CN118193518A - 数据存储方法、数据查询方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了数据存储方法、数据查询方法、装置和电子设备。该存储方法的一具体实施方式包括：根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。该实施方式与系统优化技术有关，利用倒排索引技术，对订单数据的管控规则进行存储。这样可以减少存储空间的占用。同时也有助于提高后续查找规则的效率，从而提升系统的处理性能。

Description

数据存储方法、数据查询方法、装置和电子设备

技术领域

本公开的实施例涉及系统优化技术领域，具体涉及数据存储方法、数据查询方法、装置和电子设备。

背景技术

在物流平台上随着订单数量的增加，对物流的运营管理要求也越来越精细，尤其是在订单时效方面的管理。在面对突发情况，如天气、交通等原因，导致仓库无法生产，终端无法配送的场景，往往需要建立一个有效的订单管控系统。

相关管控系统通常是将规则数据直接以键值对形式进行存储。在规则匹配查询过程中，一般是根据订单信息确定可能组成的规则组合。然后，在规则库中查询命中的规则，进而从中筛选出最佳的命中规则。

然而，发明人发现，相关管控方法随着规则中属性维度的增加，匹配查找的时间复杂度通常是指数级增长。目前管控的属性维度大概有几十个，规则库中的管控规则在数万条以上。而当前需要管控的订单数量每天可能在千万级别。这样会严重影响系统的处理性能。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了数据存储方法及装置、数据查询方法及装置、电子设备、计算机可读介质和计算机程序产品，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据存储方法，包括：根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。

在一些实施例中，基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储，包括：对于每一属性分组下的键值对，将该键值对中的值进行转化，得到转化键值对，其中，与转化前的键值对相比，转化键值对所占用的存储空间小；利用倒排索引技术，对各属性分组下的转化键值对进行存储。

在一些实施例中，将该键值对中的值进行转化，包括：根据预设规则集中预设规则的数量，确定转化数据的二进制长度，其中，二进制长度中的各位分别对应各预设规则；基于该键值对中的值所指示的预设规则，将转化数据中对应位的数值设置为一，其余为零，实现值的转化。

在一些实施例中，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，包括：响应于确定该组属性中存在属性值为空，将表征空属性值的预设标识作为键，将对应的预设规则的标识的集合作为值，其中，对应的预设规则为在该组属性的属性值为空的预设规则。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据存储装置，包括：属性分组单元，被配置成根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；键值对构建单元，被配置成对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；存储单元，被配置成基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。

在一些实施例中，存储单元包括：转化子单元，被配置成对于每一属性分组下的键值对，将该键值对中的值进行转化，得到转化键值对，其中，与转化前的键值对相比，转化键值对所占用的存储空间小；存储子单元，被配置成利用倒排索引技术，对各属性分组下的转化键值对进行存储。

在一些实施例中，转化子单元进一步被配置成根据预设规则集中预设规则的数量，确定转化数据的二进制长度，其中，二进制长度中的各位分别对应各预设规则；基于该键值对中的值所指示的预设规则，将转化数据中对应位的数值设置为一，其余为零，实现值的转化。

在一些实施例中，键值对构建单元进一步被配置成响应于确定该组属性中存在属性值为空，将表征空属性值的预设标识作为键，将对应的预设规则的标识的集合作为值，其中，对应的预设规则为在该组属性的属性值为空的预设规则。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种数据查询方法，包括：响应于接收到订单数据，确定订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；对于目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，预设规则集采用上述第一方面中任一实现方式所描述的数据存储方法存储；基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

在一些实施例中，根据该目标属性的值，确定在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，包括：在该目标属性分组下的各键值对中，确定是否存在与该目标属性的值相匹配的键；响应于确定存在相匹配的键，将匹配的键确定为第一候选键；将该目标属性分组下的预设标识的键确定为第二候选键；将与第一候选键、第二候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。

在一些实施例中，根据该目标属性的值，确定在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，还包括：响应于确定不存在相匹配的键，确定在该目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合为全空集合。

在一些实施例中，基于多个候选标识集合确定目标标识，包括：对于目标属性集中的每个目标属性，对该目标属性分组下的候选标识集合进行或运算，得到分组标识集合；基于多个分组标识集合确定目标标识。

在一些实施例中，基于多个分组标识集合确定目标标识，包括：对多个分组标识集合进行与运算，得到订单数据的订单候选标识集合；基于订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，其中，第一候选标识集合为与第一候选键对应的候选标识集合。

在一些实施例中，基于订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，包括：将订单候选标识集合，与其中一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算；将运算结果与下一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算，直至运算结果或运算次数达到预设阈值；基于达到预设阈值时的运算结果，确定目标标识。

在一些实施例中，该方法还包括：将订单处理规则发送给订单服务端，以使订单服务端按照订单处理规则，对订单数据进行处理。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种数据查询装置，包括：目标属性确定单元，被配置成响应于接收到订单数据，确定订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；标识查询单元，被配置成对于目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，预设规则集采用上述第一方面中任一实现方式所描述的数据存储方法存储；规则确定单元，被配置成基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

在一些实施例中，标识查询单元进一步被配置成在该目标属性分组下的各键值对中，确定是否存在与该目标属性的值相匹配的键；响应于确定存在相匹配的键，将匹配的键确定为第一候选键；将该目标属性分组下的预设标识的键确定为第二候选键；将与第一候选键、第二候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。

在一些实施例中，标识查询单元还进一步被配置成响应于确定不存在相匹配的键，确定在该目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合为全空集合。

在一些实施例中，规则确定单元包括：分组标识确定子单元，被配置成对于目标属性集中的每个目标属性，对该目标属性分组下的候选标识集合进行或运算，得到分组标识集合；目标标识确定子单元，被配置成基于多个分组标识集合确定目标标识。

在一些实施例中，目标标识确定子单元进一步被配置成对多个分组标识集合进行与运算，得到订单数据的订单候选标识集合；基于订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，其中，第一候选标识集合为与第一候选键对应的候选标识集合。

在一些实施例中，目标标识确定子单元进一步被配置成将订单候选标识集合，与其中一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算；将运算结果与下一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算，直至运算结果或运算次数达到预设阈值；基于达到预设阈值时的运算结果，确定目标标识。

在一些实施例中，该装置还包括发送单元，被配置成将订单处理规则发送给订单服务端，以使订单服务端按照订单处理规则，对订单数据进行处理。

第五方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面或第三方面中任一实现方式所描述的方法。

第六方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第三方面中任一实现方式所描述的方法。

第七方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面或第三方面中任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：本公开的一些实施例的数据存储方法可以减少存储空间的占用。具体来说，通常的规则数据存储方式一般是将规则数据直接以键值对形式进行存储。在规则匹配查询过程中，通常是根据订单信息确定可能组成的规则组合。然后，在规则库中查询命中的规则，进而从中筛选出最佳的命中规则。这种规则查找的时间复杂度通常是随着属性维度的增加，而呈现指数级增长。这样会限制系统处理订单的数量，影响系统的处理性能。

基于此，本公开的一些实施例的数据存储方法，可以采用倒排索引技术来存储规则数据。即将规则中每种属性维度下的各属性值作为键，将包含该属性值的各规则的标识的集合作为值。这样可以减少所需存储的数据量，从而降低对存储空间的占用。另外，在后续规则查找时，通过订单中的属性值，便可以查找到所有对应的规则标识。也就是说，这种存储方式可以将规则匹配的时间复杂度控制在O(n)，也有助于提高后续规则查找的效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的数据存储方法的一些实施例的流程图；

图2是本公开的数据存储装置的一些实施例的结构示意图；

图3是本公开的数据查询方法的一些实施例的流程图；

图4是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图；

图5是本公开的数据查询装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开中所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用等操作，例如订单数据中的收货信息，在执行相应操作之前，相关组织或个人尽到包括开展个人信息安全影响评估、向个人信息主体履行告知义务、事先征得个人信息主体的授权同意等义务。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了根据本公开的数据存储方法的一些实施例的流程100。该方法包括以下步骤：

步骤101，根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组。

在一些实施例中，本公开的一些实施例的数据存储方法的执行主体(如服务器)，可以通过有线连接方式或无线连接方式，来获取预设规则集。其中，预设规则集中的预设规则通常用于管理控制订单数据。也就是说，对于符合或匹配预设规则的订单，可以按照相应的预设规则进行订单的管控处理。在这里，预设规则中通常可以包含规则的标识、属性信息、属性值以及处理措施内容等。

在一些实施例中，执行主体可以根据预设规则集中，各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组。作为示例，执行主体可以将预设规则集中所包含的每一属性信息，划分为一个属性分组。也就是说，同一属性分组内的属性通常相同。即属性分组的组数与预设规则集中所包含的属性信息的数量相同。如下表1所示，规则集中包含事业部-A、仓-B、地址-C、类型-D四种属性。此时，执行主体可以得到组A、组B、组C、组D四个属性分组。这样有助于提升后续规则查询的准确度。

Rule-ID	事业部-A	仓-B	地址-C	类型-D
					1	301	1101	21
2	201	1102	51
					3	201	1102	21
4	201
					5	301	1104	41	2
6	401	1105	41	2
					7			51
8	501	1107	21	2

表1

可选地，执行主体也可以将至少一个属性划分为一个属性分组。例如，执行主体可以将事业部属性和仓属性分为一个属性分组，得到组AB。以及可以将地址属性、类型属性分别划分为一个属性分组，从而得到组C、组D。这样可以减少所需存储和处理的数据量，从而有利于提升后续规则查询的效率。

步骤102，对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对。

在一些实施例中，对于每一属性分组，执行主体可以将该组属性的各属性值分别作为键。以及可以将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值。这样该可以得到每一属性分组下的键值对。作为示例，在上述表1所示的规则集中，对于属性分组A，执行主体可以将该组中的各属性值301、201、401、501分别作为键。由表1可以看出，规则(Rule)1和5在该属性分组下的属性值为301。因此，对于键(key)为301时，对应的值(value)为{1,5}标识(ID)的集合。

在一些实施例中，若该组属性中存在属性值为空的情况，如表1中规则7在事业部一列(即属性分组A)中的属性值为空。此时，可以将表征空属性值的预设标识作为键，将对应的预设规则的标识的集合作为值。其中，对应的预设规则为在该组属性的属性值为空的预设规则。这里的预设标识可以根据实际情况进行设置，如可以为Nil。

在这里，对于表1所示的规则集，执行主体可以得到各属性分组下的键值对，如下表2所示。

组A	组B	组C	组D
				301＝{1,5}	1101＝{1}	21＝{1,3,8}	2＝{5,6,8}
201＝{2,3,4}	1102＝{2,3}	41＝{5,6}	Nil＝{1,2,3,4,7}
				401＝{6}	1104＝{5}	51＝{2,7}
501＝{8}	105＝{6}	Nil＝{4}
				Nil＝{7}	1107＝{8}
	Nil＝{4,7}

表2

步骤103，基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。

在一些实施例中，基于步骤102得到的各属性分组下的键值对，执行主体可以利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。作为示例，对于表2中的键值对，执行主体可以将这些数据存储在一个数据表中。其中，不同的属性分组下的键值对数据可以位于不同的数据列。又例如，执行主体也可以根据属性分组，将不同属性分组下的键值对数据存储在不同的数据表中。数据表可以采用属性分组的组名来命名。另外，对于各预设规则的具体处理措施内容，可以单独存储在另一数据表中，通过预设规则的标识可以查找到。

在一些实施例中，为了进一步减少存储空间的占用，对于每一属性分组下的键值对，执行主体还可以将该键值对中的值进行转化，从而得到转化键值对。在这里，与转化前的键值对相比，转化键值对通常可以占用更小的存储空间。在这种情况下，执行主体可以利用倒排索引技术，对各属性分组下的转化键值对进行存储，从而实现预设规则集的存储。

可以理解的是，上述数据转化方式并不限制，可以实现数据压缩即可。作为示例，二进制通常是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据一般是用0和1两个数码来表示的数。在这里，可以采用区别符号(如-或‘’)，来区分二进制长度中同一位上的不同数据。例如对于表2中组A下的键值对301＝{1,5}，其中1的二进制表示可以为0001，而5的二进制表示可以为0101。此时，可以将该值转化为00-101或00‘1’01或0‘01’01等。

可选地，执行主体可以根据预设规则集中预设规则的数量，来确定转化数据的二进制长度。其中，二进制长度中的各位分别对应各预设规则。也就是说，一个预设规则对应二进制长度中的一位。例如对于表1中的规则集，二进制长度可以设置为8位。在这里，可以按照规则的标识顺序，确定各规则在二进制长度中所对应的位。例如规则1对应第一位，规则2对应第二位等等。

接着，基于该键值对中的值所指示的预设规则，执行主体可以将转化数据中对应位的数值设置为一，其余为零，从而实现值的转化。也就是说，键值对的值中包含哪些规则，就可以将这些规则所对应位的数值设置为1。例如对于表2中组A下的键值对301＝{1,5}，转化后的值为10001000。即转化后得到的转化键值对为301＝10001000。对于

表2中的键值对，经过转化后可以得到下表所示的转化键值对。

表3

由此可以看出，采用二进制存储可以对数据进行大幅压缩。即可以将对应的所有规则的标识压缩在一个字符串中。这样可以减少所需存储的数据量，从而降低对存储空间的占用。数据量的减少，也有助于提高后续规则查找的效率。另外，通过一个字符串就可以查询得到对应的所有规则，可以减少查询次数，进一步提升规则的查询效率。

在规则数据存储的相关技术方面，通常是将规则数据直接拼接成键值对的形式。其中，键表示规则所包含的各属性的属性值，而值表示规则的处理措施(即管控结果或内容)。这样在进行规则匹配查询时，一个订单通常可能命中多个规则。一般按照业务和运营的要求，需要给出从最细粒度的规则到最粗颗粒度的逐渐降级命中的过程，找到最优的控制规则。比如配置到四级地址的规则一般高于配置到三级地址的规则。而配置到三级地址的规则一般高于仅配置到二级地址的规则。

对于一个订单数据，如果其中包含表1所示的四个属性的属性值，此时可能得到的组合方式(规则键个数)为2⁴-1＝15。随着规则中属性维度增加，组合方式的时间复杂度为O(2ⁿ)。由此可见，计算过程随着属性维度的增加，是一个指数级的增长过程，非常影响规则的匹配查找性能。当前需要管控的单量大概每天在千万级别，因此对管控系统的服务性能有非常高的要求。通常需要在毫秒级进行一个快速的匹配，并给出命中的管控规则或管控结果。然而，通过对实际运行数据观察，发明人发现，在8个属性维度的规则查询过程中，可以看到耗时大约在200毫秒左右，性能比较差。这样会导致系统处理订单的吞吐量存在瓶颈，限制系统对订单的管控能力。

通过以上描述，本公开的一些实施例的数据存储方法，可以采用倒排索引技术来存储规则数据。即将规则中每种属性维度下的各属性值作为键，将包含该属性值的各规则的标识的集合作为值。这样可以减少所需存储的数据量，从而降低对存储空间的占用。另外，在后续规则查找时，通过订单中的属性值，便可以查找到所有对应的规则标识。也就是说，这种存储方式可以将规则匹配的时间复杂度控制在O(n)，也有助于提高后续规则查找的效率。

下面参看图2，作为对上述图1所示数据存储方法的实现，本公开提供了一种数据存储装置的一些实施例。这些存储装置实施例与图1所示的那些存储方法实施例相对应。该存储装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的数据存储装置200可以包括：属性分组单元201，被配置成根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；键值对构建单元202，被配置成对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；存储单元203，被配置成基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。

在一些实施例中，存储单元203可以包括：转化子单元(图2中未示出)，被配置成对于每一属性分组下的键值对，将该键值对中的值进行转化，得到转化键值对，其中，与转化前的键值对相比，转化键值对所占用的存储空间小；存储子单元(图2中未示出)，被配置成利用倒排索引技术，对各属性分组下的转化键值对进行存储。

在一些实施例中，转化子单元可以进一步被配置成根据预设规则集中预设规则的数量，确定转化数据的二进制长度，其中，二进制长度中的各位分别对应各预设规则；基于该键值对中的值所指示的预设规则，将转化数据中对应位的数值设置为一，其余为零，实现值的转化。

在一些实施例中，键值对构建单元202可以进一步被配置成响应于确定该组属性中存在属性值为空，将表征空属性值的预设标识作为键，将对应的预设规则的标识的集合作为值，其中，对应的预设规则为在该组属性的属性值为空的预设规则。

可以理解的是，该数据存储装置200中记载的诸单元，与参考图1描述的数据存储方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果，同样适用于数据存储装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

继续参考图3，其示出了根据本公开的数据查询方法的一些实施例的流程300。该方法包括以下步骤：

步骤301，响应于接收到订单数据，确定订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集。

在一些实施例中，本公开的一些实施例的数据查询方法的执行主体，同样可以通过有线连接方式或无线连接方式，来接收订单数据。这里的订单数据可以是用于描述用户获取物品过程的数据，如物品的订单信息、运输物流信息等。执行主体在接收到订单数据的情况下，可以对该订单数据进行分析，从而确定该订单数据中包含的属性。其中，属性通常为上述预设规则集中所包含的属性。

在这里，执行主体可以将订单数据中包含的各属性作为目标属性，从而得到目标属性集。例如，执行主体可以将订单数据与预设规则集中(各属性分组)的属性进行匹配，将匹配的属性确定为目标属性。此时，可以将匹配的属性所在的属性分组确定为目标属性分组。

步骤302，对于目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合。

在一些实施例中，对于目标属性集中的每个目标属性，执行主体可以根据该目标属性的值，在预设规则集中，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集。其中，这里的预设规则集可以采用上述图1实施例中，任一实现方式所描述的数据存储方法进行存储。也就是说，在目标属性分组下，执行主体可以将该分组下的各属性值，与订单数据中的目标属性的值进行匹配。进而，可以将与匹配(即命中)的属性值对应的的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。相当于确定各目标属性分组下命中的规则标识集合。

作为示例，在该目标属性分组下的各键值对中，执行主体可以确定是否存在与该目标属性的值相匹配的键。若确定存在相匹配的键，则可以将匹配的键确定为第一候选键。从而可以将与第一候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。例如，订单数据W中可以包含以下属性信息：201(事业部-A)、1102(仓-B)、51(地址-C)和1(类型-D)。在这种情况下，可以确定该订单数据在组A、组B、组C和组D中，得到的候选标识集合分别为01110000、01100000、01000010(如表中字体加粗部分)。

可以理解的是，若在该目标属性分组下，确定不存在相匹配的键，则执行主体可以确定在该目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合为全空集合。如上述订单数据W在组D得到的候选标识集合可以为00000000。即说明没有找到候选规则。

在一些实施例中，为了提高规则数据查询的准确度，执行主体还可以将该目标属性分组下，预设标识(即表征空属性值，Nil)的键确定为第二候选键。此时，执行主体可以将与第一候选键、第二候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。例如，对于上述订单数据W，其候选标识集合可以为表3中具有波浪下划线的数据，以及在组D下的全空集合00000000。

步骤303，基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

在一些实施例中，基于步骤302得到的多个候选标识集合，执行主体可以确定目标标识。进而可以将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

作为示例，执行主体可以将各目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合，确定为第一候选标识集合，即命中的规则标识集合。此时，执行主体可以将各候选标识集合中，非全空的候选标识集合进行与运算。从而根据运算结果，可以确定目标标识。此时，若运算结果只有一个候选标识(即非零标识)，则可以将该候选标识确定为目标标识。若运算结果存在至少两个候选标识，则执行主体可以根据各预设规则的优先级，从中选取候选标识以作为目标标识。

例如上述订单数据W，执行主体可以将组A至组C的候选标识集合，即201＝01110000、1102＝01100000、51＝01000010进行与运算。此时运算结果为01000000。因此可以将规则2确定为目标标识。通过以上目标标识的确定过程可以看出，将键值对中的值(即规则的标识)转化为二进制存储。在查找过程中，通过内存位运算便可以实现最佳规则的快速查找。而不需要将所有可能的组合方式进行匹配，再从匹配命中的各规则中筛选出最佳规则。

可选地，对于目标属性集中的每个目标属性，执行主体也可以对该目标属性分组下的候选标识集合进行或运算，从而得到分组标识集合。也就是说，在每个目标属性分组下，将命中的规则标识集合与Nil的标识集合进行或运算。之后，可以基于多个分组标识集合，来确定目标标识。

作为示例，对于订单数据W，在组A中对201＝01110000与Nil＝00000010进行或运算；在组B中对1102＝01100000与Nil＝00010010进行或运算；在组C中对51＝01000010与Nil＝00010000进行或运算；在组D中对00000000与Nil＝11110010进行或运算。运算得到的各分组标识集合可以参见下表4。

组A	01110010
		组B	01110010
组C	01010010
		组D	11110010

表4

在一些实施例中，执行主体可以对各分组标识集合进行与运算。例如表4中四个分组标识集合的与运算结果为01010010。从而根据运算结果来确定目标标识。可以参见以上相关描述，此处不再赘述。

可选地，执行主体可以对多个分组标识集合进行与运算，得到订单数据的订单候选标识集合。也就是说，将运算结果作为订单候选标识集合。接着，基于订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合(即命中的规则标识集合)，可以确定目标标识。

作为示例，执行主体可以将订单候选标识集合，与其中一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算。接着，可以将运算结果与下一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算。直至运算结果或运算次数达到预设阈值。之后，基于达到预设阈值时的运算结果，来确定目标标识。这列预设阈值可以根据实际情况进行设置，如运算结果为零，或者运算次数为目标属性的个数。

在一些实施例中，执行主体可以对各目标属性分组进行排序。进而可以按照排序，执行上述的与运算过程，以确定目标标识。例如对于订单数据W，执行主体首先可以将订单候选标识集合01010010，与组A中命中的规则标识集合201＝01110000进行与运算，运算结果为01010000。此时的最佳规则相当于是规则2和4。接着，执行主体可以将01010000，与组B中命中的规则标识集合1102＝01100000进行与运算，运算结果为01000000。此时的最佳规则相当于是规则2。再接着，执行主体可以将01000000，与组C中命中的规则标识集合51＝01000010进行与运算，运算结果为01000000。此时的最佳规则还是规则2。之后，执行主体可以将01000000，与组D中命中的规则标识集合00000000进行与运算，运算结果为00000000。此时根据最后一次大于零的运算结果，可以确定为最佳规则为规则2，即目标标识为2。

本公开的实施方式可以通过倒排索引技术和内存运算的方式，可以将规则匹配查询的时间复杂度控制在O(n)。其中，n为规则中的属性维度，即属性个数。这与相关规则数据的存储与查询相比较，尤其是规则属性维度快速增加的情况下，可以大大降低查询的时间复杂度。也就是说，通过对内存中符合条件的规则进行位运算，来快速查找匹配最佳的规则，可以解决当前技术中查找复杂度高的问题。这样在复杂控单场景中的大规模约束规则下，也可以实现规则的快速匹配，从而完成对海量订单的高效控制。

需要说明的是，本实施例中的执行主体与图1实施例中的执行主体可以为同一主体，也可以为不同的主体。作为示例，如图4所示，用户可以通过执行主体内设置的规则控制模块(Rule Console)，来录入预设规则集数据。在接收到规则数据后，执行主体可以通过数据库(如关系型数据库)来存储这些规则。存储方式可以采用上述本公开的数据存储方法。另外，可以通过异步方式将规则刷新到缓存池(RuleSetChache)中。这个缓存池在技术上可以使用Redis(Remote Dictionary Server)，远程字典服务)作为缓存。当外部服务传入订单数据后，执行主体可以通过内部设置的规则引擎(RuleEngine)，来查询缓存池。从而可以快速匹配筛选出最佳规则，即订单处理规则。

在一些实施例中，执行主体可以将订单处理规则发送给订单服务端。这样，订单服务端可以按照订单处理规则，对订单数据进行处理，从而实现订单的管控。在这里，管控的维度可以是多种多样的，如用户维度、商家维度、物流维度等。而管控的结果也可以是多种多样的，如可以包括禁止生产、延后生产等等。

进一步参考图5，作为对上述图3所示数据查询方法的实现，本公开提供了一种数据查询装置的一些实施例。这些查询装置实施例与图3所示的那些查询方法实施例相对应。该查询装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的数据查询装置500可以包括：目标属性确定单元501，被配置成响应于接收到订单数据，确定订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；标识查询单元502，被配置成对于目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，预设规则集采用上述图1实施例中任一实现方式所描述的数据存储方法存储；规则确定单元503，被配置成基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

在一些实施例中，标识查询单元502可以进一步被配置成在该目标属性分组下的各键值对中，确定是否存在与该目标属性的值相匹配的键；响应于确定存在相匹配的键，将匹配的键确定为第一候选键；将该目标属性分组下的预设标识的键确定为第二候选键；将与第一候选键、第二候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。

在一些实施例中，标识查询单元502还可以进一步被配置成响应于确定不存在相匹配的键，确定在该目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合为全空集合。

在一些实施例中，规则确定单元503可以包括：分组标识确定子单元(图5中未示出)，被配置成对于目标属性集中的每个目标属性，对该目标属性分组下的候选标识集合进行或运算，得到分组标识集合；目标标识确定子单元(图5中未示出)，被配置成基于多个分组标识集合确定目标标识。

在一些实施例中，目标标识确定子单元可以进一步被配置成对多个分组标识集合进行与运算，得到订单数据的订单候选标识集合；基于订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，其中，第一候选标识集合为与第一候选键对应的候选标识集合。

在一些实施例中，目标标识确定子单元可以进一步被配置成将订单候选标识集合，与其中一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算；将运算结果与下一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算，直至运算结果或运算次数达到预设阈值；基于达到预设阈值时的运算结果，确定目标标识。

在一些实施例中，该数据查询装置500还可以包括发送单元(图5中未示出)，被配置成将订单处理规则发送给订单服务端，以使订单服务端按照订单处理规则，对订单数据进行处理。

可以理解的是，该数据查询装置500中记载的诸单元，与参考图3描述的数据查询方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果，同样适用于数据查询装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备600(例如服务器)的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置601(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(Hyper Text TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对预设规则集进行存储。

或者，响应于接收到订单数据，确定订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；对于目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，预设规则集采用上述第一方面中任一实现方式所描述的数据存储方法存储；基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将目标标识所指示的预设规则，确定为订单数据的订单处理规则。

此外，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括属性分组单元、键值对构建单元和存储单元；或者一种处理器包括目标属性确定单元、标识查询单元和规则确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，属性分组单元还可以被描述为“根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

本公开的一些实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，实现上述的任一种数据存储方法或数据查询方法。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种数据存储方法，包括：

根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；

对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；

基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对所述预设规则集进行存储。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对所述预设规则集进行存储，包括：

对于每一属性分组下的键值对，将该键值对中的值进行转化，得到转化键值对，其中，与转化前的键值对相比，转化键值对所占用的存储空间小；

利用倒排索引技术，对各属性分组下的转化键值对进行存储。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将该键值对中的值进行转化，包括：

根据所述预设规则集中预设规则的数量，确定转化数据的二进制长度，其中，二进制长度中的各位分别对应各预设规则；

基于该键值对中的值所指示的预设规则，将转化数据中对应位的数值设置为一，其余为零，实现值的转化。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，包括：

响应于确定该组属性中存在属性值为空，将表征空属性值的预设标识作为键，将对应的预设规则的标识的集合作为值，其中，所述对应的预设规则为在该组属性的属性值为空的预设规则。

5.一种数据存储装置，包括：

属性分组单元，被配置成根据预设规则集中各预设规则所包含的属性信息，进行属性分组；

键值对构建单元，被配置成对于每一属性分组，将该组属性的各属性值分别作为键，以及将包含对应属性值的各预设规则的标识的集合作为值，得到每一属性分组下的键值对；

存储单元，被配置成基于各属性分组下的键值对，利用倒排索引技术，对所述预设规则集进行存储。

6.一种数据查询方法，包括：

响应于接收到订单数据，确定所述订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；

对于所述目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，所述预设规则集采用如权利要求1-4之一所述的数据存储方法存储；

基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将所述目标标识所指示的预设规则，确定为所述订单数据的订单处理规则。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据该目标属性的值，确定在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，包括：

在该目标属性分组下的各键值对中，确定是否存在与该目标属性的值相匹配的键；

响应于确定存在相匹配的键，将匹配的键确定为第一候选键；

将该目标属性分组下的预设标识的键确定为第二候选键；

将与所述第一候选键、所述第二候选键对应的预设规则的标识的集合，确定为候选标识集合。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据该目标属性的值，确定在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，还包括：

响应于确定不存在相匹配的键，确定在该目标属性分组下，与第一候选键对应的候选标识集合为全空集合。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于多个候选标识集合确定目标标识，包括：

对于所述目标属性集中的每个目标属性，对该目标属性分组下的候选标识集合进行或运算，得到分组标识集合；

基于多个分组标识集合确定目标标识。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于多个分组标识集合确定目标标识，包括：

对多个分组标识集合进行与运算，得到所述订单数据的订单候选标识集合；

基于所述订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，其中，所述第一候选标识集合为与第一候选键对应的候选标识集合。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于所述订单候选标识集合、各目标属性分组下的第一候选标识集合，确定目标标识，包括：

将所述订单候选标识集合，与其中一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算；

将运算结果与下一个目标属性分组下的第一候选标识集合进行与运算，直至运算结果或运算次数达到预设阈值；

基于达到预设阈值时的运算结果，确定目标标识。

12.根据权利要求6-11之一所述方法，其中，所述方法还包括：

将所述订单处理规则发送给订单服务端，以使所述订单服务端按照所述订单处理规则，对所述订单数据进行处理。

13.一种数据查询装置，包括：

目标属性确定单元，被配置成响应于接收到订单数据，确定所述订单数据中包含的属性以作为目标属性，得到目标属性集；

标识查询单元，被配置成对于所述目标属性集中的每个目标属性，在预设规则集中，根据该目标属性的值，查询在该目标属性分组下所对应的候选标识集合，其中，所述预设规则集采用如权利要求1-4之一所述的数据存储方法存储；

规则确定单元，被配置成基于多个候选标识集合确定目标标识，以及将所述目标标识所指示的预设规则，确定为所述订单数据的订单处理规则。

14.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4、6-12中任一所述的方法。

15.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4、6-12中任一所述的方法。

16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4、6-12中任一项所述的方法。