一种订单信息处理方法、系统及可读存储介质与流程

本发明涉及数据处理
技术领域：
，尤其涉及一种订单新处理方法、系统及可读存储介质。
背景技术：
：当前已知的电商业务捡单方案主要有两种：1.按单捡货；2.分批捡货。第一种方案，依次按照每个订单提取商品、物流公司等信息，返回信息至前端界面，由仓库人员按单捡货。第二种方案，按照同一商品信息，筛选出多张订单，并对相同商品进行信息汇总，返回给前端用户界面。两种方案的应用场景主要是仓管人员捡单方式不一致，前者为一次一张订单，进行商品挑选，完成一次配货，适用于少品种、少订单的捡单场景；后者为多张订单进行汇总后挑选商品至分拣区，再按订单进行商品挑选，适用于少品种、多订单的捡单场景。但针对多品种、多订单的场景，则没有合适的订单处理方法，用于快速获取到雷同订单的订单号集合。技术实现要素：本发明实施例提供了一种订单信息处理方法、系统及可读存储介质，用于快速从目标订单集合中筛选出物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号集合，以实现在多品种、多订单场景下，对相同订单的快速整合。本申请实施例第一方面提供了一种订单信息处理方法，包括：接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。其中，所述对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，包括：将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息。其中，所述对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，还包括：分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集和商品数量集的数据，生成第二整合订单信息。其中，所述对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，还包括：在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。其中，所述对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，还包括：依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。本申请实施例第二方面提供了一种订单信息处理系统，包括：接收单元，用于接收输入的筛选条件；筛选单元，用于根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；整合单元，用于对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。其中，所述整合单元，具体用于：将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息。其中，所述整合单元，具体用于：分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集和商品数量集的数据，生成第二整合订单信息。其中，所述整合单元，具体用于：在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。其中，所述整合单元，具体用于：依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。本申请实施例第三方面提供了一种计算机系统，包括处理器，该处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现本申请实施例第一方面提供的订单信息处理方法。本申请实施例第四方面提供了一种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，用于实现本申请实施例第一方面提供的订单信息处理方法。从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：本申请实施例中，接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。因为本申请实施例中能通过分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法快速获取物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号集合，从而实现了在多品种、多订单场景下，对物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号的快速整合。附图说明图1为本申请实施例中订单信息处理方法的一个实施例示意图；图2为本申请实施例中订单信息处理方法的另一个实施例示意图；图3为本申请实施例中订单信息处理系统的一个实施例示意图。具体实施方式本发明实施例提供了一种订单信息处理方法及系统，用于快速从目标订单集合中筛选出物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号集合，以实现在多品种、多订单场景下，对相同订单的快速整合。为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。为方便理解，下面对本申请中的订单信息处理方法进行描述，请参阅图1，本申请中订单信息处理方法的一个实施例，包括：101、接收输入的筛选条件；本申请中，要实现对订单的快速整合，需要先获取订单信息，本申请中的数据库中预先存储了大量的订单信息，而为了获取目标订单信息，需要根据筛选条件从数据库中筛选出目标订单，故本申请需要先接收筛选条件，并且根据筛选条件执行步骤102。需要说明的是，本申请中输入筛选条件可以是通过订单处理系统的接收界面输入筛选条件，如网页版订单处理系统的接收界面，或app中的接收界面等，此处不做具体限制。102、根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；当订单处理系统，接收到该筛选条件时，根据该筛选条件，在数据库中对目标订单集合执行筛选，以得到目标订单集合。具体的，筛选条件可以是日期信息，如2019年7月1日至2019年8月1日期间的订单信息，或物流公司信息，如筛选出顺丰物流和圆通物流的订单信息，或商品信息，如筛选出商品代码为商品1和商品2的订单信息等，此处对筛选条件的内容不做具体限制。需要说明的是，为了实现对订单信息的快速整合，本申请中的每个订单至少包括订单号、物流公司、商品代码和商品数量等关键信息，除此以外，还可以包括商品名称、商品说明等其他信息，此处不做具体限制。103、对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。得到目标订单集后，对目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，以得到雷同订单的订单号集合，其中，雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。容易理解的是，本申请实施例中的分组汇总是按照分类条目，将数据列表中某些分类条目相同的订单信息执行汇总；订单信息排序，是将数据列表中指定的订单信息按照指定的条目信息执行对应的升序或降序排列；近临变量累加，则是将数据列表中相邻的某些订单信息，在指定的分类条目相同的情况下，按照某一分类条目分别执行累加。具体的，对于如何对目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合的过程，将在下面的实施例中详细描述，此处不再赘述。本申请实施例中，接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。因为本申请实施例中能通过分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法快速获取物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号集合，从而实现了在多品种、多订单场景下，对物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号的快速整合。对于实施例1中的步骤103，图2实施例进行详细描述，请参阅图2，图2为图1实施例的细化步骤：201、将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；为方便描述，假设目标订单集合如表1所示，下面结合表1对图2实施例做详细描述。表1得到表1所述的目标订单集合后，先将目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除目标订单结合中订单号、物流公司和商品代码相同的雷同订单。具体的，在表1中，订单号为4，物流公司为圆通，商品代码为商品1的的订单有2个，订单号为5，物流公司为顺丰，商品代码为商品2的订单有2个，则需要分别将其合并汇总，以得到表2中的订单信息。表2202、将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；为了方便后期对雷同订单信息的汇总及处理，将表2中的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息，具体请参阅表3。表3订单号物流公司商品代码商品数量商品代码集商品数量集11顺丰商品1122顺丰商品1133顺丰商品2243顺丰商品1154圆通商品1265顺丰商品1175顺丰商品2286圆通商品1297顺丰商品11203、将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息；为了方便后期对雷同订单信息的汇总，得到表3后，将表3中订单号和物流公司相同的订单，按照商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息，如表4所示。具体的，表3中有订单号为3，物流公司为顺丰，商品代码为商品1和商品2的2个订单，其中，商品代码自上而下的排序为商品2、商品1，即按照商品代码首字母的升序执行排序，而表3中订单号为5，物流公司为顺丰，商品代码为商品1和商品2的2个订单，其中，商品代码自上而下的排序为商品1、商品2，即按照商品代码首字母的降序执行排序，而为了统一，则全部将订单号和物流公司相同的订单，按照商品代码首字母的降序进行排序，生成第一整合订单信息，具体如表4所示。表4订单号物流公司商品代码商品数量商品代码集商品数量集11顺丰商品1122顺丰商品1133顺丰商品1143顺丰商品2254圆通商品1265顺丰商品1175顺丰商品2286圆通商品1297顺丰商品11204、分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集、商品数量集的数据，生成第二整合订单信息；为了方便对雷同订单号的统计，得到表4中的订单信息后，分别对订单号和物流公司相同的订单，及订单号不同的订单，按照商品代码和商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集、商品数量集的数据，生成第二整合订单信息，如表5所示。表5205、在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；在步骤204中，对订单号和物流公司相同的订单，执行过分录合并后，从表5中筛选出执行过分录合并后的订单信息，具体如表6所示，即在订单号为3，物流公司为顺丰，商品代码为1和2的2个订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息，即从表5中的第3行和第4行中，筛选出第4行的订单信息，同理从第6行和第7行的订单信息中，筛选出第7行的订单信息。表6订单号物流公司商品代码商品数量商品代码集商品数量集11顺丰商品11商品1122顺丰商品11商品1133顺丰商品22商品1，商品21，244圆通商品12商品1255顺丰商品22商品1，商品21，266圆通商品12商品1277顺丰商品11商品11206、将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。为了方便进一步对雷同订单信息中订单号的统计，可以将表6中的订单信息，即订单号不同的订单，及执行过分录合并后的订单号和物流公司相同的订单，按照相同的物流公司、相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息，如表7所示。具体的，是将表6中物流公司相同，商品代码集相同，商品数量集相同的订单分为同一组，并且在不同组之间按照物流公司+商品代码集+商品数量集的字段名首字母(从左到右)执行升序或降序排列，生成第三整合订单信息。表7订单号物流公司商品代码商品数量商品代码集商品数量集11顺丰商品11商品1122顺丰商品11商品1177顺丰商品11商品1133顺丰商品22商品1，商品21，255顺丰商品22商品1，商品21，244圆通商品12商品1266圆通商品12商品12207、依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。得到表7中的第三整合订单信息后，依次遍历第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单的数量和订单号集合，具体的，如表7中1,2,7号订单的物流公司、商品代码集和商品数量集都相同，3号和5号订单的物流公司、商品代码集和商品数量集都相同，4号和6号订单的物流公司、商品代码集和商品数量集都相同，则按照近临变量累加法依次执行统计，得到表8中的订单信息。表8订单号物流公司商品代码集商品数量集订单数量订单号集11顺丰商品111122顺丰商品1121,277顺丰商品1131,2,733顺丰商品1，商品21，21355顺丰商品1，商品21，223,544圆通商品121466圆通商品1224,6为方便查看，可以从表8中分别筛选出物流公司和商品代码集相同，但订单数量和订单号集最大的订单信息，以得到物流公司相同、商品代码集相同、商品数量集相同的雷同订单号集合，并将筛选后的订单信息按照订单数量的大小执行升序或降序的排列，具体请参阅表9，其中，表9为按照订单数量的大小执行降序排序的订单信息。表9物流公司商品代码集商品数量集订单数量订单号集1顺丰商品1131,2,72顺丰商品1，商品21，223,53圆通商品1224,6需要说明的是，因为本申请中在执行雷同订单统计的过程中，通过对商品代码集和商品数量集2个信息的统计，很容易在多品种(即商品代码集较多)，多订单(订单号集较多)的场景下，按照本申请的方法，获取物流公司相同、商品代码集相同、商品数量集相同的雷同订单，从而方便后期对订单的处理，如订单打单和订单捡单的后期处理。本申请实施例中，对目标订单集合，采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加方法的过程做了详细描述，提升了本申请实施例的可实施性。上面对本申请实施例中的订单信息处理方法进行了描述，下面接着对申请中的订单信息处理系统进行描述，请参阅图3，本申请实施例中的订单信息处理系统的一个实施例，包括：接收单元301，用于接收输入的筛选条件；筛选单元302，用于根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；整合单元303，用于对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。其中，所述整合单元303，具体用于：将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息。其中，所述整合单元303，具体用于：分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集和商品数量集的数据，生成第二整合订单信息。其中，所述整合单元303，具体用于：在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。其中，所述整合单元303，具体用于：依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。需要说明的是，本申请实施例中各单元的作用与图1至图2实施例中描述的类似，此处不再赘述。本申请实施例中，通过接收单元301接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，通过筛选单元302筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；通过整合单元303对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。因为本申请实施例中能通过分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法快速获取物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号集合，从而实现了在多品种、多订单场景下，对物流公司、商品代码集和商品数量集相同的雷同订单号的快速整合。上面从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的订单信息处理系统进行了描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的计算机装置进行描述：该计算机装置用于实现订单信息处理系统的功能，本发明实施例中计算机装置一个实施例包括：处理器以及存储器；存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时，可以实现如下步骤：接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。在本发明的一些实施例中，处理器，具体用于实现如下步骤：将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息。在本发明的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集和商品数量集的数据，生成第二整合订单信息。在本发明的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。在本发明的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。可以理解的是，上述说明的计算机装置中的处理器执行所述计算机程序时，也可以实现上述对应的各装置实施例中各单元的功能，此处不再赘述。示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述订单信息处理系统中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成上述订单信息处理系统中的各单元，各单元可以实现如上述相应订单信息处理系统说明的具体功能。所述计算机装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机装置可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，处理器、存储器仅仅是计算机装置的示例，并不构成对计算机装置的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。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，所述处理器是所述计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于实现订单信息处理系统的功能，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，处理器，可以用于执行如下步骤：接收输入的筛选条件；根据所述筛选条件，筛选出目标订单集合，所述目标订单集合至少包括每个订单的订单号、物流公司、商品代码和商品数量信息；对所述目标订单集合采用分组汇总、订单信息排序和近临变量累加的方法进行整合，得到雷同订单的订单号集合，所述雷同订单的物流公司、商品代码集和商品数量集相同。在本发明的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：将所述目标订单集合中，订单号、物流公司和商品代码相同的订单合并汇总，以消除所述目标订单集合中所述订单号、所述物流公司和所述商品代码相同的雷同订单；将合并汇总后的每个订单扩展出商品代码集和商品数量集的条目信息；将合并汇总后的订单中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，按照所述商品代码首字母的升序或降序进行排序，生成第一整合订单信息。在本发明的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：分别对所述第一整合订单信息中，所述订单号和所述物流公司相同的订单，及所述订单号不同的订单，按照所述商品代码和所述商品数量执行分录合并，得到对应商品代码集和商品数量集的数据，生成第二整合订单信息。在本发明的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：在所述第二整合订单信息中，从所述订单号和所述物流公司相同的订单中，筛选出执行过分录合并后的订单信息；将所述订单号不同的订单，及执行过分录合并后的所述相同的订单，按照相同的物流公司，相同的商品代码集和相同的商品数量集进行分组及排序，生成第三整合订单信息。在本发明的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：依次遍历所述第三整合订单信息中的所有订单，采用近临变量累加法统计出所述物流公司、所述商品代码集和所述商品数量集相同的雷同订单数量及订单号集合。可以理解的是，所述集成的单元如果以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，可以存储在相应的一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述相应的实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。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单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12