数据处理方法、装置、设备、介质及产品与流程

1.本技术属于数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品。


背景技术：

2.随着大数据时代的发展，从组织结构松散的大规模数据中发掘事物间的联系已成为各领域数据分析的主流之一，因此，如何在海量数据中确定并获取参与分析的部分数据也就尤为重要。
3.现有技术中，可以通过图数据库来存储结构化数据，图数据库中每个节点对应一个对象，两个节点之间可以存在多条边，每条边中存储一条数据，当要查找两个对象之间的部分数据时，需要遍历这两个对象对应的两个节点之间每条边中存储的数据，从中确定出所需数据。
4.但是，当这两个对象之间的数据较多时，相应两个节点之间的边的数量也就非常多，通过遍历每条边中存储的数据来查找所需数据的效率会非常低，并且会占用大量计算资源。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品，能够至少解决现有技术中通过遍历每条边中存储的数据来查找所需数据的效率会非常低，并且会占用大量计算资源的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：
7.响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象；
8.确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，图数据库中的节点与对象对应，连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据的索引信息；
9.显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次；
10.响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息；
11.根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据；
12.显示第二原始关系型数据。
13.第二方面，本技术实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括：
14.第一确定模块，用于响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象；
15.第二确定模块，用于确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，图数据库中的节点与对象对应，连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据的索引信息；
16.第一显示模块，用于显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次；
17.第三确定模块，用于响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息；
18.第一获取模块，用于根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据；
19.第二显示模块，用于显示第二原始关系型数据。
20.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
21.所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所示的数据处理方法。
22.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面的任一项实施例中所示的数据处理方法。
23.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行第一方面的任一项实施例中所示的数据处理方法。
24.本技术实施例的数据处理方法、装置、设备、介质及产品，能够响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象，并确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，然后显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次，再响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息，根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据，并显示第二原始关系型数据。这样，就无需在图数据库中存储原始关系型数据，而是将原始关系型数据存储在关系型数据库中，在图数据库中只存储原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，从而可以设置图数据库中连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，如此，在想获取两个节点间的部分数据时，就可以通过选择相应的属性层次来获取，而无需遍历两节点间每条边中存储的数据，提高了从海量数据中获取所需数据的效率，节省了计算资源。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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。
26.图1是本技术一个实施例提供的一种原生图数据库的基本架构图；
27.图2是本技术一个实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
28.图3是本技术一个实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
29.图4是本技术一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
31.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
……”
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。
32.此外，还需要说明的是，本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
33.这里，先对现有技术中通过传统关系型数据库和知识图谱来从海量数据中获取所需的部分数据的方法进行简单介绍。
34.首先，关系型数据库采用关系模型作为数据的组织方式，数据通常以二维表的形式存储，通过定义主键关联各表。在关系型数据库中进行关联查询的思路一般是：先确定要进行关联的表，再确定所要查询的字段，确定关联条件和关联方式。表的连接分为内连接、外连接、交叉连接、自连接等。
35.其中，内连接分为等值连接和非等值连接：等值连接指使用等号“＝”比较两个表的连接列的值，相当于两表执行笛卡尔后，取两表连结列值相等的记录；非等值连接指使用“》”或“《”比较两个表的连接列的值，相当于两表执行笛卡尔后，取一个表大于或小于另一个表的连结列值的记录。
36.外连接分为左外连接、右外连接、全外连接：左外连接查询结果包含左、右两个表需要查询的全部行，左侧的表中的全部数据都会被显示出来，但是右侧表的数据，只有和左侧匹配上的数据才会被查询出来，否则显示为空(null)；右外连接查询结果包含左、右两个表需要查询的全部行，右侧的表中的全部数据都会被显示出来，但是左侧表的数据，只有和右侧匹配上的数据才会被查询出来，否则显示为null；全外连接查询结果包含左、右两个表需要查询的全部行，对应字段没有值显示null。
37.交叉连接对左表中的每一行与右表中的所有行组合，也叫表与表之间做笛卡尔积查询。
38.自连接当前表与自身的连接查询，关键点在于虚拟化出一张表，即给自身的表定义一个别名
39.海量数据的情况下，在关系型数据库中直接进行表关联查询会出现效率低下的情况，因此，关系型数据还提供了索引机制以加快检索速度。索引是关系型数据库中用于快速找到记录的一种数据结构。索引的类型有主键索引、外键索引、单字段索引、多字段索引等。
40.其中，主键索引即建立在主键上的索引，一定是唯一索引，通过主键可以快速定位一条记录。
41.外键索引是建立在外键上的索引，需要关联另一个表的字段，这对表关联的速度有着很大的提升。
42.单字段索引是对表中某一字段的索引，可以选择建立普通索引，唯一索引和全文索引，也可以选择其数据结构为多路搜索树(b-tree)或哈希(hash)。
43.多字段索引对表中多个字段进行索引，使用时可以使用左边最小匹配原则，比如说：索引(a，b，c，d)，查询时单独使用a作为查询条件，不需要额外建立索引；使用(a，b)和(a，b，c)也不需要建立额外的索引；但使用b，(b，c)和(b，c，d)查询时，需要另外建立索引。
44.但是，关系型数据库将关联关系隐藏在外键结构中，无显示表达，带来关联查询与计算的复杂性，尤其处理多跳查询情况上，将带来大量的加表计算(join)，且计算的复杂度随着跳数的增加呈指数级增长。例如，确定用户信息和用户交易表后，要找出账户交易记录的最短路径，使用传统关系型数据库在处理多跳查询时，到5跳以上已经无法得出结果。
45.其次，还可以基于知识图谱进行数据检索和获取，知识图谱是描述事物实体间的关联关系的由节点和边组成的图，节点代表事物实体，节点之间的边代表事物之间的关联。基于知识图谱的关系检索有两种方式：一是基于关系型数据库的知识图谱检索，二是基于原生图数据库的知识图谱检索。
46.其中，基于关系型数据库的知识图谱检索，以二维表的形式存储事物之间的关系信息，表征关系信息的字段作为数据列或数据的分组进行存储，典型的存储和检索方式有以下几种：
47.1)基于三元组表的检索
48.该方法利用关系数据库，建议包含(subject，predicate，object)三列的表(其中，subject表示主体，predicate表示关系，objec表示客体)，将所有事物实体和关系存在这张三元组表中，通过sql语句进行关联查询，在多重关联约束的下，会包含很多的自连接查询(self-join)，效率会十分低下。
49.2)基于属性表的检索
50.该方法以事物实体类型为中心，把属于同一类型实体的关系作为属性存储为一张表，其检索本质上接近传统关系型数据库的检索。但是会产生很多空值。
51.3)基于垂直划分表的检索
52.该方法的基本思想是对三元组按关系属性分组，为每一个关系属性建立一个包含(subject，object)两列的表，对subject-object进行查询计算。
53.4)基于全索引结构的检索
54.该方法也是建立包含(subject，predicate，object)的三元组表，但增加了多种优化手段。首先是建立映射表，即将所有字段值映射到唯一的标识，三元组表中不再存储真实
的值，只存储对应的标识。然后建立六重索引：spo、sop、pso、pos、ops、osp，覆盖多维度的图查询需求(其中，o全拼为object，表示客体；p全拼为predicate，表示关系，s全拼为subject，表示主体)。
55.基于原生图数据库的知识图谱检索，利用图的结构特征进行存储和查询，知识图谱中关系抽取的过程会基于确定的业务含义进行关系的显性描述和定义，一条边代表一个业务关系，关系作为图模型中的边进行存储。其基本思想是将一张图表示为一个邻接列表，即将相邻关系表示成邻接关系表，再基于邻接关系表建立索引，优化图上的查询。
56.如图1所示，原生图数据库的物理存储的基本架构可以包括：节点存储文件101、关系边存储文件102、标签存储文件103、属性存储文件104、关系边类型存储文件105、属性索引文件106和动态存储文件107。
57.在节点存储文件和关系存储文件中，每个节点和关系边的存储位置固定，以便通过标识获得访问地址，节点的标识包含了第一个关系边的标识、第一个属性边的标识、第一个标签标识，这些标识类似于指针(或者叫索引)，可以快速检索与节点有关的关系边、属性边和标签等。关系边存储的标识类似节点存储，以便快速检索关系边相关的头尾节点、关系边类型等。通过这种设计，可以快速地从一个节点出发找到它的第一条关系边，再从关系边找到相邻的另外一个节点，进一步找到第二条、第三条、第n条关系边，实现全遍历检索。
58.但是，图数据库虽然在针对关联关系的建模和检索方面较为高效，能够支持多跳关联关系的查询。但是目前知识图谱多应用于从非结构化数据中进行实体、关系的抽取和图构建，对于结构化的数据，现有的图数据库一般基于特定的属性字段构建关系边，当属性字段下有海量的数据记录时，将产生大量的关系边，进行多跳关联关系的查询时，检索量会呈几何式增长，将消耗大量的算力。
59.也就是说，在数据中心进行数据挖掘分析时，主要业务角度有基于同一事件从不同的业务维度上进行综合分析和业务联通性分析，这时候就需要进行多表关联分析。此时大多受制如何从海量存储中找到跟此事件有关的小数据集参与分析，在海量数据中寻找参与计算的数据占据大量开销，导致计算效率较低，性能损耗严重。
60.为解决上述问题，本技术实施例针对高度结构化的原始关系型数据，提出了图数分离原则，图数分离的本质是以图作为有关系联通特征的业务数据的索引。基于此，可以建立业务联通关系拓扑构建与检索方式，改变基于结构化数据的业务关系发现和快速找到与此联通关系相关原始关系型数据的索引信息，实现从关系拓扑快速定位异常小数据集，进行进一步数据分析，从而提升海量结构化数据的复杂关联查询的效率；同时，通过图形抽象出业务的关系后，实现多维度业务收敛表达，让业务人员发现多表联动分析的潜在可能性。
61.基于此，可以针对原始关系型数据建立基于图形的数据检索机制。还构建了边的概念，图数据库里约定几何图形数据作为边存在的唯一性。根据图数分离原则，在图数据库中针对两个节点间的关系建立边，边本身仅代表图形层的联通关系，按照来源表不同，也就是原始关系型数据表征的关系不同，将边分成不同的属性层次，对应的属性层次里记录产生这个关系的原始关系型数据的索引信息。这样，便可以实现对全局原始关系型数据里涉及到这两个节点之间所有关系的梳理，以及对产生这些关系的原始关系型数据的索引信息的整理。该数据模型实现了图数据与数据中心关系型数据之间的翻译和联动工作，实现了关系与原始业务数据的联动索引和展示。
62.图2示出了本技术一个实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，需要说明的是，该数据处理方法可以应用于数据处理系统，如图1所示，该数据处理方法可以包括如下步骤：
63.s210，响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象；
64.s220，确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点；
65.s230，显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次；
66.s240，响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息；
67.s250，根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据；
68.s260，显示第二原始关系型数据。
69.由此，能够响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象，并确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，然后显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次，再响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息，根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据，并显示第二原始关系型数据。这样，就无需在图数据库中存储原始关系型数据，而是将原始关系型数据存储在关系型数据库中，在图数据库中只存储原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，从而可以设置图数据库中连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，如此，在想获取两个节点间的部分数据时，就可以通过选择相应的属性层次来获取，而无需遍历两节点间每条边中存储的数据，提高了从海量数据中获取所需数据的效率，节省了计算资源。
70.涉及s210，第一原始关系型数据是存储在关系型数据库里的数据，具体可以是业务数据、交易数据或档案数据。第一输入可以是录入第一原始关系型数据的标识的输入，例如，录入该第一原始关系型数据的编号，也可以是点击选择第一原始关系型数据的输入，还可以是针对第一原始关系型数据的其他输入，在此不做限定。第一对象可以是企业或个人，第二对象也可以是企业或个人。
71.具体的，第一用户对第一原始关系型数据进行第一输入之后，数据处理系统可以响应于该第一输入，确定该第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象。例如，若第一原始关系型数据为交易数据，则第一对象和第二对象可以是该交易数据的交易双方。
72.涉及s220，图数据库可以应用于知识图谱，也可以应用于其他图，在此不做限定。图数据库中的节点可以与对象对应，连接每两个节点之间的边可以不超过一条，边可以用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上可以设置有不同属性层次，不同属性层次可以用于存储不同类型的原始关系型数据的索引信息。不同类型的原始关系型数据可以体现该原始关系型数据涉及的两个对象间的不同关系。索引信息可以包括存储位
置，例如，表a中编号0001至编号0100，当然也可以包括其他索引信息，在此不做限定。
73.具体的，可以预先存储对象与图数据库中的节点间的对应关系，例如可以存储对象标识与节点标识间的对应关系。根据预先存储的对象与节点间的对应关系，可以确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点。
74.涉及s230，由于图数据库中连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，因此，若第一对象和第二对象之间存在关系，则第一节点和第二节点间的边有且只有一条，这样，在确定第一节点和第二节点之后，便可以确定第一节点和第二节点之间的第一边。边上设置有不同的属性层次，不同属性层次可以用于存储不同类型的原始关系型数据的索引信息，因此，为了方便第一用户选择获取所需类型的原始关系型数据，可以显示该第一边对应的第一属性层次。该第一属性层次可以包括一个或多个属性层次。
75.涉及s240，目标属性层次可以包括一个或多个属性层次。第二输入可以是第一用户点击选中目标属性层次的输入，也可以是第一用户录入目标属性层次的输入，还可以是第一用户针对目标属性层次的其他输入，在此不做限定。
76.具体的，第一用户从显示的第一属性层次中点击选择目标属性层次，数据处理系统便可以响应于该点击输入，也即第二输入，确定该目标属性层次中存储的第一索引信息。
77.涉及s250，第二原始关系型数据可以是第一对象和第二对象之间目标类型的原始关系型数据，该目标类型与目标属性层次对应，第一对象和第二对象之间目标类型的原始关系型数据可以体现，第一对象和第二对象之间的目标关系。第一索引信息可以是该第二原始关系型数据在关系型数据库中的存储位置，当然也可以是第二原始关系型数据在关系型数据库中的其他索引信息，在此不做限定。因此，可以根据该第一索引信息，从关系型数据库中获取到第二原始关系型数据。
78.这里，可以通过odbc协议，使图数据库具有对关系型数据库的录入与导出的兼容性，无需用户将关系数据库中的原始关系型数据转化为字符分隔值(comma-separated values，csv)等特定格式再导入图数据库中，可以实现图形拓扑与原始关系型数据的联动操作，既降低了用户构图的难度，还可以基于传统的分析算法进行分析。并且，通过odbc协议，用户可以在图形可视化环境下地展示不同对象之间的关联关系以及这些关系下具体的原始关系型数据。
79.涉及s260，获取到第二原始关系型数据后，可以对其进行显示，以便第一用户查看和使用。
80.在一些示例中，若第一用户想要分析一笔交易是否异常，可以通过该交易的交易双方的关系来分析，基于该交易双方之间的关系，判断该交易双方发生该笔交易是否合理，而想要基于交易双方之间的关系进行分析，需要获取可以体现该交易双方之间关系的数据。为了获取体现该交易双方之间关系的数据，第一用户可以在数据处理系统输入该笔交易的原始交易数据，也即第一原始关系型数据，的交易编号“0001”，数据处理系统响应于该输入，也即第一输入，可以确定该原始交易数据的交易双方：企业a和企业b，也即第一对象和第二对象。然后可以确定企业a在图数据库中对应的节点a，也即第一节点，和企业b在图数据库中对应的节点b，在图数据库中确定节点a和节点b后便可以确定节点a和节点b之间的边z，也即第一边，进而可以确定并显示该边z对应的属性层次m、属性层次n和属性层次v，
也即第一属性层次，其中，属性层次m中可以存储企业a和企业b之间资金转账类的原始关系型数据在关系型数据库中的存储位置r，属性层次n中可以存储企业a和企业b之间人际关系类的原始关系型数据在关系型数据库中的存储位置s，属性层次v中可以存储企业a和企业b之间税票记录类的原始关系型数据在关系型数据库中的存储位置t。企业a和企业b之间资金转账类的原始关系型数据可以体现企业a和企业b之间的资金转账关系，企业a和企业b之间人际关系类的原始关系型数据可以体现企业a和企业b之间的人际关系，企业a和企业b之间税票记录类的原始关系型数据可以体现企业a和企业b之间的税务关系，若第一用户想根据资金转账关系和人际关系来分析企业a和企业b之间发生该笔交易是否合理，则可以点击选择属性层次m和属性层次n，也即目标属性层次，数据处理系统便可以响应于该点击输入，也即第二输入，确定属性层次m中存储的存储位置r和属性层次n中存储的存储位置s，也即第一索引信息。然后，数据处理系统可以根据该存储位置r和存储位置s，从关系型数据库中的存储位置r和存储位置s处分别获取到企业a和企业b之间资金转账类的原始关系型数据和人际关系类的原始关系型数据，也即第二原始关系型数据，进而可以显示该企业a和企业b之间资金转账类的原始关系型数据和人际关系类的原始关系型数据，供第一用户查看，以便第一用户根据显示的数据分析企业a和企业b之间发生该笔交易是否合理。
81.基于此，当有基于同一事件需要从不同的业务维度上进行综合分析时，通过边和边对应的属性层次，用户可以选择需要参与分析的关系以及需要参与分析的可以体现这些关系的原始关系型数据。实现机制是通过图数据库里记录的被选定的边上存储的属性层次和这些属性层次上记录的产生这个关系的所有的原始关系型数据的索引信息，通过开放数据库互连(open database connectivity，odbc)接口协议，实现原始关系型数据在关系型数据库里进行快速集合，从而达到从海量数据中找到所需参与分析的数据集。当然也可以通过某笔交易找到代表这笔交易的关系的边，从而发现这个两个对象间还有那些其他关系，通过上述相同方式找到相关原始关系型数据。
82.在一些实施方式中，原始关系型数据的数据量会非常大，因此，当用户需要获取其中的部分数据时，需要从海量数据中检索该部分数据，通常会花费较多时间，为了快速从海量数据中获取所需的部分数据，在上述s210之前，该方法还可以包括：
83.响应于第一用户对至少一条原始关系型数据的第三输入，获取至少一条原始关系型数据；
84.对于至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据，分别执行以下步骤，得到图数据库：
85.根据原始关系型数据，确定原始关系型数据对应的第二属性层次、原始关系型数据的第二索引信息以及原始关系型数据涉及的第三对象和第四对象；
86.建立第三对象对应的第三节点和第四对象对应的第四节点之间的第二边；
87.创建第二属性层次为第二边对应的属性层次；
88.将第二索引信息存储到第二属性层次中。
89.这里，可以先确定要获取的原始关系型数据的范围，针对该范围内的原始关系型数据生成图数据库。例如，可以针对2022年1月份的原始关系型数据生成图数据库。当然也可以是第一用户根据需求随机选择某些原始关系型数据来生成图数据库，在此不做限定。第三输入可以是确定用于生成图数据库的至少一条原始关系型数据的输入。第二属性层次
可用于存储原始关系型数据在关系型数据库中的第二索引信息。
90.具体的，第一用户选择至少一条原始关系型数据，数据处理系统可以响应于该选择输入，也即第三输入，获取该至少一条原始关系型数据，并对其中的每条原始关系型数据分别根据预先设置的原始关系型数据的类型与属性层次的对应关系，确定该原始关系型数据对应的第二属性层次、该原始关系型数据的第二索引信息以及该原始关系型数据涉及的第三对象和第四对象。然后可以根据预先存储的对象和节点之间的对应关系，确定第三对象对应的第三节点和第四对象对应的第四节点，由于该原始关系型数据涉及第三对象和第四对象，因此，第三对象和第四对象之间存在关系，可以建立第三节点和第四节点之间的边，也即第二边。边可以是一个存储空间，可以将这个存储空间分为多个子存储空间，每个子存储空间可以是一个属性层次，用于存储索引信息。由于该原始关系型数据对应的属性层次是第二属性层次，因此，可以创建第二属性层次为第二边对应的属性层次，然后将该原始关系型数据的第二索引信息存储到该第二属性层次中。
91.需要说明的是，在第三节点和第四节点之间建立一条边之后，即使再有其他原始关系型数据也涉及第三对象和第四对象，也不会再建立第三节点和第四节点之间的边，也就是说，两个节点之间最多只建立一条边。
92.在对至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据均执行以上方法后，则可以得到该至少一条原始关系型数据对应的图数据库。
93.在一些示例中，第一用户想要检查2022年1月份的原始关系型数据中是否存在异常数据，可以在数据处理系统中输入2022年1月份，数据处理系统便可以响应于该输入，也即第三输入，获取2022年1月份的全部原始关系型数据，并分别对其中每条原始关系型数据进行处理。以原始关系型数据l为例介绍对其中每条原始关系型数据进行处理的过程：根据原始关系型数据l的类型，以及类型与属性层次之间的对应关系，确定原始关系型数据l对应的属性层次w，也即第二属性层次，还可以确定原始关系型数据l在关系型数据库中的存储位置u，也即第二索引信息，以及原始关系型数据l涉及的企业c和企业d，也即第三对象和第四对象。然后可以根据预先存储的对象和节点间的对应关系，确定企业c对应的节点c，也即第三节点，和企业d对应的节点d，也即第四节点。由于原始关系型数据l涉及企业c和企业d，因此，企业c和企业d之间存在关系，可以建立节点c和节点d之间的边y，也即第二边。然后，由于原始关系型数据l对应的属性层次为属性层次w，因此，可以创建属性层次w作为边y对应的属性层次，并将原始关系型数据l在关系型数据库中的存储位置u存储到该属性层次w中。如此，便完成了对原始关系型数据l的处理，对获取到的2022年1月份的每条原始关系型数据均进行上述处理后，便可以得到图数据库。
94.当然，同样需要注意的是，任意两个节点之间最多只建立一条边。例如，若2022年1月份的原始关系型数据中存在原始关系型数据h，该原始关系型数据h涉及的企业同样是企业c和企业d，此时则不需要再次建立节点c和节点d之间的边，而是将该原始关系型数据h在关系型数据库中的存储位置q存储到边y对应的属性层次中，具体的，若该原始关系型数据h对应的属性层次也是属性层次w，则无需创建新的属性层次，直接将该存储位置q存储到已经创建的属性层次w中；若该原始关系型数据h对应的属性层次不是已创建的属性层次，而是属性层次p，则需要创建边y对应的新的属性层次p，然后将存储位置q存储到新创建的属性层次p中。
95.如此，由于通过上述过程生成的图数据库可以在关系型数据库中存储原始关系型数据，在图数据库中只存储原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，因此可以设置图数据库中连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，如此，在想获取两个节点间的部分数据时，就可以通过选择相应的属性层次来获取，而无需遍历两节点间每条边中存储的数据，从而可以快速从海量数据中获取所需数据，还可以节省计算资源。
96.此外，通过上述过程生成图数据库还可以节省图数据库的存储空间。
97.基于图数分离理念，在原始关系型数据知识本体化过程中，仅对原始关系型数据涉及的对象和业务关系进行知识本体化再定义，减低了传统原始关系型数据知识重构难度。
98.在一些实施方式中，为了便于快速生成图数据库，在上述响应于第一用户对至少一条原始关系型数据的第三输入，获取至少一条原始关系型数据之前，该方法还可以包括：
99.获取对象列表；
100.根据对象列表，在图数据库中建立每个对象对应的节点。
101.这里，对象列表可以是存储对象数据的列表。为了方便快速生成图数据库可以先在图数据库中建立对象列表中每个对象对应的节点。还可以为每个对象设置对象标识，为每个节点设置节点标识。另外，还可以保存对象和节点之间的对应关系，也可以保存对象标识和节点标识之间的对应关系。具体的，可以实时或周期性地建立节点或更新新增节点，也可以在每次需要生成图数据库前，再建立节点。
102.在一些示例中，对象列表中可以包括企业a、企业b、企业c、企业d、企业e和企业f。根据该对象列表可以在图数据库中建立企业a对应的节点a、企业b对应的节点b、企业c对应的节点c、企业d对应的节点d、企业e对应的节点e和企业f对应的节点f。
103.如此，通过上述过程，可以在生成图数据库前，预先建立各对象对应节点，从而便于快速生成图数据库。
104.基于此，在图数据库层进行了全局节点的建立，并为所有节点做了全局标识，并约定两个节点间仅存在图形拓扑联通关系的边，将所有的业务属性设置为属性层次，通过属性层次来存放所有产生这些关系的原始关系型数据的索引信息，实现了两节点之间边数量的最小化。使得图形的存储空间最小化和对图的进行联通性分析时的算力也最小化。
105.在一些实施方式中，用户想要分析两个对象之间的关系是否异常，而这两个对象之间可能存在间接关系，例如，对象a与对象b之间存在资金转账关系，对象b和对象c之间存在资金转账关系，则对象a和对象c之间可能存在间接的资金转账关系。而根据相关规定，对象a和对象c之间可能不应该存在这种间接的资金转账关系，则可以认为对象a与对象b之间的关系存在异常，为了确定两个对象之间是否存在异常的关系，在上述将第二索引信息存储到第二属性层次中之后，该方法还可以包括：
106.响应于第一用户对第五对象、第六对象和第一条件的第四输入，确定在图数据库中联通第五对象对应的第五节点和第六对象对应的第六节点的全部第一路径；
107.对全部第一路径中的每条第一路径，分别执行以下步骤：
108.判断第一路径包括的第三边是否满足第一条件；
109.在第一路径包括的第三边满足第一条件的情况下，显示第一路径。
110.这里，第一条件可以是通过对第一路径包括的边的属性层次设置限定条件确定的。例如，第一条件可以是第一路径包括的每条边均设置属性层次m和属性层次n，或者第一条件也可以是第一路径包括的每条边均设置属性层次m和属性层次n中的至少一个。当然，第一条件还可以是根据实际需求对第一路径包括的边的属性层次进行的其他限定，在此不做限制。该第一条件可以是第一用户要查找的异常路径包括的边所满足的条件。第四输入可以是输入第五对象、第六对象和第一条件的输入，例如可以是录入或点击输入。全部第一路径可以是图数据库中联通第五节点和第六节点的所有路径。每条第一路径可以包括该条路径中第五节点和第六节点之间的所有节点和边，也包括第五节点和第六节点。第三边可以是第一路径包括的边，该第三边可以包括一条或多条边。
111.具体的，第一用户可以在数据处理系统中选择第五对象和第六对象，并设置第一条件，数据处理系统便可以响应于该选择输入，也即第四输入，根据预先存储的对象和节点之间的对应关系，确定第五对象在图数据库中对应的第五节点和第六对象在图数据库中对应的第六节点，进而确定联通第五节点和第六节点的全部第一路径，再分别判断每条第一路径包括的边，也即第三边，是否满足第一条件，若满足，则显示该第一路径，表示该第一路径存在异常；若不满足，则不显示该第一路径。这里，可以在显示整个图数据库的基础上，以特定颜色显示存在异常的第一路径，也可以只显示存在异常的第一路径，不显示其他路径。当异常的第一路径的数量超过预设数量，也即数量过多时，为避免显示内容混乱，可以先显示预设数量的异常第一路径，然后根据第一用户的输入，按照每次显示预设数量条异常第一路径的方式，显示剩余的异常第一路径。
112.在一些示例中，若企业e和企业f之间某条路径包括的每条边都设置了属性层次m，则表明该条路径异常。基于此，第一用户想要分析企业e和企业f之间的是否存在异常关系，也即是否存在异常路径，则可以在数据处理系统中选择企业e和企业f，也即第五对象和第六对象，并设置第一条件为：每条边均设置了属性层次m。数据处理系统便可以根据对象和节点的对应关系，确定企业e对应的节点e，也即第五节点，和企业f对应的节点f，也即第六节点，然后可以根据图数据库的联通关系，确定联通节点e和节点f的全部第一路径：路径g和路径j。再分别判断路径g和路径j是否每条边均设置了属性层次m。例如，路径g为“节点e、边x、节点c、边h、节点a、边o、节点f”，其中包括的边有边x、边h和边o，也即第三边，其中，边x、边h和边o均设置了属性层次m，因此，路径g包括的第三边满足第一条件，路径g存在异常，所以显示该路径g。对路径j的判断过程与对路径g的判断过程相同，但是路径j包括的第三边并不满足第一条件，因此不显示路径j。
113.如此，通过上述过程可以根据图数据库的联通关系确定两个节点间的路径，并通过设置第一条件筛选出异常路径，从而快速确定两个对象间的异常关系。
114.在一些实施方式中，若确定两个对象之间的关系存在异常，则需要通过查看相应的原始关系型数据来分析异常原因，为了方便用户查看相应的原始关系型数据，在上述判断第一路径包括的第三边是否满足第一条件之后，该方法还可以包括：
115.在第一路径包括的第三边满足第一条件的情况下，显示第一路径包括的第三边对应的第三属性层次；
116.响应于第一用户对第三属性层次中的第四属性层次的第五输入，确定第四属性层
次中存储的第三索引信息；
117.根据第三索引信息，从关系型数据库中获取第三原始关系型数据。
118.这里，第一路径可以包括一条或多条第三边，每条第三边可以对应一个或多个第三属性层次，第四属性层次可以为第三边中的第四边的属性层次，第五输入可以是点击或录入第四属性层次的输入。第三索引信息可以是第三原始关系型数据在关系型数据库中的存储位置。
119.具体的，若第一路径包括的第三边满足第一条件，则表明第一路径为异常路径，此时，除了显示该第一路径包括的节点和第三边之外，还可以显示每条第三边对应的第三属性层次，以便第一用户根据经验选择第三属性层次中的第四属性层次，然后数据处理系统可以根据第一用户选择的第四属性层次中存储的第三索引信息，从关系型数据库中获取到第一用户想要查看的第三原始关系型数据。然后，还可以显示该第三原始关系型数据供第一用户查看，以便分析异常原因。
120.在一些示例中，确定路径g包括的边x、边h和边o均满足第一条件，因此，可以分别显示边x对应的属性层次m和属性层次v，边h对应的属性层次m和属性层次n，以及边o对应的属性层次m和属性层次p。第一用户根据经验怀疑边h对应的属性层次n对应的原始关系型数据t，也即第三原始关系型数据，可能存在异常，因此，可以点击属性层次n，也即第四属性层次，数据处理系统响应于该点击输入，也即第五输入，确定第四属性层次中存储的存储位置i，也即第三索引信息，然后根据该存储位置i，从关系型数据库中获取属性层次n对应的原始关系型数据t，并显示该原始关系型数据t，以便第一用户查看和分析异常原因。
121.如此，可以在发现异常路径时，方便用户快速索引到想查看的原始关系型数据，从而快速分析异常原因。
122.在一些实施方式中，需要分析与某一对象相关的所有关系中是否存在异常，为了确定与某一对象相关的所有关系中是否存在异常，在上述将第二索引信息存储到第二属性层次中之后，该方法还可以包括：
123.响应于第一用户对第七对象和第二条件的第六输入，确定第七对象在图数据库中对应的第七节点；
124.确定经过第七节点的全部第二路径；
125.对全部第二路径中的每条第二路径，分别执行以下步骤：
126.判断第二路径包括的第五边是否满足第二条件；
127.在第二路径包括的第五边满足第二条件的情况下，显示第二路径。
128.这里，第二条件可以是通过对第二路径包括的边的属性层次设置限定条件确定的。例如，第二条件可以是第二路径包括的每条边均设置属性层次m和属性层次n，或者第二条件也可以是第二路径包括的每条边均设置属性层次m和属性层次n中的至少一个。当然，第一条件还可以是根据实际需求对第二路径包括的边的属性层次进行的其他限定，在此不做限制。该第二条件可以是第一用户要查找的异常路径包括的边所满足的条件。第六输入可以是输入第七对象和第二条件的输入，例如可以是录入或点击输入。全部第二路径可以是图数据库中经过第七节点的所有路径。每条第二路径可以包括该条路径中的所有节点和边。第五边可以是第二路径包括的边，该第五边可以包括一条或多条边。
129.具体的，第一用户可以在数据处理系统中选择第七对象，并设置第二条件，数据处
理系统便可以响应于该选择输入，也即第五输入，根据预先存储的对象和节点之间的对应关系，确定第七对象在图数据库中对应的第七节点，进而确定经过该第七节点的全部第二路径，再分别判断每条第二路径包括的边，也即第五边，是否满足第二条件，若满足，则显示该第二路径，表示该第二路径存在异常；若不满足，则不显示该第二路径。这里，可以在显示整个图数据库的基础上，以特定颜色显示存在异常的第二路径，也可以只显示存在异常的第二路径，不显示其他路径。当异常的第二路径的数量超过预设数量，也即数量过多时，为避免显示内容混乱，可以先显示预设数量的异常第二路径，然后根据第一用户的输入，按照每次显示预设数量条异常第二路径的方式，显示剩余的异常第二路径。
130.在一些示例中，若经过企业e的某条路径包括的每条边都设置了属性层次m，则表明该条路径异常。基于此，第一用户想要分析企业e和其他企业之间的是否存在异常关系，也即是否存在异常路径，则可以在数据处理系统中选择企业e也即第七对象，并设置第二条件为：每条边均设置了属性层次m。数据处理系统便可以根据对象和节点的对应关系，确定企业e对应的节点e，也即第七节点，然后可以根据图数据库的联通关系，确定经过节点e的全部第二路径：路径g、路径j和路径k。再分别判断路径g、路径j和路径k是否每条边均设置了属性层次m。例如，路径g为“节点e、边x、节点c、边h、节点a、边o、节点f”，其中包括的边有边x、边h和边o，也即第五边，其中，边x、边h和边o均设置了属性层次m，因此，路径g包括的第五边满足第二条件，路径g存在异常，所以显示该路径g。对路径j和路径k的判断过程与路径g的判断过程相同，但是路径k和路径j包括的第五边并不满足第二条件，因此不显示路径k和路径j。
131.在一些示例中，路径g为“节点e、边x、节点c、边h、节点a、边o、节点f”，路径k为“节点e、边x、节点c、边h、节点a、边o、节点f、边l、节点b”，由于边x、边h和边o均设置了属性层次m，满足第二条件，因此，可以显示路径g，而边l未设置属性层次m，因此，不显示路径k。
132.如此，可以根据图数据库的联通关系确定经过第七节点的路径，并通过设置第二条件筛选出异常路径，从而快速确定该第七对象与其他对象间的异常关系。
133.在一些实施方式中，若确定某个对象与其他对象之间的关系存在异常，则需要通过查看相应的原始关系型数据来分析异常原因，为了方便用户查看相应的原始关系型数据，在上述判断第二路径包括的第五边是否满足第二条件之后，该方法还可以包括：
134.在第二路径包括的第五边满足第二条件的情况下，显示第二路径包括的第五边对应的第五属性层次；
135.响应于第一用户对第五属性层次中的第六属性层次的第六输入，确定第六属性层次中存储的第四索引信息；
136.根据第四索引信息，从关系型数据库中获取第四原始关系型数据。
137.这里，获取第四原始关系型数据的具体过程与上述获取第三原始关系型数据的具体过程相同，在此不再赘述。
138.基于此，当需要分析业务联通性时，可以通过边的联通性分析，先发现业务的联通关系，然后选择这些业务联通关系上所涉及到的所有的边，通过这些边找到产生这些业务联通关系相关的属性层次和这些属性层次上记录的产生这个关系的所有的原始业务数据的存储位置，通过odbc接口协议，实现原始业务数据在关系型数据库里进行快速集合，从而达到从海量数据中找到所需参与分析的数据集。
139.基于本技术实施例，可以通过关系锁定分析目标以及通过图的索引的建立，帮助分析者精确锁定需要关注的数据范围，可以规避传统关系型数据库动辄进行数据遍历或者大表关联的巨大算力开销，有效提升了查询效率。并且，可以使在基于同一事件从不同的业务维度上进行综合分析和业务联通性分析的过程中，查询操作更有针对性，从而提高了分析和查询的效率。
140.基于相同的发明构思，本技术实施例还提供了一种数据处理装置。下面结合图3对本技术实施例提供的数据处理装置进行详细说明。
141.图3示出了本技术一个实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。
142.如图3所示，该数据处理装置可以包括：
143.第一确定模块301，用于响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象；
144.第二确定模块302，用于确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，图数据库中的节点与对象对应，连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据的索引信息；
145.第一显示模块303，用于显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次；
146.第三确定模块304，用于响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息；
147.第一获取模块305，用于根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据；
148.第二显示模块306，用于显示第二原始关系型数据。
149.由此，能够响应于第一用户对第一原始关系型数据的第一输入，确定第一原始关系型数据涉及的第一对象和第二对象，并确定第一对象在图数据库中对应的第一节点和第二对象在图数据库中对应的第二节点，然后显示图数据库中第一节点和第二节点之间的第一边对应的第一属性层次，再响应于第一用户对第一属性层次中的目标属性层次的第二输入，确定目标属性层次中存储的第一索引信息，根据第一索引信息，从关系型数据库中获取第一对象和第二对象之间目标属性层次的第二原始关系型数据，并显示第二原始关系型数据。这样，就无需在图数据库中存储原始关系型数据，而是将原始关系型数据存储在关系型数据库中，在图数据库中只存储原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，从而可以设置图数据库中连接每两个节点之间的边不超过一条，边用于指示其连接的两个节点对应的对象之间存在关系，边上设置有不同属性层次，不同属性层次用于存储不同类型的原始关系型数据在关系型数据库中的索引信息，如此，在想获取两个节点间的部分数据时，就可以通过选择相应的属性层次来获取，而无需遍历两节点间每条边中存储的数据，提高了从海量数据中获取所需数据的效率，节省了计算资源。
150.在一些实施方式中，原始关系型数据的数据量会非常大，因此，当用户需要获取其中的部分数据时，需要从海量数据中检索该部分数据，通常会花费较多时间，为了快速从海量数据中获取所需的部分数据，该装置还可以包括：
151.第二获取模块，用于在响应于第一用户对目标业务数据的第一输入，确定目标业
务数据涉及的第一对象和第二对象之前，响应于第一用户对至少一条原始关系型数据的第三输入，获取至少一条原始关系型数据；
152.第四确定模块，用于对于至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据，分别执行：根据原始关系型数据，确定原始关系型数据对应的第二属性层次、原始关系型数据的第二索引信息以及原始关系型数据涉及的第三对象和第四对象；
153.第一建立模块，用于对于至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据，分别执行：建立第三对象对应的第三节点和第四对象对应的第四节点之间的第二边；
154.创建模块，用于对于至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据，分别执行：创建第二属性层次为第二边对应的属性层次；
155.存储模块，用于对于至少一条原始关系型数据中的每条原始关系型数据，分别执行：将第二索引信息存储到第二属性层次中，得到图数据库。
156.在一些实施方式中，为了便于快速生成图数据库，该装置还可以包括：
157.第三获取模块，用于在响应于第一用户对至少一条原始关系型数据的第三输入，获取至少一条原始关系型数据之前，获取对象列表；
158.第二建立模块，用于根据对象列表，在图数据库中建立每个对象对应的节点。
159.在一些实施方式中，用户想要分析两个对象之间的关系是否异常，而这两个对象之间可能存在间接关系，例如，对象a与对象b之间存在资金转账关系，对象b和对象c之间存在资金转账关系，则对象a和对象c之间可能存在间接的资金转账关系。而根据相关规定，对象a和对象c之间可能不应该存在这种间接的资金转账关系，则可以认为对象a与对象b之间的关系存在异常，为了确定两个对象之间是否存在异常的关系，该装置还可以包括：
160.第五确定模块，用于在将第二索引信息存储到第二属性层次中之后，响应于第一用户对第五对象、第六对象和第一条件的第四输入，确定在图数据库中联通第五对象对应的第五节点和第六对象对应的第六节点的全部第一路径，第一条件是通过对第一路径包括的边的属性层次设置限定条件确定的；
161.第一判断模块，用于对全部第一路径中的每条第一路径，分别执行：判断第一路径包括的第三边是否满足第一条件；
162.第三显示模块，用于对全部第一路径中的每条第一路径，分别执行：在第一路径包括的第三边满足第一条件的情况下，显示第一路径。
163.在一些实施方式中，若确定两个对象之间的关系存在异常，则需要通过查看相应的原始关系型数据来分析异常原因，为了方便用户查看相应的原始关系型数据，该装置还可以包括：
164.第四显示模块，用于在判断第一路径包括的第三边是否满足第一条件之后，在第一路径包括的第三边满足第一条件的情况下，显示第一路径包括的第三边对应的第三属性层次；
165.第六确定模块，用于响应于第一用户对第三属性层次中的第四属性层次的第五输入，确定第四属性层次中存储的第三索引信息，第四属性层次为第三边中的第四边的属性层次。
166.第四获取模块，用于根据第三索引信息，从关系型数据库中获取第三原始关系型数据。
167.在一些实施方式中，需要分析与某一对象相关的所有关系中是否存在异常，为了确定与某一对象相关的所有关系中是否存在异常，该装置还可以包括：
168.第七确定模块，用于在将第二索引信息存储到第二属性层次中之后，响应于第一用户对第七对象和第二条件的第六输入，确定第七对象在图数据库中对应的第七节点；
169.第八确定模块，用于确定经过第七节点的全部第二路径；
170.第二判断模块，用于对全部第二路径中的每条第二路径，分别执行：判断第二路径包括的第五边是否满足第二条件，第二条件是通过对第二路径包括的边的属性层次设置限定条件确定的；
171.第四显示模块，用于对全部第二路径中的每条第二路径，分别执行：在第二路径包括的第五边满足第二条件的情况下，显示第二路径。
172.图4示出了本技术一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
173.如图4所示，该电子设备4能够实现根据本技术实施例中的数据处理方法以及数据处理装置的电子设备的示例性硬件架构的结构图。该电子设备可以指代本技术实施例中的电子设备。
174.该电子设备4可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
175.具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
176.存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402可包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器402包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术的一方面的方法所描述的操作。
177.处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种数据处理方法。
178.在一个示例中，该电子设备还可包括通信接口403和总线404。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线404连接并完成相互间的通信。
179.通信接口403，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
180.总线404包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线
或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线404可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
181.该电子设备可以执行本技术实施例中的数据处理方法，从而实现结合图1至图3描述的数据处理方法和装置。
182.另外，结合上述实施例中的数据处理方法，本技术实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种数据处理方法。
183.需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
184.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
185.还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
186.上面参考根据本技术的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
187.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，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、模块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。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。