订单信息的处理方法及装置、存储介质、计算机设备与流程

1.本发明涉及一种数字医疗技术领域，特别是涉及一种订单信息的处理方法及装置、存储介质、计算机设备。


背景技术：

2.随着数字医疗技术的快速发展，基于数字医疗系统进行下单医疗商品已经是患者常用的就诊或治疗辅助手段，因此,对于医疗商品进行下单后产生的详情信息就需要进行准确存储，以进行查询处理。
3.目前，现有对医疗商品的订单信息进行存储通常采用特征字段列表进行存储，但是，在按照提取的特征字段进行存储时，针对大字段的特征提取会存在非差异化信息进行多次存储的情况，不仅仅浪费了更多的存储空间，还降低对医疗商品的订单信息进行存储的有效性，从而影响医疗商品订单的处理效率。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种订单信息的处理方法及装置、存储介质、计算机设备，主要目的在于解决现有医疗商品订单的处理效率低的问题。
5.依据本发明一个方面，提供了一种订单信息的处理方法，包括：
6.获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；
7.若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；
8.基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；
9.按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识。
10.进一步地，所述按照所述字段间隔从所述字段中抽取目标字段包括：
11.确定所述字段的长度，并按照预设字段长度倍数确定与所述长度匹配的字段间隔；
12.按照所述字段间隔查询所述字段中的至少一个间隔字段；
13.将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合，得到目标字段，所述商品类型包括体现项目类型、药品类型、治疗类型中至少一项。
14.进一步地，所述将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合之前，所述方法还包括：
15.当所述间隔字段为空白字段时，则将所述空白字段对应的下一字段确定为间隔字段；或，
16.当所述间隔字段为空白字段时，则对所述预设字段长度倍数进行调整，并根据调
整所述预设字段长度倍数后重新确定字段间隔，以根据重新确定的字段间隔查询间隔字段。
17.进一步地，所述通过所述目标字段生成字段特征包括：
18.计算所述目标字段的哈希值；
19.基于已完成模型训练的特征抽取模型对所述哈希值进行特征抽取，得到字段特征，所述特征抽取模型为基于已标注字段特征的哈希值训练样本集进行训练得到的。
20.进一步地，所述基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识包括：
21.获取所述商品版本信息所对应全部的更新时间，并解析生成所述订单信息所对应的时间信息，确定为所述商品版本信息的下单时间；
22.按照所述更新时间的时间顺序，构建所述下单时间的索引位置，并确定所述索引位置所对应的特征存储位置；
23.根据所述索引位置、所述特征存储位置生成索引标识。
24.进一步地，所述解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息之后，所述方法还包括：
25.若所述字段的个数小于或等于预设字段阈值，则计算所述字段的哈希值，并将所述哈希值与所述字段进行绑定存储在字段存储位置中。
26.进一步地，所述按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识之后，所述方法还包括：
27.当接收到订单信息查询指令时，基于所述查询指令中携带的订单信息确定索引标识，并根据所述索引标识从对应的特征存储位置中提取字段特征；
28.根据所述字段特征解析匹配的全部字段，并输出所述字段。
29.依据本发明另一个方面，提供了一种订单信息的处理装置，包括：
30.获取模块，用于获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；
31.抽取模块，用于若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；
32.生成模块，用于基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；
33.存储模块，用于按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识。
34.进一步地，所述抽取模块包括：
35.确定单元，用于确定所述字段的长度，并按照预设字段长度倍数确定与所述长度匹配的字段间隔；
36.查询单元，用于按照所述字段间隔查询所述字段中的至少一个间隔字段；
37.组合单元，用于将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合，得到目标字段，所述商品类型包括体现项目类型、药品类型、治疗类型中至少一项。
38.进一步地，所述确定单元，还用于当所述间隔字段为空白字段时，则将所述空白字段对应的下一字段确定为间隔字段；或，当所述间隔字段为空白字段时，则对所述预设字段长度倍数进行调整，并根据调整所述预设字段长度倍数后重新确定字段间隔，以根据重新
确定的字段间隔查询间隔字段。
39.进一步地，所述抽取模块还包括：
40.计算单元，用于计算所述目标字段的哈希值；
41.抽取单元，用于基于已完成模型训练的特征抽取模型对所述哈希值进行特征抽取，得到字段特征，所述特征抽取模型为基于已标注字段特征的哈希值训练样本集进行训练得到的。
42.进一步地，所述生成模块包括：
43.解析单元，用于获取所述商品版本信息所对应全部的更新时间，并解析生成所述订单信息所对应的时间信息，确定为所述商品版本信息的下单时间；
44.构建单元，用于按照所述更新时间的时间顺序，构建所述下单时间的索引位置，并确定所述索引位置所对应的特征存储位置；
45.生成单元，用于根据所述索引位置、所述特征存储位置生成索引标识。
46.进一步地，
47.所述存储模块，还用于若所述字段的个数小于或等于预设字段阈值，则计算所述字段的哈希值，并将所述哈希值与所述字段进行绑定存储在字段存储位置中。
48.进一步地，所述装置还包括：
49.提取模块，用于当接收到订单信息查询指令时，基于所述查询指令中携带的订单信息确定索引标识，并根据所述索引标识从对应的特征存储位置中提取字段特征；
50.输出模块，用于根据所述字段特征解析匹配的全部字段，并输出所述字段。
51.根据本发明的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述订单信息的处理方法对应的操作。
52.根据本发明的再一方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
53.所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述订单信息的处理方法对应的操作。
54.借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：
55.本发明提供了一种订单信息的处理方法及装置、存储介质、计算机设备，与现有技术相比，本发明实施例通过获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识，实现在无需区分订单信息中的非差异化信息情况下，即可减少非差异化信息的反复存储，并以碎片化形式对特征字段进行存储，节约了系统存储资源，提高订单信息特征字段的存储准确性，提高了订单信息的查询速度，从而提高医疗商品订单的处理效率。
56.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
57.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
58.图1示出了本发明实施例提供的一种订单信息的处理方法流程图；
59.图2示出了本发明实施例提供的另一种订单信息的处理方法流程图；
60.图3示出了本发明实施例提供的又一种订单信息的处理方法流程图；
61.图4示出了本发明实施例提供的一种订单信息的处理装置组成框图；
62.图5示出了本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
63.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
64.针对医疗商品的订单信息进行存储通常采用特征字段列表进行存储，但是，在按照提取的特征字段进行存储时，针对大字段的特征提取会存在非差异化信息进行多次存储的情况，不仅仅浪费了更多的存储空间，还降低对医疗商品的订单信息进行存储的有效性，从而影响医疗商品订单的处理效率。本发明实施例提供了一种订单信息的处理方法，如图1所示，该方法包括：
65.101、获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息。
66.本发明实施例中，当前执行端为数字医疗系统的服务端，以根据用户在客户端进行交易的医疗商品生成订单信息，从而对医疗商品的订单信息进行处理。其中，医疗商品为数字医疗中向用户提供的医疗领域的数字商品或服务，包括但不限于挂号服务、药品、治疗服务、检查项目等，以根据用户的订单完成情况生成医疗商品的订单信息。此时，订单信息中包括但不限于下单时间、交易金额、用户信息、医疗商品信息等，同时，由于数字医疗系统中的订单信息以字段形式生成，因此，当前执行端解析订单信息中的全部字段，并按照已完成下单的医疗商品信息，确定商品版本信息，例如，ct检查的订单完成交易后，解析得到ct检查订单信息中的全部字段，并根据订单完成的ct检查的商品详情信息中确定商品版本信息为商品ct检查1.0版本，本发明实施例不做具体限定。
67.需要说明的是，当前执行主体作为数字医疗的服务端，向用户的客户端提供展示不同的医疗商品信息，以便用户通过客户端进行医疗商品信息的下单。
68.102、若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征。
69.本发明实施例中，为了对字段进行有效存储，得到全部字段后，首先对判断是否属于大字段，即判断字段的个数是否大于预设字段阈值，以确定执行步骤102中的方法。其中，预设字段阈值为预先进行配置的，可以为100、200等，本发明实施例不做具体限定。进而，按照字段间隔从属于大字段的字段中抽取目标字段，以生成字段特征。此时，字段间隔为根据
字段的长度确定的，抽取出目标字段后，可以通过机器学习算法确定目标字段的字段特征，本发明实施例不做具体限定。
70.例如，字段的个数大于100个，确定字段间隔为10，即每隔10个字取一个字段，从而得到全部的目标字段。
71.103、基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识。
72.本发明实施例中，商品版本信息对应的下单时间为订单信息中得到的，此时，根据下单时间生成索引标识，从而使得基于索引标识存储的字段特征具有商品关联性。其中，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置，即每一个索引标识指向一个下单时间对应的特征存储位置，使得字段特征进行存储时，是基于时间属性进行确定存储位置的，从而提高存储后进行查找的准确性。
73.需要说明的是，本发明实施例中特征存储位置为对一个数据库进行划分多个存储位置得到的带有存储标识的虚拟单元，由于一个商品版本信息的下单时间对应一个索引标识，以及一个特征存储位置，因此，在同一个下单时间所对应的虚拟存储位置中，存储有少量的数据，从而将存储数据库进行碎片化，大大提高了数据存储的准确性，减少系统在查询时的搜索压力。
74.104、按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识。
75.本发明实施例中，当生成索引标识后，将生成的字段特征存储在对应的特征存储位置中，使得碎片化后的数据库仅仅存储有特征提取后的字段内容，大大减少了系统存储压力。同时，对订单信息进行标记，用于标识此订单信息的索引位置，以便按照本发明实施例中的索引标识反向查询，提高医疗商品信息的查询效率。
76.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，如图2所示，步骤按照所述字段间隔从所述字段中抽取目标字段包括：
77.201、确定所述字段的长度，并按照预设字段长度倍数确定与所述长度匹配的字段间隔；
78.202、按照所述字段间隔查询所述字段中的至少一个间隔字段；
79.203、将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合，得到目标字段。
80.本发明实施例中，为了减少大字段的字段特征的存储空间，以及降低特征提取的复杂程度，在按照字段间隔从字段中抽取目标字段，具体的，确定字段的长度，以按照此长度的预设字段长度倍数确定字段间隔。其中，预设字段倍数为预先配置的二分之一倍、三分之一倍等，使得间隔字段小于字段长度即可，本发明实施例不做具体限定。确定字段间隔后，从字段中查询出多个间隔字段，并按照医疗商品的商品类型进行组合，得到目标字段。
81.需要说明的是，由于不同的类型的医疗商品，字段内容不同，因此，在抽取后，为了进行字段的统一，按照医疗商品的商品类型进行组合，其中，商品类型包括体现项目类型、药品类型、治疗类型中至少一项。具体的，若为项目类型，则首先将文本字段text进行拼接，然后将数值字段int进行拼接，最后将剩余的其他类型按照抽取顺序进行拼接，得到目标字段；若为药品类型，则首先将数值字段int进行拼接，然后将文本字段text进行拼接，最后将剩余的其他类型按照抽取顺序进行拼接，得到目标字段；若为治疗类型，则首先将不属于文本字段text、数值字段int的其他字段进行拼接，然后按照文本字段text、数值字段int进行
拼接，得到目标字段，从而基于目标字段进行特征提取。
82.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，步骤将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合之前，所述方法还包括：
83.当所述间隔字段为空白字段时，则将所述空白字段对应的下一字段确定为间隔字段；或，
84.当所述间隔字段为空白字段时，则对所述预设字段长度倍数进行调整，并根据调整所述预设字段长度倍数后重新确定字段间隔，以根据重新确定的字段间隔查询间隔字段。
85.本发明实施例中，为了避免抽取的字段为无效字段，在抽取间隔字段时，要逐一判断间隔字段是否为空白字段，若为空白字段，则需要重新确定间隔字段。具体的，针对一个具体的实施场景，若间隔字段为空白字段，则将相对于此空白字段的下一个字段确定为间隔字段，同时，若下一字段仍为空白字段，则将再下一个字段确定为间隔字段，直至间隔字段不为空白字段。针对另一个具体的实施场景，则重新调整预设字段长度倍数，以便按照调整后的预设字段长度倍数重新确定字段间隔，抽取间隔字段。由于确定间隔字段为空白字段，说明字段中存在无用的空白字段，因从，对预设字段长度倍数进行调整即为缩小预设字段长度倍数，例如，将原有预设字段长度倍数三分之一，缩小为四分之一，以缩小抽取的频率，提高抽取间隔字段的效率。
86.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，步骤通过所述目标字段生成字段特征包括：
87.计算所述目标字段的哈希值；
88.基于已完成模型训练的特征抽取模型对所述哈希值进行特征抽取，得到字段特征。
89.本发明实施例中，为了准确生成字段特征，首先通过哈希函数计算目标字段的哈希值，以基于特征抽取模型对计算得到的哈希值进行特征抽取，得到字段特征。其中，所述特征抽取模型为基于已标注字段特征的哈希值训练样本集进行训练得到的，特征抽取模型可以为字符级n-gram特征抽取模型，以便在基于已标注字段特征的哈希值训练样本集进行模型训练后，基于完成训练的特征抽取模型进行字段特征抽取。另外，被标注字段特征的哈希值可以为人工标注，也可以基于具体的标注算法进行标注，本发明实施例不做具体限定。
90.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，如图3所示，步骤基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识包括：
91.301、获取所述商品版本信息所对应全部的更新时间，并解析生成所述订单信息所对应的时间信息，确定为所述商品版本信息的下单时间；
92.302、按照所述更新时间的时间顺序，构建所述下单时间的索引位置，并确定所述索引位置所对应的特征存储位置；
93.303、根据所述索引位置、所述特征存储位置生成索引标识。
94.本发明实施例中，为了准确生成索引标识，以在查询时快速进行查找，具体的，首选获取商品版本信息所对应的全部更新时间，以在更新时间范围内，将生成订单信息的时间信息确定为下单时间。具体的，由于不同商品版本信息所对应的具体更新时间不同，因此，按照更新时间的时间顺序，构建下单时间的索引位置，例如，针对商品版本更新的时间
分别为更新时间1、更新时间2、更新时间3，下单时间若在更新时间2与更新时间3之间，则构建下单的索引位置为“2
‑”
，2用于表征第二个商品版本，-后用于连接具体特征存储位置，即确定索引位置对应的特征存储位置可以包括0-10存储单元中的任意一个，此时，可以按照存储时间进行排序存储，如索引位置2对应已存储了个3下单时间所对应的特征字段，则特征存储位置为4，即生成索引标识为“2-4”即可。
95.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，步骤解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息之后，所述方法还包括：
96.若所述字段的个数小于或等于预设字段阈值，则计算所述字段的哈希值，并将所述哈希值与所述字段进行绑定存储在字段存储位置中。
97.本发明实施例中，为了实现小字段的存储效果，当检测到字段的个数小于或等于预设字段阈值，则确定字段属于小字段，此时，计算字段的哈希值，并将此哈希值与字段进行绑定，存储在字段存储位置中。其中，当前执行端中的数据库中为小字段所对应的哈希值创建专门的一个字段存储位置，以在字段与哈希值进行绑定后进行存储，大大提高了存储效率，减少存储的系统消耗。
98.在另一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，步骤按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识之后，所述方法还包括：
99.当接收到订单信息查询指令时，基于所述查询指令中携带的订单信息确定索引标识，并根据所述索引标识从对应的特征存储位置中提取字段特征；
100.根据所述字段特征解析匹配的全部字段，并输出所述字段。
101.本发明实施例中，由于订单信息中标记有索引标识，当接收到对订单信息的查询指令时，基于携带的订单信息确定索引标识，例如，订单号为12434235的订单，查询此订单号被标记的索引标识4-34，以便根据索引标识解析到从商品版本4所对应的第34个特征存储位置中提取字段特征，从而基于字段特征解析得到全部字段内容，并进行输出，完成订单信息的查询，大大提高了查询效率。
102.本发明实施例提供了一种订单信息的处理方法，与现有技术相比，本发明实施例通过获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识，实现在无需区分订单信息中的非差异化信息情况下，即可减少非差异化信息的反复存储，并以碎片化形式对特征字段进行存储，节约了系统存储资源，提高订单信息特征字段的存储准确性，提高了订单信息的查询速度，从而提高医疗商品订单的处理效率。
103.进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例提供了一种订单信息的处理装置，如图4所示，该装置包括：
104.获取模块41，用于获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；
105.抽取模块42，用于若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述
字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；
106.生成模块43，用于基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；
107.存储模块44，用于按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识。
108.进一步地，所述抽取模块包括：
109.确定单元，用于确定所述字段的长度，并按照预设字段长度倍数确定与所述长度匹配的字段间隔；
110.查询单元，用于按照所述字段间隔查询所述字段中的至少一个间隔字段；
111.组合单元，用于将所述间隔字段按照所述医疗商品的商品类型进行组合，得到目标字段，所述商品类型包括体现项目类型、药品类型、治疗类型中至少一项。
112.进一步地，所述确定单元，还用于当所述间隔字段为空白字段时，则将所述空白字段对应的下一字段确定为间隔字段；或，当所述间隔字段为空白字段时，则对所述预设字段长度倍数进行调整，并根据调整所述预设字段长度倍数后重新确定字段间隔，以根据重新确定的字段间隔查询间隔字段。
113.进一步地，所述抽取模块还包括：
114.计算单元，用于计算所述目标字段的哈希值；
115.抽取单元，用于基于已完成模型训练的特征抽取模型对所述哈希值进行特征抽取，得到字段特征，所述特征抽取模型为基于已标注字段特征的哈希值训练样本集进行训练得到的。
116.进一步地，所述生成模块包括：
117.解析单元，用于获取所述商品版本信息所对应全部的更新时间，并解析生成所述订单信息所对应的时间信息，确定为所述商品版本信息的下单时间；
118.构建单元，用于按照所述更新时间的时间顺序，构建所述下单时间的索引位置，并确定所述索引位置所对应的特征存储位置；
119.生成单元，用于根据所述索引位置、所述特征存储位置生成索引标识。
120.进一步地，
121.所述存储模块，还用于若所述字段的个数小于或等于预设字段阈值，则计算所述字段的哈希值，并将所述哈希值与所述字段进行绑定存储在字段存储位置中。
122.进一步地，所述装置还包括：
123.提取模块，用于当接收到订单信息查询指令时，基于所述查询指令中携带的订单信息确定索引标识，并根据所述索引标识从对应的特征存储位置中提取字段特征；
124.输出模块，用于根据所述字段特征解析匹配的全部字段，并输出所述字段。
125.本发明实施例提供了一种订单信息的处理装置，与现有技术相比，本发明实施例通过获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识，实现在无
需区分订单信息中的非差异化信息情况下，即可减少非差异化信息的反复存储，并以碎片化形式对特征字段进行存储，节约了系统存储资源，提高订单信息特征字段的存储准确性，提高了订单信息的查询速度，从而提高医疗商品订单的处理效率。
126.根据本发明一个实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的订单信息的处理方法。
127.图5示出了根据本发明一个实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算机设备的具体实现做限定。
128.如图5所示，该计算机设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communications interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
129.其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
130.通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
131.处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述订单信息的处理方法实施例中的相关步骤。
132.具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
133.处理器502可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算机设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
134.存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
135.程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：
136.获取医疗商品的订单信息，并解析所述订单信息中的全部字段、以及商品版本信息；
137.若所述字段的个数大于预设字段阈值，则按照字段间隔从所述字段中抽取目标字段，并通过所述目标字段生成字段特征；
138.基于所述商品版本信息所对应的下单时间生成索引标识，所述索引标识用于按照所述下单时间唯一指向一个特征存储位置；
139.按照所述索引标识将所述字段特征存储至对应的特征存储位置中，并对所述订单信息标记所述索引标识。
140.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
141.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。