CN113703687B - 数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：当接收到数据入库请求时，对用户进行验证；若验证通过，基于从预设缓存获取的目标校验规则从第一病案数据中筛选第二病案数据；判断当前时间是否处于处理空闲时间段内；若是，调用预设数量的线程及将第一预设数据数量作为各线程每次写入的数据数量，在各线程将第二病案数据写入数据库时，若接收到数据库反馈的预设报错，生成替代第一预设数据数量的目标预设数据数量；基于各线程以及目标预设数据数量将第二病案数据写入数据库。本申请能提高数据写入的处理效率。本申请还可应用于区块链领域，上述第二病案数据可以存储于区块链上。

Description

数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
在对医院收集到的病案数据进行预结算的数据处理场景中，通常需要先将病案数据写入到数据库中。现有的病案数据入库的处理方式，需要先从数据库中查询出校验规则，再利用校验规则对病案数据进行校验以提取出符合规范的病案数据，之后再一次性将得到的所有病案数据一条一条地写入数据库。由于写入数据库的病案数据的数据量较大，使得采用现有的处理方式往往存在耗时耗力、处理效率低的技术问题。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决由于待写入数据库的病案数据的数据量较大，使得采用现有的将病案数据写入到数据库的处理方式往往存在耗时耗力、处理效率低的技术问题。
本申请提出一种数据入库处理方法，所述方法包括步骤：
判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
可选地，所述数据入库请求还携带所述目标医院的医院标识，所述用户身份信息包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像，所述基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过的步骤，包括：
获取预设的姓名-标识映射表，判断所述姓名-标识映射表中是否存在与所述用户姓名信息相同的目标姓名信息；
若存在所述目标姓名信息，从所述姓名-标识映射表中查询出与所述目标姓名信息对应的目标标识；
判断所述目标标识是否与所述医院标识相同；
若与所述医院标识相同，获取所述用户虹膜图像，对所述用户虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
获取预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户姓名信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有位置对应关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有位置对应关系；
判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像；
若均能组合形成完整的虹膜图像，判定验证通过，否则判定验证未通过。
可选地，所述从预设缓存中获取目标校验规则的步骤，包括：
获取预设的JVM缓存中存储的第一校验规则的时效信息；
基于所述时效信息，判断所述JVM缓存中存储的所述第一校验规则是否处于过期状态；
若不处于过期状态，从所述JVM缓存中获取所述第一校验规则，并将所述第一校验规则作为所述目标校验规则；
若处于过期状态，获取预设的Redis缓存中存储的第二校验规则；
将所述第二校验规则作为所述目标校验规则。
可选地，所述获取与所述数据库对应的处理空闲时间段的步骤，包括：
按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段；
获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段；其中，所述第一时间段的数量为多个；
基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量；
从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量；
将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量；
从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段；
将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段。
可选地，所述调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量的步骤之前，包括：
获取预存储的配置信息；
从所述配置信息中获取中央处理器的第一数量；
计算所述第一数量与预设倍数之间的乘积，得到第二数量；
将所述第二数量作为所述预设数量；
在预设的线程池中创建与所述预设数量相同的多个线程。
可选地，所述在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量的步骤，包括：
在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量；
基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量；
基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错；
若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。
可选地，所述基于各所述线程以及所述目标预设数据数量，将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的步骤之后，包括：
判断是否成功完成将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的写入操作；
若是，获取与所述目标医院对应的医院标识；
基于所述医院标识与预设的信息模板生成对应的数据入库成功信息；
获取与目标用户对应的终端信息；
将所述数据入库成功信息发送至与所述终端信息对应的目标用户终端。
本申请还提供一种数据入库处理装置，包括：
第一判断模块，用于判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
第二判断模块，用于若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
第一获取模块，用于若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
第二获取模块，用于获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
第三判断模块，用于判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
第一处理模块，用于若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
第二处理模块，用于基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供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方法的步骤。
本申请中提供的数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质，具有以下有益效果：
本申请中提供的数据入库处理方法、装置、计算机设备和存储介质，在接收到用户触发的数据入库请求后，会先对用户进行验证处理，只有在该用户通过了验证时，后续才会对数据入库请求进行响应，保证了请求处理的安全性。在获得了第一病案数据后，会采用从预设缓存中获取目标校验规则来对第一病案数据进行校验，可以提高了校验规则获取的速率，进而提高对于病案数据进行校验处理的校验速度。在经过对第一病案数据进行校验筛选出第二病案数据后，会在数据库的处理空闲时间段内进行将第二病案数据写入至数据库的数据处理流程，从而不会对数据写入处理的正常运作造成影响，保证了数据库资源的合理利用，有效地提高了数据写入数据库的处理效率。另外，还会基于二分法可以确定出目标预设数据数量并作为线程每次写入的第二病案数据的数据量，使得后续可以通过各线程快速便捷地将所有第二案例数据写入至数据库，可以避免因为单次写入数据库的数据量太多而出现报错，提高数据写入数据库的智能性。并且通过使用预设数量的线程并行进行案例数据的写入操作，可以进一步提高数据写入的速度，进而减少数据库写入数据所需的花费时间，降低数据写入数据库的成本。
附图说明
图1是本申请一实施例的数据入库处理方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例的数据入库处理装置的结构示意图；
图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，并不用于限定本申请。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
参照图1，本申请一实施例的数据入库处理方法，包括：
S1：判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
S2：若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
S3：若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
S4：获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
S5：判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
S6：若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
S7：基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
如上述步骤S1至S7所述，本方法实施例的执行主体为一种数据入库处理装置。在实际应用中，上述数据入库处理装置可以通过虚拟装置，例如软件代码实现，也可以通过写入或集成有相关执行代码的实体装置实现，且可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。本实施例中的数据入库处理装置，能够提高了数据写入的处理效率，减少数据库写入数据所需的花费时间，降低数据写入数据库的成本，提高数据入库的智能性。具体地，判断首先是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息。另外，所述第一病案数据的数量包括多个，所述病案数据的数据结构包括字段及字段内容。所述用户身份信息可包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像。若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过。其中，可以先从数据入库请求解析出所述用户姓名信息与所述用户虹膜图像，再调用预设的姓名-标识映射表对用户姓名信息进行信息分析，以及同时从预设的虹膜图像数据库中获取与用户姓名信息、目标眼睛信息对应的虹膜图像来对用户的用户指纹图像进行图像分析以实现对于用户的多重身份验证。
若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据。其中，校验规则是由相关人员预先编写生成的用于对医院相关人员提供的原始的病案数据进行数据校验的规则，例如校验规则可用于校验数据的类型、长度、字段值等是否符合数据库的数据准入标准。只有通过数据校验的病案数据才会视作合规的病案数据，且后续只会将合规的病案数据写入相应的数据库。所述第一预设条件可指所述数据准入标准。另外，在得到了校验规则后，会将该校验规则分别存储于预设的JVM缓存以及Redis缓存中，从而后续在进行对于案例数据的校验处理时，能够快速便捷地从JVM缓存或Redis缓存中获取到相应的校验规则。然后获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段。其中，可先将一天的时间划分为多个处理时间段后，再基于预设的处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出第一时间段，然后通过对预设时间周期内的各个第一时间段的资源消耗总量进行分析处理，最后基于分析结果来智能地确定出数据库的处理空闲时间段。之后判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量。其中，对于所述在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量的具体实现过程将在后续的具体实施例中作进一步的描述，在此不予赘述。最后基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。其中，基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所述第二病案数据写入至所述数据库具体是指：通过每个线程每次并行将目标预设数据数量的第二病案数据写入数据库，直至将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。另外，在将所述第二病案数据写入数据库后，后续还可进行对于所述第二病案数据的转码、分组、更新、预结算等处理。
本实施例在接收到用户触发的数据入库请求后，会先对用户进行验证处理，只有在该用户通过了验证时，后续才会对数据入库请求进行响应，保证了请求处理的安全性。在获得了第一病案数据后，会采用从预设缓存中获取目标校验规则来对第一病案数据进行校验，可以提高了校验规则获取的速率，进而提高对于病案数据进行校验处理的校验速度。在经过对第一病案数据进行校验筛选出第二病案数据后，会在数据库的处理空闲时间段内进行将第二病案数据写入至数据库的数据处理流程，从而不会对数据写入处理的正常运作造成影响，保证了数据库资源的合理利用，有效地提高了数据写入数据库的处理效率。另外，还会基于二分法可以确定出目标预设数据数量并作为线程每次写入的第二病案数据的数据量，使得后续可以通过各线程快速便捷地将所有第二案例数据写入至数据库，可以避免因为单次写入数据库的数据量太多而出现报错，提高数据写入数据库的智能性。并且通过使用预设数量的线程并行进行案例数据的写入操作，可以进一步提高数据写入的速度，进而减少数据库写入数据所需的花费时间，降低数据写入数据库的成本。
进一步地，本申请一实施例中，所述数据入库请求还携带所述目标医院的医院标识，所述用户身份信息包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像，上述步骤S2，包括：
S200：获取预设的姓名-标识映射表，判断所述姓名-标识映射表中是否存在与所述用户姓名信息相同的目标姓名信息；
S201：若存在所述目标姓名信息，从所述姓名-标识映射表中查询出与所述目标姓名信息对应的目标标识；
S202：判断所述目标标识是否与所述医院标识相同；
S203：若与所述医院标识相同，获取所述用户虹膜图像，对所述用户虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
S204：获取预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户姓名信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
S205：按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有位置对应关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有位置对应关系；
S206：判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像；
S207：若均能组合形成完整的虹膜图像，判定验证通过，否则判定验证未通过。
如上述步骤S200至S207所述，所述数据入库请求还携带所述目标医院的医院标识，所述用户身份信息包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像，所述基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过的步骤，具体可包括：首先获取预设的姓名-标识映射表，判断所述姓名-标识映射表中是否存在与所述用户姓名信息相同的目标姓名信息。其中，所述姓名-标识映射表为存储有姓名，以及与姓名具有映射关系的医院标识的数据表。若所述姓名-标识映射表中存在所述目标姓名信息，从所述姓名-标识映射表中查询出与所述目标姓名信息对应的目标标识。然后判断所述目标标识是否与所述医院标识相同。若与所述医院标识相同，获取所述用户虹膜图像，对所述用户虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像。其中，对于所述预设规则不作具体限定，只需达到将提取的第一虹膜特征信息可以分在两幅虹膜特征图像中，并使得它们可以融合后成为一幅具有完整的虹膜特征信息的虹膜图像。举例地，将用户虹膜图像划分为第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像的过程可为：在采集到用户虹膜图像后，先识别该用户虹膜图像中的第一虹膜特征信息，在虹膜图像中每个特征信息为一个矩形的特征点；然后利用一条曲线在不交叉的情况下尽可能多的穿过矩形的特征点的中心点，由于该曲线穿过的都是特征点的中心点，因此，沿该条曲线可以将其穿过的所有特征点分为两部分，从而根据该曲线可以将第一特征信息分为两部分B1与B2。同时通过该曲线可以将用户虹膜图像分为第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像，其中第一虹膜特征图像具有特征信息B1，第二虹膜特征图像具有特征信息B2。另外，通过采用划分采集到的用户虹膜图像，以及划分预存储的标准虹膜图像的方式，来进行对划分得到的各虹膜特征图像进行融合分析，可以准确的实现对于用户的身份验证处理。之后获取预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户姓名信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像。其中，所述目标眼睛信息是指虹膜图像所处的眼睛的方向信息，可包括左眼或右眼。另外，所述虹膜图像数据库为存储有各用户的虹膜图像的数据库，虹膜图像与用户的姓名信息是对应存储的，且同一个用户的虹膜图像会按照眼睛信息分为对应的两个图像，即对应于左眼的虹膜图像，以及对应于右眼的虹膜图像。后续按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像。其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有位置对应关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有位置对应关系。最后判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像。若均能组合形成完整的虹膜图像，判定验证通过，否则判定验证未通过。本实施例通过基于姓名-标识映射表对用户姓名信息进行信息分析，以及对用户的用户指纹图像进行图像分析以实现对于用户的多重身份验证，只有当用户通过了多维度的验证后才能够通过用户身份验证，有效地提高了用户身份验证的准确性与安全性。并且只有在用户通过了身份验证时，后续才会对数据入库请求进行响应，有效地提高了对数据入库请求进行处理的安全性。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S3的从预设缓存中获取目标校验规则，包括：
S300：获取预设的JVM缓存中存储的第一校验规则的时效信息；
S301：基于所述时效信息，判断所述JVM缓存中存储的所述第一校验规则是否处于过期状态；
S302：若不处于过期状态，从所述JVM缓存中获取所述第一校验规则，并将所述第一校验规则作为所述目标校验规则；
S303：若处于过期状态，获取预设的Redis缓存中存储的第二校验规则；
S304：将所述第二校验规则作为所述目标校验规则。
如上述步骤S300至S304所述，所述从预设缓存中获取目标校验规则的步骤，具体可包括：首先获取预设的JVM缓存中存储的第一校验规则的时效信息。其中，校验规则是由相关人员预先编写生成的用于对医院相关人员提供的原始的病案数据进行数据校验的规则，例如校验规则可用于校验数据的类型、长度、字段值等是否符合数据库的数据准入标准。只有通过数据校验的病案数据才会视作合规的病案数据，且后续只会将合规的病案数据写入相应的数据库。而对于不合规的病案数据，则会不予处理，并返回相应的不合规信息。另外，在得到了校验规则后，会将该校验规则分别存储于预设的JVM缓存以及Redis缓存中，以便后续在进行数据校验时，能够快速便捷地从JVM缓存或Redis缓存中获取到相应的校验规则。然后基于所述时效信息，判断所述JVM缓存中存储的所述第一校验规则是否处于过期状态。其中，JVM缓存是指将数据存储在虚拟机的堆上，也就是将数据缓存在Java对象中，这样当装置去访问JVM缓存内存储的数据的时候，就不再需要同别的系统来进行交互，可以进一步的提升装置的处理性能。另外，JVM缓存内存储的数据具有时效信息，如果数据的生存时间超过其对应的时效信息，则该数据会被视作处于过期状态而导致该数据出现不可用的情况，JVM缓存会定时对处于过期状态的数据进行清理以整理出更多的有用存储空间。若所述第一校验规则不处于过期状态，从所述JVM缓存中获取所述第一校验规则，并将所述第一校验规则作为所述目标校验规则。而若处于过期状态，获取预设的Redis缓存中存储的第二校验规则。最后将所述第二校验规则作为所述目标校验规则。本实施例中，通过事先将校验规则分别存储在JVM缓存以及Redis缓存中，在获取到病案数据后，如果JVM缓存中存储的所述第一校验规则不处于过期状态，则会从JVM缓存中获取第一校验规则并作为所述校验规则，由于JVM缓存将数据缓存在Java对象中，故从JVM缓存中获取数据不需要和别的系统来进行交互，有效地提高了规则获取的速率。而如果JVM缓存中存储的所述第一校验规则处于过期状态，则会智能地从预设的Redis缓存中存储的第二校验规则并作为所述校验规则，通过使用Redis缓存来获取规则，而不需要从数据库中以一条条规则的读取方式来读取出该校验规则，同样可提高了校验规则的获取速率，进而提高对于病案数据进行校验处理的校验速度，有利于后续能够有效地提高数据库的数据写入的速率，减少数据库写入数据所需的花费时间，降低数据写入数据库的成本。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S4的获取与所述数据库对应的处理空闲时间段，包括：
S400：按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段；
S401：获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段；其中，所述第一时间段的数量为多个；
S402：基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量；
S403：从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量；
S404：将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量；
S405：从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段；
S406：将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段。
如上述步骤S400至S406所述，所述获取与所述数据库对应的处理空闲时间段的步骤，具体可包括：首先按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段。其中，对于上述处理时间段的划分方式不作具体限定，且划分得到的每个时间段包含的时间长度也可根据实际需求设定，例如可以使用4小时作为上述长度划分值，即一个时间段所包含的时间长度，则从0时开始可将一天(24小时)划分为6个时间段，即0：00-4：00，4：00-8：00，8：00-12：00，12：00-16：00，16：00-20：00，20：00-24：00。然后获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段。其中，所述第一时间段的数量为多个。另外，上述处理高峰时间段列表可为预先生成的包含有数据库业务繁忙的时间段的表格，预设条件是指从得到的所有处理时间段中剔除掉所述业务繁忙的时间段，进而得到相应的第一时间段。举例地，假如处理高峰时间段列表包含有8：00-12：00与12：00-16：00两个时间段，则可筛选出第一时间段为0：00-4：00，4：00-8：00，16：00-20：00，20：00-24：00。通过利用处理高峰时间段列表对所有处理时间段进行初步筛选，使得后续只需对预设时间周期内各所述第一时间段的资源消耗总量进行统计，而不用对所有时间段的资源消耗总量进行统计，有效的减少了数据统计量，降低了装置的统计损耗，提高了装置的处理智能性。在得到了所述第一时间段后，基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量。其中，对于上述预设时间周期不作具体限定，可根据实际需求进行设置。举例地，上述预设时间周期可为与当前时间相邻的上一个星期。举例地，如果某一个第一处理时间段为16：00-20：00，则该第一时间段16：00-20：00在一个星期内的资源消耗总量即是该星期内第一时间段16：00-20：00包含的所有资源消耗量的和值。之后从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量。其中，对于上述资源消耗数量阈值不作具体限定，可根据实际需求进行设置。在得到了所述第一资源消耗总量后，将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量。后续从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段。最后将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段。本实施例在将一天的时间划分为多个处理时间段后，会先基于预设的处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出第一时间段，再通过对预设时间周期内的各个第一时间段的资源消耗总量进行分析处理，并基于分析结果来智能地确定出数据库的处理空闲时间段，有效地提高了生成的处理空闲时间段的准确性。且后续会在该处理空闲时间段内进行将病案数据写入至数据库的数据处理流程，而不会在数据库处于业务处理高峰时间段内进行数据写入处理，从而不会影响用户的正常使用，也不会对数据写入处理的正常运作造成影响，保证了数据库资源的合理利用，有效地提高了数据写入数据库的处理速度与处理效率。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S6之前，包括：
S600：获取预存储的配置信息；
S601：从所述配置信息中获取中央处理器的第一数量；
S602：计算所述第一数量与预设倍数之间的乘积，得到第二数量；
S603：将所述第二数量作为所述预设数量；
S604：在预设的线程池中创建与所述预设数量相同的多个线程。
如上述步骤S600至S604所述，在执行所述调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量的步骤之前，还可包括创建所述线程的过程。具体地，首先获取预存储的配置信息。其中，可预先获取装置的配置信息并进行存储，所述配置信息可包括装置内部的内存信息、内核信息等，内核信息中包括中央处理器的数量。然后从所述配置信息中获取中央处理器的第一数量。其中，中央处理器的数量也可称为CPU核数，CPU核数是指CPU(Central Processing Unit，中央处理器)的内核数量，还可以可通过CPU get的操作指令来获取该中央处理器的数量。之后计算所述第一数量与预设倍数之间的乘积，得到第二数量。其中，上述预设倍数可由预先设置的参数范围确定的数值，该参数范围例如可以是1.5-3.5。优选地，当预设倍数为中央处理器的数量的2倍时，即上述预设倍数为2时，装置的CPU中线程切换的代价较少，有利于降低后续的数据写入过程中的装置损耗。后续将所述第二数量作为所述预设数量。最后在预设的线程池中创建与所述预设数量相同的多个线程。其中，线程在完成数据写入处理后，即不工作时会立即进入休眠状态，以实现减少对CPU的占用，有助于降低装置损耗。本实施例在基于装置的中央处理器的第一数量和预设倍数确定出预设数量后，会预先在装置内创建包括有与预设数量相同的多个线程的线程池，以便后续利用该线程并行进行病案数据的入库处理流程。由于线程池中的线程的数量与预设数量相匹配，从而可以最大程度提高数据入库处理的处理效率，避免了装置资源的浪费，也可避免数量过多的线程会影响除数据处理以外的其他工作的处理效率，有效的提高了病案数据入库的处理智能性。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S6的在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量，包括：
S610：在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
S611：若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量；
S612：基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
S613：若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
S614：若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量；
S615：基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错；
S616：若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
S617：若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。
如上述步骤S610至S617所述，所述在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量的步骤，具体可包括：在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，首先判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错。其中，所述预设报错为由于写入数据库的数据的数据量过大而出现的IO异常报错，具体为An I/O erroroccurred while sending to the backend。另外，所述第一预设数据数量小于所述第二病案数据的数量，对于第一预设数据数量的具体取值不做限定，可根据历史测试数据、专家经验等进行确定。若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量。在得到了所述第二预设数据数量后，基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错。若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量。而若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量。然后基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错。若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量。而若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。举例地，第一预设数据数量可设为2000，在通过每个线程每次并行将2000个数据量写入数据库的过程中，如果接收到数据库反馈的预设报错，则会利用二分法对2000进行1：1的拆分，并转换成通过每个线程每次并行将1000个数据量写入数据库的方式进行数据写入，如果在数据库写入的过程中没有出现预设报错，则继续采用以1000个数据量写入数据库的方式直至完成对所有第二病案数据的写入。而如果在数据库写入的过程中出现预设报错，则同理会利用二分法对1000进行1：1的拆分，并转换成通过每个线程并行将500个数据量写入数据库的方式进行数据写入，依次类推直至确定出使所述数据库不会反馈所述预设报错的目标预设数据数量，并沿用以目标预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量来写入数据库的方式直至完成对所有第二病案数据的写入。本实施例通过基于二分法可以确定出目标预设数据数量，使得后续可以通过各线程以目标预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，以快速便捷地将所有第二案例数据写入至数据库，可以避免因为数据量太多而出现报错，提高数据写入数据库的智能性。另外，通过使用一定数量的线程并行进行病案数据的写入操作，可以有效地提高数据库写入数据的速度，进而减少数据库写入数据库所需的花费时间，降低数据写入的成本。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S7之后，包括：
S700：判断是否成功完成将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的写入操作；
S701：若是，获取与所述目标医院对应的医院标识；
S702：基于所述医院标识与预设的信息模板生成对应的数据入库成功信息；
S703：获取与目标用户对应的终端信息；
S704：将所述数据入库成功信息发送至与所述终端信息对应的目标用户终端。
如上述步骤S700至S704所述，在执行完所述基于各所述线程以及所述目标预设数据数量，将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的步骤之后，还可包括生成相应的数据入库成功信息并发送至相关用户的过程。具体地，首先判断是否成功完成将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的写入操作。若是，获取与所述目标医院对应的医院标识。其中，所述医院标识可指医院名称。然后基于所述医院标识与预设的信息模板生成对应的数据入库成功信息。其中，所述信息模板可为根据实际使用需求预先输入至装置内的，信息模板的内容可包括：数据已成功写入数据库。通过将医院标识与预设的信息模板进行整合可生成对应的数据入库成功信息。之后获取与目标用户对应的终端信息。其中，所述目标用户可为分析统计人员，所述终端信息可为目标用户持有终端的号码数据。最后将所述数据入库成功信息发送至与所述终端信息对应的目标用户终端。其中，通过向目标用户发送数据入库成功信息，以对目标用户起到及时的提醒作用。本实施例在成功完成将所述第二病案数据写入至所述数据库后，会智能地基于目标医院对应的医院标识与信息模板生成相应的数据入库成功信息，并将该数据入库成功信息发送至目标用户对应的目标用户终端，使得目标用户能够基于该数据入库成功信息及时了解到目标医院的病案数据已经成功写入数据库内，从而可以及时基于数据库内的病案数据进行后续的数据分析处理，提高了目标用户的使用体验感，有利于提高后续所需生成的与病案数据相关的数据分析结果的生成效率。
本申请实施例中的数据入库处理方法还可以应用于区块链领域，如将上述第二病案数据等数据存储于区块链上。通过使用区块链来对上述第二病案数据进行存储和管理，能够有效地保证上述第二病案数据的安全性与不可篡改性。
上述区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种数据入库处理装置，包括：
第一判断模块1，用于判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
第二判断模块2，用于若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
第一获取模块3，用于若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
第二获取模块4，用于获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
第三判断模块5，用于判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
第一处理模块6，用于若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
第二处理模块7，用于基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，所述数据入库请求还携带所述目标医院的医院标识，所述用户身份信息包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像，上述第二判断模块2，包括：
第一判断单元，用于获取预设的姓名-标识映射表，判断所述姓名-标识映射表中是否存在与所述用户姓名信息相同的目标姓名信息；
第一查询单元，用于若存在所述目标姓名信息，从所述姓名-标识映射表中查询出与所述目标姓名信息对应的目标标识；
第二判断单元，用于判断所述目标标识是否与所述医院标识相同；
第一划分单元，用于若与所述医院标识相同，获取所述用户虹膜图像，对所述用户虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
第二查询单元，用于获取预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户姓名信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
第二划分单元，用于按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有位置对应关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有位置对应关系；
第三判断单元，用于判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像；
判定单元，用于若均能组合形成完整的虹膜图像，判定验证通过，否则判定验证未通过。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，第一获取模块3，包括：
第一获取单元，用于获取预设的JVM缓存中存储的第一校验规则的时效信息；
第四判断单元，用于基于所述时效信息，判断所述JVM缓存中存储的所述第一校验规则是否处于过期状态；
第一确定单元，用于若不处于过期状态，从所述JVM缓存中获取所述第一校验规则，并将所述第一校验规则作为所述目标校验规则；
第二获取单元，用于若处于过期状态，获取预设的Redis缓存中存储的第二校验规则；
第二确定单元，用于将所述第二校验规则作为所述目标校验规则。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第二获取模块4，包括：
第三划分单元，用于按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段；
第一筛选单元，用于获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段；其中，所述第一时间段的数量为多个；
统计单元，用于基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量；
第二筛选单元，用于从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量；
剔除单元，用于将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量；
第三筛选单元，用于从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段；
第三确定单元，用于将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述数据入库处理装置，包括：
第三获取模块，用于获取预存储的配置信息；
第四获取模块，用于从所述配置信息中获取中央处理器的第一数量；
计算模块，用于计算所述第一数量与预设倍数之间的乘积，得到第二数量；
确定模块，用于将所述第二数量作为所述预设数量；
创建模块，用于在预设的线程池中创建与所述预设数量相同的多个线程。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第一处理模块6，包括：
第五判断单元，用于在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
第一计算单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量；
第六判断单元，用于基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
第四确定单元，用于若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
第二计算单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量；
第七判断单元，用于基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错；
第五确定单元，用于若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
第六确定单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述数据入库处理装置，包括：
第四判断模块，用于判断是否成功完成将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的写入操作；
第五获取模块，用于若是，获取与所述目标医院对应的医院标识；
生成模块，用于基于所述医院标识与预设的信息模板生成对应的数据入库成功信息；
第六获取模块，用于获取与目标用户对应的终端信息；
发送模块，用于将所述数据入库成功信息发送至与所述终端信息对应的目标用户终端。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据入库处理方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏、输入装置和数据库。其中，该计算机设备设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括存储介质、内存储器。该存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储第一病案数据、用户身份信息、目标校验规则、第二病案数据、处理空闲时间段以及目标预设数据数量。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机设备的显示屏是计算机中必不可少的一种图文输出设备，用于将数字信号转换为光信号，使文字与图形在显示屏的屏幕上显示出来。该计算机设备的输入装置是计算机与用户或其他设备之间进行信息交换的主要装置，用于把数据、指令及某些标志信息等输送到计算机中去。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据入库处理方法。
上述处理器执行上述数据入库处理方法的步骤：
判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的装置、计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种数据入库处理方法，具体为：
判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种数据入库处理方法，其特征在于，包括：
判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库；
所述获取与所述数据库对应的处理空闲时间段的步骤，包括：
按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段；
获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段；其中，所述第一时间段的数量为多个；
基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量；
从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量；
将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量；
从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段；
将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段；
所述在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量的步骤，包括：
在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量；
基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量；
基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错；
若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。
2.根据权利要求1所述的数据入库处理方法，其特征在于，所述数据入库请求还携带所述目标医院的医院标识，所述用户身份信息包括用户姓名信息以及与目标眼睛信息对应的用户虹膜图像，所述基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过的步骤，包括：
获取预设的姓名-标识映射表，判断所述姓名-标识映射表中是否存在与所述用户姓名信息相同的目标姓名信息；
若存在所述目标姓名信息，从所述姓名-标识映射表中查询出与所述目标姓名信息对应的目标标识；
判断所述目标标识是否与所述医院标识相同；
若与所述医院标识相同，获取所述用户虹膜图像，对所述用户虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
获取预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户姓名信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有位置对应关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有位置对应关系；
判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的虹膜图像；
若均能组合形成完整的虹膜图像，判定验证通过，否则判定验证未通过。
3.根据权利要求1所述的数据入库处理方法，其特征在于，所述从预设缓存中获取目标校验规则的步骤，包括：
获取预设的JVM缓存中存储的第一校验规则的时效信息；
基于所述时效信息，判断所述JVM缓存中存储的所述第一校验规则是否处于过期状态；
若不处于过期状态，从所述JVM缓存中获取所述第一校验规则，并将所述第一校验规则作为所述目标校验规则；
若处于过期状态，获取预设的Redis 缓存中存储的第二校验规则；
将所述第二校验规则作为所述目标校验规则。
4.根据权利要求1所述的数据入库处理方法，其特征在于，所述调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量的步骤之前，包括：
获取预存储的配置信息；
从所述配置信息中获取中央处理器的第一数量；
计算所述第一数量与预设倍数之间的乘积，得到第二数量；
将所述第二数量作为所述预设数量；
在预设的线程池中创建与所述预设数量相同的多个线程。
5.根据权利要求1所述的数据入库处理方法，其特征在于，所述基于各所述线程以及所述目标预设数据数量，将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的步骤之后，包括：
判断是否成功完成将所有所述第二病案数据写入至所述数据库的写入操作；
若是，获取与所述目标医院对应的医院标识；
基于所述医院标识与预设的信息模板生成对应的数据入库成功信息；
获取与目标用户对应的终端信息；
将所述数据入库成功信息发送至与所述终端信息对应的目标用户终端。
6.一种数据入库处理装置，其特征在于，包括：
第一判断模块，用于判断是否接收到用户提交的与预设的数据库对应的数据入库请求；其中，所述数据入库请求携带目标医院的第一病案数据与所述用户的用户身份信息；
第二判断模块，用于若接收到所述数据入库请求，基于所述用户身份信息对所述用户进行验证处理，并判断是否验证通过；
第一获取模块，用于若验证通过，从预设缓存中获取目标校验规则，并基于所述目标校验规则对所述第一病案数据进行校验处理，从所有所述第一病案数据中筛选出符合第一预设条件的第二病案数据；
第二获取模块，用于获取当前时间，以及获取与所述数据库对应的处理空闲时间段；
第三判断模块，用于判断所述当前时间是否处于所述处理空闲时间段内；
第一处理模块，用于若处于所述处理空闲时间段内，调用预设数量的线程以及将第一预设数据数量作为各所述线程每次写入的第二病案数据的数量，通过各所述线程将所有所述第二病案数据写入至所述数据库，并在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，若接收到所述数据库反馈的预设报错，基于预设的二分法生成用于替代所述第一预设数据数量的目标预设数据数量；
第二处理模块，用于基于各所述线程以及所述目标预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库；
所述第二获取模块，包括：
第三划分单元，用于按照预设的长度划分值将一天的时间划分为多个处理时间段；
第一筛选单元，用于获取预设的处理高峰时间段列表，并基于所述处理高峰时间段列表从所有所述处理时间段筛选出符合第二预设条件的第一时间段；其中，所述第一时间段的数量为多个；
统计单元，用于基于预存储的历史资源消耗记录，统计所述数据库在预设时间周期内的各所述第一时间段的资源消耗总量；
第二筛选单元，用于从所有所述资源消耗总量中筛选出大于预设的资源消耗阈值的第一资源消耗总量；
剔除单元，用于将所述第一资源消耗总量从所有所述资源消耗总量中剔除，得到对应的第二资源消耗总量；
第三筛选单元，用于从所有所述第一时间段中筛选出与所述第二资源消耗总量对应的第二时间段；
第三确定单元，用于将所述第二时间段作为所述处理空闲时间段；
所述第一处理模块，包括：
第五判断单元，用于在将所述第二病案数据写入至所述数据库的过程中，判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
第一计算单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第一预设数据数量与2的商值，得到第二预设数据数量；
第六判断单元，用于基于各所述线程以及所述第二预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的所述预设报错；
第四确定单元，用于若未接收到所述预设报错，将所述第二预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
第二计算单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第二预设数据数量与2的商值，得到第三预设数据数量；
第七判断单元，用于基于各所述线程以及所述第三预设数据数量将所有所述第二病案数据写入至所述数据库中，并判断是否接收到所述数据库反馈的预设报错；
第五确定单元，用于若未接收到所述预设报错，将所述第三预设数据数量作为所述目标预设数据数量；
第六确定单元，用于若接收到所述预设报错，计算所述第三预设数据数量与2的商值，依此类推，直至计算得到使所述数据库不会反馈所述预设报错的指定预设数据数量，并将所述指定预设数据数量作为所述目标预设数据数量。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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