CN117033392A - 交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据领域。方法包括：接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表，目标交易数据表用于存储用户标识对应的多个账户的交易信息；将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。本申请的方法提高了查询的效率。

Description

交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在金融领域中，企业(例如银行)需要对金融业务所产生的每一笔交易信息进行存储，以便用户查询。

在相关技术中，交易信息的存储方式为：将一个账户下产生的交易信息存储至一个数据表中，一个数据表位于多个关系型数据库中，若用户存在多个账户，则存在多个数据表。当用户查询时，一次只能查询一个账户下的交易信息，并且需要跨数据库查询，而无法一次查询该用户所有账户的交易信息。即现有的存储方式导致交易信息查询的效率较低。

发明内容

本申请提供一种交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，用于提升交易信息查询的效率较低。

第一方面，本申请提供交易信息的处理方法，应用于交易信息处理系统，包括：

接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；

根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；

对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；

确定所述标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定所述标记交易信息对应的目标交易数据表，所述目标交易数据表用于存储所述用户标识对应的多个账户的交易信息；

将所述标记交易信息存储至所述目标交易数据表，以使所述交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述存储空间中包括多个存储分区；针对任意一条交易信息，根据所述交易信息对应的账户类型，将所述交易信息存储至对应的存储空间中，包括：

根据所述交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间；

在所述目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区；

将所述交易信息存储至所述目标存储分区中。

在一种可能的实施方式中，在所述目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区，包括：

确定所述多个存储分区中各存储分区的剩余空间，将剩余空间最大的存储分区确定为所述目标存储分区；或者，

生成第一随机数，确定所述第一随机数与所述多个存储分区的数量的模值，将所述模值对应的存储分区确定为所述目标存储分区。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储空间，所述存储空间中包括N个存储分区，所述N为大于1的整数；对所述存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息，包括：

确定每个存储分区对应的主处理线程和至少一个备处理线程；

将所述主处理线程的状态设置为启动状态，以及将所述至少一个备处理线程的状态设置为空闲状态；

通过N个存储分区对应的N个主处理线程，并行对所述N个存储分区中的交易信息进行并行标记处理，得到所述标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储分区中的任意一个交易信息；对所述存储分区中的交易信息进行标记处理，得到所述标记交易信息，包括：

根据预设字段对所述交易信息进行文本识别处理、以及语义识别处理，以在所述交易信息中确定相关文本，所述相关文本为与所述预设字段相关的文本；

在所述相关文本中提取所述预设字段对应的目标字段信息，所述目标字段信息包括交易商家的商家信息和/或交易商品的商品信息；

根据所述目标字段信息，确定目标标签；

在所述交易信息中添加所述目标标签，得到所述标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述目标字段信息包括所述商家信息和所述商品信息；根据所述目标字段信息，确定目标标签，包括：

确定所述商家信息对应的多个第一待选标签、以及每个第一待选标签的第一置信度；

确定所述商品信息对应的多个第二待选标签、以及每个第二待选标签的第二置信度；

在所述多个第一待选标签和所述多个第二待选标签中确定至少一个重合标签；

针对任意一个重合标签，将所述重合标签的第一置信度和第二置信度的平均值确定为所述重合标签的目标置信度；

将目标置信度最高的重合标签确定为所述目标标签。

在一种可能的实施方式中，所述交易信息处理系统中包括平台即服务PaaS云服务器，所述方法还包括：

所述PaaS云服务器接收客户端发送的交易信息查询请求，所述交易信息查询请求用于请求查询目标用户的至少两个账户的交易信息，所述交易信息查询请求中包括至少一个查询条件；

所述PaaS云服务器根据所述目标用户的标识，在HBase数据库中确定目标交易数据表，所述存储系统中包括多个交易数据表，所述交易数据表中包括同一用户的多个账户的交易信息；

所述PaaS云服务器根据所述至少一个查询条件，在所述目标交易数据表中确定所述至少两个账户对应的目标交易信息；

所述PaaS云服务器向所述客户端发送所述目标交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

预测所述PaaS云服务器在未来时段的数据处理量；

根据所述数据处理量确定目标容量；

根据所述目标容量，对所述PaaS云服务器进行扩容或者缩容处理。

第二方面，本申请提供一种交易信息处理装置，应用于交易信息处理系统，所述装置包括：

接收模块，用于接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；

第一存储模块，用于根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；

标记处理模块，与对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；

确定模块，用于确定所述标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定所述标记交易信息对应的目标交易数据表，所述目标交易数据表用于存储所述用户标识对应的多个账户的交易信息；

第二存储模块，用于将所述标记交易信息存储至所述目标交易数据表，以使所述交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述存储空间中包括多个存储分区；针对任意一条交易信息，所述第一存储模块，具体用于：

根据所述交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间；

在所述目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区；

将所述交易信息存储至所述目标存储分区中。

在一种可能的实施方式中，所述第一存储模块，具体用于：

确定所述多个存储分区中各存储分区的剩余空间，将剩余空间最大的存储分区确定为所述目标存储分区；或者，

生成第一随机数，确定所述第一随机数与所述多个存储分区的数量的模值，将所述模值对应的存储分区确定为所述目标存储分区。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储空间，所述存储空间中包括N个存储分区，所述N为大于1的整数；所述标记处理模块，具体用于：

确定每个存储分区对应的主处理线程和至少一个备处理线程；

将所述主处理线程的状态设置为启动状态，以及将所述至少一个备处理线程的状态设置为空闲状态；

通过N个存储分区对应的N个主处理线程，并行对所述N个存储分区中的交易信息进行并行标记处理，得到所述标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储分区中的任意一个交易信息；所述标记处理模块，具体用于：

根据预设字段对所述交易信息进行文本识别处理、以及语义识别处理，以在所述交易信息中确定相关文本，所述相关文本为与所述预设字段相关的文本；

在所述相关文本中提取所述预设字段对应的目标字段信息，所述目标字段信息包括交易商家的商家信息和/或交易商品的商品信息；

根据所述目标字段信息，确定目标标签；

在所述交易信息中添加所述目标标签，得到所述标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述目标字段信息包括所述商家信息和所述商品信息；所述标记处理模块，具体用于：

确定所述商家信息对应的多个第一待选标签、以及每个第一待选标签的第一置信度；

确定所述商品信息对应的多个第二待选标签、以及每个第二待选标签的第二置信度；

在所述多个第一待选标签和所述多个第二待选标签中确定至少一个重合标签；

针对任意一个重合标签，将所述重合标签的第一置信度和第二置信度的平均值确定为所述重合标签的目标置信度；

将目标置信度最高的重合标签确定为所述目标标签。

在一种可能的实施方式中，所述交易信息处理系统中包括平台即服务PaaS云服务器，所述装置还包括查询模块，查询模块，用于：

所述PaaS云服务器接收客户端发送的交易信息查询请求，所述交易信息查询请求用于请求查询目标用户的至少两个账户的交易信息，所述交易信息查询请求中包括至少一个查询条件；

所述PaaS云服务器根据所述目标用户的标识，在HBase数据库中确定目标交易数据表，所述存储系统中包括多个交易数据表，所述交易数据表中包括同一用户的多个账户的交易信息；

所述PaaS云服务器根据所述至少一个查询条件，在所述目标交易数据表中确定所述至少两个账户对应的目标交易信息；

所述PaaS云服务器向所述客户端发送所述目标交易信息。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括容量处理模块，所述容量处理模块用于：

预测所述PaaS云服务器在未来时段的数据处理量；

根据所述数据处理量确定目标容量；

根据所述目标容量，对所述PaaS云服务器进行扩容或者缩容处理。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本申请提供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计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

本申请提供的交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表，目标交易数据表用于存储用户标识对应的多个账户的交易信息；将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。通过将同一用户下的多个账户的交易信息存储在HBase数据库中的一个交易数据表中，以便用户查询时可以一次查询多个账户下的交易信息，提高了查询的效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；

图2为相关技术中交易信息查询及加工的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的交易信息处理系统的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种交易信息的处理方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种交易信息的处理方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种交易信息处理装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种交易信息处理装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的再一种交易信息处理装置的结构示意图；

图9为本申请实施例中提供的一种电子设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

本申请中“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。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请实施例中出现的“第一”、“第二”等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对对象个数的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。例如，第一待选标签为商家信息对应的标签，第二待选标签为商品信息对应的标签，使用第一待选标签和第二待选标签只是为了区分不同的待选标签，而并不表示这两个待选标签的大小、优先级或重要程度等的不同。

本申请中“至少一个”是指一个或多个，“多个”是指两个或两个以上。

在本申请中，“示例的”、“在一些实施例中”、“例如”、“在另一些实施例中”等用于表示作例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例”或“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，使用示例的一词旨在以具体方式呈现概念。

需要说明的是，本申请的交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质可用于大数据技术领域，也可用于除大数据技术领域之外的任意领域，本申请的交易信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质的应用领域不作限定。

为了更清楚的说明本申请，下面结合图1，对本申请实施例所适用的应用场景进行说明

图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图。请参见图1，包括业务交易系统、存储数据库和查询服务器。业务交易系统可以将其产生的交易信息存储至存储数据库，查询服务器可以从存储数据库中查询需要的交易信息。

图1仅为一种应用场景示意图，本申请所提供的交易信息的处理方法，不仅可以应用于上述场景，还可以应用于其他场景，本申请所提供的交易信息的处理方法包括但不限于以上应用场景。

在相关技术中，存储数据库包括多个关系型数据库，并且每个关系型数据库对应一台物理查询服务器。图2为相关技术中交易信息查询及加工的流程示意图。如图2所示，现有交易信息查询及加工的流程可以分为以下三个方面：

(1)数据存储：业务交易系统中的业务交易为各个用户下的信用卡、借记卡等账户产生的交易；每个账户的核心交易信息存放在价格昂贵，但可靠性高的关系型数据库(如DB2数据库)中；受资源限制以及性价比的考虑，对于周期长、海量、高并发交易信息查询场景，根据每个账户的交易的产生时间，将每个账户的交易信息分别存储于高配置或低配置的关系型数据库(如oracle数据库、MySQL数据库)中。

(2)查询：交易信息查询为支持高并发交易信息查询，采用N台物理服务器，采用F5负载均衡路由，负载到查询服务器进行查询。查询逻辑根据用户选择的查询区间，进行日期切分，查询不同的数据库，再合并展示。

(3)记账数据库：具有传统的记账本功能，基于交易信息查询，进行加工后再存储。

上述方案的缺点为：

(1)受资源限制海量数据处于数据库较多，数据库更新维度成本较高，查询区间较大时，涉及多数据库的跨库查询，查询耗时较长，效率较单库查询较低，且增加数据库的连接。

(2)在数据查询时，进行标签标注并存储数据库，导致数据读写耦合。

(3)对于特定时间段，峰值极大，比如工资日，大交易日，短时间高并发量大冲击，传统横向增加服务器搭建较慢；非峰期间，又会造成服务器资源浪费，不能充分利用资源。

(4)对于数据加工依赖于查询，不能对海量数据进行加工，加工后的数据，数据冗余存储，加工时效慢，继而展现时效慢。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种交易信息的处理方法，将同一用户下所有账户产生的交易信息存储至HBase数据库中的一个交易数据表中，以使消费方可以一次查询同一用户下的所有信息，提高了查询效率。

本申请提供的交易信息的处理方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图3为本申请实施例提供的交易信息处理系统的结构示意图。如图3所示，业务交易系统包括注册中心、多个paas云服务器、HBase数据库、数据加工系统等，其中，各个部分的功能以及各个部分之间的交互如下：

(1)交易信息处理系统采用分布式服务框架，实现了消费方与pass云服务器之间的交互，具体的：注册中心(如Zookeeper)提供了服务注册、服务订阅、服务通知、负载均衡路由等功能。pass云服务器(也可称为paas云服务提供方)在启动时，向注册中心注册自身能够提供的服务以及服务状态，消费方所使用的各个渠道端启动时，向注册中心订阅想要使用的服务，能够得到注册方(即服务提供方)的地址信息，基于负载均衡算法，动态调用其中一个服务提供方进行交易信息查询，当服务提供方有变动，如新增或删减服务数量，注册中心也会实时通知调用方，增加服务伸缩能力，可以动态服务数量。

(2)查询服务器不再部署于传统物理服务器，部署于企业级paas云，即查询服务器部署于以开源容器引擎Docker为核心，结合谷歌的开源容器集群管理系统Kubernetes，建设的企业级容器云平台，可以快速进行容器化部署，提供交易信息查询服务，并根据业务需求定制化，例如按照大交易日进行动态扩容，或者根据服务器中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、线程、存储等指标进行动态增加或者缩小服务器数量。

(3)数据存储于HBase数据库，不再采用多套传统oracle、MySQL等关系型数据库，采用基于HBase接口存储数据，存储海量的结构化数据，通过spark引擎支持联机分析处理(Online Analytical Processing，OLAP)能力，从而秒级响应能力，并以租户级，进行资源隔离实现读写资源解耦。本申请中的交易数据表，主要是以用户为维度、以交易时间为顺序的明细表，支持分类信息，备注进行动态调整；以及以用户为维度、以月次级的收支汇总表，只是动账类，以及客户调整标签进行实时动态更新。

(4)业务交易系统将交易信息通过kafka传输给数据加工系统进行加工后进行存储。其数据加工链路为：业务交易系统通过kafka消息队列进行传输，数据加工系统获取到消息进行加工处理。消费节点高时可以采用多节点，多园区部署的方式；消费线程高时可以采用一个topic下的分区数为n，消费线程数设置为分区数的两倍，即2n，其中，实际工作的线程数为n，剩下的n个线程处于空闲状态。当某个工作线程出现异常，则空闲状态的线程可以接管，实现消费线程高可用。kafka集群级：消费时可以进行选择不同kafka集群进行消费，从而达到kafka集群级的高可用。

(5)数据加工系统具有以下功能：①可以将多个业务交易系统产生的交易信息处理成以用户为维度的交易明细数据表；②可以根据交易信息中的关键字段，按照业务规则库规则进行匹配，为交易信息加工对应标签，以及自动识别标注是否纳入收支汇总表；③根据加工后的数据提取出关键字段，例如用户标识、标签类别、日期、金额、是否纳入汇总等，更新收支汇总表。

在图3所示交易信息处理系统结构的基础上，下面，结合图4详细说明本申请交易信息的处理流程。

图4为本申请实施例提供的一种交易信息的处理方法的流程示意图。如图4所示，该方法包括以下步骤：

S401、接收多个业务交易系统发送的多条交易信息。

作为示例，该实施例的执行主体可以为交易信息处理装置，该交易信息处理装置的实现有多种。例如，可以为程序软件，也可以为存储有相关计算机程序的介质，例如，U盘等；或者，该装置还可以为集成或安装有相关计算机程序的实体设备，例如，芯片、智能终端、电脑、服务器等。

交易信息可以为业务交易系统中各个类型的账户交易时产生的信息。

在银行的业务交易系统中，账户可以为每个用户下的银行卡，例如，本行信用卡、本行借记卡、本行数字人民币、他行卡等。

交易信息可以包括交易账户标识、交易对象、交易金额、交易时间、交易渠道等。

业务交易系统可以作为kafka中的生产者。

S402、根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中。

交易信息可以作为kafka中的消息，账户类型可以作为交易信息的类别(topic)，存储空间可以为kafka集群中的至少一个服务器。

每条发布到kafka集群的消息(交易信息)都有一个类别，物理上不同类别的交易信息分开存储，逻辑上一个类别的交易信息虽然存储至一个或多个节点上，但用户只需指定交易信息的类别即可生产或消费数据而不用关系数据存于何处。

在银行的业务交易系统中，账户类型可以为银行卡类型。

S403、对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息。

可以使用数据加工系统对存储空间中的交易信息进行标记处理。

数据加工系统可以作为kafka中的消费者，其可以从存储空间中读取交易信息，并对交易信息进行处理。

标记交易信息可以为餐饮交易信息、交通交易信息、购物交易信息、收入交易信息等。

S404、确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表。

目标交易数据表可以用于存储用户标识对应的多个账户的交易信息。

目标交易数据表可以为用户的交易明细数据表或用户的收支汇总表。

每个用户在HBase数据库中存在两个目标交易数据表，即，每个用户在HBase数据库中存在一个交易明细数据表和收支汇总表。

可以使用数据加工系统确定用户标识以及目标交易数据表。

S405、将标记交易信息存储至目标交易数据表中，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

客户端可以是指消费方所使用的渠道的客户端。例如，手机银行。

在图4所示的实施例中，接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表，目标交易数据表用于存储用户标识对应的多个账户的交易信息；将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。通过将同一用户下的多个账户的交易信息存储在HBase数据库中的一个交易数据表中，以便用户查询时可以一次查询多个账户下的交易信息，提高了查询的效率。

在上述任意一个实施例的基础上，下面，结合图5，对交易信息的处理的详细过程进行说明。

图5为本申请实施例提供的另一种交易信息的处理方法的流程示意图。如图5所示，该方法包括以下步骤：

S501、接收多个业务交易系统发送的多条交易信息。

需要说明的是，S501的执行过程参见S401的执行过程，此处不再赘述。

S502、针对任意一条交易信息，根据该交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间。

每个账户类型对应的存储空间中包括多个存储分区。

在kafka中，每个topic下有多个存储分区(partition)。

每个存储分区中的数据可以使用多个segment文件存储。

一个存储分区可以位于一个kafka服务器中。

若某个存储空间(topic)有N个存储分区，kafka集群有N个服务器，那么可以每个服务器作为该topic下的一个存储分区，N为大于1的整数。

若账户类型为银行卡类型，则同一银行卡类型下每个银行卡账户可以对应一个存储分区；或者同一银行卡类型下每个银行卡账户可以对应多个存储分区。

在一种可能的实现方式中，可以通过以下方式在多个存储空间中确定目标存储空间：

确定多个存储分区中各存储分区的剩余空间，将剩余空间最大的存储分区确定为目标存储分区；或者，生成第一随机数，确定第一随机数与多个存储分区的数量的模值，将模值对应的存储分区确定为目标存储分区。

S503、在目标存储空间中的多个存储分区中确定目标存储分区。

S504、将该交易信息存储至目标存储分区中。

S505、对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息。

在一种可能的实现方式中，针对任意一个存储空间，存储空间中包括N个存储分区，N为大于1的整数，可以通过以下方式对存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息：

确定每个存储分区对应的主处理线程和至少一个备处理线程；将主处理线程的状态设置为启动状态，以及将至少一个备处理线程的状态设置为空闲状态；通过N个存储分区对应的N个主处理线程，并行对N个存储分区中的交易信息进行并行标记处理，得到标记交易信息。

数据加工系统中可以设置至少一个消费者，一个消费者可以对应一个消费服务器，每个消费者可以订阅至少一个账户类型(topic)，每个消费者可以设置多个消费线程，每个消费线程可以绑定一个存储分区。

主处理线程和备处理线程均为消费线程。

当某个存储分区对应的主处理线程出现异常时，可以使用备处理线程对存储分区中的交易信息进行处理。

在一种可能的实现方式中，针对任意一个存储分区中的任意一个交易信息，可以通过以下方式对存储分区中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息：

根据预设字段对交易信息进行文本识别处理、以及语义识别处理，以在交易信息中确定相关文本，相关文本为与预设字段相关的文本；在相关文本中提取预设字段对应的目标字段信息，目标字段信息包括交易商家的商家信息和/或交易商品的商品信息；根据目标字段信息，确定目标标签；在交易信息中添加目标标签，得到标记交易信息。

预设字段可以为交易对象，例如交易商家、交易商品。

标签可以分为明细标签和收支标签。

同一交易信息可以有多个目标标签。即同一交易信息可以有一个明细标签和收支标签。

明细标签可以由不同级别小标签组成，例如，标签可以为支出-餐饮类标签、支出-交通类标签、支出-转账类标签、收入-工资类标签、收入-转账类标签。

收支标签可以为是否纳入收支汇总标签。

示例的，根据交易信息的摘要“财付通-水果店名称”，可以确定该交易的标签为餐饮，将该交易信息标注为餐饮交易信息。

又一示例的，可以将部分信用卡还款记录的标签确定为不纳入收支汇总标签。

上述标记处理过程中，先粗略确定相关文本，再在相关文本中确定目标字段信息，最后根据目标字段信息确定目标标签。通过两级识别，提高识别的效率。

在一种可能的实现方式中，目标字段信息包括商家信息和商品信息；可以通过以下方式根据目标字段信息，确定目标标签：

确定商家信息对应的多个第一待选标签、以及每个第一待选标签的第一置信度；确定商品信息对应的多个第二待选标签、以及每个第二待选标签的第二置信度；在多个第一待选标签和多个第二待选标签中确定至少一个重合标签；针对任意一个重合标签，将重合标签的第一置信度和第二置信度的平均值确定为重合标签的目标置信度；将目标置信度最高的重合标签确定为目标标签。

S506、确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表。

处理线程可以在确定交易信息的标签之后，继续确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表。

S507、将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

若标记交易信息的目标标签为餐饮标签和纳入收支汇总标签，则可以将标记交易信息存储至交易明细数据表和收支汇总表中。若标记交易信息的目标标签为不纳入收支汇总标签，则可以将交易信息存储至交易明细数据表中。

在图5所示的实施例中，接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；针对任意一条交易信息，根据该交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间；在目标存储空间中的多个存储分区中确定目标存储分区；将该交易信息存储至目标存储分区中；对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表；将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。通过将同一用户下的多个账户的交易信息存储在HBase数据库中的一个交易数据表中，以便用户查询时可以一次查询多个账户下的交易信息，提高了查询的效率。

在上述任意实施例的基础上，当交易信息存储后，消费方可以通过不同的渠道(客户端)查询同一用户下的所有交易信息，查询方式如下：

交易信息处理系统中包括平台即服务PaaS云服务器，PaaS云服务器接收客户端发送的交易信息查询请求，交易信息查询请求用于请求查询目标用户的至少两个账户的交易信息，交易信息查询请求中包括至少一个查询条件；PaaS云服务器根据目标用户的标识，在HBase数据库中确定目标交易数据表，存储系统中包括多个交易数据表，交易数据表中包括同一用户的多个账户的交易信息；PaaS云服务器根据至少一个查询条件，在目标交易数据表中确定至少两个账户对应的目标交易信息；PaaS云服务器向客户端发送目标交易信息。

查询条件可以为用户标识、查询时间段或者查询账户。

在一种可能的实现方式中，交易信息处理系统还可以预测PaaS云服务器在未来时段的数据处理量；根据数据处理量确定目标容量；根据目标容量，对PaaS云服务器进行扩容或者缩容处理。

通过上述方式可以有效利用服务器资源以及动态调整服务器资源的大小。

本申请提供的技术方案具有以下有益效果：

(1)提供一种高并发下海量用户维度收支明细查询功能，并且支持用户备注，调整，方便对用户自身的收支情况进行一个分析，从而做出相应调整。

(2)实现交易信息存储和交易信息查询的解耦。

图6为本申请实施例提供的一种交易信息处理装置的结构示意图。如图6所示，该交易信息处理装置10可以包括：接收模块11、第一存储模块12、标记处理模块13、确定模块14以及第二存储模块15，其中，

接收模块11，用于接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；

第一存储模块12，用于根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；

标记处理模块13，与对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；

确定模块14，用于确定标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定标记交易信息对应的目标交易数据表，目标交易数据表用于存储用户标识对应的多个账户的交易信息；

第二存储模块15，用于将标记交易信息存储至目标交易数据表，以使交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

在一种可能的实施方式中，存储空间中包括多个存储分区；针对任意一条交易信息，第一存储模块12，具体用于：

根据交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间；

在目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区；

将交易信息存储至目标存储分区中。

在一种可能的实施方式中，第一存储模块12，具体用于：

确定多个存储分区中各存储分区的剩余空间，将剩余空间最大的存储分区确定为目标存储分区；或者，

生成第一随机数，确定第一随机数与多个存储分区的数量的模值，将模值对应的存储分区确定为目标存储分区。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储空间，存储空间中包括N个存储分区，N为大于1的整数；标记处理模块13，具体用于：

确定每个存储分区对应的主处理线程和至少一个备处理线程；

将主处理线程的状态设置为启动状态，以及将至少一个备处理线程的状态设置为空闲状态；

通过N个存储分区对应的N个主处理线程，并行对N个存储分区中的交易信息进行并行标记处理，得到标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，针对任意一个存储分区中的任意一个交易信息；标记处理模块13，具体用于：

根据预设字段对交易信息进行文本识别处理、以及语义识别处理，以在交易信息中确定相关文本，相关文本为与预设字段相关的文本；

在相关文本中提取预设字段对应的目标字段信息，目标字段信息包括交易商家的商家信息和/或交易商品的商品信息；

根据目标字段信息，确定目标标签；

在交易信息中添加目标标签，得到标记交易信息。

在一种可能的实施方式中，目标字段信息包括商家信息和商品信息；标记处理模块13，具体用于：

确定商家信息对应的多个第一待选标签、以及每个第一待选标签的第一置信度；

确定商品信息对应的多个第二待选标签、以及每个第二待选标签的第二置信度；

在多个第一待选标签和多个第二待选标签中确定至少一个重合标签；

针对任意一个重合标签，将重合标签的第一置信度和第二置信度的平均值确定为重合标签的目标置信度；

将目标置信度最高的重合标签确定为目标标签。

图7为本申请实施例提供的另一种交易信息处理装置的结构示意图。在图6所示实施例的基础上，交易信息处理系统中包括平台即服务PaaS云服务器，如图7所示，该交易信息处理装置10还包括查询模块16，查询模块16用于：

PaaS云服务器接收客户端发送的交易信息查询请求，交易信息查询请求用于请求查询目标用户的至少两个账户的交易信息，交易信息查询请求中包括至少一个查询条件；

PaaS云服务器根据目标用户的标识，在HBase数据库中确定目标交易数据表，存储系统中包括多个交易数据表，交易数据表中包括同一用户的多个账户的交易信息；

PaaS云服务器根据至少一个查询条件，在目标交易数据表中确定至少两个账户对应的目标交易信息；

PaaS云服务器向客户端发送目标交易信息。

图8为本申请实施例提供的再一种交易信息处理装置的结构示意图。在图7所示实施例的基础上，如图8所示，该交易信息处理装置10还包括容量处理模块17，容量处理模块17用于：

预测PaaS云服务器在未来时段的数据处理量；

根据数据处理量确定目标容量；

根据目标容量，对PaaS云服务器进行扩容或者缩容处理。

需要说明的是，本申请实施例所示的交易信息处理装置可以执行上述方法实施例所示的技术方案，其实现原理以及有益效果类似，此处不再进行赘述。

图9为本申请实施例中提供的一种电子设备的结构示意图，如图9所示，该电子设备20包括：

处理器(processor)21，电子设备还包括了存储器(memory)22；还可以包括通信接口(Communication Interface)23和总线24。其中，处理器21、存储器22、通信接口23、可以通过总线24完成相互间的通信。通信接口23可以用于信息传输。处理器21可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例的方法。

此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过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。

存储器22作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本申请实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器21通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令以及模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。

存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本申请实施例提供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计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如前述实施例所述的方法。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施例所述的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

需要说明的是，本申请的技术方案中，所涉及的金融数据或用户数据等信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种交易信息的处理方法，其特征在于，应用于交易信息处理系统，所述方法包括：

接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；

根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；

对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；

确定所述标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定所述标记交易信息对应的目标交易数据表，所述目标交易数据表用于存储所述用户标识对应的多个账户的交易信息；

将所述标记交易信息存储至所述目标交易数据表，以使所述交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存储空间中包括多个存储分区；针对任意一条交易信息，根据所述交易信息对应的账户类型，将所述交易信息存储至对应的存储空间中，包括：

根据所述交易信息对应的账户类型，在多个存储空间中确定目标存储空间；

在所述目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区；

将所述交易信息存储至所述目标存储分区中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标存储空间的多个存储分区中确定目标存储分区，包括：

确定所述多个存储分区中各存储分区的剩余空间，将剩余空间最大的存储分区确定为所述目标存储分区；或者，

生成第一随机数，确定所述第一随机数与所述多个存储分区的数量的模值，将所述模值对应的存储分区确定为所述目标存储分区。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，针对任意一个存储空间，所述存储空间中包括N个存储分区，所述N为大于1的整数；对所述存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息，包括：

确定每个存储分区对应的主处理线程和至少一个备处理线程；

将所述主处理线程的状态设置为启动状态，以及将所述至少一个备处理线程的状态设置为空闲状态；

通过N个存储分区对应的N个主处理线程，并行对所述N个存储分区中的交易信息进行并行标记处理，得到所述标记交易信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对任意一个存储分区中的任意一个交易信息；对所述存储分区中的交易信息进行标记处理，得到所述标记交易信息，包括：

根据预设字段对所述交易信息进行文本识别处理、以及语义识别处理，以在所述交易信息中确定相关文本，所述相关文本为与所述预设字段相关的文本；

在所述相关文本中提取所述预设字段对应的目标字段信息，所述目标字段信息包括交易商家的商家信息和/或交易商品的商品信息；

根据所述目标字段信息，确定目标标签；

在所述交易信息中添加所述目标标签，得到所述标记交易信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标字段信息包括所述商家信息和所述商品信息；根据所述目标字段信息，确定目标标签，包括：

确定所述商家信息对应的多个第一待选标签、以及每个第一待选标签的第一置信度；

确定所述商品信息对应的多个第二待选标签、以及每个第二待选标签的第二置信度；

在所述多个第一待选标签和所述多个第二待选标签中确定至少一个重合标签；

针对任意一个重合标签，将所述重合标签的第一置信度和第二置信度的平均值确定为所述重合标签的目标置信度；

将目标置信度最高的重合标签确定为所述目标标签。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述交易信息处理系统中包括平台即服务PaaS云服务器，所述方法还包括：

所述PaaS云服务器接收客户端发送的交易信息查询请求，所述交易信息查询请求用于请求查询目标用户的至少两个账户的交易信息，所述交易信息查询请求中包括至少一个查询条件；

所述PaaS云服务器根据所述目标用户的标识，在HBase数据库中确定目标交易数据表，所述存储系统中包括多个交易数据表，所述交易数据表中包括同一用户的多个账户的交易信息；

所述PaaS云服务器根据所述至少一个查询条件，在所述目标交易数据表中确定所述至少两个账户对应的目标交易信息；

所述PaaS云服务器向所述客户端发送所述目标交易信息。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预测所述PaaS云服务器在未来时段的数据处理量；

根据所述数据处理量确定目标容量；

根据所述目标容量，对所述PaaS云服务器进行扩容或者缩容处理。

9.一种交易信息处理装置，其特征在于，应用于交易信息处理系统，所述装置包括：

接收模块，用于接收多个业务交易系统发送的多条交易信息；

第一存储模块，用于根据每条交易信息对应的账户类型，将每条交易信息存储至对应的存储空间中；

标记处理模块，与对多个存储空间中的交易信息进行标记处理，得到标记交易信息；

确定模块，用于确定所述标记交易信息对应的用户标识，并根据用户标识，在HBase数据库中确定所述标记交易信息对应的目标交易数据表，所述目标交易数据表用于存储所述用户标识对应的多个账户的交易信息；

第二存储模块，用于将所述标记交易信息存储至所述目标交易数据表，以使所述交易信息处理系统向客户端提供同一用户的多个账户的交易信息。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8任一项所述的方法。