CN116089437A - 一种数据处理方法及服务器 - Google Patents

Abstract

一种数据处理方法及服务器，涉及大数据技术领域。该方法包括：服务器接收来自至少一个电子设备的至少一条激活数据，激活数据为电子设备首次激活成功后上报的数据；服务器根据至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据对应的唯一标识信息，至少一条激活数据基于标识信息均匀分布在时间维度上；服务器接收到数据获取请求，数据获取请求中携带有第一查询时间区间；服务器将第一查询时间区间转换为标识信息的区间；服务器发送标识信息的区间内的激活数据，解决了服务器将多条激活数据存储至数据库时的数据更新时间分布不均匀，导致服务器发送激活数据时，可能存在服务器返回数据超时，无法正常反馈激活数据等问题。

Description

一种数据处理方法及服务器

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及服务器。

背景技术

用户使用新购买的电子设备(比如，手机、智能手表、平板电脑等)之前，首要操作是激活该电子设备。现有技术中，电子设备的厂商为了统计日常中各种类的电子设备的销售量，通过在不同地区搭建的服务器接收来自全球各地的电子设备上报的激活数据。其中，激活数据是指电子设备在首次激活成功且联网后上传至服务器的数据。激活数据可以包括电子设备的产品序列号(serial number，SN)、激活时间、位置信息以及属性信息(如，电子保卡、产品型号等)，等等。然后，服务器对电子设备上报的激活数据进行处理，将处理后的激活数据存储至数据库中。厂商可以通过查询数据库中激活记录的方法，确定电子设备的销售情况。

然而，由于服务器在同一时间范围内可能解析得到几十万条数据，也可能仅解析得到几条数据，导致第三方服务平台从服务器获取激活数据时，可能存在服务器返回数据超时或无法正常反馈激活数据等问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法及服务器，在服务器接收来自至少一个电子设备首次激活成功后发送的至少一条激活数据后，服务器根据至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据对应的唯一标识信息，其中，标识信息用于唯一标识该激活数据在数据库中的存储记录，并将至少一条激活数据均匀分布在时间维度上，由此，服务器对数据更新时间相同的多条激活数据进行散列处理，将多条激活数据根据对应的标识信息均匀分布在数据更新时间后的时间范围内，解决了服务器将多条激活数据存储至数据库时的数据更新时间分布不均匀，导致第三方服务平台从服务器获取激活数据时，可能存在服务器返回数据超时，无法正常反馈激活数据等问题。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，应用于服务器，该方法包括：

服务器接收来自至少一个电子设备的至少一条激活数据，激活数据为电子设备首次激活成功后上报的数据；服务器根据至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据对应的唯一标识信息，至少一条激活数据基于标识信息均匀分布在时间维度上；服务器接收到数据获取请求，数据获取请求中携带有第一查询时间区间；服务器将第一查询时间区间转换为标识信息的区间；服务器发送标识信息的区间内的激活数据。

其中，服务器为每一条激活数据分配对应的唯一标识信息后，至少一条激活数据在时间范围内均匀分布。此外，服务器为每一条激活数据分配对应的唯一标识信息后，至少一条激活数据存储至数据库中时，单位时间内包含有相同数量的激活数据的激活记录。单位时间可以为2分钟，3分钟或5分钟，等等。

本申请中，服务器接收到多条激活数据后，根据多条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据的标识信息，从而将多条激活数据均匀分布在时间维度上，此后，服务器接收到携带有第一查询时间区间的数据获取请求后，服务器将查询时间区间转换为标识信息的区间，然后，发送标识信息的区间内的激活数据。相较于现有技术中服务器根据查询时间区间返回数据时，返回的数据量过大，导致服务器超载，或者，没有数据返回时导致资源浪费，本申请中，服务器将查询参数从时间范围转换为标识信息的范围，解决了服务器无法正常反馈查询结果的问题。

在一种可能的实现方式中，服务器根据至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据对应的标识信息，包括：

服务器根据激活数据的数据更新时间以及唯一属性值，确定激活数据对应的标识信息。

本申请中，服务器根据激活数据存储至数据库中的数据更新时间和唯一属性值，确定该激活数据的标识信息，使得每一条激活数据的标识信息具有唯一性。

在另一种可能的实现方式中，服务器根据激活数据的数据更新时间以及唯一属性值，确定激活数据对应的标识信息，包括：

服务器将激活数据的数据更新时间换算成秒数，得到更新时间秒数值；服务器确定固定值与更新时间秒数值的差值，并计算唯一属性值与差值之间的余数，固定值为固定时长的总秒数值；服务器将更新时间秒数值与余数相加，得到第一结果；服务器将激活数据的数据更新时间的日期与第一结果进行拼接，得到标识信息。

上述服务器将激活数据的数据更新时间的日期与第一结果进行拼接，是指将数据更新时间的年月日拼接在第一结果之前，得到标识信息。上述固定时长可以为12小时，24小时等等，本申请实施例中不做限定。

本申请中，服务器采用激活数据的数据更新时间以及唯一属性值，计算激活数据的标识信息，使得多条激活数据的标识信息按照从大到小的顺序依次递增。

在另一种可能的实现方式中，服务器将更新时间秒数值与余数相加，得到第一结果之后，方法还包括：

在服务器确定第一结果的位数小于预设位数的情况下，服务器在第一结果前面进行补零操作，直至第一结果的位数满足预设位数。由此，服务器确定的多条激活数据的标识信息的位数相同。

在另一种可能的实现方式中，唯一属性值为激活数据存储至数据库中的主键值，随机数或电子设备上报激活数据的位置信息。其中，位置信息可以为电子设备上报激活数据时所处的经纬度。

由此，服务器根据各激活数据的唯一属性值计算对应的标识信息，使得每一条激活数据对应的标识信息具有唯一性。

在另一种可能的实现方式中，服务器接收到来自至少一个电子设备发送的至少一条激活数据，包括：

服务器在预设时刻接收预设时间段内来自至少一个电子设备的至少一条激活数据。

由于服务器在预设时刻接收到预设时间段内所有电子设备首次激活成功上报的激活数据，服务器可以一次性将所有激活数据存储至数据库中。

在另一种可能的实现方式中，服务器在预设时刻接收预设时间段内来自至少一个电子设备的至少一条激活数据之后，方法还包括：

服务器根据预先存储的物流信息对至少一条激活数据进行筛选，得到有效激活数据，有效激活数据是指实际销售的电子设备发送的激活数据。

本申请中，服务器对接收到的激活数据进行筛选，通过删除激活数据中不是该厂商实际销售的电子设备的激活数据，仅保留有效激活数据，从而可以根据有效激活数据确定实际的销售量。

在另一种可能的实现方式中，服务器接收到数据获取请求包括：

服务器周期性的接收到数据获取请求，数据获取请求中携带有第二查询时间区间，至少一条激活数据基于标识信息均匀分布在预设时间范围内，第二查询区间处于预设时间范围内；服务器将第二查询时间区间转换为标识信息的区间；服务器发送标识信息的区间内的有效激活数据，标识信息的区间内的有效激活数据用于确定预设时间范围内电子设备的销售量。

本申请中，服务器周期性的接收到携带有第二查询时间区间的数据获取请求后，服务器将第二查询时间区间转换为标识信息的区间，以发送标识信息区间内的有效激活数据，从而可以根据预设时间范围内的有效激活数据的存储记录数确定电子设备的销售量。服务器每次发送标识信息区间内的有效激活数据，避免了服务器一次发送的数据量过大，导致服务器超载的问题。

第二方面，本申请提供一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储器；其中，存储器中存储有一个或多个计算机程序，一个或多个计算机程序包括指令，当指令被电子设备执行时，使得电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的数据处理方法。

第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行如第一方面中任一项所述的数据处理方法。

第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行如第一方面中任一项所述的数据处理方法。

可以理解地，上述提供的第二方面所述的服务器、第三方面所述的计算机存储介质，以及第四方面所述的计算机程序产品均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种电子设备的激活数据处理流向图；

图2为本申请实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种手机的激活数据处理的流程示例图；

图5为本申请实施例提供的一种激活引导界面的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种位置开启示例图；

图7为本申请实施例提供的一种对激活数据进行散列的模型示例图；

图8为本申请实施例提供的第三方服务平台获取有效激活数据的逻辑示例图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

相关技术中，电子设备的厂商为了统计日常中各种类的电子设备的销售量，通过在不同地区搭建的服务器，接收来自全球各地的各种类的电子设备首次激活阶段上报的激活数据。然后，基于各种类的电子设备激活数据确定电子设备的销售点、销售量等信息。

示例性的，如图1所示，厂商A可以在亚洲A地、亚洲B地、欧洲C地和欧洲D地四个站点搭建服务器，以接收来自全球各地的手机、大屏、可穿戴设备、笔记本电脑等电子设备首次激活阶段实时上报的激活数据。服务器接收到电子设备上报的激活数据后，服务器可以实时的或者每隔一段时间(比如，20分钟，30分钟等)将激活数据发送至分布式文件(moosefile system，MFS)系统进行分布式存储。MFS系统接收到服务器发送的电子设备的激活数据后，对激活数据进行整合。然后，MFS系统可以每隔一段时间(比如，30分钟，40分钟等)将整合后的数据发送至大数据平台，以使得大数据平台对接收到的数据进行处理，比如，大数据平台对接收到的数据进行去重处理。然后，大数据平台将处理后的数据存储在对应的激活文件中。其中，激活文件是指用于存储电子设备上报的激活数据的文件。

此处需要说明的是，大数据平台接收到MFS系统发送的激活数据后，大数据平台将同一个站点的服务器采集的手机的数据存储在同一个激活文件中，将同一个站点的服务器采集的除手机以外的其他电子设备的数据存储在同一个激活文件中。比如，大数据平台将亚洲A地站点的服务器采集的各手机的数据存储在文件A1中，将亚洲A地站点的服务器采集的除手机以外的其他电子设备的数据存储在文件A2中，将欧洲C地站点的服务器采集的各手机的数据存储在文件B1中，将欧洲C地站点的服务器采集的除手机以外的其他电子设备的数据存储在文件B2中，等等。

此外，大数据平台对同一站点的服务器采集的各手机的数据进行存储时，也可以将手机上报的不同类型的数据存储在不同的文件中。如下表1所示，比如，大数据平台将亚洲A地站点的服务器采集的各手机的云升级(Huawei-OTA，HOTA)数据存储在HOTA文件1中，将各手机的位置信息存储在全球卫星定位系统(global positioning system，GPS)文件1中，将除手机外其他电子设备上报的HOTA数据存储在HOTA文件2中，将位置信息存储在GPS文件2中。大数据平台将亚洲B地站点的服务器采集的各手机的HOTA数据存储在HOTA文件3中，将各手机的位置信息存储在GPS文件3中，将除手机外其他电子设备上报的HOTA数据存储在HOTA文件4中，将位置信息存储在GPS文件4中。大数据平台将欧洲C地站点的服务器采集的各手机的HOTA数据存储在HOTA文件5中，将各手机的位置信息存储在GPS文件5中，将除手机外其他电子设备上报的HOTA数据存储在HOTA文件6中，将位置信息存储在GPS文件6中。大数据平台将欧洲D地站点的服务器采集的各手机的HOTA数据存储在HOTA文件7中，将各手机的位置信息存储在GPS文件7中，将除手机外其他电子设备上报的HOTA数据存储在HOTA文件8中，将位置信息存储在GPS文件8中。

表1

需要解释的是，上述站点位置、文件名称等仅作为示例性描述，在大数据平台对电子设备的激活数据进行存储时，以实际的站点位置和存储的文件名称为准，在此不做限定。此外，电子设备上报的激活数据不限于HOTA数据、位置信息、电子保卡信息，还可以上报电子设备的激活时间、产品型号等，此处也不做限定。

此后，大数据平台确定接收到某一类电子设备在前一天(即00:00至24：00)的激活数据后，大数据平台将存储有不同种类的电子设备的激活数据的激活文件发送至渠道进销存系统(intelligent purchase sales inventory，iPSI)，iPSI系统对接收到的激活文件进行解析，得到激活数据。比如，大数据平台在当地时间03:00将存储有各电子设备的前一天的激活数据的激活文件发送至iPSI系统。当然，此处对数据平台将激活文件发送至iPSI系统的时间不做限定，也可以在当地时间02:00将激活文件发送至iPSI系统，也可以在当地时间02:30将激活文件发送至iPSI系统，等等。然后，iPSI系统将解析得到的激活数据存储在同一个数据库中。即数据库中的一条记录存储有一个电子设备的激活数据。

在本申请实施例中，iPSI系统在某一时间接收到数据平台发送的大量的激活数据后，比如，iPSI系统在03:00接收到数据平台发送的30万条数据，iPSI系统可能在短时间内(比如，10分钟)就可以完成对该30万条数据的解析筛选并存储，从而导致数据库中存在大量的数据更新时间相同的数据记录，即可能存在有效激活数据的数据记录在数据库中的时间分布不均匀的情况。比如，表2中存储有iPSI系统在2022年8月1日激活的电子设备的激活记录，从表2中可知，表2中存储的数据中有10万条数据的数据更新时间均为2022-08-0101:00:00。其中，数据更新时间是指该条数据记录被存储至数据库中的时间。

表2

主键值	产品序列号	数据更新时间
			1	SN000001	2022-08-01 01:00:00
2	SN000002	2022-08-01 01:00:00
			……	……	……
100000	SN100000	2022-08-01 01:00:00
			100001	SN100001	2022-08-01 05:00:00
100002	SN100002	2022-08-01 05:00:00
			100003	SN100003	2022-08-01 05:00:00
100004	SN100004	2022-08-01 05:00:00

需要解释的是，上述表2中仅示出了数据库中存储的电子设备的主键值、产品序列号和数据更新时间。当然，数据库中也可能存储有电子设备的设备激活时间、产品型号、位置信息等信息，上述表2中不再一一列出。

由于手机、大屏、可穿戴设备、笔记本电脑等电子设备的激活数量参差不齐，导致每次推送给iPSI系统的激活文件大小不固定，进一步地，导致iPSI系统对激活文件进行解析得到的激活数据在数据库中的更新时间分布不均匀。比如，假设iPSI系统在2022年8月1日解析得到的手机的有效激活数据为20万条，除手机以外的电子设备的激活数据为5万条，iPSI系统在2022年8月1日的凌晨1点解析手机的激活数据，在凌晨3点解析除手机以外的电子设备的激活数据，从而导致数据库中有大量数据的更新时间分布在凌晨1点。

此外，由于在全球搭建服务器的四个站点(比如，亚洲A地、亚洲B地、欧洲C地和欧洲D地)所在的位置存在时差，不同站点的服务器在当地同一时间将激活文件推送到iPSI系统时，不会在同一时刻将激活文件推送到iPSI系统，从而导致iPSI系统对激活文件进行解析得到的有效激活数据在数据库中的更新时间分布不均匀。假设各站点采集的数据均在当地凌晨1点推送至iPSI系统，即亚洲A地的站点在当天凌晨1点将激活文件推送至iPSI系统，亚洲B地的站点在凌晨3点将激活文件推送至iPSI系统，欧洲C地的站点在凌晨6点将激活文件推送至iPSI系统，欧洲D地的站点在上午8点将激活文件推送至iPSI系统。显然，iPSI系统接收到的亚洲B地站点、欧洲C地站点和欧洲D地站点的激活文件存在延迟，从而导致iPSI系统对各站点推送的激活文件进行解析，得到的激活数据在数据库中的更新时间分布不均匀。

此外，各类第三方服务平台会通过应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)接口从iPSI系统中获取激活数据，比如，各销售门店可以根据从iPSI系统中获取的激活数据，统计一天中门店激活成功的电子设备，从而统计门店中电子设备的销售量。但是，在各类第三方服务平台通过API接口实时的从iPSI系统中获取激活数据时，是将更新时间作为交互接口的查询参数。显然，当数据库中存储的激活数据的更新时间分布不均匀时，会导致API接口返回的数据大小不一致。

当大量的激活数据都处于同一更新时间范围内，第三方服务平台通过API接口查询该时间范围内的激活数据时，将导致API接口查询结果过大，消耗数据库资源和服务器承载能力，进而导致查询超时，无法正常反馈数据。严重时，可能会导致部分时间段内的数据丢失。比如，参见如下表3，假设iPSI系统在2022年8月1日的01:00:00至01:05:00之间解析得到的激活数据为10万条，当第三方服务平台通过API接口查询更新时间为2022年8月1日的01:00:00至01:05:00的激活数据时，API接口将返回10万条数据，从而导致API接口查询结果过大，无法正常反馈数据。

当某一时间区间内没有数据分布，而各类第三方服务平台通过API接口查询该更新时间内的激活数据时，API接口查询的反馈结果为0，也造成了一定的资源浪费。比如，还参见如下表3，假设iPSI系统在2022年8月1日的01:10:00至01:15:00之间解析得到的激活数据为0，当第三方服务平台通过API接口查询更新时间为2022年8月1日的01:10:00至01:15:00的激活数据时，API接口的反馈结果为0，从而造成了资源浪费。

表3

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于服务器，该方法中服务器接收来自至少一个电子设备首次激活成功后发送的至少一条激活数据后，服务器根据至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条激活数据对应的唯一标识信息，由此，服务器对数据更新时间相同的多条激活数据进行散列处理，将多条激活数据根据对应的标识信息均匀分布在时间维度上，解决了服务器将多条激活数据存储至数据库时的数据更新时间分布不均匀，导致第三方服务平台从服务器获取激活数据时，可能存在服务器返回数据超时，无法正常反馈数据等问题。

此外，服务器将第三方服务平台通过API接口输入的查询时间范围转换为标识信息范围，进而输出标识信息范围内的激活数据，不仅避免了第三方服务平台通过API接口单次查询时输出的数据量过大，消耗数据库资源和服务器承载能力，导致查询超时，无法正常反馈查询结果的问题，还避免了空闲时间区间内没有激活数据分布时，查询结果为0，造成资源浪费的问题。

本申请实施例提供的数据处理方法，应用于数据处理系统，数据处理系统可以包括一个或多个电子设备以及一个或多个服务器。在一些实施例中，图2为本申请实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图，如图2所示，该系统可以包括数据采集服务器、MFS系统、大数据平台及数据处理服务器。其中，数据采集服务器可以接收一个或多个电子设备采集并发送的激活数据，并每隔一段时间(比如，20分钟)将接收到的激活数据存储至MFS系统。MFS系统每隔一段时间(比如，40分钟)将激活数据发送至大数据平台。大数据平台接收到MFS系统发送的激活数据后，将激活数据存储到激活文件中。当大数据平台完整的接收到各电子设备在前一天发送的激活数据后，大数据平台将存储有不同种类的电子设备的激活数据的激活文件发送至数据处理服务器，数据处理服务器对接收到的激活文件进行解析，得到激活数据。

此处，数据采集服务器、MFS系统、大数据平台及数据处理服务器可以集成在一起，也可以分别设置在不同的设备上，本申请实施例不予限定。其中，数据处理服务器可以对激活数据进行处理和分析，例如，数据处理服务器可以对激活文件进行解析，得到各电子设备的激活数据，然后对激活数据进行去重处理，并将去重后的激活数据存储至数据库中。第三方服务平台可以从数据库中获取激活数据。

本申请实施例中，该服务器可以包括一个或多个数据采集服务器。比如，厂商可以在全球的不同地区搭建多个服务器，以根据各服务器采集的激活数据统计全球各地电子设备的销售量。

需要说明的是，电子设备上报至数据采集服务器的数据可以包括电子设备首次开机联网后上报的激活数据，还可以包括电子设备在日常的使用过程中周期性的上报的使用日志数据。比如，电子设备可以每天上报一次使用日志数据，或者，还可以每隔3天上报一次使用日志数据，等等。本申请实施例中对电子设备在使用过程中上报使用日志数据的间隔时间不做具体限定。

其中，电子设备可以为手机、平板电脑、个人计算机(personal computer，PC)、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、智能手表、蓝牙耳机、上网本、可穿戴电子设备、增强现实技术(augmented reality，AR)设备、虚拟现实(virtual reality，VR)设备、车载设备、智能汽车、智能音响等需要激活使用的设备，本申请实施例中对电子设备的具体形式不做任何限制。

本申请实施例中，若电子设备上报的激活数据中包括激活位置，则首次激活时的电子设备可以是安装有应用且应用已开启位置获取权限的上述设备，如内置能够获取位置信息的“天气”应用的手机，且首次激活时“天气”应用已被允许采集手机的位置信息。或者，该电子设备还可以是内置定位模块的上述设备，如内置导航模块的手机，且首次激活时导航模块已被允许采集电子设备的设备当前地。

图3为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器可以是上述数据采集服务器、MFS系统、大数据平台或数据处理服务器，也可以是集成有数据采集服务器、MFS系统、大数据平台或数据处理服务器的设备。下面对服务器进行具体说明。可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对服务器的具体限定。在另一些实施例中，服务器可以包括比图3中更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

如图3所示，服务器可以包括处理器310、存储器320及通信模块330。处理器310可用于读取和执行计算机可读指令。具体地，处理器310可以包括控制器、运算器和寄存器。其中，控制器主要负责指令译码，并为指令对应的操作发出控制信号。运算器主要负责保存指令执行过程中临时存放的寄存器操作数和中间操作结果等。寄存器是有限存贮容量的高速存贮部件,可用来暂存指令、数据和地址。

具体实现中，处理器310的硬件架构可以是专用集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)架构、无内锁流水线微处理器(microprocessor withoutinterlocked piped stages，MIPS)架构、ARM(advanced risc machines)架构或者网络处理器(net processor，NP)架构等等。

存储器320与处理器310耦合，用于存储各种软件程序和/或多组指令。本申请实施例中，电子设备的数据存储方法除了可以集成在服务器的一个处理器中实现以外，也可以以程序代码的形式存储于服务器的存储器中，由服务器的一个处理器调用服务器的存储器中存储的代码，执行以上方法。具体实现中，存储器320可包括高速随机存取的存储器，并且也可包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。存储器320可以存储操作系统，例如uCOS，VxWorks、RTLinux等嵌入式操作系统。

通信模块330可用于通过网络建立服务器与其它通信终端(如图2中的多个电子设备)之间的通信连接，并用于通过网络收发数据。例如，在电子设备首次开机联网激活的情况下，服务器通过通信模块330与电子设备建立连接，以便于后续激活数据的传输。例如，在电子设备首次开机联网激活时，服务器可以接收电子设备上报的激活数据，以及定位信息等数据。

可以理解的是，本实施例示意的结构并不构成对服务器的具体限定。在另一些实施例中，服务器可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

下面以电子设备为手机为例，结合手机首次激活的场景，示例性的说明手机的激活数据的处理和存储流程。

假设厂商需要根据全球各地手机上报的一天中(即0:00 24:00)的激活数据，统计一天中手机在全球各地的销售量。厂商在全球不同地区搭建数据采集服务器，以采集来自全球各地上报的手机的激活数据。下述实施例中以厂商在亚洲A地、亚洲B地、欧洲C地和欧洲D地四个地区搭建数据采集服务器，以接收来自不同地区手机首次激活成功时上报的激活数据。

示例性的，图4为本申请实施例提供的一种手机的激活数据处理的流程示例图。如图4所示，该激活数据处理的流程过程可以包括：

S401，手机在首次激活并联网后，向数据采集服务器发送激活数据。相应的，数据采集服务器接收激活数据。

其中，首次激活是指手机出厂后第一次启动时进行激活的过程。比如，用户根据手机出厂后首次开机时的引导指示，对手机进行初始化设置，便可对手机进行激活。手机激活后用户才可以正常使用手机的各项功能。一般来说，厂商以某一天的手机的激活数据的数据量来获取相对真实的手机出售数量及信息，例如，当2022年8月1日的手机的激活数据的数据量为20万条，则说明该天有20万个手机被出售，并且由用户成功激活。

例如，在手机被首次激活的场景下，手机上的按键被长按后，手机的屏幕可以显示第一界面，第一界面包括手机的激活引导界面、手机中应用的权限开启界面、手机激活成功界面等。如图5示例性的显示了激活引导界面的其中一张界面(激活引导界面可以包括多张界面)，用户在该界面中选择的“开始激活”，手机响应于用户的操作，进入下一个激活引导界面进行用户对手机的个性化设置。如此，当所有选项均设置好后，手机即完成激活操作，此时手机显示激活成功界面。

手机在激活过程中或者在激活成功之后，用户可以开启手机的定位功能。例如，在激活过程中，手机显示定位权限开启界面，如图6所示，在选择“始终允许”后，手机中具备定位功能的定位模块(如手机中具有定位功能的应用)可以获取位置获取权限，从而可以将定位模块获取的位置信息上报给服务器。

在本申请实施例中，手机在首次激活成功并联网的情况下，手机将激活数据(比如，SN、激活时间和/或位置信息)上报至数据采集服务器。

需要解释的是，手机首次激活成功并联网后，可以立即将激活数据上报至数据采集服务器，也可以在激活成功并联网后间隔一段时间(比如，10分钟或15分钟，等)将激活数据上报至数据采集服务器，本实施例中对手机上报激活数据的时间不做限定。

其中，数据采集服务器可以为HOTA服务器，还可以为(HiAnalytics，HA)采集服务器。当数据采集服务器为HOTA服务器时，HOTA服务器采集的可以是手机的HOTA数据。当数据采集服务器为HA采集服务器时，HA采集服务器采集的可以是手机的位置信息。

图4中的示例仅示出了手机在首次激活并联网后上报激活数据的场景，然而，在手机使用过程中，手机也在实时的或周期性的向数据采集服务器上报数据。比如，手机可以在每天例行检测后，将检测结果上报至数据采集服务器。还比如，假设某一类手机上市已满6个月，该类手机可以每隔3天进行一次例行检测，然后，将检测结果上报至数据采集服务器。还比如，假设某一类手机上市已满12个月，该类手机可以每隔7天进行一次例行检测，然后，将检测结果上报至数据采集服务器。还比如，手机可以实时的将位置信息上报至数据采集服务器。

此处，手机首次激活成功并联网后所处的地理位置不同时，手机将激活数据上报至对应地区的数据采集服务器。比如，手机首次在亚洲A地激活成功并联网后，手机将激活数据上报至在亚洲A地搭建的数据采集服务器。还比如，手机首次在亚洲B地激活成功并联网后，手机将激活数据上报至在亚洲B地搭建的数据采集服务器。

S402，数据采集服务器每间隔第一时长将手机的激活数据发送至MFS系统。相应的，MFS系统接收手机的激活数据。

S403，MFS系统每间隔第二时长将手机的激活数据发送至大数据平台。相应的，大数据平台接收手机的激活数据。

S404，大数据平台对接收到的激活数据进行处理，并将处理后的激活数据存储至激活文件中。

其中，上述第一时长与第二时长可以相同，也可以不同。比如，第一时长和第二时长均可以为20分钟。还比如，第一时长可以为30分钟，第二时长可以为40分钟，等等，本申请实施例中对此不做限定。

例如，数据采集服务器接收到手机上报的激活数据后，数据采集服务器每间隔20分钟将手机的激活数据发送至MFS系统，MFS系统对数据采集服务器发送的激活数据进行分布式存储后，MFS系统可以每间隔40分钟将存储的激活数据发送至大数据平台。

需要解释的是，数据采集服务器是实时的采集手机上报的激活数据，只是每间隔第一时长向MFS系统发送一次采集到的激活数据。由此，避免了数据采集服务器在某一些时刻并未采集到手机的激活数据，还实时的向MFS系统发送数据时，造成资源浪费的问题。

此处需要解释的是，若大数据平台接收到的激活数据包括各手机的位置信息、使用日志等数据，则大数据平台还可以对接收到的激活数据进行去重处理，以将重复的数据删除。然后，大数据平台将去重后的数据存储到对应的激活文件中。此处大数据平台将激活数据存储至对应的激活文件的具体介绍，可以参见上述过程，此处不再赘述。

比如，各手机实时的将位置信息上报至数据采集服务器，数据采集服务器每隔20分钟将各个手机的位置信息发送至MFS系统，MFS系统每隔40分钟将各个手机的位置信息发送至大数据平台。大数据平台接收到的各个手机的位置信息可能存在重复的，这种情况下，大数据平台需要将重复的位置信息删除。

S405，大数据平台在第一时刻将激活文件发送至数据处理服务器。相应的，数据处理服务器接收激活文件。

S406，数据处理服务器对激活文件进行解析，并将解析得到的激活数据存储至数据库。

本申请实施例中，大数据平台确定接收到全球各地的手机上报的前一天(即00:00至24：00)的激活数据后，大数据平台将存储有手机的激活数据的激活文件发送至数据处理服务器，数据处理服务器对接收到的激活文件进行解析，得到激活数据。比如，大数据平台在当地时间03:00将存储有各手机在前一天的激活数据的激活文件发送至数据处理服务器。当然，此处对大数据平台将激活文件发送至数据处理服务器的时间不做限定，大数据平台也可以在当地时间02:00将激活文件发送至数据处理服务器，也可以在当地时间02:30将激活文件发送至数据处理服务器，等等。

本申请实施例中，数据处理服务器对激活文件进行解析得到激活数据后，数据处理服务器将激活数据统一存储至数据库中。为了确保同一时间范围内分布的多条激活数据具有可能的唯一性标识，数据处理服务器将多条激活数据统一存储至数据库时，数据处理服务器对多条激活数据进行了散列处理。此处，数据处理服务器在数据表中为每个手机的激活数据的存储记录增加了一个字段，即标识信息的字段。其中，标识信息用于唯一的标记数据库中存储的手机的有效激活数据的存储记录。

示例性的，参见下表4，数据处理服务器将多条手机的激活数据存储至数据库时，为每一条激活数据的存储记录增加了标识信息。由表4中每一条数据记录的数据更新时间和标识信息可知，在每一条激活数据的存储记录中增加了标识信息后，可以区分同一数据更新时间下的多条存储记录。比如，表4中存储的数据中有10万条数据的数据更新时间均为2022-08-0101:00:00，数据处理服务器为10万条激活数据的存储记录分别增加了对应的标识信息，从而确保了同一时间范围内分布的多条激活数据具有唯一性标识。

表4

主键ID	产品序列号	数据更新时间	标识信息
				1	SN000001	2022-08-01 01:00:00	20220801003601
2	SN000002	2022-08-01 01:00:00	20220801003602
				……	……	……	……
100000	SN100000	2022-08-01 01:00:00	20220801020800
				100001	SN100001	2022-08-01 05:00:00	20220801049601
100002	SN100002	2022-08-01 05:00:00	20220801049602
				100003	SN100003	2022-08-01 05:00:00	20220801049603
100004	SN100004	2022-08-01 05:00:00	20220801049604

本申请实施例中，数据处理服务器为每个手机的激活数据的存储记录增加标识信息时，各个标识信息的计算方式可以采用如下公式：

标识信息＝“YYYYMMDD”+“[更新时间换算秒数]+唯一属性值％(固定值-[更新时间换算秒数])”

根据上述标识信息的计算公式可知，标识信息是由年月日和时间序列计算结果两部分组成。其中，“YYYYMMDD”指的是数据处理服务器将手机的激活数据存储至数据库时的数据更新时间的年月日拼接成的字符串。比如，假设数据处理服务器于2022年8月1日将手机的某一条激活数据存储至数据库，则该条激活数据的存储时的标识信息中的“YYYYMMDD”为20220801。“％”为取余操作。

“唯一属性值”是指为了确保数据库中每一条数据记录具有唯一的标识信息，可以采用当前数据具备的唯一属性值作为取余的计算分子。在本申请实施例中，“唯一属性值”可以使用激活数据在数据库中存储时的主键值、随机数或者位置属性值(比如，手机所处位置的经度信息和/或纬度信息)，等等。例如，“唯一属性值”可以使用激活数据入库的主键值。主键值能够唯一表示数据表中每个存储记录的字段。“固定值”可以是1天24小时的总秒数，即86400，也可以是其他固定时长的总秒数，此处不做限定。

需要解释的是，每一条激活数据的存储记录对应的标识信息与数据更新时间相关联，所以采用更新时间换算秒数作为加法因子计算标识信息。因为第三方服务平台查询数据库存储的激活数据时，会按照时间从小到大的顺序依次调用，所以换算后的标识信息的值依次增大，且需分布在后续的时间范围里，所以此处采用和当前秒数进行加法运算。

上述表4中示出的标识信息总共有14位，当时间序列计算结果不足6位时，需在时间序列计算结果前面补0。当然，整个标识信息也不限于14位，也可以为16位，18位等等，此处不做限定。

比如，采用上述公式计算表4中主键值为1的激活记录的标识信息的计算过程如下，“YYYYMMDD”为20220801，更新时间换算秒数为3600，唯一属性主键值为1，1％(86400-3600)＝1，则时间序列计算结果为3601。由于时间序列计算结果不足6位，则在时间序列计算结果前面补两个0，得到主键值为1的激活记录的标识信息为20220801003601。

本申请实施例中，数据处理服务器将手机的激活数据存储至数据库后，第三方服务平台可以通过API接口查询得到手机的激活数据，以供下游产品使用。

作为一种示例，厂商可以在第三方服务平台通过API接口查询得到一天中手机的激活数据，然后，厂商可以根据查询到的激活数据的查询结果确定日常中手机的销售量。比如，假设第三方服务平台通过API接口，从数据处理服务器查询到2022年6月1日00:00至24:00时间段的手机的激活数据的存储记录一共20万条，则厂商可以确定在2022年6月1日手机的销售量为20万。

还例如，厂商可以在第三方服务平台通过API接口查询得到手机的激活数据中记录的保修卡信息，然后厂商可以根据各手机的保修卡信息，确定各手机的保修状态。

为了避免第三方服务平台通过API接口单次查询时输出的数据量过大，当第三方服务平台通过API接口查询某一时间范围内的激活数据时，数据处理服务器接收到第三方服务平台通过API接口输入的查询时间后，数据处理服务器可以将查询时间范围转换为标识信息范围，进而输出标识信息范围内的激活数据。由此，通过将查询时间范围转换为标识信息范围，缩小了实际的查询结果。示例性的，参见下表5，当第三方服务平台通过API接口输入查询时间后，数据处理服务器将时间范围转换为标识信息范围。比如，第三方服务平台通过API接口查询数据库中数据更新时间的时间范围为2022年8月1日01:00:00至2022年8月1日01:05:00的数据，数据采集服务器可以将该时间范围转换为标识信息范围，即20220801003600至20220801003900。

由于数据采集服务器将手机的激活数据存储至数据库时，对同一数据更新时间的多条存储记录进行了散列处理，当第三方服务平台通过API接口输入查询时间以查询该时间范围内存储的激活数据时，API接口实际返回的查询结果中的数据更新时间并不是接口原始希望查询的时间区间。本申请实施例中，厂商根据一天中手机的激活数据统计当天手机的销售量时，厂商需要在第三方服务平台通过API接口查询得到一天中手机的激活数据。此时，第三方服务平台可以通过设置定时任务的方式，将API接口输入的查询时间范围设定为狭窄的时间窗。比如，可以设定查询时间范围为3分钟，5分钟，10分钟等。然后，第三方服务平台通过在API接口输入的时间范围，根据时间窗移动原则可以多次不间断的查询，以保证数据采集服务器输出数据库中存储的24小时内的所有手机上报的激活数据，从而确保手机的激活数据反馈结果的完整性。

示例性的，继续参见下表5，第三方服务平台可以将API接口输入的查询时间的查询范围设定为5分钟，然后，第三方服务平台可以通过API接口不间断的向数据采集服务器发起调用，每次只从数据采集服务器中获取300条左右的数据，直至获取到24小时里所有手机上报的激活数据。比如，表6中示出了数据库中存储的数据更新时间为2022年8月1日01:00:00的激活数据的标识信息。

表5

表6

编号	产品序列号	数据更新时间	标识信息
				1	SN000001	2022-08-01 01:00:00	20220801003601
2	SN000002	2022-08-01 01:00:00	20220801003602
				……	……	……	……
300	SN000300	2022-08-01 01:00:00	20220801003900
				301	SN000301	2022-08-01 01:00:00	20220801003901
……	……	……	……
				600	SN000600	2022-08-01 01:00:00	20220801004200
601	SN000601	2022-08-01 01:00:00	20220801004201
				……	……	…	……
900	SN000900	2022-08-01 01:00:00	20220801004500
				……	……	……	……
82501	SN082501	2022-08-01 01:00:00	20220801086100
				……	……	……	……
82800	SN082800	2022-08-01 01:00:00	20220801086400

为了更好的理解，可以将数据处理服务器对手机的激活数据进行处理和推送过程理解成一个宽进窄出的“漏桶”模型，参见图7。由于不同站点的数据采集服务器采集的激活数据的数量不同，不同站点的数据采集服务器的承载能力不同，并且同一站点的数据采集服务器在不同的时间采集到的激活数据的数量也不相同，从而导致存储激活数据的激活文件流入数据处理服务器的数据速率不固定、数据容量也不固定。但是，数据处理服务器对多条激活数据进行散列处理，为每一条有效激活数据的存储记录增加标识信息的字段后，第三方服务平台从数据处理服务器查询某一天的激活数据时，数据处理服务器存储的激活数据可以匀速且全量地流出，以供下游产品使用。

示例性的，如图8所示，假设亚洲A地站点的数据采集服务器于2022年8月1日一共采集了10万条手机的激活数据，并经过MFS系统流入至大数据平台进行处理。若在北京时间2022年8月2日02:00整，大数据平台将该10万条手机的激活数据一次性的推送至数据处理服务器，则数据处理服务器将这10万条数据存入数据库的时间相同。数据处理服务器对这10万条数据进行散列处理之后，这10万条数据将会被均匀分布到2022年8月2日02:00至2022年8月2日24:00之间。此时，第三方服务平台的API接口从2022年8月2日的02:00开始首次发送数据获取请求，然后，API接口每隔5分钟向数据处理服务器发送一次数据获取请求，在当天24:00时可以完整的获取到亚洲A地站点的10万条手机激活数据。同理，如果数据处理服务器在2022年8月2日的11:00整又处理了欧洲站点的数据采集服务器发送过来的1万条除手机外的其他电子设备的激活数据，则这些数据的散列分布区间应该在11:00至24:00。

由图8可知，如果数据处理服务器处理激活数据的时间越晚，则后续的数据散列密度就会越大。但是假设分布在全球的亚洲A地、亚洲B地、欧洲C地和欧洲D地这四个站点跟亚洲A地时间的时差不大于6个小时，所以最迟会在亚洲A地时间中午12:00之前完成对全球各地前1天所有设备的激活数据的处理。那散列的数据就会分布在12:00到24:00之间，从而避免了在临近24:00时处理数据造成对尾部区间产生的数据积压的问题。

以上是以第三方服务平台从数据处理服务器获取一天中手机的激活数据，然后，根据一天中手机的激活数据的存储记录，确定一天中手机的销售量为例进行说明的。本申请实施例中，第三方服务平台还可以根据从数据处理服务器获取的激活数据，确定手机的维修记录，产品型号等等，此处不再一一介绍。

在一种可能的情况下，假设销售商A需要统计日常中手机的销售量，但是，由于全球各地不同销售商销售的手机的激活数据均上报至服务器，数据处理服务器解析得到的激活数据中可能存在其他销售商销售的手机的激活数据，从而导致无法准确的统计出销售商A日常中手机的销售量。这种情况下，数据处理服务器在对接收到的激活文件进行解析后，可以对解析得到的激活数据进行筛选，仅保存销售商A发货的手机的激活数据。比如，数据处理服务器可以从存储有各手机的激活数据的激活文件中解析出各手机的SN、激活时间、激活地点、位置信息、物流信息以及IP地址等数据。然后，数据处理服务器根据各手机的物流信息的发货地址与预先存储的销售商A的发货地址进行匹配，从而筛选出有效激活数据。其中，有效激活数据，是指上述销售商A销售并发货的手机上报的激活数据。

进一步地，数据处理服务器将有效激活数据存储至数据库。同样的，为了确保同一时间范围内分布的多条有效激活数据具有可能的唯一性标识，数据处理服务器将多条有效激活数据统一存储至数据库时，数据处理服务器对多条有效激活数据进行了散列处理。即数据处理服务器在数据表中为每个手机的有效激活数据的存储记录增加了标识信息。

需要说明的是，数据处理服务器为每一条有效激活数据的存储记录增加标识信息的方法，可以参见上述数据处理服务器为激活数据的存储记录增加标识信息的过程，此处不再详细介绍。

此后，第三方服务平台可以通过API接口从数据处理服务器中获取到手机的有效激活数据，以供下游产品使用。同样的，第三方服务平台通过API接口调用有效激活数据的方法，参见上述第三方服务平台通过API接口调用激活数据的过程，此处也不再详细介绍。

综上所述，在本申请实施例提供的方案中，数据处理服务器接收到大数据平台发送的激活文件，对激活文件进行解析后，数据处理服务器将多条激活数据统一存储至数据库时，数据处理服务器对多条激活数据进行了散列处理。本申请实施例中，数据处理服务器为每一条激活数据的存储记录增加了标识信息的字段，将多条激活数据根据对应的标识信息均匀分布在数据更新时间后的时间范围内，不仅确保同一数据更新时间内的多条有效激活数据具有可能的唯一性标识，还解决了服务器将多条激活数据存储至数据库时的数据更新时间分布不均匀，导致第三方服务平台从服务器获取激活数据时，可能存在服务器返回数据超时，无法正常反馈数据等问题。

此外，与现有的数据处理服务器根据第三方服务平台通过API接口输入的查询时间范围，直接输出该查询时间范围内的有效激活数据相比，本申请实施例中的数据处理服务器将第三方服务平台通过API接口输入的查询时间范围转换为标识信息范围，进而输出序列号范围内的激活数据，不仅避免了第三方服务平台通过API接口单次查询时输出的数据量过大，消耗数据库资源和服务器承载能力，导致查询超时，无法正常反馈查询结果的问题，还避免了空闲时间区间内没有激活数据分布时，查询结果为0，造成资源浪费的问题。

如图9所示，本申请实施例公开了一种电子设备，该电子设备可以为上述手机。该电子设备具体可以包括：一个或多个处理器901；存储器902；一个或多个应用程序(未示出)；以及一个或多个计算机程序903，上述各器件可以通过一个或多个通信总线904连接。其中，上述一个或多个计算机程序903被存储在上述存储器902中并被配置为被该一个或多个处理器901执行，该一个或多个计算机程序903包括指令，该指令可以用于执行上述实施例中的相关步骤。

可以理解的是，上述电子设备等为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对上述电子设备等进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，上述实施例中涉及的电子设备的一种可能的组成示意图，该电子设备可以包括：显示单元、传输单元和处理单元等。需要说明的是，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器。该一个或多个存储器与一个或多个处理器耦合，一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当一个或多个处理器执行计算机指令时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的数据处理方法。

本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的数据处理方法。

本申请的实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当该计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的数据处理方法。

另外，本申请的实施例还提供一种装置，这个装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储计算机执行指令，当装置运行时，处理器可执行存储器存储的计算机执行指令，以使装置执行上述各方法实施例中电子设备执行的数据处理方法。

其中，本实施例提供的电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品或装置均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置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。

在本申请实施例各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

所述服务器接收来自至少一个电子设备的至少一条激活数据，所述激活数据为所述电子设备首次激活成功后上报的数据；

所述服务器根据所述至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条所述激活数据对应的唯一标识信息，所述至少一条激活数据基于所述标识信息均匀分布在时间维度上；

所述服务器接收到数据获取请求，所述数据获取请求中携带有第一查询时间区间；

所述服务器将所述第一查询时间区间转换为所述标识信息的区间；

所述服务器发送所述标识信息的区间内的所述激活数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述至少一条激活数据存储至数据库中的数据更新时间，确定每一条所述激活数据对应的唯一标识信息，包括：

所述服务器根据所述激活数据的所述数据更新时间以及唯一属性值，确定所述激活数据对应的所述标识信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述激活数据的数据更新时间以及唯一属性值，确定所述激活数据对应的所述标识信息，包括：

所述服务器将所述激活数据的数据更新时间换算成秒数，得到更新时间秒数值；

所述服务器确定固定值与所述更新时间秒数值的差值，并计算所述唯一属性值与所述差值之间的余数，所述固定值为固定时长的总秒数值；

所述服务器将所述更新时间秒数值与所述余数相加，得到第一结果；

所述服务器将所述激活数据的数据更新时间的日期与所述第一结果进行拼接，得到所述标识信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器将所述更新时间秒数值与所述余数相加，得到第一结果之后，所述方法还包括：

在所述服务器确定所述第一结果的位数小于预设位数的情况下，所述服务器在所述第一结果前面进行补零操作，直至所述第一结果的位数满足所述预设位数。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述唯一属性值为所述激活数据存储至数据库中的主键值，随机数或所述电子设备上报所述激活数据的位置信息。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述服务器接收到来自至少一个电子设备发送的至少一条激活数据，包括：

所述服务器在预设时刻接收预设时间段内来自至少一个电子设备的至少一条激活数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述服务器在预设时刻接收预设时间段内来自至少一个电子设备的至少一条激活数据之后，所述方法还包括：

所述服务器根据预先存储的物流信息对所述至少一条激活数据进行筛选，得到有效激活数据，所述有效激活数据是指实际销售的所述电子设备发送的激活数据。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述服务器接收到数据获取请求，包括：

所述服务器周期性的接收到数据获取请求，所述数据获取请求中携带有第二查询时间区间，所述至少一条激活数据基于所述标识信息均匀分布在预设时间范围内，所述第二查询区间处于所述预设时间范围内；

所述服务器将所述第二查询时间区间转换为所述标识信息的区间；

所述服务器发送所述标识信息的区间内的有效激活数据，所述标识信息的区间内的所述有效激活数据用于确定所述预设时间范围内所述电子设备的销售量。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

其中，所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述电子设备执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-8中任一项所述的数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其特征在于，当所述指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-8中任一项所述的数据处理方法。

Images