一种交易数据的存储方法及查询方法、装置、设备和介质与流程

1.本发明涉及大数据领域，特别地，涉及一种交易数据的存储方法及查询方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.在金融行业的信息化系统中，每时每刻都涉及各式各样的交易，包括涉及资金的资金交易，对信息进行修改的维护交易和查询信息的查询交易。对于资金交易和维护交易，需要对交易数据进行存储和管理。
3.现有的对于交易数据的存储管理方式，大都是将不同类型的交易数据分别存储至不同的数据库表中，对于每一数据库表来说，里面存储有相同类型的交易数据。在用户对某条交易数据进行查询时，系统会直接将该条交易数据的全部字段反馈给用户。例如对某条账单结清数据，包括的字段有：总额、本金和利息，但大多数用户在查询时只需要查看总额，对本金和利息并不关注。但在现有技术交易数据存储方式的基础上，会将账单结清数据包括总额、本金和利息全部读出给用户，这样与用户的实际需求不符，耗费不必要的查询时间，使得系统的响应速度降低。
4.为减少查询交易数据时的时间浪费，提高系统的响应速度，亟需一种交易数据的存储方法。


技术实现要素：

5.本文实施例的目的在于提供一种交易数据的存储方法及查询方法、装置、设备和介质，以减少查询交易数据时的时间浪费，提高系统的响应速度。
6.为达到上述目的，一方面，本文实施例提供了一种交易数据的存储方法，包括：
7.确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值；
8.将所述热点数据和所述关联值存入主表；
9.将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表。
10.优选的，所述交易数据对应的子表的确定方法，包括：
11.根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型；
12.将所述交易类型对应的子表确定为所述交易数据对应的子表。
13.优选的，所述根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型，包括：
14.确定所述非热点数据与每种交易类型的特征向量之间的距离；
15.选取最短距离对应的特征向量为选定特征向量；
16.将所述选定特征向量对应的交易类型确定为所述交易数据所属的交易类型。
17.优选的，所述每种所述交易类型的特征向量的确定方法，包括：
18.对多种交易类型的历史非热点数据进行标准化处理，得到多种交易类型的标准化数据；
19.将所述多种交易类型的标准化数据输入聚类算法，得到每种交易类型的特征向量。
20.优选的，所述将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表，包括：
21.根据所述交易数据对应的子表结构，判断所述交易数据的子表下是否存在附加表；
22.如果所述交易数据的子表下存在附加表，则将所述非热点数据中的子表数据和所述关联值存入所述子表，将所述非热点数据中的附加表数据和所述关联值存入所述附加表；
23.如果所述交易数据的子表下不存在附加表，则将所述非热点数据和所述关联值存入所述子表。
24.优选的，所述根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型，包括：
25.根据所述非热点数据中的类型值；
26.根据所述类型值以及类型值与交易类型对应表，确定所述交易数据所属的交易类型。
27.优选的，所述将所述热点数据和所述关联值存入主表，包括：
28.确定所述交易数据所属的交易类型；
29.将所述交易类型对应的主表确定为所述交易数据对应的主表；
30.将所述热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的主表。
31.优选的，所述确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值之前，还包括：
32.确定所述交易数据中的交易码是否为涉及存储的交易码；
33.如果所述交易码为涉及存储的交易码，则确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值。
34.优选的，所述涉及存储的交易码包括：资金交易码和维护交易码。
35.优选的，所述关联值包括交易账号和交易时间；或交易账号、交易时间和所述交易账号对应的交易数目。
36.另一方面，本文实施例提供了一种交易数据的查询方法，包括：
37.根据热点数据的查询请求，确定关联值；
38.根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的热点数据；
39.判断是否存在非热点数据查询请求；
40.如果存在非热点数据查询请求，则根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的非热点数据。
41.又一方面，本文实施例提供了一种交易数据的存储装置，所述装置包括：
42.确定模块：确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值；
43.主表存储模块：将所述热点数据和所述关联值存入主表；
44.子表存储模块：将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表。
45.又一方面，本文实施例还提供了一种交易数据的查询装置，包括：
46.关联值确定模块：根据热点数据的查询请求，确定关联值；
47.热点数据输出模块：根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的热点数据；
48.详情判断模块：判断是否存在非热点数据查询请求；
49.详情确定模块：如果存在非热点数据查询请求，则根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的非热点数据。
50.又一方面，本文实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行上述任意一项所述方法的指令。
51.又一方面，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述任意一项所述方法的指令。
52.由以上本文实施例提供的技术方案可见，本文实施例通过上述的方式，当用户在查询时，只需要读出主表中存储的热点数据，将用户关注度高的热点数据进行展示，对于用户关注度不高的非热点数据不予展示，进而节省了不必要的查询时间。在用户需要详细数据时，可以通过进一步查询，将非热点数据读出给用户。这样不仅能够满足用户的多元化需求，还能够节省查询时间，提高系统的响应速度。
53.为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
54.为了更清楚地说明本文实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，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。
55.图1示出了本文实施例提供的一种交易数据的存储方法的流程示意图；
56.图2示出了本文实施例提供的一种交易数据对应的子表的确定方法的流程示意图；
57.图3示出了本文实施例提供的一种根据非热点数据确定交易数据所属的交易类型的方法流程示意图；
58.图4示出了本文实施例提供的一种用于确定每种交易类型的特征向量的方法流程示意图；
59.图5示出了本文实施例提供的另一种根据非热点数据确定交易数据所属的交易类型的方法流程示意图；
60.图6示出了本文实施例提供的一种将非热点数据和关联值存入交易数据对应的子表的方法流程示意图；
61.图7示出了本文实施例提供的一种将热点数据和关联值存入主表的方法流程示意图；
62.图8示出了本文实施例提供的一种运行在交易数据的存储方法之前的方法流程示意图；
63.图9示出了本文实施例提供的一种交易数据的存储装置的模块结构示意图；
64.图10示出了本文实施例提供的一种交易数据的查询方法的流程示意图；
65.图11示出了本文实施例提供的一种交易数据查询装置的模块结构示意图；
66.图12示出了本文实施例提供的计算机设备的结构示意图。
67.附图符号说明：
68.100、确定模块；
69.200、主表存储模块；
70.300、子表存储模块；
71.400、关联值确定模块；
72.500、热点数据输出模块；
73.600、详情判断模块；
74.700、详情确定模块；
75.1202、计算机设备；
76.1204、处理器；
77.1206、存储器；
78.1208、驱动机构；
79.1210、输入/输出模块；
80.1212、输入设备；
81.1214、输出设备；
82.1216、呈现设备；
83.1218、图形用户接口；
84.1220、网络接口；
85.1222、通信链路；
86.1224、通信总线。
具体实施方式
87.下面将结合本文实施例中的附图，对本文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文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，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，都属于本文保护的范围。
88.现有的对于交易数据的存储管理方式，大都是将不同类型的交易数据分别存储至不同的数据库表中，对于每一数据库表来说，里面存储有相同类型的交易数据。在用户对某条交易数据进行查询时，系统会直接将该条交易数据的全部字段反馈给用户。例如对某条账单结清数据，包括的字段有：总额、本金和利息，但大多数用户在查询时只需要查看总额，对本金和利息并不关注。但在现有技术交易数据存储方式的基础上，会将账单结清数据包括总额、本金和利息全部读出给用户，这样与用户的实际需求不符，耗费不必要的查询时间，使得系统的响应速度降低。
89.为了解决上述问题，本文实施例提供了一种交易数据的存储方法。图1是本文实施例提供的一种交易数据的存储方法的步骤示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实
施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。
90.参照图1，一种交易数据的存储方法，包括：
91.s101：确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值；
92.s102：将所述热点数据和所述关联值存入主表；
93.s103：将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表。
94.具体的，热点数据为用户和/或系统运维人员关注度较高的数据，可以通过大数据统计得到，通过大数据统计用户和/或系统运维人员对交易数据中各个数据的关注情况，将其中关注度最高的前几位或者将其中关注度占总体关注度超过设定百分比的数据设定为热点数据，其他数据设定为非热点数据。
95.其中交易数据可以根据不同的功能分为涉及资金的资金交易，对信息进行修改的维护交易和查询信息的查询交易。不同功能的交易数据划分有多种交易类型，以维护交易为例，维护交易可能包括变更利率、修改借款人信息等等交易类型，以资金交易为例，资金交易可能包括新增账单、结清账单等等交易类型。以结清账单为例，其中热点数据可以为结清总额，非热点数据可以为具体的利息和本金。用户大多只关注结清总额，因此在用户查询时只将结清总额展示给用户，如果用户仍有具体利息和本金的查询需求，可以通过点击查询页面的详情按钮来显示具体的本金和利息。
96.通过上述的方式，当用户在查询时，只需要读出主表中存储的热点数据，将用户关注度高的热点数据进行展示，对于用户关注度不高的非热点数据不予展示，进而节省了不必要的查询时间。在用户需要详细数据时，可以通过进一步查询，将非热点数据读出给用户。这样不仅能够满足用户的多元化需求，还能够节省查询时间，提高系统的响应速度。
97.关联值为用于将热点数据和非热点数据进行关联的唯一值，目的是能够唯一标识一笔交易，具体的，所述关联值包括交易账号和交易时间；或交易账号、交易时间和所述交易账号对应的交易数目。如果以交易账号和交易时间作为关联值，可以将交易时间具体至“秒”，即某一交易账号在某一时间下所做的交易，可以唯一标识一笔交易。如果以交易账号、交易时间和交易账号对应的交易数目作为关键值，可以将交易时间具体至“日”，因为某一账号在某日的交易可能不止一笔，因此可以再通过交易数目来唯一标识一笔交易。由于热点数据和非热点数据分别存入主表和子表中，因此在存储交易数据时需要通过关联值将热点数据和非热点数据进行关联，以便于后期将交易数据完整读出。
98.当然，子表中也可以存储部分热点数据，仍旧以结清账单为例，其中热点数据可以为结清总额，非热点数据可以为具体的利息和本金。关联值和结清总额存储在主表中，关联值、利息和本金存储在子表中，子表中也可以存储结清总额。
99.其中主表可以只有一个，用于存储所有的热点数据，主表也可以根据不同交易数据的交易类型设置有多个，每一交易类型对应有一个主表，每一主表中存储有对应交易类型的热点数据。子表根据不同交易数据的交易类型设置有多个，每一交易类型对应有一个子表。
100.参照图2，在本文实施例中，所述交易数据对应的子表的确定方法，包括：
101.s201：根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型；
102.s202：将所述交易类型对应的子表确定为所述交易数据对应的子表。
103.参照图3，具体的，所述根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型，包括：
104.s2011：确定所述非热点数据与每种交易类型的特征向量之间的距离；
105.s2012：选取最短距离对应的特征向量为选定特征向量；
106.s2013：将所述选定特征向量对应的交易类型确定为所述交易数据所属的交易类型。
107.参照图4，其中，所述每种所述交易类型的特征向量的确定方法，包括：
108.s301：对多种交易类型的历史非热点数据进行标准化处理，得到多种交易类型的标准化数据；
109.s302：将所述多种交易类型的标准化数据输入聚类算法，得到每种交易类型的特征向量。
110.具体的，获取大量历史非热点数据，对于历史非热点数据来说，对信息进行修改的维护交易一般不涉及金额相关字段，对于涉及资金的资金交易一般不涉及账户信息的相关字段，因此需要进行标准化过程。假设历史非热点数据包括的字段有：用户编号、交易码、本金、利息；其中对于某条交易类型为变更借款人信息的历史非热点数据来说，用户编号、交易码均有，但是本金、利息均无，其中交易码为属于维护交易的交易码，因此可以将该条交易类型为变更借款人信息的历史非热点数据标准化为(1，0，0，0)，对于某条交易类型为结清账单的历史非热点数据来说，用户编号、交易码、本金、利息均有，其中交易码为属于资金交易的交易码，因此可以将该条交易类型为结清账单的历史非热点数据标准化为(1，1，1，1)，其中0代表对应字段没有数据，1代表对应字段有数据，对于交易码来说，0代表维护交易的交易码，1代表资金交易的交易码。
111.将多种交易类型的标准化数据输入聚类算法，其中聚类算法可以是k
‑
means算法，也可以是其他聚类算法。即可得到每种交易类型的特征向量，特征向量为每种交易类型的聚类中心点，聚类中心点能够体现每种交易类型的特点，用于表征某种交易类型。例如得到变更借款人信息的特征向量为(0.8，0，0，0)，结清账单的特征向量为(1，0.8，1，0.5)。
112.在确定了每种交易类型的特征向量之后，还需要确定非热点数据与每种交易类型的特征向量之间的距离，以此来确定对应的交易数据所属的交易类型。例如，根据对于某一非热点数据的字段有无情况，将其标准化为(1，1，1，0)，然后求该标准化后的非热点数据与每种交易类型的特征向量之间的距离，距离可以通过距离公式求得，具体的，距离公式为其中，x1和x2为非热点数据标准化后每项对应的数值，y1和y2为特征向量每项对应的数值，特征向量有几项，根号下就有几项差值的平方。对于该例子中的非热点数据来说，如果求该非热点数据与变更借款人信息的特征向量之间的距离，可以通过代入距离公式中求得距离，通过这一方式可以求得该非热点数据与每种交易类型的特征向量之间的距离。
113.然后，选取最短距离对应的特征向量为选定特征向量，距离越短表示该非热点数据越靠近该种交易类型的特征向量，即该非热点数据属于该种交易类型的概率越高，进一
步的，将选定特征向量对应的交易类型确定为交易数据所属的交易类型。由于不同交易类型对应有不同的子表和子表结构，因此可以将该交易类型对应的子表和子表结构确定为交易数据对应的子表和子表结构。
114.参照图5，除此之外，在本文实施例中，所述根据所述非热点数据确定所述交易数据所属的交易类型，包括：
115.s2014：根据所述非热点数据中的类型值；
116.s2015：根据所述类型值以及类型值与交易类型对应表，确定所述交易数据所属的交易类型。
117.其中，非热点数据中存在类型值，类型值用于确定该交易数据所属的交易类型。类型值与交易类型对应表中为任一类型值与交易类型的对应关系，例如类型值为1对应的交易类型为结清账单。一次确定交易数据所属的交易类型，由于不同交易类型对应有不同的子表和子表结构，因此可以将该交易类型对应的子表和子表结构确定为交易数据对应的子表和子表结构。
118.参照图6，在本文实施例中，所述将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表，包括：
119.s1031：根据所述交易数据对应的子表结构，判断所述交易数据的子表下是否存在附加表；
120.s1032：如果所述交易数据的子表下存在附加表，则将所述非热点数据中的子表数据和所述关联值存入所述子表，将所述非热点数据中的附加表数据和所述关联值存入所述附加表；
121.s1033：如果所述交易数据的子表下不存在附加表，则将所述非热点数据和所述关联值存入所述子表。
122.具体的，在确定了交易数据所属交易类型后，将该交易类型对应的子表结构确定为交易数据对应的子表结构。子表结构能够体现子表下是否存在附加表，以及子表是否为多元素存储，即附加表中存储的数据为一条还是多条。对于非热点数据中存在多条数据的情况，在存储过程中可以进行多元素存储，在存储时，如果子表下存在附加表，子表数据为附加表中的条目数，附加数据为每一条目的非热点数据。
123.例如，如果子表下存在附加表，非热点数据中有利息和本金，将利息和本金对应的数据确定为附加表数据，在附加表中，关联值和利息存为一条数据，关联值和本金存为一条数据；而在子表中，利息和本金对应的数据条目数为2确定为子表数据，在子表中还有一附加表字段，用于存储附加表的名字，进而将子表和附加表进行关联，方便对附加表进行查询。如果子表下不存在附加表，则将关联值和非热点数据存入子表中。通过多元素存储可以将非热点数据详细展开展示，使得非热点数据的存储更加有序，方便后期的查询。
124.参照图7，在本文实施例中，所述将所述热点数据和所述关联值存入主表，包括：
125.s1021：确定所述交易数据所属的交易类型；
126.s1022：将所述交易类型对应的主表确定为所述交易数据对应的主表；
127.s1023：将所述热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的主表。
128.具体的，主表也可以根据不同交易数据的交易类型设置有多个，每一交易类型对应有一个主表，每一主表中存储有对应交易类型的热点数据。在确定交易数据所属的交易
类型后，不同交易类型对应有不同的主表，可以将热点数据和关联值存入对应主表中。
129.此外，主表可以设置有一个，所有类型的交易数据均存入主表中。由于可以通过不同交易类型确定不同的子表，因此在主表中有一子表字段用于存储子表名，该字段用于将主表与子表进行关联，方便后续在查询时，查询完主表通过该子表字段关联至对应的子表，进行进一步的详细数据查询。
130.参照图8，在本文实施例中，所述确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值之前，还包括：
131.s401：确定所述交易数据中的交易码是否为涉及存储的交易码；
132.s402：如果所述交易码为涉及存储的交易码，则确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值。
133.具体的，所述涉及存储的交易码包括：资金交易码和维护交易码。因为查询交易不需要进行存储，因此只有当交易码为资金交易码或维护交易码等涉及到需要进行存储的交易码才需要进行后续方法步骤。
134.因此在进行存储时，对于一个交易数据来说，会判断该交易数据的交易码是否为资金交易码和维护交易码，如果是两者之一则可以进行后续步骤。后续步骤中，首先确定交易数据中的热点数据和非热点数据，可以通过提前设定的热点数据表来进行热点数据的确定，并确定关联值；然后将热点数据和关联值存入主表，其中主表可以只有一个，也可以根据不同的交易类型分为多个，同时根据非热点数据确定交易数据所属的交易类型，确定交易类型过程中可以通过聚类算法来确定，也可以通过类型值与交易类型对应表来确定，确定交易类型后根据交易类型的子表和子表结构来确定非热点数据对应的子表和子表结构，按照对应子表结构将非热点数据存入子表即可。
135.基于上述所述的一种交易数据的存储方法，本文实施例还提供一种交易数据的存储装置。所述的装置可以包括使用了本文实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本文实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本文实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
136.具体地，图9是本文实施例提供的一种交易数据的存储装置一个实施例的模块结构示意图，参照图9所示，本文实施例提供的一种交易数据的存储装置包括：确定模块100、主表存储模块200、子表存储模块300。
137.一种交易数据的存储装置，所述装置包括：
138.确定模块100：确定交易数据中的热点数据、非热点数据以及所述热点数据和所述非热点数据的关联值；
139.主表存储模块200：将所述热点数据和所述关联值存入主表；
140.子表存储模块300：将所述非热点数据和所述关联值存入所述交易数据对应的子表。
141.基于上述所述的一种交易数据的存储方法，本文实施例还提供一种交易数据的查
询方法，能够在符合用户的实际需求的基础上，减少查询时间的耗费，提高系统的响应速度。
142.参照图10，一种交易数据的查询方法，包括：
143.s501：根据热点数据的查询请求，确定关联值；
144.s502：根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的热点数据；
145.s503：判断是否存在非热点数据查询请求；
146.s504：如果存在非热点数据查询请求，则根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的非热点数据。
147.具体的，基于上述交易数据的存储方法进行交易数据存储后，可以进行交易数据的查询。根据用户的输入数据，例如输入某一交易账号和某一时间段，可以将输入数据确定为热点数据的查询请求，进而可以确定关联值，进而唯一确定用户需要进行查询的某一交易数据。根据该关联值可以查询主表，将主表中存储的热点数据输出。可以通过在用户界面上设置“详细情况查询”按钮等方式进行非热点数据的查询，用户在点击该按钮后，后台判断存在非热点数据查询请求，则会根据上个查询过程中的主表中存储的子表字段定位到需要查询的子表，在该子表中，根据关联值查询到对应的非热点数据，此时需要对子表结构进行判断，根据子表中的附加表字段是否为空判断子表下是否存在附加表，如果存在附加表，则定位到对应的附加表，将附加表中的附加表数据输出；如果不存在附加表，则将子表中的非热点数据输出。
148.基于上述存储方法执行的查询方法，可以根据用户需求进行热点数据和非热点数据的查询，避免了将全部交易数据直接输出给用户，而是根据用户操作将用户关注度高的热点数据输出给用户，提高了系统的响应速度，减少了不必要的时间耗费。还能够根据用户需求将全部交易数据输出给用户，满足用户的多元化需求，提高系统的兼容性。
149.基于上述所述的一种交易数据的查询方法，本文实施例还提供一种交易数据的查询装置。
150.具体地，图11是本文实施例提供的一种交易数据的查询装置一个实施例的模块结构示意图，参照图11所示，本文实施例提供的一种交易数据的存储装置包括：关联值确定模块400、热点数据输出模块500、详情判断模块600、详情确定模块700。
151.一种交易数据的查询装置，包括：
152.关联值确定模块400：根据热点数据的查询请求，确定关联值；
153.热点数据输出模块500：根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的热点数据；
154.详情判断模块600：判断是否存在非热点数据查询请求；
155.详情确定模块700：如果存在非热点数据查询请求，则根据所述关联值确定并输出所述查询请求对应的非热点数据。
156.参照图12所示，基于上述所述的一种交易数据的存储方法、一种交易数据的查询方法，本文一实施例中还提供一种计算机设备1202，其中上述方法运行在计算机设备1202上。计算机设备1202可以包括一个或多个处理器1204，诸如一个或多个中央处理单元(cpu)或图形处理器(gpu)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1202还可以包括任何存储器1206，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息，一具体
实施方式中，存储器1206上并可在处理器1204上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器1204运行时，可以执行根据上述方法的指令。非限制性的，比如，存储器1206可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的ram，任何类型的rom，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备1202的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器1204执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备1202可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1202还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构1208，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
157.计算机设备1202还可以包括输入/输出模块1210(i/o)，其用于接收各种输入(经由输入设备1212)和用于提供各种输出(经由输出设备1214)。一个具体输出机构可以包括呈现设备1216和相关联的图形用户接口1218(gui)。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1210(i/o)、输入设备1212以及输出设备1214，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1202还可以包括一个或多个网络接口1220，其用于经由一个或多个通信链路1222与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1224将上文所描述的部件耦合在一起。
158.通信链路1222可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1222可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
159.对应于图1
‑
图8和图10中的方法，本文实施例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上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
160.本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图1至图8和图10所示的方法。
161.应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。
162.还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
163.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。
164.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，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。
165.在本文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。另外，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，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
166.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文实施例方案的目的。
167.另外，在本文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，也可以是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。
168.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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或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)执行本文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。
169.本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。