可选地，在又一种具体实施方式中，由于证券的价格常用定点小数表示，因此，当图1所示的实施例中所述多个数据项包括：类型为价格的数据项时，步骤s104中的所述预设的数据处理方式，还可以包括：将该时间点对应的类型为价格的数据项转化成整数。在原始证券交易数据中，通常包括价格和成交量两种类型的数据项。其中，类型为价格的数据项的小数位数通常是固定不变的，例如上海证券交易所的股票的开盘价、收盘价等通常具有3位的小数位数，将表示价格的数据项乘以10的3次幂转化成整数后，占用的存储空间小于直接保存成小数时占用的存储空间且更精确，因此可以达到进一步压缩原始证券交易数据的目的。相应的，在解压时，将计算出的整数转化成相应位数的小数即可，例如，如果解压时计算出的整数位2345678，小数位数为3，则解压输出的值为2345.678。可选地，在又一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述多个数据项还包括：类型为累计成交量的数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一时间点，在分别执行步骤s103至s106之前，所述方法还可以包括：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项除以预设的整除倍数，得到单位成交量，其中，所述整除倍数为股票的最小交易单位；则，步骤s104中，所述预设的数据处理方式，还可以包括：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项替换为相应的单位成交量。其中，表示成交量的数据项，由于“手”的概念的存在，通常均可以被预设的整除倍数整除，在上海证券交易所和深圳证券交易所中，对于股票而言，该预设的整除倍数通常为100，对于其他种类的证券，该整除倍数有可能不同，本领域技术人员可以根据实际情况设定该整除倍数的具体值。不难理解，将表示成交量的数据项替换成单位成交量之后，也可以减少原始证券交易数据的数据量，因此，可以进一步地实现压缩原始证券交易数据的目的。可选地，在又一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据，所述第一类型的数据项为累计成交量时，步骤s104中的所述预设的数据处理方式，具体可以包括：在所述第一相对变化值等于0时，将该时间点对应的原始证券交易数据替换为无量无价标识；否则，将该时间点对应的累计成交量，替换为该时间点对应的第一相对变化值。其中，无量无价标识，用于表示该时间点对应的所有数据项与该时间点的前一时间点对应的所有数据项对应相同。根据前文所述，对于股票分时数据而言，当某一分钟的成交量为零时，也就是累计成交量不发生变化时，相应的股票的价格也不会发生变化，因此可以利用无量无价标识对该分钟的股票分时数据进行表示，在解压时直接沿用前一时间点的数据项即可。不难理解，无量无价标识的数据量明显小于原始证券交易数据本身的数据量，因此，这一具体实施方式也进一步地实现了对原始证券交易数据的压缩。对于原始股票日k线数据，除了包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量外，还包括：日期。上文描述了对开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量五个数据项进行处理的情况。下面结合四个具体实施方式对第一类型的数据项为日期时的处理情况进行说明，以进一步对原始证券交易数据进行压缩。具体实施方式一当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，在上述步骤s103和s104中：所述在先时间点为预设的基准日期；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述预设的基准日期相差的实际天数或非周末天数。对于上海证券交易所，上述基准日期可以为1990-12-19，1990-12-19为上海证券交易所正式开始营业的日期，在本领域内，该日期也被称为“day0”。当然，上述基准日期也可以为其他的日期，不同的交易所，基准日期的设定可以有所不同。具体实施方式二当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，在上述步骤s103和s104中：所述在先时间点为该时间点的前一个时间点；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的实际天数或非周末天数。在上述方式一和上述方式二中，由于相对于日期的原始表示方式，将原始证券交易数据中的日期，替换成该日期与预设的基准日期或前一交易日的日期相差的实际天数或相差的非周末天数之后，可以减少表示“日期”的这一数据项的数据量。举例来说，假设基准日期为1990-12-19，那么，将1990-12-20日产生的日k线数据中的日期表示成“1990-12-20”的数据量，明显大于表示成与基准日期1990-12-19相差的实际天数“1”的数据量。因此，上述具体实施方式，也可以进一步地实现压缩原始证券交易数据的目的。具体实施方式三在上述具体实施方式二的基础上，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，所述预设的数据处理方式，具体包括：在所述第一相对变化值等于1时，将该时间点对应的日期清除；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。一般情况下，上海证券交易所和深圳证券交易仅在每周的周一至周五开盘，因此，在对股票日k线数据中的日期进行压缩时，当某一交易日与前一交易日相差的非周末天数为1时，说明该交易日与前一交易日连续，可以将该交易日对应的表示日期的数据项清除，以进一步地减少数据量，在解压时自动在前一交易日的日期的基础上加1即可，如果遇到周末，自动顺延至下周一。但是，由于其他法定节假日的存在，以及股票可能由于其他原因停牌等原因，会出现某些非周末日期也不存在交易记录的情况，也即出现上述第一相对变化值大于1的情况，此时将该交易日对应的日期，替换为该交易日与前一交易日相差的非周末天数，以保证解压缩得到的数据的正确性。不难理解，相比于上述方式一和方式二，方式三更能减少表示“日期”的数据量，具有更好的压缩效果。具体实施方式四在上述实施方式二或方式三的基础上，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，所述预设的数据处理方式，具体可以包括：在所述第一相对变化值大于预设值时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。上述预设值可以人为设定，例如可以是63(对应占用的存储空间为6bit)。不难理解，由于股票停牌等原因可能使两个相邻交易日相差的非周末天数较多，大于上述预设值，如超过63天，此时，将该时间点对应的日期，替换成该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数更有助于保证解压缩的正确性。需要额外说明的是，当第一类型的数据项为日期时，在上述四个具体实施方式中，上述第一相对于变化值有两种，一种是相差的实际天数，另一种是相差的非周末天数。由于相差的实际天数通常大于相差的非周末天数，因此，相比较而言，当上述第一相对变化值为相差的非周末天数时，能更进一步地减少数据量，能取得更好的压缩效果。需要说明的是，本申请实施例中所述的第一类型和第二类型是为了方便描述引入的指代名称，这并不意味第一类型和第二类型为完全不同的类型。如图2所示，在一种具体实施方式中，上述步骤s105具体可以包括：s201、判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与预设的标准长度是否相容，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为是，执行步骤s202；若所述第一判断结果为否，执行步骤s203；其中，所述标准长度包括：各类型的数据项分别对应的初始化格数，还可以包括：各类型的数据项分别对应的基准格数。其中，初始化格数，可以是所述多个时间点中，起始时间点对应的处理后的证券交易数据中相应类型的数据项实际需要占用的格数；基准格数为预设的备用格数；其中，所述格为预先设定的最小数据存储单位，1格表示3bit。以股票交易数据为例(如股票日k线数据和股票分时数据)，除表示日期的数据项外，通常包括两种类型的数据项：价格和成交量。因此，对于股票交易数据，上述初始化格数可以包括：价格初始化格数和成交量初始化格数。相应的，上述基准格数包括：价格基准格数和成交量基准格数。对于基准格数，可以根据经验人为设定，也可以通过下述方式进行确定。举例来说，确定价格基准格数的过程大致可以为：遍历处理后的证券交易数据，确定其中类型为价格的数据项的最大值，计算该最大值需要占用的格数，并作为类型为价格的数据项需要占用的最大格数；该最大格数减去类型为价格的数据项的当前格数，即可以作为价格基准格数，由于类型为价格的数据项的当前格数通常用3bit整数来定义，也即类型为价格的当前格数的上限为7格，那么，基准格数的下限为该最大格数减7格；当该最大格数减7后小于0时，价格基准格数取0。其中，类型为价格的数据项的当前格数，指的是下文中对标准长度不断重定义时，被重定义的价格初始化格数。基于同样的方式，可以确定出成交量基准格数，本文不再赘述。在本申请实施例中，上述相容，可以是指标准长度中为各类型的数据项设置的格数，能够存储处理后的证券交易数据中相应类型的数据项，使得标准长度中为各类型的数据项设置的格数，与处理后的证券交易数据中相应类型的数据项需要占用的格数有非空交集。在一种具体实施方式中，步骤s201具体可以包括：步骤1、计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；步骤2、判断各所述最大格数，与所述标准长度中为相应类型的数据项分别规划的格数是否相同，获得各第一判断子结果；步骤3、如果所述各第一判断子结果均为是，则确定第一判断结果为是；否则，确定第一判断结果为否。可以理解的是，通过比较各种类型中的数据项需要占用的最大格数，与标准长度中为相应类型的数据项规划的格数是否相同，来确定该时点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度与标准长度是否相容，仅仅是一种示例性的确定方式，本领域技术人员还可通过其他方式来确定，本申请实施例对此不作限定。s202、将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为所述标准长度；s203、重定义该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度。如图3所示，在一种具体实施方式中，步骤s203具体可以包括：s301、判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与该时间点的后一时间点对应的处理后证券交易数据需要占用的存储空间的长度是否相容，获得第二判断结果；若所述第二判断结果为是，执行步骤s302，否则，执行步骤s303；具体实现时，步骤s301还可以具体包括：步骤1、计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；步骤2、判断各所述最大格数，与该时间点的后一时间点对应的处理后证券交易数据中相应类型的数据项分别需要占用的最大格数是否相同，获得各第二判断子结果；步骤3、如果所述各第二判断子结果均为是，则确定第二判断结果为是；否则，确定第二判断结果为否。同样的，通过比较该时间点与该时间点的后下一时间点分别对应的各类型的数据项需要占用的最大格数是否相同，来确定该时点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度，与后一时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度是否相容，也是一种示例性的确定方式，本领域技术人员还可通过其他方式来确定，本申请实施例对此不作限定。s302、根据该时间点对应的处理后的证券交易数据，对所述标准长度进行重定义；并将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为重定义后的所述标准长度；举例来说，假设该时间点和该时间点的下一时间点分别对应的处理后的证券交易数据中，类型为价格的数据项均需要7格的存储空间，但标准长度中为类型为价格的数据项只规划了6格，则需要对标准长度中为类型为价格的数据项规划的格数进行重定义，具体可以重定义为7格。可以理解的是，进行标准长度的重定义时，可以仅对之前确定出不相容的那一类型的数据项对应的格数进行重定义，而对能够相容的类型的数据项则不需要重定义。下文中会结合具体的实施例对标准长度的重定义进行说明，此处不再详述。s303、将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，重定义为该时间点对应的处理后的证券交易数据实际需要占用的存储空间的长度。具体的重定义方式，与步骤s302中类似，此处不再赘述。不难看出，在上述实施例中，对每一时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度不断地进行重定义，以使得每一时间点对应的处理后的证券交易数据都能够被恰如其分的写入相应长度的存储格式中，最终使处理后的证券交易数据项占用的存储空间的长度尽可能地小。从而真正实现压缩原始证券交易数据的目的，以解决现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致用户体验差的技术问题。此外，在上述任一实施例的基础上，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据时，所述证券交易数据压缩方法还包括：将以下数据项或选项中的至少一个写入所述目标数据的头部：价格的小数位数、基准价格和预设的基准日期。写入基准价格的目的是，方便计算证券的涨跌幅。具体来说，对于股票日k线数据而言，基准价格通常为上一个交易日的收盘价；对于股票分时数据来说，基准价格通常为昨收盘价，即上一个交易日的收盘价，并计算除权除息的影响。在上述任一实施例的基础上，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述证券交易数据压缩方法还可以包括：将以下数据项或选项中的至少一个写入所述目标数据的头部：价格的小数位数、成交量的整除倍数标识、基准价格、分时数据产生的日期和无量无价标识。可以理解，在实际压缩过程中，应将处理原始证券交易数据的一些规则写入最终得到的目标数据中，以方便解压缩。可选地，在上述任一实施例的基础上，所述证券交易数据压缩方法，还可以包括：对所述目标数据进行编码，得到最终的目标数据。为了方便财经网站使用javascript等脚本语言对压缩获得的目标数据进行读取，具体可以以base64字符作为基础进行编码，每个字符可以表示6个bit，当然也可以采用其他编码方式，本申请实施例对此不作限定。可选地，在编码处理得到的目标数据的头部，可以进一步地采用2个字符(2个base64字符，可以记做12bit)表示目标数据的数据类型，该数据类型用于说明目标数据的具体内容，例如，该数据类型具体是股票日k线数据，还是股票分时数据，或者是其他类型的数据；也可以进一步地采用1个字符表示目标数据的版本号，用于区分不同的压缩格式版本，以对数据进行差异化处理。下面分别以股票日k线数据和股票分时数据为例，通过两个具体的实施例对原始证券交易数据进行处理和写入相应的存储格式的过程进行详细说明。下面首先以股票日k线数据为例进行介绍，一条原始股票日k线数据包括：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量6个字段。1)确定初始化变量，初始化变量可以包括：价格小数位数和标准长度。其中，所述标准长度可以包括：初始化格数和基准格数。更为详细的，初始化格数又可以包括：价格初始化格数和成交量初始化格数；同样的，基准格数也可以包括：价格基准格数和成交量基准格数。对于价格小数位数，可以根据原始股票日k线数据中价格的实际有效小数位数进行确定，也可以按照一定规则人为指定。初始化格数和基准格数的确定方法前文中已经有相应的描述，此处不再赘述。需要说明的是，上述价格初始化格数和价格基准格数，均是在将小数形式的价格转化成整数之后确定的。对于价格初始化格数和成交量初始化格数，可以根据起始时间点对应的原始股票日k线数据进行确定。2)按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据。a)除第一条数据外，确定每一个交易日的股票日k线数据中的日期对应的第一相对变化值。其中，第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数。在所述第一相对变化值等于1时，将该时间点对应的日期清除；在所述第一相对变化值大于预设值(如超过63)时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数；在所述第一相对变化值大于1小于或等于所述预设值时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。如此处理的原因，请参见上文中对原始证券交易数据中“日期”这一数据项进行处理时所采用的方式三和方式四，此处不再赘述。下文中将需要跳变的非周末天数写入了扩展后的选项中。b)将每一交易日的股票日k线数据中的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量分别转化成整数，并具体用如下的相对变化值进行替换。具体而言，将开盘价替换为，开盘价与上一个交易日的收盘价(简称昨收价)的差值，并带有符号；将最高价替换为，开盘价与最高价的差值的绝对值，不带符号；将最低价替换为，开盘价与最低价的差值，不带符号；将收盘价替换为，收盘价与开盘价的差值，并带有符号；将成交量替换为，成交量与上一个交易日的成交量的差值，并带有符号。3)遍历每一时间点对应的处理后的股票日k线数据，按照存储空间长度可变的设置方式，分别设置处理后的股票日k线数据需要占用的存储空间长度。a)对该时间点对应的处理后的股票日k线数据，计算其中的开盘价、最高价、最低价和收盘价四个数据项中需要占用的格数的最大值；判断该时间点对应的该最大值，与上一时间点对应的该最大值是否相同，如果相同，确定该时间点对应的类型为价格的数据项需要占用的格数，与给上一时间点对应的类型为价格的数据项设置的格数相容，可以将该时间点对应的类型为价格的数据项需要占用的格数，设置为标准长度中为该类型的数据项规划的格数；其中，给上一时间点对应的类型为价格的数据项设置的格数为，所述标准长度中为该类型的数据项规划的格数；否则，确定二者不相容，需要对该时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数进行长度重定义。对类型为价格的数据项进行长度重定义的具体方法参照下文的长度定义表进行，具体内容详见下文。由于长度定义表的存在，该时间点对应的类型为价格的数据项需要占用的格数的下限为上述最大值对应的格数减1，下限为上述最大值对应的格数。同理，确定出该时间点对应的类型为成交量的数据项需要占用的格数，是否需要进行长度重定义。b)长度重定义，包括类型为价格的数据项占用的格数的长度重定义，和类型为成交量的数据项占用的格数的长度重定义。当该时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数需要长度重定义，并且其对应存在前一时间点和后一时间点的处理后的股票日k线数据时，具体的长度重定义过程如下：判断该时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数，与后一时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数是否相容。如果是，采用持久格数重定义，也即将上述标准长度进行重定义，并将该时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数，设置为重定义后的标准长度中为类型为价格的数据项规划的格数；否则，采用临时格数重定义，也即仅对该时间点对应的类型为价格的数据项占用的格数进行重定义，上述标准长度并不发生变化。c)在标准长度中还包括：价格基准格数和成交量基准格数，且价格基准格数和成交量基准格数均大于零时，通过下述方式对标准长度进行优化，以缩短标准长度，从而减少为处理后的日k线数据设置的总格数，使压缩比最大化。具体的，检查所有进行了长度重定义的时间点，对应的类型为价格的数据项占用的格数的最大值，如果该最大值小于7，则减少价格基准格数，并相应地，在进行了长度重定义的时间点对应的类型为价格的格数上增加相应格数。同理，检查所有进行了长度重定义的时间点，对应的类型为成交量的数据项占用的格数的最大值，如果该最大值小于7，则减少成交量基准格数，并相应地，在进行了长度重定义的时间点对应的类型为成交量的格数上增加相应格数。这样，当价格基准格数和成交量基准格数减少时，标准长度相应的被缩短，使得存储目标数据的总格数减少，从而使得压缩比尽可能地最大化。4)最终将所述处理后的股票日k线数据，分别写入下述的格式中。a)定义目标数据的存储格式的头部。上述头部可以包括：6bit的小数位数、18bit的日期、2个3bit的价格初始化格数和成交量初始化格数、2个3bit的价格基准格数和成交量基准格数。上述18bit的日期的表示方式可以为，相对于1990-12-19所增加的天数。根据上文的描述可知，标准长度作为处理后的股票日k线数据当前使用的存储空间长度，会因不同处理后的股票日k线数据中各类型的数据项需要占用的格数不同，而被不断地重定义增加扩展存储位。因此，在实际应用中，标准长度具体可以是价格和成交量的初始化格数、价格和成交量的基准格数以及各种扩展存储位的和。例如，如果重定义后的价格初始化格数为4，价格基准格数为3，那么第二标准格式中表示价格的数据占用的存储空间长度为3×(4+3)＝21bit。b)定义每一时间点对应的处理后的股票日k线数据的存储空间长度。首先，每一时间点对应的处理后的股票日k线数据的存储空间长度，包含价格初始化格数、成交量初始化格数、价格基准格数和成交量基准格数。其次，每一时间点对应的处理后的股票日k线数据的存储空间长度，包括扩展存储位。扩展存储位的具体包括如下内容：①1个6bit的选项字符，此字符包括以下3个部分：i，1bit的扩展选项存在位。如果此bit置位(等于1)，则表示下一个字符是扩展选项。通常情况下，用1表示置位，用0表示非置位。ii，1bit的成交量额外增长位，如果此bit置位，则表示成交量额外增长预定数量的格，通常是2格，此变化只影响该时间点对应的处理后的股票日k线数据。iii，4bit的长度定义表。下面对长度定义表进行介绍。长度定义表反映了预先设定的长度定义规则，根据长度定义表可以对某一时间点对应的处理后的日k线数据中，不同类型的数据项占用的存储空间的长度进行重定义，如前文所述，这些数据项包括：开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量，共5个字段。在将处理后的数据写入相应的格式中之后进行编码获得压缩数据时，如果采用字节对齐的方式编码，有助于数据的切片和解压缩。因此，当采用base64编码方式编码时，一个字符表示6bit，由于有5个字段(其中表示价格的字段为4个，表示成交量的字段为1个)，这就需要总计偶数个格，才能保证字符对齐。当成交量占用的格数为奇数时，若类型为价格的字段只能对应延长一个格，就需要从4个类型为价格的字段中选择奇数个字段进行延长，否则选择偶数个，其选法共有16种，具体选择方法如表1所示。表10123456700××1×23×8×45×6××716×89×10××112412××13×1415×对上述5个字段中的每一字段，当该字段占用的格可以被延长时用“1”表示，当该字段占用的格不可以被延长时用“0”表示，这样每一字段占用的格有可以被延长和不可以被延长2种情况，那么，5个字段共有32(25)种情况，可以用二进制表示为0到31的整数，作为其序号。这32种情况中有16种情况可用，16种情况不可用，反应在表1中，将这16种情况用0到15这16个序号表示，不可用的16种情况用“×”表示。在表1中，第一行中的元素和第一列中的相应元素的和表示上述32种情况的序号。具体来说，当成交量占用的格的数量是偶数时，5个字段中可以有0、2或4个字段占用的格被延长，如果上述5个字段按开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的顺序表示，则在表1中，0个字段占用的格被延长的情况可以表示为五位二进制数字“00000”，对应的组合序号为0。由于1个字段被延长的情况不符合要求，因此，在表1中，表示1个字段占用的格被延长的五种情况“00001”、“00010”、“00100”、“01000”和“10000”，对应的组合序号依次为：1、2、4、8和16的5种情况被打了“×”。再比如，在表1中，当对应的组合序号为6时，用二进制表示为“00110”，则表示最低价、收盘价这2个字段占用的格可以被延长。当成交量占用的格的数量是奇数时，5个字段中可以有1、3或5个字段占用的格被延长。此时所采用的长度定义表与表1正好相反，也即表1中表示可以被延长的序号被打成“×”，表1中被打了“×”的序号替换为可延长的序号。或者，更为简单地，反过来，当该字段占用的格可以被延长时用“0”表示，当该字段占用的格不可以被延长时用“1”表示，这样可以复用表1。此时，表1中的序号0表示的二进制是00000，原本的含义是所有字段占用的格均不延长，在这里则表示所有字段占用的格均延长。②如果上述1bit的扩展选项存在位置位，再定义1个扩展选项字符(6bit)。这6bit具体可以包括：i、1bit的扩展选项类型，用于表示是日期跳变扩展还是类型为价格的数据项和类型为成交量的数据项占用的格数的长度重定义；ii、如果上述扩展选项类型为日期跳变扩展时，则剩余的5bit可以包括：1bit的扩展头延续位，用于表示下一个字符仍是扩展选项字符；4bit的整数，表示当前交易日(时间点)与上一个交易日之间相差的非周末天数。特别的，这4bit整数还可以作为转义选项。由于前文已说明，后一时间点对应的数据中的日期，应该比该时间点对应的数据中的日期靠后，且如果只靠后1天，说明两个交易日连续，不用额外表述。因此，当这4bit的整数为0或1时(在其他用例中，也可以是0或15，或其他数值)，则表示这4bit整数可以为一个转义选项，表示使用接下来的更多的字符表示其他情况。举例来说，如果这4bit的整数为1，表示下一个字符用6bit表示当前交易日和上一个交易日之间相差的非周末天数。不难理解，由于4bit能表示的最大无符号整数为15(二进制的“1111”，转换成十进制等于15)，因此，如果某一支股票停牌的时间较长，使得上一个交易日和下一个交易日之间相差的非周末天数大于15，则这4bit不能准确表示出这两个交易日之间实际相差的非周末天数，进而需要转义，用接下来的更多的字符来表示。如果这4bit的整数为0，表示用接下来的3个字符共18bit表示重新写出当前交易日从预设的基准日期开始所增加的天数。其他情况，例如上一个交易日和下一个交易日之间相差的非周末天数在2-15之间，直接用这4bit表示。iii、如果上述扩展类型为，类型为价格的数据项和类型为成交量的数据项占用的格数的长度重定义时，则剩余的5bit可以包括：1bit持久性重定义位，表示此次长度重定义将改变标准长度的长度；1bit的重定义字段选择位，该选择位置位，表示对表示价格的字段所占用的格数进行长度重定义，该选择位未置位，表示对表示成交量的字段所占用的格数进行长度重定义；3bit的重定义长度，表示相应字段占用的格数，需要说明的是，该格数加上之前定义的基准格数、和各种额外扩展的长度才是相应字段实际用到的存储空间的长度。还需要说明的是，当重定义字段选择位和重定义长度格数都为1时，下一个字符表示双重重定义，即接下来的一个字符的6bit分为2个3bit分别重定义价格和成交量所占用的格数。c)将开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的相应值写入上文所确定的存储格式中。具体来说，对于开盘价，写入开盘价与上一个交易日的收盘价(简称昨收价)的差值(有符号)；对于最高价，写入开盘价与最高价的差值的绝对值(无符号)；对于最低价，写入开盘价与最低价的差值(无符号)；对于收盘价，写入收盘价与开盘价的差值(有符号)；对于成交量，写入成交量与前一个交易日的成交量的差值(有符号)。可以理解，当写入的相对变化值为无符号数时，则原本用于编码符号的存储位(通常为1bit)可以用来编码相对变化值本身，可以进一步地减少最终编码获得的目标数据的数据量，有助于提高压缩比。通过上述过程，可以将对原始证券交易数据进行处理得到的处理数据写入相应的存储格式中，得到了压缩后的目标数据。下面以股票分时数据为例进行介绍，一条原始股票分时数据包括：当前价格、平均价格和累计成交量。1)确定初始化变量，初始化变量可以包括：价格小数位数和标准长度。其中，所述标准长度可以包括：初始化格数和基准格数。更为详细的，初始化格数又可以包括：价格初始化格数和成交量初始化格数。同时，对于股票分时数据，还可以确定昨收价，并给出昨收价的初始化格数。对于价格小数位数，可以根据原始股票分时数据中价格的实际有效小数位数进行确定，也可以按照一定规则人为指定。对于价格初始化格数和成交量初始化格数，可以根据起始时间点对应的原始股票分时数据进行确定。2)遍历多个时间点(242个时间点)对应的处理后的股票分时数据，确定每条处理后的股票分时数据的占用的存储空间的长度，并将处理后的股票分时数据写入相应的存储格式中。a)确定是否采用“协同变化位”，即检查242个时间点对应的所有处理后的股票分时数据，确定每一条处理后的股票分时数据中的价格与成交量是否协同变化。b)确定是否采用“整除设置位”，即检查242个时间点对应的处理后的所有股票分时数据，确定每一条处理后的股票分时数据中的成交量是否需要除以预设的整除倍数。具体来说，对每一条处理后的股票分时数据中的成交量，计算除以预设的整除倍数前后各自所占用的格数，若除以预设的整除倍数后，成交量占用的格数量减少，则采用“整除设置位”，反之不采用。不难理解，如果预设的整除倍数为100，采用1bit的“整除设置位”之后，在存储成交量时如果成交量可以被整除，可以节约log2100-1个bit，约6bit；如果不能被整除，则浪费1bit。c)确定是否采用“无量无价位”，即检查242个时间点对应的所有处理后的股票分时数据，确定除最后一条外，每一条处理后的股票分时数据中成交量未发生变化时，当前价格和平均价格是否也未发生变化，如果是，则采用“无量无价位”。3)最终将处理后的股票分时数据，写入下述的存储格中。可以理解，股票分时数据可以按日构成一个数据块。由于一日的股票分时数据的数据量小，因此可以不采用字符编码，而是按位进行编码。a)定义目标数据的格式的头部。上述头部可以包括：6bit的小数位数、3bit的当前价格的初始化格数、3bit的平均价格的初始化格数、30bit的昨收价格数、3bit的成交量/预设的整除倍数的初始化格数、1bit的协同变化位、1bit的整除设置位、1bit的无量无价位和18bit的日期。上述18bit的日期的表示方式可以为，相对于1990-12-19所增加的天数。b)定义每一条处理后的股票分时数据的格式。首先，每一条处理后的股票分时数据的格式中，包含3bit的当前价格的初始化格数和3bit的平均价格的初始化格数。需要说明的是，对于每一交易日的股票分时数据，由于交易的242个时间点固定，因此，无需列明交易的具体时间，解压时自动一一对应至242个时间点即可。其次，每一条处理后的数据的格式中，包括扩展存储位。扩展存储位具体可以包括如下内容：①如果头部设置了协同变化位，则定义1bit长度重定义位，表示本条处理后的数据是否有需要改变格数长度的字段。②如果上述长度重定义位置位，或者头部没有设置协同变化位，则定义1bit成交量长度重定义位。如果成交量长度重定义位置位，则用长度变化编码编入长度值，单位是格。③如果头部设置了整除设置位，则定义1bit的整除记录位。如果头部设置了整除设置位，且接下来定义的整除记录位置位，则表示成交量是原始成交量除以预设整除倍数的商；否则，表示成交量为原始成交量，这相对于用商表示的成交量，需要多占用7bit，此时，为存储成交量字段额外使用7bit，但不影响标准长度中为成交量规划的格数。④如果成交量为0，并且头部设置了“无量无价位”，则定义1bit的无量无价位，表示该条处理后的数据沿用上一条数据中的当前价格和平均价格。⑤如果上述长度重定义位置位，或者头部没有设置协同变化位，则定义1bit的价格长度重定义位。如果价格长度重定义位置位，则用长度变化编码编入长度值，单位是格。⑥将带有符号的、当前价格与上一条处理数据中的当前价格的差值，编码写入重定义的表示当前价格的格中。⑦如果长度重定义位置位，或者头部没有设置协同变化位，则定义1bit的平均价长度重定义位。如果平均价长度重定义位置位，则将带有符号的、平均价格与名义平均价格的差值，编码写入重定义的表示平均价格的格中。上述表示符号的符号位，可以用0和1来表示，其中一个表示正号，另一个表示负号。符号位具体表示参照当前实际存储的值增加或减少相应的数值。可以理解，当242条处理数据写入完毕后，压缩终止。相应于上述方法实施例，本申请实施例还提供了一种数据压缩装置，下面进行说明。如图4所示，本申请实施例提供的一种数据压缩装置，可以包括：包括：数据获取模块401、触发模块402、第一计算模块403、第一数据处理模块404、长度设置模块405和数据写入模块406。数据获取模块401，用于获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；触发模块402，用于针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一时间点，分别触发一次所述第一计算模块403、所述第一数据处理模块404、所述长度设置模块405和所述数据写入模块406；第一计算模块403，用于计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；其中，该时间点的在先时间点，可以是该时间点之前的任何一个时间点，例如，可以是上述多个时间点中的该时间点的前一个时间点，也可以是上述多个时间点之前的一个时间点。上述第一相对变化值，可以是该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的差值，并根据实际需要设置为带符号或不带符号的差值。其中的符号包括正号和负号。在一种具体实施方式中，当原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述时间点，具体可以是日。上述第一类型可以是价格，相应的第一类型的数据项可以是：开盘价、最高价、最低价和收盘价中的一个或多个；和/或，第一类型可以是成交量，相应的第一类型的数据项也是成交量。在另一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，上述时间点为分(对应上文中的242个时间点)，第一类型可以是价格，相应的第一类型的数据项具体可以是当前价格；和/或，第一类型可以是成交量，相应的第一类型的数据项具体可以是累计成交量。在又一种具体实施方式中，上述第一类型的数据项还可以是日期，相应的，第一相对变化值可以该时间点对应的日期与在先时间点对应的日期的相对差值，并且不带符号。由于当第一类型的数据项为日期时，所涉及的具体实施方式较多，因此，将这一部分内容在下文中单独进行描述，详见下文。第一数据处理模块404，用于按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；长度设置模块405，用于按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；数据写入模块406，用于将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。图4所示的实施例提供的一种证券交易数据压缩装置，一方面，根据各时间点对应的原始证券交易数据中的第一类型的数据项的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行了替换；另一方面，利用长度可变的存储空间的长度设置方式，为每一时间点对应的处理后的证券交易数据设置存储空间的长度，可以使处理后的证券交易数据项占用的存储空间的长度尽可能地小。因此，该装置可以实现压缩原始证券交易数据的目的，解决了现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致用户体验差的技术问题。可选地，在一种具体实施方式中，在图4所示的实施例的基础上，本申请实施例提供的一种证券交易数据压缩装置还可以包括：第二计算模块；第二计算模块，用于在所述第一数据处理模块按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，计算该时间点对应的第二类型中的第一数据项与第二数据项的相对变化值，得到所述第二相对变化值；此时，第一数据处理模块404中预设的数据处理方式，还包括：将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值。当原始证券交易数据为股票日k线数据时，上述第二类型也可以为价格，对应的，第二类型中的第一数据项可以为：最高价、最低价和收盘价中的至少一个，第二类型中的第二数据项可以为开盘价。当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，上述第一数据项可以为平均价格，第二数据项可以为名义平均价格。也即将每时间点对应的股票分时数据中的平均价格，替换为该时间点对应的平均价格与名义平均价格的差值，并且带有符号。上述将该时间点对应的第二类型中的第一数据项，替换为相应的第二相对变化值的处理方式，正是利用了本说明书前文所述的上海证券交易所和深圳证券交易所的股票交易数据的特点b)，也即利用数据项的“相对变化值”的数据量小于数据项的原始证券交易数据的思想，实现了对证券交易数据进行压缩的目的。可选地，在又一种具体实施方式中，由于证券的价格常用定点小数表示，因此，当所述多个数据项包括：类型为价格的数据项时，第一数据处理模块404中所述预设的数据处理方式，还可以包括：将该时间点对应的类型为价格的数据项转化成整数，以达到进一步压缩原始证券交易数据的目的。可选地，在又一种具体实施方式中，当所述原始证券交易数据为股票分时数据时，所述多个数据项还包括：类型为累计成交量的数据项；则，所述装置还可以包括：第三计算模块，用于在所述第一数据处理模块404按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理前，计算该时间点对应的第二类型中的第一数据项与第二数据项的相对变化值，得到所述第二相对变化值；则，第一数据处理模块404中所述预设的数据处理方式，还可以包括：将该时间点对应的类型为累计成交量的数据项替换为相应的单位成交量。不难理解，将表示成交量的数据项替换成单位成交量之后，也可以减少原始证券交易数据的数据量，因此，可以进一步地实现压缩原始证券交易数据的目的。可选地，当所述原始证券交易数据为股票分时数据，所述第一类型的数据项为累计成交量时，第一数据处理模块404中所述预设的数据处理方式，具体可以包括：在所述第一相对变化值等于0时，将该时间点对应的原始证券交易数据替换为无量无价标识；否则，将该时间点对应的累计成交量，替换为该时间点对应的第一相对变化值；其中，所述无量无价标识，用于表示该时间点对应的所有数据项与该时间点的前一时间点对应的所有数据项对应相同。不难理解，无量无价标识的数据量明显小于原始证券交易数据本身的数据量，因此，这一具体实施方式也进一步地实现了对原始证券交易数据的压缩。对于原始股票日k线数据，除了包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量外，还包括：日期。上文描述了对开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量五个数据项进行处理的情况。下面结合四个具体实施方式对第一类型的数据项为日期时的处理情况进行说明，以进一步对原始证券交易数据进行压缩。方式一，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，第一计算模块403中所述在先时间点为预设的基准日期；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述预设的基准日期相差的实际天数或非周末天数。方式二，当所述原始证券交易数据为股票日k线数据，所述第一类型的数据项为日期时，第一计算模块403中所述在先时间点为该时间点的前一个时间点；相应的，所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的实际天数或非周末天数。在上述方式一和上述方式二中，由于相对于日期的原始表示方式，将原始证券交易数据中的日期，替换成该日期与预设的基准日期或前一交易日的日期相差的实际天数或相差的非周末天数之后，可以减少表示“日期”的这一数据项的数据量。方式三，在方式二的基础上，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，第一数据处理模块404中所述预设的数据处理方式，具体可以包括：在所述第一相对变化值等于1时，将该时间点对应的日期清除；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。不难理解，相比于上述方式一和方式二，方式三更能减少表示“日期”的数据量，具有更好的压缩效果。方式四，在上述实施方式二或方式三的基础上，当所述第一相对变化值为，该时间点对应的日期与所述前一时间点对应的日期相差的非周末天数时，所述预设的数据处理方式，具体可以包括：在所述第一相对变化值大于预设值时，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数；否则，将该时间点对应的日期，替换为该时间点对应的第一相对变化值。不难理解，由于股票停牌等原因可能使两个相邻交易日相差的非周末天数较多，大于上述预设值，如超过63天，此时，将该时间点对应的日期，替换成该时间点对应的日期与预设的基准日期相差的实际天数或相差的非周末天数更有助于保证解压缩的正确性。如图5所示，在一种具体实施方式中，所述长度设置模块405具体可以包括：第一判断子模块501、第一设置子模块502和长度重定义子模块503。第一判断子模块501，用于判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与预设的标准长度是否相容，获得第一判断结果；其中，所述标准长度包括：各类型的数据项分别对应的初始化格数，还可以包括：各类型的数据项分别对应的基准格数。其中，初始化格数，可以是所述多个时间点中，起始时间点对应的处理后的证券交易数据中相应类型的数据项实际需要占用的格数；基准格数为预设的备用格数；其中，所述格为预先设定的最小数据存储单位，1格表示3bit。在一种具体实施方式中，上述第一判断子模块501，具体可以包括：第一计算单元，用于计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；第二判断单元，用于判断各所述最大格数，与所述标准长度中为相应类型的数据项分别规划的格数是否相同，获得各第一判断子结果；第一判断结果确定单元，如果所述各第一判断子结果均为是，则确定第一判断结果为是；否则，确定第一判断结果为否。第一设置子模块502，用于在所述第一判断结果为是时，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为所述标准长度；长度重定义子模块503，用于在所述第一判断结果为否时，重定义该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度。继续参考图6可知，上述长度重定义子模块503具体可以包括：第一判断单元601、第一长度重定义单元602和第二长度重定义单元603。第一判断单元601，用于判断该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，与后一时间点对应的处理后证券交易数据需要占用的存储空间的长度是否相容，获得第二判断结果；上述第一判断单元601，具体用于计算该时间点对应的处理后的证券交易数据中，各类型的数据项需要占用的最大格数；并判断各所述最大格数，与后一时间点对应的处理后证券交易数据中相应类型的数据项分别需要占用的最大格数是否相同，获得各第二判断子结果；如果所述各第二判断子结果均为是，则确定第二判断结果为是；否则，确定第二判断结果为否。第一长度重定义单元602，用于在所述第二判断结果为是时，根据该时间点对应的处理后的证券交易数据，对所述标准长度进行重定义；并将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，设置为重定义后的所述标准长度；第二长度重定义单元603，用于在所述第二判断结果为否时，将该时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度，重定义为该时间点对应的处理后的证券交易数据实际需要占用的存储空间的长度。不难看出，在上述实施例中，对每一时间点对应的处理后的证券交易数据需要占用的存储空间的长度不断地进行重定义，以使得每一时间点对应的处理后的证券交易数据都能够被恰如其分的写入相应长度的存储格式中，最终使处理后的证券交易数据项占用的存储空间的长度尽可能地小。从而真正实现压缩原始证券交易数据的目的，以解决现有技术中证券交易数据占用的存储空间大，以及因证券交易数据体积庞大导致的加载速度缓慢、分次加载出现卡顿，并最终导致用户体验差的技术问题。图7示出了是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。请参考图7，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industrystandardarchitecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheralcomponentinterconnect，外设部件互连标准)总线、qpi(quickpathinterconnect，快速通道互联)或eisa(extendedindustrystandardarchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成网络覆盖性能表征装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别执行：计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。上述如本申请图7所示实施例揭示的证券交易数据压缩装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图7所示实施例中的证券交易数据压缩装置执行的方法，并具体用于执行：获取多个时间点分别对应的原始证券交易数据；所述原始证券交易数据包括多个数据项；针对所述多个时间点中除起始时间点以外的每一个时间点，分别执行：计算该时间点与该时间点的在先时间点分别对应的第一类型的数据项的相对变化值，得到第一相对变化值；按照预设的数据处理方式，对该时间点对应的原始证券交易数据进行处理，得到处理后的证券交易数据；其中，所述预设的数据处理方式包括：根据该时间点对应的第一相对变化值，对该时间点对应的所述第一类型的数据项进行替换；按照存储空间长度可变的设置方式，设置所述处理后的证券交易数据需要占用的存储空间长度；将所述处理后的证券交易数据，写入按照所述设置方式设置的存储空间长度的存储格式中，得到压缩后的目标数据。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。需要说明的是，本申请中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。当前第1页12