CN112669480A - 数据处理方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：接收第一终端发送的第一请求携带的第一终端归属标识和第二终端发送的第二请求携带的第二终端归属标识；在第一终端归属标识与第二终端归属标识相同时，则从第一数据编码和第二数据编码中确定目标数据编码；根据第一终端归属标识和目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；第一数据库中每个特征数据对应一个数据编码，目标特征数据为数据编码大于目标数据编码的特征数据；发送目标特征数据至第一终端和所述第二终端。采用上述方法从第一数据库中获取目标特征数据，可降低服务器从数据库中查询数据的运算工作量。

Description

数据处理方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

目前，对于使用人脸考勤系统的学校来讲，每个班级均会有对应的人脸考勤系统。然而，每个人脸考勤系统在从服务器中获取人脸数据(更新、替换人脸考勤系统中的人脸数据)时，若服务器响应每个人脸考勤系统的请求，则会增加服务器运算的工作量，容易造成服务器在运行时的卡顿问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决对于大量的考勤终端同时访问服务器获取学生人脸数据时，增加服务器运算工作量的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求；

判断所述第一请求携带的第一终端归属标识与所述第二请求携带的第二终端归属标识是否相同；

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识相同，则从所述第一请求携带的第一数据编码和所述第二请求携带的第二数据编码中，确定较小的数据编码作为目标数据编码；

根据所述第一终端归属标识和所述目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；所述第一数据库中存储有与所述第一终端归属标识对应的多个特征数据，每个特征数据对应一个数据编码，数据编码越大对应的特征数据录入所述第一数据库的时间越晚；所述目标特征数据为数据编码大于所述目标数据编码的特征数据；

发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端。

在一实施例中，在所述接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求之前，还包括：

分别为每个特征数据分配一个数据编码；

按照所述数据编码的大小顺序，依次将所述每个特征数据存储至所述第一数据库中的存储位置中。

在一实施例中，所述方法还包括：

根据所述数据编码的大小顺序以及所述多个特征数据的数量，依次将预设数量的特征数据写入一个文本文件中，得到所述多个特征数据的多个文本文件；

将所述多个文本文件压缩为数据包，并将所述数据包上传至云存储服务器；

当接收到新增终端的数据更新请求时，确定所述数据包在所述云存储服务器中的存储位置信息；

将所述存储位置信息发送至所述新增终端，以使所述新增终端根据所述存储位置信息从所述云存储服务器中获取所述数据包。

在一实施例中，所述第一数据库存储有第一终端归属标识对应的多个第一特征数据以及第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，所述方法还包括；

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第一终端归属标识对应的多个第一特征数据，从所述多个第一特征数据中提取数据编码大于所述第一数据编码的第一目标特征数据，发送所述第一目标特征数据至所述第一终端；以及，

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，从所述多个第二特征数据中提取数据编码大于所述第二数据编码的第二目标特征数据，发送所述第二目标特征数据至所述第二终端。

在一实施例中，所述特征数据为用于数据处理的人脸特征数据；在所述发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端之后，所述方法还包括：

获取所述第一终端与所述第二终端分别上传的考勤结果；所述考勤结果分别由所述第一终端和所述第二终端根据待考勤的人脸特征数据，与所述第一终端或所述第二终端中存储的人脸特征数据进行比较生成；

将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库。

在一实施例中，在所述将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库之前，还包括：

根据所述第一终端归属标识建立第二数据库，所述第二数据库用于存储所述第一终端归属标识对应的考勤结果；

建立所述第二数据库的数据地址与所述第一终端归属标识的绑定关系；

将所述绑定关系以表格的形式进行存储。

在一实施例中，所述将所述绑定关系以表格的形式进行存储，包括：

将所述第一终端归属标识作为key值，以及将所述第二数据库的数据地址作为value值，形成键值对；

存储所述键值对至key-value数据库，以使所述绑定关系以表格的形式存储在所述key-value数据库中。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。

在本申请实施例中，在本实施例中，通过获取第一终端的第一终端归属标识和第一数据编码，以及第二终端的第二终端归属标识以及数据编码，在判断第一终端归属标识与第二终端归属标识相同时，根据第一终端归属标识或第二终端归属标识，从第一数据库确定存储位置，以及所述存储位置下的所述第一学校多个学生的人脸特征数据。之后，再从第一数据编码与第二数据编码中，确定目标数据编码，以使终端设备只需根据一个目标数据编码，从人脸特征数据中，查询一次多个目标特征数据。以此，终端设备可不用根据每个考勤终端的请求中的数据编码查询人脸特征数据，减少终端设备的查询次数，降低服务器运算的工作量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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。

图1是本申请一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图2是本申请另一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图3是本申请又一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图4是本申请再一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图5是本申请再一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图6是本申请再一实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；

图7是本申请一实施例提供的一种数据处理方法的终端归属标识与第二数据库地址之间的存储关系示意图；

图8是本申请一实施例提供的一种数据处理方法的应用场景示意图；

图9是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构框图；

图10是本申请实施例提供的一种终端设备的结构框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例提供的数据处理方法可以应用于手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本等终端设备上，也可以应用于智能班牌、考勤终端、服务器等终端设备，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。

现有技术中，对于每个班级使用的人脸考勤系统，在多个人脸考勤终端同时从服务器中获取人脸数据时，若服务器响应每个人脸考勤终端的请求，则会增加服务器运算的工作量，容易造成服务器在运行时卡顿的问题。为使得服务器在接收到多个人脸考勤终端的请求时，不用根据每个人脸考勤终端的请求查询人脸特征数据。基于此，在相同学校的多个人脸考勤终端分别发送请求时，可只根据其中一个人脸考勤终端的请求，查询人脸特征数据，减少服务器的查询次数。

请参阅图1，图1示出了本申请实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图，该方法包括如下步骤：

S101、接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求。

在应用中，上述第一终端可以为学校的考勤终端，用于对学生进行考勤。具体的，考勤终端可根据识别学生的人脸信息提取人脸特征，与考勤终端内部存储的人脸特征数据一一进行比对，进而对学生进行考勤。其中，第一请求为第一终端向服务器获取考勤数据的请求。第二终端与第一终端可以为相同学校的不同考勤终端，也可以分别为不同学校的考勤终端。

S102、判断所述第一请求携带的第一终端归属标识与所述第二请求携带的第二终端归属标识是否相同。

在应用中，第一终端归属标识可以为数字、字母，或数字与字母组合的编码。其具有唯一标识性，用于对第一终端具体归属的学校进行标识。可以理解为，第一终端归属标识也可以为第一学校的学校ID。可以理解的是，第二终端归属标识与第一终端归属标识的格式一致。另外，上述终端归属标识可以为用户使用第一终端在服务器上注册学校时，由服务器生成该学校的终端归属标识。

S103、若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识相同，则从所述第一请求携带的第一数据编码和所述第二请求携带的第二数据编码中，确定较小的数据编码作为目标数据编码。

在应用中，在判定第一终端归属标识与第二终端归属标识相同时，可以认为第一终端与第二终端属于同一个学校的考勤终端。上述第一数据编码可以为数字、字母，或数字与字母组合的编码，第二数据编码与第一数据编码的格式一致，对此不再详细描述。示例性的，若数据编码为数字，则可比对数字大小确定目标数据编码。若数据编码为字母，可以根据字母的先后顺序，将排序在先的字母作为目标数据编码。

在应用中，对于同一个学校的多个考勤终端的请求，服务器可从多个请求中的数据编码确定目标数据编码。而后，服务器可只根据目标数据编码查询人脸特征数据，而不用根据每个考勤终端请求中的数据编码查询人脸特征数据，减少服务器的查询次数。

S104、根据所述第一终端归属标识和所述目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；所述第一数据库中存储有与所述第一终端归属标识对应的多个特征数据，每个特征数据对应一个数据编码，数据编码越大对应的特征数据录入所述第一数据库的时间越晚；所述目标特征数据为数据编码大于所述目标数据编码的特征数据。

在应用中，上述第一数据库可以认为是服务器内部的主数据库。其中，主数据库主要用于存储学生信息的公共数据和基础数据。例如，学生信息包括但不限于年级、班级、人脸特征数据、姓名等。对于一个学校所有学生的学生信息，可将学生信息存储在主数据库中指定的存储区域。之后，将该存储区域与终端归属标识进行关联，形成终端归属标识与存储区域之间的映射关系。即可认为根据终端归属标识可确定该学校的人脸特征数据在第一数据库中对应的存储区域(存储位置)。

在应用中，每个学生的人脸特征数据在写入第一数据库时，还会为每个人脸特征数据生成数据编码，用于对多个学生的人脸特征数据进行区分。其中，数据编码越大对应的人脸特征数据录入第一数据库的时间越晚。可理解为人脸特征数据对应的数据编码为从1到N(N>1)依次进行排序的数字。即根据上述每个学生的人脸特征数据的录入时间的先后顺序确定数据编码。

需要补充的是，生成数据编码的方法可以采用通用唯一识别码(UniversallyUnique Identifier，UUID)方法生成。具体的，UUID为一种软件建构的标准，亦为开放软件在分布式计算环境领域的一部分。其目的是让分布式系统中的所有元素，都具有唯一的辨识信息，而不需要通过处理器来额外做辨识信息的指定。其中，服务器使用UUID生成数据编码时，可以根据从1到N(N>1)数字顺序赋予每个人脸特征数据的数据编码。

在一具体实施例中，对于第一学校的多个学生，如40个学生。若当前时刻下第一学校新增一个学生，则需要在服务器中的第一数据库中新增该学生的人脸特征数据和新增数据编码(如41)。考勤终端根据之前时刻从第一数据库中下载的全部学生(40个学生)的人脸特征数据，以及每个人脸特征数据的数据编码(1-40的数据编码)，确定已存储的多个人脸特征数据对应的数据编码中，数据编码最大值为40。之后，可将数据编码最大值(40)作为第一请求中的第一数据编码发送至服务器。正常情况下，服务器可将该第一数据编码作为目标数据编码(40)，并将目标数据编码之后的数据编码(41)对应的人脸特征数据(当前时刻下新增学生的人脸特征数据)作为目标特征数据进行发送。然而，若第二终端与第一终端为同一个学校的不同终端，且此时第二终端发送的第二请求中的第二数据编码(如30，第一学校其余的考勤终端)小于第一数据编码(40)，则确定第二数据编码为目标数据编码(30)。之后，将目标数据编码之后的数据编码(31-41)对应的人脸特征数据作为目标特征数据进行发送。此时，第一终端在接收到31到40之间目标特征数据后，可对已存储的目标特征数据(31-40的人脸特征数据)进行删除或者更新。基于此，在获取到同一个学校的多个请求时，服务器可只根据目标数据编码查询人脸特征数据，而不用根据每个考勤终端的请求查询人脸特征数据，减少服务器的查询次数。

S105、发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端。

在应用中，服务器发送目标特征数据至第一终端第二终端，具体的，可将目标特征数据分别发送至第一终端的特征值库，以及第二终端的特征值库中。上述特征值库为考勤终端存储学生的人脸特征数据的数据库，第一终端在对学生进行考勤时，可根据识别到的学生的人脸特征数据，与特征值库中的人脸特征数据一一进行比较生成考勤结果。可以理解的是，此时，特征值库中存储的人脸特征数据包括处于目标数据编码之后的新增人脸特征数据，还包括预先已经存储的目标数据编码对应的人脸特征数据，以及目标数据编码之前对应的人脸特征数据。

在本实施例中，通过获取第一终端的第一终端归属标识和第一数据编码，以及第二终端的第二终端归属标识以及数据编码，在判断第一终端归属标识与第二终端归属标识相同时，根据第一终端归属标识或第二终端归属标识，从第一数据库确定存储位置，以及所述存储位置下的所述第一学校多个学生的人脸特征数据。之后，再从第一数据编码与第二数据编码中，确定目标数据编码，以使终端设备只需根据一个目标数据编码，从人脸特征数据中，查询一次多个目标特征数据。以此，终端设备可不用根据每个考勤终端的请求中的数据编码查询人脸特征数据，减少终端设备的查询次数，降低服务器运算的工作量。

参照图2，在一实施例中，在S101接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求之前，还包括如下步骤S201-S202，详述如下：

S201、在录入所述特征数据时，分别为每个特征数据分配一个数据编码。

S202、按照所述数据编码的大小顺序，依次将所述每个特征数据存储至所述第一数据库中的存储位置中。

在应用中，上述为每个特征数据分配一个数据编码具体可参照上述S104中的解释说明，对此不再进行论述。第一终端在使用上述数据处理方法时，需要先将第一学校的学校信息在服务器上进行注册，并将注册信息保存在服务器中。上述注册信息包括第一学校的第一终端归属标识以及学生信息数据。需要说明的是，上述第一终端归属标识也可以为第一终端在进行注册时，由服务器自行生成该学校的归属标识。上述学生信息数据包括但不限于年级、班级、人脸特征数据、姓名等信息数据。可以理解的是，对于在服务器中注册学校，其注册信息可以为第一终端上传，也可以为其他与第一学校相关联的考勤终端进行上传，对此不作限定。

在应用中，将每个特征数据存储至第一数据库中的存储位置中。具体的，对于获取到的任一学校的注册信息，均需要在上述第一数据库中单独划分存储该学校学生信息数据的存储位置，以对每个学校的学生信息数据进行区分。其中，服务器可建立终端归属标识与存储位置之间的关联关系，以便服务器在获取到请求携带的终端归属标识后，可根据终端归属标识确定相应学校的学生信息数据在第一数据库中的存储位置。

参照图3，在一实施例中，所述数据处理方法，还包括如下步骤S301-S304，详述如下：

S301、根据所述数据编码的大小顺序以及所述多个特征数据的数量，依次将预设数量的特征数据写入一个文本文件中，以此得到所述多个特征数据的多个文本文件。

在应用中，上述数据编码的大小顺序可以理解为从小到的顺序，即人脸特征数据录入第一数据库中的时间先后顺序。上述多个特征数据的数量即为该学校学生的数量。其中，上述预设数量为用户在服务器中预先设置的数量，可根据实际情况进行设置。可以理解的是，通常特征数据的数量非常大，而一个文本文件所能涵盖的最大数量通常远小于特数据的数量。因此，可认为预设数量小于多个特征数据的数量。基于此，在预设数量小于多个特征数据的数量时，依次将预设数量的特征数据写入一个文本文件，可得到多个文本文件。若预设数量大于或等于多个特征数据的数量，则只需将特征数据写入一个文本文件。

在应用中，在其中，每个学生的第一人脸特征数据的特征值为1kb到2kb的字符。具体的，一个人脸特征数据示例如下所示：

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＝＝。

S302、将所述多个文本文件压缩为数据包，并将所述数据包上传至云存储服务器。

在应用中，在得到多个文本文件后，可将多个文本文件进行压缩得到数据包，存储在云存储服务器中。上述云存储服务器可以为综合的业务运营和管理平台(OSS)服务器，用于对上传的数据包进行管理。需要说明的是，上述将压缩后的多个文本文件上传至云存储服务器，可以为用户在服务器进行注册学校时，服务器在将上传的人脸特征数据存入第一数据库后，便可直接将人脸特征数据写入到多个文本文件中。之后，压缩多个文本文件，并将压缩后的文本文件存储至云存储服务器中。此时，云存储服务器中存储的为学校全部学生的人脸特征数据。同时，云存储服务器可根据该终端归属标识，将该校的全部学生人脸特征数据的存储位置信息与终端归属标识建立关联关系，以使得云存储服务器可根据终端归属标识确定所需下发的人脸特征数据。

S303、当接收到新增终端的数据更新请求时，确定所述数据包在所述云存储服务器中的存储位置信息。

S304、将所述存储位置信息发送至所述新增终端，以使所述新增终端根据所述存储位置信息从所述云存储服务器中获取所述数据包。

在应用中，上述新增终端可以理解为该学校新增的考勤终端，其特征值库中未存储有任何学生的人脸特征数据。因此，该考勤终端需要向服务器中请求全部的学生人脸特征数据。基于此，该考勤终端上传的请求即为数据更新请求。服务器在接收到该数据更新请求后，可将该数据更新请求以及终端归属标识发送至云存储服务器中，以使云存储服务器可确定数据包的存储位置信息。

在应用中，上述云存储服务器还可只将存储位置信息发送给该学校的新增终端，而后新增终端分别根据存储位置信息，从云存储服务器中下载相应的数据包。以解决新增终端在获取全部学生人脸特征的数据量巨大时，新增终端直接通过网络请求全校人脸特征数据时，数据传输变得缓慢，且会对云存储服务器和新增终端造成较大的数据传输压力。

需要补充的是，上述云存储服务器可以与包含第一数据库的服务器属于不同的主体设备，以使得包含第一数据库的服务器在根据目标数据编码确定目标特征数据并进行发送时，与云存储服务器根据数据更新请求执行发送全部学生人脸特征数据的指令互不干扰。另外，在任一服务器出现故障需要重启时，其他服务器也可正常工作。且学生的人脸特征数据以不同形式存储在不同的服务器中，可以保证在任一服务器因系统崩溃造成数据丢失时，均可在其他服务器中获取到相应数据，保证人脸特征数据存储的安全性。上述云存储服务器也可以与包含第一数据库的服务器中属于同一主体设备，即在包含第一数据库的服务器中，还具有存储数据包的服务功能。该服务功能所在的功能组件设施即为云存储服务器。此时，将全部学生的人脸特征数据通过压缩成数据包的方式进行发送，降低的即为包含第一数据库的服务器的数据传输压力。

参照图4，在一实施例中，所述数据处理方法，还包括如下步骤S401-S402，详述如下：

S401、若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第一终端归属标识对应的多个第一特征数据，从所述多个第一特征数据中提取数据编码大于所述第一数据编码的第一目标特征数据，发送所述第一目标特征数据至所述第一终端；以及，

S402、若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，从所述多个第二特征数据中提取数据编码大于所述第二数据编码的第二目标特征数据，发送所述第二目标特征数据至所述第二终端。

在应用中，上述第一数据库中存储有每个学校的人脸特征数据。在第一终端归属标识与第二终端归属标识不相同时，可确定第一学校与第二学校为两个学校。因此，在上传的第一终端对应的第一数据编码为第一学校上传的唯一数据编码时，可将第一数据编码确定为第一终端对应的目标数据编码。同样的，在上传的第二终端对应的第二数据编码为第二学校上传的唯一数据编码时，可将第二数据编码确定为第二终端对应的目标数据编码。其中，若同时还有其余终端上传的请求，则需将该终端上传的请求中携带的终端归属标识，分别与第一终端归属标识和第二终端归属标识进行比较。若其余终端上传的请求中的终端归属标识与第一终端归属标识或第二终端归属标识一致，则确定第一学校与其余终端对应的学校为同一学校，或者第二学校与其余终端对应的学校为同一学校。

可以理解的是，在确定第一学校与第二学校属于不同的学校后，服务器对第一终端上传的第一请求进行处理的步骤，与服务器对第二终端上传的第二请求进行处理的步骤类似。可认为是根据各自请求中的终端归属标识分别确定相应的人脸特征数据在第一数据库中的存储位置，并根据各终端对应的目标数据编码，从存储位置下获取相应学校学生的目标特征数据。之后，将多个目标特征数据分别下发至第一终端或第二终端。

参照图5，在一实施例中，所述数据处理方法，所述特征数据为用于学生考勤的人脸特征数据；在S105所述发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端之后，还包括如下步骤S105A-S105B，详述如下：

S105A、获取所述第一终端与所述第二终端分别上传的考勤结果；所述考勤结果分别由所述第一终端和所述第二终端根据待考勤的人脸特征数据，与所述第一终端或所述第二终端中存储的人脸特征数据进行比较生成。

S105B、将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库。

在应用中，上述考勤结果包括第一终端上传的第一考勤结果，以及第二终端上传的第二考勤结果。其中，第一终端根据待考勤的人脸特征数据，与第一终端的特征值库中存储的人脸特征数据进行比较，生成第一考勤结果。其中第二终端生成第二考勤结果与第一终端生成第一考勤结果的方法一致，对此不再进行描述。

在应用中，上述第二数据库与第一数据库不一致，上述第一数据库已说明用于存储学生信息，第二数据库则只用于存储考勤结果。其中，用户在服务器上注册学校时，可建立该学校的终端归属标识与第二数据库之间的关联关系。具体的，每当用户在服务器上进行学校注册时，服务器可自动建立该学校的第二数据库。具体为用户执行学校注册时，服务器可执行创建第二数据库的结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)。例如，“create database……”，来创建该学校的第二数据库。

在应用中，全国各地的学校数量多，采用主-从数据库(第一数据库和第二数据库)的存储方式，将考勤结果和人脸特征数据分开进行存储在，可减小第一数据库对各个学校的学生信息进行存储时的存储压力。

参照图6，在一实施例中，在S105B将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库之前，还包括如下步骤S105C-S105D，详述如下：

S105C、根据所述第一终端归属标识建立第二数据库，所述第二数据库用于存储所述第一终端归属标识对应的考勤结果。

S105D、建立所述第二数据库的数据地址与所述第一终端归属标识的绑定关系。

S105E、将所述绑定关系以表格的形式进行存储。

在一具体实施例中，S105E所述将所述绑定关系以表格的形式进行存储，还包括如下子步骤，详述如下：

将所述第一终端归属标识作为key值，以及将所述第二数据库的数据地址作为value值，形成键值对；

存储所述键值对至key-value数据库，以使所述绑定关系以表格的形式存储在所述key-value数据库中。

在应用中，上述根据第一终端归属标识建立第二数据库的方式已在上述S105B中进行解释说明，具体可参照上述内容。其中，上述绑定关系为第二数据库的数据地址与第一终端归属标识的一对一映射关系。

在应用中，服务器还包括用于存储绑定关系的key-value数据库。上述将绑定关系以表格的形式进行存储，可以为将绑定关系存储到服务器中的key-value数据库中，该数据库是一种以键值对存储数据的数据库。具体的，key为终端归属标识，value为第二数据库地址，具体可参照图7，图7即为key与value对应绑定关系形成的表格。该key-value数据库具有查询速度快、存放数据量大、支持高并发的特点。相比于其他类型的数据库，key-value数据库非常适合用于对具有单对单关联关系的终端归属标识和第二数据库地址进行存储，进而可方便服务器快速通过主键(key值)查询目标数据(第二数据库地址)。

在其他实施例中，在S105发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端之后，还包括如下步骤：

若在预设时间段内未再次接收到所述第一终端的第一请求和/或所述第二终端的第二请求，则断开第一数据库与所述第一终端和/或所述第二终端之间的数据连接。和/或，

在当前时刻为预设时刻时，若确定所述当前时刻未获取到所述第一终端的第一请求和/或所述第二终端的第二请求，则在所述第一终端和/或所述第二终端，与第一数据库之间存在连接时，断开所述第一终端和/或所述第二终端与第一数据库之间的数据连接。

在应用中，上述预设时间段可以为用户根据实际情况自行设定的时间段，具体的，上述预设时间段可以为10S。需要说明的是，第一终端和第二终端与终端设备中的第一数据库的连接方式为长连接。其中，长连接指在一个连接上可以连续发送多个数据包，若在连接保持期间，如果没有数据包发送，则双方(服务器和考勤终端)可通过发链路检测包维持长连接。然而，第一数据库中存储了多个学校学生的人脸特征数据，若同时与多个考勤终端维持长连接，则会占用第一数据库的连接数。因此，当根据目标数据编码执行完每个学校查询目标特征数据的方法后，若在预设时间段内未再次获取到该考勤终端的请求，则断开第一数据库与该考勤终端之间的数据连接，降低第一数据库与考勤终端的连接数。

在应用中，上述预设时刻同样可以为用户根据实际情况自行设定的时间点，具体的，上述预设时刻可以为凌晨3：00。需要说明的是，对于在执行数据处理方法的服务器，可能在执行过程中服务器产生漏洞(bug)，以使得本应与第一数据库断开连接的考勤终端，未能断开长连接。因此，为防止异常情况导致第一数据库与考勤终端之间的连接未断开的情况，可设定每天凌晨3：00确定当前时刻下是否获取到考勤终端的请求。若判定未获取到请求，且还存在考勤终端与第一数据库之间存在长连接，则断开该考勤终端与第一数据库之间的长连接，以减少第一数据库与考勤终端的连接数。

在应用中，上述步骤方法还可适用于考勤终端与第二数据库之间存在连接时的情况，请断开数据连接的方式与上述断开考勤终端与第一数据库之间的连接方式一致，对此不再进行说明。

在其他实施例中，请参阅图8，图8示出了本申请实施例提供的一种数据处理方法的应用场景示意图，详述如下：

第一终端包括班牌1、教师终端2和学生终端3，终端设备为服务器。其中班牌1可用于上传注册信息(第一学校的第一终端归属标识以及学生信息数据)至服务器。

在应用中，上述服务器包括阿里云服务器4、通信服务器5、数据中心服务器6以及考勤云服务器7。其中，阿里云服务器4内部包括第一数据库41和第二数据库42，阿里云服务器4可在内部的第一数据库41(主数据库)中，根据第一终端归属标识划分存储学生信息数据的存储位置，并将学生信息数据存储至第一数据库41中的存储位置下。之后，根据第一终端归属标识建立第二数据库42(从数据库)，用于存储第一终端上传的考勤结果。教师终端2和学生终端3可分别作为老师以及学生的考勤终端。上述第一终端与阿里云服务器4之间的通信连接可通过考勤云服务器7、通信服务器5和数据中心服务器6进行连接。通信服务器5内部可使用物联网51(Internet of Things，IoT)，和/或无线访问接入点52(WirelessAccessPoint，AP)服务的方式进行数据传输，对此不作限定。其中，在第一终端上传注册信息至考勤云服务器7之后，考勤云服务器7可对注册信息中学生的人脸图像进行特征提取，得到第一人脸特征数据，并将第一人脸特征数据上传至阿里云服务器4。

在应用中，上述阿里云服务器4还包括集群服务43和云存储服务44，集群服务43可将考勤结果通过消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport，MQTT)协议进行数据上传，或者，在需要发送数据时，可采用MQTT协议进行数据传输。其中，使用MQTT协议的功耗相对于使用其他协议的功耗低，例如，比使用超文本传输(Hyper Text TransferProtocol，HTTP)协议的功耗低。另外，对于第一终端上传的第一请求以及第二终端上传的第二请求，均会先将请求传输至集群服务43中。而后由集群服务43判定第一终端归属标识与第二终端归属标识是否相同，并在判定相同时，从第一数据编码与所述第二数据编码中，确定目标数据编码。而后，将目标数据编码和任一终端归属标识通过通信服务器5传输给数据中心服务器6，由数据中心服务器6中的数据读服务从第一数据库中获取目标特征数据。上述云存储服务44(可认为是上述S304中的云存储服务器)也可用于发送学生人脸特征数据至第一终端。具体的，由于人脸特征数据的数据量非常大，第一终端直接请求第一学校全部的人脸特征数据时，将会非常缓慢且会对服务器和第一终端造成较大的传输压力。因此，考勤云服务器7可将提取到的学生人脸特征数据写入多个文本文件中。然后，将多个文本文件进行压缩成数据包，并将压缩的数据包上传到云存储服务44。最后，云存储服务44根据第一请求直接将数据包的下载地址返回给第一终端。

请参阅图9，图9是本申请实施例还提供一种数据处理装置的结构框图。本实施例中数据处理装置包括的各模块用于执行图1至图6对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1至图6以及图1至图6所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图9，数据处理装置900包括：接收模块910、判断模块920、第一确定模块930、第一获取模块940和第一发送模块950，其中：

接收模块910，用于接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求。

判断模块920，用于判断所述第一请求携带的第一终端归属标识与所述第二请求携带的第二终端归属标识是否相同。

第一确定模块930，用于若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识相同，则从所述第一请求携带的第一数据编码和所述第二请求携带的第二数据编码中，确定较小的数据编码作为目标数据编码。

第一获取模块940，用于根据所述第一终端归属标识和所述目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；所述第一数据库中存储有与所述第一终端归属标识对应的多个特征数据，每个特征数据对应一个数据编码，数据编码越大对应的特征数据录入所述第一数据库的时间越晚；所述目标特征数据为数据编码大于所述目标数据编码的特征数据。

第一发送模块950，用于发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端。

在一实施例中，数据处理装置900还包括：

分配模块，用于分别为每个特征数据分配一个数据编码。

第一存储模块，用于按照所述数据编码的大小顺序，依次将所述每个特征数据存储至所述第一数据库中的存储位置中。

在一实施例中，数据处理装置900还包括：

写入模块，用于根据所述数据编码的大小顺序以及所述多个特征数据的数量，依次将预设数量的特征数据写入一个文本文件中，得到所述多个特征数据的多个文本文件。

压缩模块，用于将所述多个文本文件压缩为数据包，并将所述数据包上传至云存储服务器。

第二确定模块，用于当接收到新增终端的数据更新请求时，确定所述数据包在所述云存储服务器中的存储位置信息。

第二发送模块，用于将所述存储位置信息发送至所述新增终端，以使所述新增终端根据所述存储位置信息从所述云存储服务器中获取所述数据包。

在一实施例中，所述第一数据库存储有第一终端归属标识对应的多个第一特征数据以及第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，数据处理装置900还包括：

第三确定模块，用于若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第一终端归属标识对应的多个第一特征数据，从所述多个第一特征数据中提取数据编码大于所述第一数据编码的第一目标特征数据，发送所述第一目标特征数据至所述第一终端。以及，

第四确定模块，用于若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，从所述多个第二特征数据中提取数据编码大于所述第二数据编码的第二目标特征数据，发送所述第二目标特征数据至所述第二终端。

在一实施例中，所述特征数据为用于数据处理的人脸特征数据；所述数据处理装置900还包括：

第二获取模块，用于获取所述第一终端与所述第二终端分别上传的考勤结果；所述考勤结果分别由所述第一终端和所述第二终端根据待考勤的人脸特征数据，与所述第一终端或所述第二终端中存储的人脸特征数据进行比较生成。

第二存储模块，用于将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库。

在一实施例中，所述数据处理装置900还包括：

第一建立模块，用于根据所述第一终端归属标识建立第二数据库，所述第二数据库用于存储所述第一终端归属标识对应的考勤结果。

第二建立模块，用于建立所述第二数据库的数据地址与所述第一终端归属标识的绑定关系。

第三存储模块，用于将所述绑定关系以表格的形式进行存储。

在一实施例中，所述服务器还包括key-value数据库；所述第三存储模块还用于：

将所述第一终端归属标识作为key值，以及将所述第二数据库的数据地址作为value值，形成键值对；

存储所述键值对至所述key-value数据库，以使所述绑定关系以表格的形式存储在所述key-value数据库中。

当理解的是，图9示出的数据处理装置的结构框图中，各单元/模块用于执行图1至图6对应的实施例中的各步骤，而对于图1至图6对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释，具体请参阅图1至图6以及图1至图6所对应的实施例中的相关描述，此处不再赘述。

图10是本申请另一实施例提供的一种终端设备的结构框图。如图10所示，该实施例的终端设备1000包括：处理器1010、存储器1020以及存储在存储器1020中并可在处理器1010运行的计算机程序1030，例如数据处理方法的程序。处理器1010执行计算机程序1030时实现上述各个数据处理方法各实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，处理器1010执行计算机程序1030时实现上述图9对应的实施例中各单元的功能，例如，图9所示的模块910至950的功能，具体请参阅图9对应的实施例中的相关描述。

示例性的，计算机程序1030可以被分割成一个或多个单元，一个或者多个单元被存储在存储器1020中，并由处理器1010执行，以完成本申请。一个或多个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，该指令段用于描述计算机程序1030在终端设备1000中的执行过程。

终端设备可包括，但不仅限于，处理器1010、存储器1020。本领域技术人员可以理解，图10仅仅是终端设备1000的示例，并不构成对终端设备1000的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器1010可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列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。

存储器1020可以是终端设备1000的内部存储单元，例如终端设备1000的硬盘或内存。存储器1020也可以是终端设备1000的外部存储设备，例如终端设备1000上配备的插接式硬盘，智能存储卡，闪存卡等。进一步地，存储器1020还可以既包括终端设备1000的内部存储单元也包括外部存储设备。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求；

判断所述第一请求携带的第一终端归属标识与所述第二请求携带的第二终端归属标识是否相同；

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识相同，则从所述第一请求携带的第一数据编码和所述第二请求携带的第二数据编码中，确定较小的数据编码作为目标数据编码；

根据所述第一终端归属标识和所述目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；所述第一数据库中存储有与所述第一终端归属标识对应的多个特征数据，每个特征数据对应一个数据编码，数据编码越大对应的特征数据录入所述第一数据库的时间越晚；所述目标特征数据为数据编码大于所述目标数据编码的特征数据；

发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求之前，还包括：

分别为每个特征数据分配一个数据编码；

按照所述数据编码的大小顺序，依次将所述每个特征数据存储至所述第一数据库中的存储位置中。

3.如权利要求1或2所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述数据编码的大小顺序以及所述多个特征数据的数量，依次将预设数量的特征数据写入一个文本文件中，得到所述多个特征数据的多个文本文件；

将所述多个文本文件压缩为数据包，并将所述数据包上传至云存储服务器；

当接收到新增终端的数据更新请求时，确定所述数据包在所述云存储服务器中的存储位置信息；

将所述存储位置信息发送至所述新增终端，以使所述新增终端根据所述存储位置信息从所述云存储服务器中获取所述数据包。

4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述第一数据库存储有第一终端归属标识对应的多个第一特征数据以及第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，所述方法还包括；

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第一终端归属标识对应的多个第一特征数据，从所述多个第一特征数据中提取数据编码大于所述第一数据编码的第一目标特征数据，发送所述第一目标特征数据至所述第一终端；以及，

若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识不相同，则在所述第一数据库中确定与所述第二终端归属标识对应的多个第二特征数据，从所述多个第二特征数据中提取数据编码大于所述第二数据编码的第二目标特征数据，发送所述第二目标特征数据至所述第二终端。

5.如权利要求1或2或4任一所述的数据处理方法，其特征在于，所述特征数据为用于数据处理的人脸特征数据；在所述发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端之后，所述方法还包括：

获取所述第一终端与所述第二终端分别上传的考勤结果；所述考勤结果分别由所述第一终端和所述第二终端根据待考勤的人脸特征数据，与所述第一终端或所述第二终端中存储的人脸特征数据进行比较生成；

将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库。

6.如权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，在所述将所述考勤结果存储至与所述第一终端归属标识对应的第二数据库之前，还包括：

根据所述第一终端归属标识建立第二数据库，所述第二数据库用于存储所述第一终端归属标识对应的考勤结果；

建立所述第二数据库的数据地址与所述第一终端归属标识的绑定关系；

将所述绑定关系以表格的形式进行存储。

7.如权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述绑定关系以表格的形式进行存储，包括：

将所述第一终端归属标识作为key值，以及将所述第二数据库的数据地址作为value值，形成键值对；

存储所述键值对至key-value数据库，以使所述绑定关系以表格的形式存储在所述key-value数据库中。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收第一终端发送的第一请求和第二终端发送的第二请求；

判断模块，用于判断所述第一请求携带的第一终端归属标识与所述第二请求携带的第二终端归属标识是否相同；

第一确定模块，用于若所述第一终端归属标识与所述第二终端归属标识相同，则从所述第一请求携带的第一数据编码和所述第二请求携带的第二数据编码中，确定较小的数据编码作为目标数据编码；

第一获取模块，用于根据所述第一终端归属标识和所述目标数据编码，从第一数据库中获取目标特征数据；所述第一数据库中存储有与所述第一终端归属标识对应的多个特征数据，每个特征数据对应一个数据编码，数据编码越大对应的特征数据录入所述第一数据库的时间越晚；所述目标特征数据为数据编码大于所述目标数据编码的特征数据；

第一发送模块，用于发送所述目标特征数据至所述第一终端和所述第二终端。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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