数据统计方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据统计方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着技术的不断发展，在人们工作和生活的各个领域，会产生海量的数据。相关技术中，可以通过计算机实时对数据进行统计和更新，并将数据显示出来。然而，随着数据量的增加，数据的统计的时长也会增加，导致数据统计的效率降低。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本技术提供了一种数据统计方法、装置、电子设备及存储介质。
4.根据本技术的第一方面，提供了一种数据统计方法，包括：
5.根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个所述第一定时周期内的业务数据，在各个维度对所述业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果；
6.将所述各个维度的业务数据的统计结果存储至第一数据表中；
7.响应于针对任一维度的业务数据的数据统计请求，从所述第一数据表中获取所述任一维度的业务数据的一个或多个统计结果；
8.根据所述一个或多个统计结果，确定所述任一维度的业务数据的最终统计结果。
9.可选的，所述方法还包括：
10.根据第二定时周期定时对所述各个维度的业务数据进行检测；
11.如果单个所述第二定时周期内所述各个维度的业务数据中包括目标维度的业务数据，则将所述目标维度的业务数据的统计结果存储至第二数据表；其中，所述第二数据表中存储的数据量小于所述第一数据表中存储的数据量；
12.响应于针对所述目标维度的业务数据的数据统计请求，从所述第二数据表中获取所述目标维度的业务数据的一个或多个统计结果；
13.根据所述目标维度的业务数据的一个或多个统计结果，确定所述目标维度的业务数据的最终统计结果。
14.可选的，所述方法还包括：
15.根据第三定时周期定时从所述第一数据表中获取目标业务数据；其中，所述目标业务数据对应的数据状态为目标状态；
16.针对各个所述第三定时周期内的单个所述目标业务数据，如果第三数据表中不包含所述目标业务数据，则将所述目标业务数据存储至第三数据表中。
17.可选的，所述方法还包括：
18.根据第四定时周期定时获取所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态，以及所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态；
19.如果单个所述第四定时周期内所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新，或者，
20.如果单个所述第四定时周期内所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
21.可选的，所述目标维度的业务数据的数量小于预设数量，或所述目标维度的业务数据的查询频率高于预设频率。
22.可选的，所述任一维度的业务数据的多个统计结果包括：各个所述第一定时周期内所述任一维度的业务数据的统计结果；
23.所述根据所述一个或多个统计结果，确定所述任一维度的业务数据的最终统计结果，包括：
24.将各个所述第一定时周期内所述任一维度的业务数据的统计结果之和，确定为任一维度的业务数据的最终统计结果。
25.可选的，针对单个所述第一定时周期内的业务数据，在各个维度对所述业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果，包括：
26.针对单个所述第一定时周期内的每个业务数据，确定所述业务数据所属的维度，将所述维度的业务数据的统计结果加1，其中，各个维度的业务数据的统计结果的初始值均为0。
27.根据本技术的第二方面，提供了一种数据统计装置，包括：
28.定时统计模块，用于根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个所述第一定时周期内的业务数据，在各个维度对所述业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果；
29.第一数据存储模块，用于将所述各个维度的业务数据的统计结果存储至第一数据表中；
30.统计结果获取模块，用于响应于针对任一维度的业务数据的数据统计请求，从所述第一数据表中获取所述任一维度的业务数据的一个或多个统计结果；
31.最终统计结果确定模块，用于根据所述一个或多个统计结果，确定所述任一维度的业务数据的最终统计结果。
32.可选的，所述数据统计装置还包括：
33.定时检测模块，用于根据第二定时周期定时对所述各个维度的业务数据进行检测；
34.第二数据存储模块，用于如果单个所述第二定时周期内所述各个维度的业务数据中包括目标维度的业务数据，则将所述目标维度的业务数据的统计结果存储至第二数据表；其中，所述第二数据表中存储的数据量小于所述第一数据表中存储的数据量；
35.所述统计结果获取模块，还用于响应于针对所述目标维度的业务数据的数据统计请求，从所述第二数据表中获取所述目标维度的业务数据的一个或多个统计结果；
36.最终统计结果确定模块，还用于根据所述目标维度的业务数据的一个或多个统计结果，确定所述目标维度的业务数据的最终统计结果。
37.可选的，所述数据统计装置还包括：
38.目标业务数据定时获取模块，用于根据第三定时周期定时从所述第一数据表中获取目标业务数据；其中，所述目标业务数据对应的数据状态为目标状态；
39.第三数据存储模块，用于针对各个所述第三定时周期内的单个所述目标业务数据，如果第三数据表中不包含所述目标业务数据，则将所述目标业务数据存储至第三数据表中。
40.可选的，所述数据统计装置还包括：
41.数据状态获取模块，用于根据第四定时周期定时获取所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态，以及所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态；
42.第一更新模块，用于如果单个所述第四定时周期内所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新，或者，
43.第二更新模块，用于如果单个所述第四定时周期内所述第一数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对所述第二数据表中所述目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
44.可选的，所述目标维度的业务数据的数量小于预设数量，或所述目标维度的业务数据的查询频率高于预设频率。
45.可选的，所述任一维度的业务数据的多个统计结果包括：各个所述第一定时周期内所述任一维度的业务数据的统计结果；
46.所述最终统计结果确定模块，具体用于将各个所述第一定时周期内所述任一维度的业务数据的统计结果之和，确定为任一维度的业务数据的最终统计结果。
47.可选的，所述定时统计模块，具体用于根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个所述第一定时周期内的每个业务数据，确定所述业务数据所属的维度，将所述维度的业务数据的统计结果加1，其中，各个维度的业务数据的统计结果的初始值均为0。
48.根据本技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器，所述处理器用于执行存储于存储器的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
49.根据本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
50.根据本技术的第五方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面所述的方法。
51.本技术实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
52.可以根据第一定时周期，定时获取目标业务的业务数据，每获取到一个第一定时周期内的业务数据，即可在各个维度对该第一定时周期内的业务数据进行统计，得到对应的统计结果并存储在第一数据表中。在对任一维度的业务数据进行统计时，直接从第一数
据表中获取已经统计的统计结果即可，而不需要从大量的业务数据中进行统计。可见，本技术采用定时任务的方式，可以节省数据统计的开销，提升数据统计的效率。
附图说明
53.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
54.为了更清楚地说明本技术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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
55.图1示出了可以应用于本技术实施例的数据统计方法的示例性应用环境的系统架构的示意图；
56.图2为本技术实施例中数据统计方法的一种流程图；
57.图3为本技术实施例中数据统计方法的又一种流程图；
58.图4为本技术实施例中数据统计方法的又一种流程图；
59.图5为本技术实施例中数据统计装置的一种结构示意图；
60.图6为本技术实施例中电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
61.为了能够更清楚地理解本技术的上述目的、特征和优点，下面将对本技术的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
62.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但本技术还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。
63.图1示出了可以应用于本技术实施例的数据统计方法的示例性应用环境的系统架构的示意图。
64.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、终端设备102、终端设备103中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、终端设备102、终端设备103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。终端设备101、终端设备102、终端设备103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等等。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数量仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数量的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。
65.本技术实施例所提供的数据统计方法一般由服务器105执行，相应地，数据统计装置可以设置于服务器105中。但本领域技术人员容易理解的是，本技术实施例所提供的数据统计方法也可以由终端设备101、终端设备102、终端设备103执行。举例而言，维护人员可以通过终端设备101、终端设备102、终端设备103中的应用进行业务操作，生成对应的业务数据。服务器105可以获取到对应的业务数据，并对业务数据进行统计，得到对应的统计结果。
维护人员可以通过终端设备101、终端设备102、终端设备103查询对应的统计结果。
66.以下首先对本技术实施例的数据统计方法进行详细介绍。
67.参见图2，图2为本技术实施例中数据统计方法的一种流程图，可以包括以下步骤：
68.步骤s210，根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个第一定时周期内的业务数据，在各个维度对业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果。
69.本技术实施例中，目标业务可以是与数据统计相关的业务。例如，在遇到病毒传播感染事件时，各个地区会进行病毒检测，以及为了防控，为各个地区的人员接种疫苗。在该过程中产生大量的数据，可以实时对数据进行统计和更新。本技术可以基于定时任务的方式对数据进行统计，也就是，可以按照预设的第一定时周期获取目标业务的业务数据，每获取到一个第一定时周期内的业务数据，即可在各个维度对该第一定时周期内的业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果。
70.例如，在病毒检测时，可以统计预约人数、已检测的人数、取消预约的人数、检测结果为阳性的人数、检测结果为阴性的人数等等。在疫苗接种时，由于每个人可能需要接种2-3次疫苗，可以统计预约人数、已接种的人数、取消预约的人数等、全部接种完成的人数等。
71.可选的，可以按照下述方式在各个维度对业务数据进行统计：针对单个第一定时周期内的每个业务数据，确定业务数据所属的维度，将该维度的业务数据的统计结果加1，其中，各个维度的业务数据的统计结果的初始值均为0。
72.步骤s220，将各个维度的业务数据的统计结果存储至第一数据表中。
73.在得到各个维度的业务数据的统计结果后，可以将统计结果存储至第一数据表中。这样，在想要查询统计结果时，通过接口直接读取统计结果即可。其中，第一数据表可以是mysql表，mysql是一种关系型数据库管理系统，关系数据库可以将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样，可以提高数据查询的速度以及查询的灵活性。
74.步骤s230，响应于针对任一维度的业务数据的数据统计请求，从第一数据表中获取任一维度的业务数据的一个或多个统计结果。
75.维护人员想要查询统计结果时，可以发送数据统计请求，该数据统计请求中可以携带统计的时间段、统计的维度等。服务器响应于该数据统计请求，可以直接从第一数据表中获取与该数据统计请求对应的一个或多个统计结果，而不需要从大量的数据中查询对应的业务数据，并对查询到的业务数据进行统计。这样，可以避免实时统计时导致的效率较低的问题。可以理解的是，统计的时间段、统计的维度不同，获取到的一个或多个统计结果也会不同。
76.步骤s240，根据一个或多个统计结果，确定任一维度的业务数据的最终统计结果。
77.在统计结果为一个的情况下，该一个统计结果即为最终统计结果。在统计结果为多个的情况下，多个统计结果对应不同的第一定时周期，将多个统计结果之和，确定为最终统计结果。可选的，在数据统计请求中携带统计的维度，而未携带统计的时间段的情况下，可以统计所有时间段内该任一维度的业务数据的统计结果。任一维度的业务数据的多个统计结果可以包括：各个第一定时周期内该任一维度的业务数据的统计结果；将各个第一定时周期内该任一维度的业务数据的统计结果之和，确定为该任一维度的业务数据的最终统
计结果。
78.本技术实施例的数据统计方法，可以根据第一定时周期，定时获取目标业务的业务数据，每获取到一个第一定时周期内的业务数据，即可在各个维度对该第一定时周期内的业务数据进行统计，得到对应的统计结果并存储在第一数据表中。在对任一维度的业务数据进行统计时，直接从第一数据表中获取已经统计的统计结果即可，而不需要从大量的业务数据中进行统计。可见，本技术采用定时任务的方式，可以节省数据统计的开销，提升数据统计的效率。
79.参见图3，图3为本技术实施例中数据统计方法的又一种流程图，可以包括以下步骤：
80.步骤s310，根据第二定时周期定时对各个维度的业务数据进行检测。
81.可以理解的是，由于第一数据表中的数据量较大，如果直接从第一数据表中查询业务数据的统计结果，查询的效率较低。因此，可以采用定时任务的方式对各个维度的业务数据进行检测，以检测各个维度的业务数据中是否包含目标维度的业务数据。第二定时周期可以与第一定时周期相同或不同。例如，第一定时周期可以为1个小时，第二定时周期也可以为1小时，或者第二定时周期可以为2小时等。
82.其中，目标维度的业务数据指可以不需要整表查询的业务数据。可选的，目标维度的业务数据的数量小于预设数量，或目标维度的业务数据的查询频率高于预设频率。也就是，针对数据量较少的业务数据，或者查询频率较高的业务数据，可以执行下述步骤s320，而不进行整表查询，以提高查询效率。
83.步骤s320，如果单个第二定时周期内各个维度的业务数据中包括目标维度的业务数据，则将目标维度的业务数据的统计结果存储至第二数据表。
84.本技术可以生成一个新的数据表，即第二数据表，第二数据表中存储的数据量小于第一数据表中存储的数据量。如果单个第二定时周期内各个维度的业务数据中包括目标维度的业务数据，将目标维度的业务数据的统计结果存储至第二数据表。这样，可以直接从第二数据表中查询统计结果，而不需要从数据量更大的第一数据表中查询统计结果，从而提高数据统计的效率。
85.例如，在病毒检测场景下，大部分人员检测一次即可，少部分人员可能需要复检。由于复检人员的数量较少，因此，将复检人员存储至第一数据表时，还可以将复检人员存储至第二数据表中。这样，在对复检人员进行统计时，可以从第二数据表中获取统计结果即可。
86.步骤s330，响应于针对目标维度的业务数据的数据统计请求，从第二数据表中获取目标维度的业务数据的一个或多个统计结果。
87.数据统计请求中可以携带有统计的维度，针对目标维度的业务数据的数据统计请求，数据统计请求携带有目标维度。响应于针对目标维度的业务数据的数据统计请求，可以基于目标维度从第二数据表中获取对应的统计结果。
88.步骤s340，根据目标维度的业务数据的一个或多个统计结果，确定目标维度的业务数据的最终统计结果。
89.在统计结果为一个的情况下，该一个统计结果即为最终统计结果。在统计结果为多个的情况下，多个统计结果对应不同的第二定时周期，将多个统计结果之和，确定为最终
统计结果。
90.步骤s350，根据第四定时周期定时获取第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态，以及第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态。
91.由于第一数据表和第二数据表中包含相同的业务数据，为了避免两个数据表中相同的业务数据的数据状态不同，可以采用定时任务，根据第四定时周期定时获取第一数据表中和第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态，以检测目标维度的业务数据的数据状态是否发生变更。
92.步骤s360，如果单个第四定时周期内第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
93.在某些场景下，维护人员对第二数据表中目标维度的业务数据的状态进行了变更，而未对第一数据表中目标维度的业务数据的状态进行变更，此时可以通过定时任务对第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新即可。
94.例如，在病毒检测场景下，针对复检人员，由于数据量比较少，复检人员的统计结果可以存储在第二数据表中。如果在复检时某一人员的复检结果为阳性，而上一次的检测结果为阴性，此时可以在第二数据表中将检测结果由阴性变更为阳性。维护人员可能在更新第二数据表时，没有对第一数据表进行同步更新，因此，可以定时检测第一数据表和第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态，以将第一数据表中的检测结果由阴性变更为阳性。
95.步骤s370，如果单个第四定时周期内第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
96.与前述步骤s360类似，如果第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态发生变更，第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，可以对第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
97.本技术实施例的数据统计方法，针对目标维度的业务数据，可以不采用整表查询的方式，即不从第一数据表中查询数据，而是采用定时任务和生成新的数据表(第二数据表)的方式来节省数据统计的开销，从而提高数据统计的效率。并且，针对第一数据表和第二数据表中存在数据不一致的问题，可以进行同步更新，提高数据的准确性。
98.参见图4，图4为本技术实施例中数据统计方法的又一种流程图，可以包括以下步骤：
99.步骤s410，根据第三定时周期定时从第一数据表中获取目标业务数据；其中，目标业务数据对应的数据状态为目标状态。
100.在数据统计时，除了按维度进行统计之外，还可以按照业务数据的数据状态进行统计。例如，可以统计数据状态为目标状态的业务数据，即目标业务数据。类似地，也可以采用定时任务的方式对目标业务数据进行统计。
101.在病毒检测场景下，检测结果包括阴性和阳性，如果要统计检测结果为阴性的人数，那么，对应的数据状态为阴性的业务数据即为目标业务数据。
102.步骤s420，针对各个第三定时周期内的单个目标业务数据，如果第三数据表中不
包含该目标业务数据，则将该目标业务数据存储至第三数据表中。
103.针对目标业务数据，也可以通过独立的数据表(即第三数据表)对目标业务数据进行存储。由于第一数据表中可能存在重复的数据，因此，在将目标业务数据存储至第三数据表的过程中，可以进行去重操作。也就是，在每次存储之前，确认第三数据表中是否已经包含该目标业务数据，如果已包含，则不存储；如果不包含则存储。
104.例如，某人员经过多次病毒检测，且检测结果均为阴性，那么第一数据表中将存在该人员的多条数据。在将该人员的数据存储至第三数据表中时，可以只存储一条数据即可。
105.通过上述方法，将目标业务数据存储至第三数据表中，从而可以从第三数据表进行数据统计，由于第三数据表中的数据量比第一数据表小，且不包含重复的数据，因此，可以提高数据统计的效率。
106.相应于上述方法实施例，本技术实施例还提供了一种数据统计装置，参见图5，数据统计装置500包括：
107.定时统计模块510，用于根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个第一定时周期内的业务数据，在各个维度对业务数据进行统计，得到各个维度的业务数据的统计结果；
108.第一数据存储模块520，用于将各个维度的业务数据的统计结果存储至第一数据表中；
109.统计结果获取模块530，用于响应于针对任一维度的业务数据的数据统计请求，从第一数据表中获取任一维度的业务数据的一个或多个统计结果；
110.最终统计结果确定模块540，用于根据一个或多个统计结果，确定任一维度的业务数据的最终统计结果。
111.可选的，数据统计装置500还包括：
112.定时检测模块，用于根据第二定时周期定时对各个维度的业务数据进行检测；
113.第二数据存储模块，用于如果单个第二定时周期内各个维度的业务数据中包括目标维度的业务数据，则将目标维度的业务数据的统计结果存储至第二数据表；其中，第二数据表中存储的数据量小于第一数据表中存储的数据量；
114.统计结果获取模块530，还用于响应于针对目标维度的业务数据的数据统计请求，从第二数据表中获取目标维度的业务数据的一个或多个统计结果；
115.最终统计结果确定模块540，还用于根据目标维度的业务数据的一个或多个统计结果，确定目标维度的业务数据的最终统计结果。
116.可选的，数据统计装置500还包括：
117.目标业务数据定时获取模块，用于根据第三定时周期定时从第一数据表中获取目标业务数据；其中，目标业务数据对应的数据状态为目标状态；
118.第三数据存储模块，用于针对各个第三定时周期内的单个目标业务数据，如果第三数据表中不包含目标业务数据，则将目标业务数据存储至第三数据表中。
119.可选的，数据统计装置500还包括：
120.数据状态获取模块，用于根据第四定时周期定时获取第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态，以及第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态；
121.第一更新模块，用于如果单个第四定时周期内第二数据表中目标维度的业务数据
的数据状态发生变更，且第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新，或者，
122.第二更新模块，用于如果单个第四定时周期内第一数据表中目标维度的业务数据的数据状态发生变更，且第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态未发生变更，则对第二数据表中目标维度的业务数据的数据状态进行同步更新。
123.可选的，目标维度的业务数据的数量小于预设数量，或目标维度的业务数据的查询频率高于预设频率。
124.可选的，任一维度的业务数据的多个统计结果包括：各个第一定时周期内任一维度的业务数据的统计结果；
125.最终统计结果确定模块540，具体用于将各个第一定时周期内任一维度的业务数据的统计结果之和，确定为任一维度的业务数据的最终统计结果。
126.可选的，定时统计模块510，具体用于根据第一定时周期定时获取目标业务的业务数据，针对单个第一定时周期内的每个业务数据，确定业务数据所属的维度，将维度的业务数据的统计结果加1，其中，各个维度的业务数据的统计结果的初始值均为0。
127.上述装置中各模块或单元的具体细节已经在对应的方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
128.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
129.在本技术的示例性实施例中，还提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行本示例实施方式中上述数据统计方法。
130.图6为本技术实施例中电子设备的一种结构示意图。需要说明的是，图6示出的电子设备600仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
131.如图6所示，电子设备600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
132.以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如局域网(lan)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
133.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质
611被安装。在该计算机程序被中央处理单元601执行时，执行本技术的装置中限定的各种功能。
134.本技术实施例中，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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据统计方法。
135.需要说明的是，本技术所示的计算机可读存储介质例如可以是—但不限于—电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器、只读存储器、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频等等，或者上述的任意合适的组合。
136.本技术实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述数据统计方法。
137.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
138.以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。