WO2022223024A1 - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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WO2022223024A1
WO2022223024A1 PCT/CN2022/088461 CN2022088461W WO2022223024A1 WO 2022223024 A1 WO2022223024 A1 WO 2022223024A1 CN 2022088461 W CN2022088461 W CN 2022088461W WO 2022223024 A1 WO2022223024 A1 WO 2022223024A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
sorted
sorting
feature
sorting result
Prior art date
Application number
PCT/CN2022/088461
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
高强伟
周石利
李山林
李剑秋
翟德会
李炳亿
Original Assignee
北京沃东天骏信息技术有限公司
北京京东世纪贸易有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 北京沃东天骏信息技术有限公司, 北京京东世纪贸易有限公司 filed Critical 北京沃东天骏信息技术有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2474—Sequence data queries, e.g. querying versioned data

Definitions

  • the present application relates to the field of data processing, and relates to, but is not limited to, a data processing method, apparatus, device, and storage medium.
  • the platform usually uses a relational database (MYSQL database) or a remote dictionary service (Remote Dictionary Server, Redis) database to generate the ranking list, because the MYSQL database is dealing with a large amount of data (such as hundreds of thousands or millions) The performance is poor, and the Redis database cannot implement multi-dimensional sorting scenarios. Therefore, the ranking list generated by the MYSQL database or the Redis database in related technologies cannot meet the multi-dimensional sorting requirements.
  • MYSQL database relational database
  • Redis Remote Dictionary Server
  • the embodiments of the present application provide a data processing method, apparatus, device, and storage medium to solve at least one problem existing in the related art, which can realize multi-dimensional sorting.
  • an embodiment of the present application provides a data processing method, the method comprising:
  • a second quantity of data to be sorted is extracted from the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the second quantity; the first quantity
  • the sorting result is a sorting result based on the first feature of each to-be-sorted data in the first quantity of to-be-sorted data;
  • the method before extracting a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted, the method further includes: according to For the third feature of each data to be sorted in the third quantity of data to be sorted, sort the third quantity of data to be sorted to obtain a third sorting result; based on the third sorting result, from the third The first quantity of data to be sorted is obtained from the quantity of data to be sorted; the third quantity is greater than the first quantity.
  • the method before extracting a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted, the method further includes: Each of the data to be sorted in the first quantity of data to be sorted is input into a sorting database, and the sorting basis of the sorting database is set as the first feature of the data to be sorted;
  • the extracting a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted includes: performing an analysis of the first sorting database from the sorting database. From a first sorting result of a quantity of data to be sorted, a second quantity of data to be sorted is obtained.
  • sorting the second quantity of data to be sorted according to the second feature of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted to obtain a second sorting result including: Compare the first feature of the first reference data with the first feature of the first data to be retained in the second amount of data to be sorted; the first reference data is the second amount of data to be sorted The data to be sorted in the set order of the first sorting result, the first data to be retained is the data to be sorted after the first reference data in the first sorting result; in the first sorting result If the first feature of the reference data is different from the first feature of the first data to be retained, the first data to be retained is deleted.
  • the method further includes: based on the first quantity of the data to be sorted a first sorting result, extracting a fourth quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the fourth quantity, and the fourth quantity is greater than the second quantity; Compare the first feature of the second reference data with the first feature of the second data to be retained in the fourth amount of data to be sorted; the second reference data is the fourth amount of data to be sorted The data to be sorted in the set order of the first sorting result, the second data to be retained is the data to be sorted after the second reference data in the first sorting result; in the second When the first feature of the reference data is different from the first feature of the second data to be retained, the second data to be retained is deleted.
  • sorting the second quantity of data to be sorted according to the second feature of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted, and after obtaining a second sorting result the The method further includes: determining the data to be sorted before the set order in the first sorting result; determining the corresponding data to be sorted according to the sorting of the data to be sorted in the first sorting result ranking value; inputting the ranking value into the sorting database for sorting the first quantity of data to be sorted; the ranking value is used to determine the sorting corresponding to the data to be sorted with the first characteristic value corresponding to the data to be sorted points.
  • an embodiment of the present application provides a data processing apparatus, and the apparatus includes:
  • a processing unit configured to extract a second quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted based on a first sorting result of the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the second quantity ;
  • the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each data to be sorted in the first number of data to be sorted;
  • a sorting unit configured to sort the second amount of data to be sorted according to a second feature of each of the data to be sorted in the second amount of data to be sorted to obtain a second sorting result.
  • the apparatus further includes: an obtaining unit; the sorting unit is further configured to: the first sorting result based on the first quantity of the data to be sorted, from the first quantity of the data to be sorted Before extracting the second quantity of data to be sorted, according to the third feature of each data to be sorted in the third quantity of data to be sorted, sort the third quantity of data to be sorted to obtain a third sorting result;
  • the obtaining unit is configured to: based on the third sorting result, obtain the first quantity of data to be sorted from the third quantity of data to be sorted; the third quantity is greater than the first quantity.
  • the apparatus further includes: an input unit; the input unit is configured to: the first sorting result based on the first quantity of the data to be sorted, from the first quantity of the data to be sorted Before extracting the second amount of data to be sorted, input each data to be sorted in the first amount of data to be sorted into a sorting database, and set the sorting basis of the sorting database to be the first feature of the data to be sorted ;
  • the processing unit is further configured to: obtain a second amount of data to be sorted from the first sorting result of the first amount of data to be sorted by the sorting database.
  • the sorting unit is further configured to: compare the first feature of the first reference data with the first feature of the first data to be retained in the second quantity of data to be sorted; the The first reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the second quantity of data to be sorted, and the first data to be retained is the data to be sorted in the first sorting result.
  • the apparatus further includes: a comparison unit and a deletion unit; the processing unit is further configured to: when there is no retained data, the first feature of the retained data is the same as the first feature of the first reference data. One feature is the same, based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted, a fourth amount of data to be sorted is extracted from the first amount of data to be sorted; the first amount is greater than the fourth amount and the fourth number is greater than the second number; the comparison unit is configured to: compare the fourth number of data to be sorted, the first feature of the second reference data with the difference between the second data to be retained The first feature is compared; the second reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the fourth quantity of data to be sorted, and the second data to be retained is the data to be sorted in the the data to be sorted after the second reference data in the first sorting result; the deletion unit is configured to: the first feature of the second reference data and the first feature of the second to-
  • the apparatus further includes: a determining unit; the determining unit is configured to: according to the second feature of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted, determine the first Sorting two quantities of data to be sorted, and after obtaining a second sorting result, determine the data to be sorted before the set order in the first sorting result; the determining unit is further configured to: according to the to-be-sorted The sorting of the data in the first sorting result determines the ranking value corresponding to the data to be sorted; the input unit is further configured to: input the ranking value to the first quantity of the data to be sorted.
  • the ranking value is used to determine the sorting score corresponding to the data to be sorted with the first feature value corresponding to the data to be sorted.
  • embodiments of the present application provide an electronic device, a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and running on the processor, the processor implementing the above data processing method when the computer program is executed. A step of.
  • an embodiment of the present application provides a storage medium on which a computer program is stored, and when the computer program is executed by a processor, the foregoing data processing method is implemented.
  • an embodiment of the present application provides a computer program product, including computer-readable code, and when the computer-readable code is executed in an electronic device, a processor in the electronic device is configured to execute the above data Approach.
  • an embodiment of the present application provides a computer program, the computer program configures a computer to execute the above data processing method.
  • Embodiments of the present application provide a data processing method, apparatus, device, and storage medium. Based on a first sorting result of a first quantity of data to be sorted, a second quantity of data to be sorted is extracted from the first quantity of data to be sorted.
  • the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each to-be-sorted data in the first number of to-be-sorted data;
  • a first feature of each to-be-sorted data in a quantity of to-be-sorted data is obtained, a first sort result is obtained, and a second quantity of to-be-sorted data is extracted from the first quantity of to-be-sorted data based on the first sort result;
  • the second quantity of data to be sorted is then sorted according to the second characteristic of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted to obtain a second sorting result.
  • the first quantity of the data to be sorted can be sorted according to the characteristics of the first dimension, that is, the first characteristics, to obtain the first sorting result, and then the first sorting result
  • the second quantity of data to be sorted is sorted according to the feature of the second dimension, that is, the second feature, so that multi-dimensional sorting of the data to be sorted can be realized.
  • FIG. 1 provides a data processing system according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 provides another data processing system according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is an optional schematic flowchart of a data processing method provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is an optional schematic flowchart of another data processing method provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is an optional schematic structural diagram of a data processing apparatus provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 6 is an optional schematic structural diagram of an electronic device provided by an embodiment of the present application.
  • the embodiments of the present application may be provided as data processing methods and apparatuses, devices (such as electronic devices), and storage media (such as computer-readable storage media).
  • the data processing method can be implemented by using a data processing device.
  • the data processing method in the embodiment of the present application can be applied to the data processing system 100 shown in FIG. 1 or FIG. 2 .
  • the data processing system 100 includes a server 10 and a client 20 .
  • the communication between the server 10 and the client 20 is performed through the network 30 .
  • the client 20 After acquiring the data to be sorted, the client 20 sends the data to be sorted to the server 10 through the network 30, and the server 10 sorts the data to be sorted after acquiring the data to be sorted, and sends the sorting result to the client through the network 30. end 20.
  • the data processing system 100 includes a server 10 and multiple (at least two) clients 20 .
  • the communication between the server 10 and the plurality of clients 20 is performed through the network 30 .
  • the server 10 collects data to be sorted from multiple clients 20 , and after collecting the data to be sorted, sorts the data to be sorted, and sends the sorting result to the client 20 through the network 30 .
  • An embodiment of the present application provides a data processing method, which is applied to a data processing apparatus.
  • the functions implemented by the data processing apparatus can be implemented by the processor in the server calling program codes.
  • the program codes can be stored in a memory.
  • the server includes at least a processor and a memory.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of the implementation of a data processing method according to an embodiment of the present application. The method may be applied to a server. As shown in FIG. 3 , the method may include the following steps:
  • the server extracts a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on a first sorting result of the first amount of data to be sorted.
  • the first quantity is greater than the second quantity; the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each data to be sorted in the data to be sorted in the first quantity.
  • the data to be sorted are commodities, and the features of the data to be sorted include: the user's order volume, the user's total transaction volume of commodities, and the number of commodities in the user's shopping cart; the data to be sorted are students, and the features of the data to be sorted include: The grades of each subject of the students, the total grades of the students; the data to be sorted is the employees, and the characteristics of the data to be sorted include: the monthly workload of the employees, the monthly sales of the employees, and the scores of the employees, etc.
  • the first feature is the data to be sorted. one or more of the characteristics. Wherein, the data to be sorted itself may include the first feature, or may not include the first feature.
  • the data to be sorted includes identifiers of each user: identifier 1 of user 1, identifier 2 of user 2, and identifier 3 of user 3, and the values of the first feature corresponding to each identifier are: 50, 20, and 30, respectively.
  • the data to be sorted includes: (identification 1, 50), (identification 2, 20), (identification 3, 30).
  • the first amount of data to be sorted includes: identification 1, identification 2, identification 3 to identification 1200;
  • the first feature of each data to be sorted in the first amount of data to be sorted includes: identification 1 corresponds to The order quantity corresponding to ID 2 is 10, the order quantity corresponding to ID 2 is 20, the order quantity corresponding to ID 3 is 30, the order quantity corresponding to ID 4 is 40, the order quantity corresponding to ID 5 is 50, the order quantity corresponding to ID 1200 is 10000, etc.;
  • the first sorting result including: identification 1200, identification 1199, identification 1198 to identification 1; wherein, based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted, the server extracts a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted Sorting data, for example, 1000 pieces of data to be sorted, the 1000 pieces of data to be sorted include: ID 1, ID 2, ID 3 to ID 1000.
  • the embodiment of the present application does not limit the sorting manner of the first sorting result. It can use the zset structure in the Redis database to sort the first amount of data to be sorted to obtain the first sorting result, or it can use memory sorting to sort the first amount of data to be sorted to obtain the first sorting result .
  • the server sorts the second quantity of data to be sorted according to the second feature of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted, to obtain a second sorting result.
  • the second feature is one or more of the features of the data to be sorted, and is different from one feature of the above-mentioned first feature.
  • the data to be sorted may itself include the second feature, or may not include the second feature.
  • the data to be sorted includes identifiers of users: identifier 1 of user 1, identifier 2 of user 2, and identifier 3 of user 3, and the values of the second features of the identifiers are: 100, 200, and 300, respectively.
  • the data to be sorted includes: (ID1, 100), (ID2, 200), (ID3, 300).
  • the second amount of data to be sorted includes: identification 1, identification 2, identification 3 to identification 1000; the second feature of each data to be sorted in the second amount of data to be sorted includes: identification 1 corresponds to The total transaction value of the product is 100, the total transaction value corresponding to the symbol 2 is 200, the total transaction value corresponding to the indicator 3 is 300, the total transaction value corresponding to the indicator 4 is 400, the total transaction value corresponding to the indicator 5 is 500 to the corresponding indicator 1000 The total merchandise transaction value is 100,000.
  • the server sorts the 1000 data to be sorted in descending order to obtain a second sorting result, where the second sorting result is ID 1000, ID 999, ID 998 to ID 1.
  • the sorting method of the second sorting result in the present application may be to use the zset structure in the Redis database to sort the second quantity of data to be sorted to obtain the second sorting result, or to use memory sorting to sort the second quantity of data to be sorted. Sort the data to sort to get the second sorted result.
  • the second amount of data to be sorted in the process of sorting the second amount of data to be sorted to obtain the second sorting result, may be directly sorted to obtain the second sorting result; or The second quantity of data to be sorted is firstly screened, and after screening, the retained data is sorted to obtain a second sorting result.
  • the first sorting result obtained based on the first feature of each data to be sorted and the second sorting result obtained based on the second feature of each data to be sorted may be
  • the features are arranged in descending order, and the second feature is arranged in ascending order; the first feature can also be arranged in ascending order, and the second feature can be arranged in descending order; the first feature and the second feature can also be arranged in descending order; the first feature and the second feature can also be arranged in descending order.
  • the features are arranged in ascending order; this is not limited in this embodiment of the present application.
  • a second quantity of data to be sorted is extracted from the first quantity of data to be sorted; the first quantity of data to be sorted is extracted; The number is greater than the second number; the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each data to be sorted in the data to be sorted in the first quantity; For each first feature of the data to be sorted, a first sorting result is obtained, and based on the first sorting result, a second quantity of data to be sorted is extracted from the first quantity of data to be sorted, and after the second quantity of data to be sorted is extracted , and then sort the second quantity of data to be sorted according to the second feature of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted to obtain a second sorting result.
  • the first quantity of the data to be sorted can be sorted according to the characteristics of the first dimension, that is, the first characteristics, to obtain the first sorting result, and then the first sorting result
  • the second quantity of data to be sorted is sorted according to the feature of the second dimension, that is, the second feature, so that multi-dimensional sorting of the data to be sorted can be realized.
  • a second amount of data to be sorted is extracted from the first amount of data to be sorted, and the second amount of data to be sorted is sorted, so that the extracted second amount of data is sorted.
  • a large amount of data to be sorted can be sorted, and a small amount of data can be sorted, which reduces the calculation amount of the server when sorting.
  • it can reduce the calculation load of the server. , prolonging the service life of the server; if the solution in the related art is adopted, the required computing load is relatively large, so that when the load capacity of the server is low, the server may be down.
  • This solution can reduce the occurrence of server downtime due to the small computational load required; in addition, by sorting less data, the sorting efficiency can be improved, so that users can see the sorting results faster. The convenience for users to obtain information is improved.
  • the data processing method before the above S301, the data processing method further includes:
  • the server sorts the data to be sorted by the third feature according to the third feature of each data to be sorted in the third quantity of data to be sorted, to obtain a third sorting result.
  • the third number is greater than the first number.
  • the third feature is one or more features of the data to be sorted, and is different from one feature of the first feature and/or the second feature described above.
  • the first feature is the user's order quantity
  • the second feature is the user's total merchandise transaction amount
  • the third feature is the number of merchandise in the user's shopping cart.
  • the first feature and the second feature are different, or the third feature and the first feature are different, or the third feature and the second feature are different, some of the features may be different or all the features may be different.
  • the data to be sorted may itself include the third feature, or may not include the third feature.
  • the data to be sorted includes identifiers of users: identifier 1 of user 1, identifier 2 of user 2, and identifier 3 of user 3, and the values of the third features of the identifiers are: 10, 20, and 30, respectively.
  • the data to be sorted includes: (identification 1, 10), (identification 2, 20), (identification 3, 30).
  • the third amount of data to be sorted includes: identification 1, identification 2, identification 3 to identification 2000;
  • the third feature of each data to be sorted in the third amount of data to be sorted includes: identification 1 corresponds to The number of products in the shopping cart is 10, the number of products in the shopping cart corresponding to the logo 2 is 20, the number of products in the shopping cart corresponding to the logo 3 is 30, and the number of products in the shopping cart corresponding to the logo 2000 is 100;
  • the server sorts the number of commodities in the shopping cart of the third amount of data to be sorted in descending order according to the number of commodities in the shopping cart of each data to be sorted in the third amount of data to be sorted, and obtains a third sorting result ,
  • the third sorting result includes: ID 2000, ID 1999, ID 1998 to ID 1.
  • the server acquires the first quantity of data to be sorted from the third quantity of data to be sorted based on the third sorting result.
  • the server may obtain the first quantity of data to be sorted from the third quantity of data to be sorted based on the third sorting result.
  • the embodiment of the present application only sorts the data to be sorted according to the features of three dimensions, and in practical applications, the data to be sorted can also be sorted according to the features of more than four dimensions. In this way, the data to be sorted can be sorted not only according to the features of the first dimension, that is, the features of the first dimension and the features of the second dimension, that is, the second feature, but also according to the features of one or more other dimensions (such as the third feature). Sort the data to sort, so that the data to be sorted can be sorted from multiple dimensions.
  • the data processing method before S301, the data processing method further includes:
  • S305 The server inputs each data to be sorted in the first quantity of data to be sorted into the sorting database, and sets the sorting basis of the sorting database as the first feature of the data to be sorted.
  • the sorting database may sort the first quantity of data to be sorted according to the first feature of each data to be sorted inputted into the sorting database.
  • the sorting database may be a Redis database.
  • the zset structure in the Redis database may be used to sort the first quantity of data to be sorted according to the first feature of each data to be sorted.
  • the zset structure is a data structure in the Redis database.
  • the zset structure includes: zset ⁇ key> ⁇ score> ⁇ value>.
  • the key is an ordered set;
  • the score is the first feature, the value is each data to be sorted in the first quantity of data to be sorted, and one data to be sorted corresponds to one first feature.
  • the first feature of each data to be sorted in the first quantity of data to be sorted is written into the ordered set key, so that the zset structure in the sorting database can Sort data to sort.
  • the first amount of data to be sorted includes: identification 1, identification 2, identification 3 to identification 1200;
  • the first feature of each data to be sorted in the first amount of data to be sorted includes: identification 1 corresponds to The order quantity corresponding to ID 2 is 10, the order quantity corresponding to ID 2 is 20, the order quantity corresponding to ID 3 is 30, the order quantity corresponding to ID 4 is 40, the order quantity corresponding to ID 5 is 50, the order quantity corresponding to ID 1200 is 10000, etc.;
  • Each of the data to be sorted in a quantity of data to be sorted is input into the Redis database, and after the Redis database receives the first quantity of data to be sorted, the Redis database can use the zset structure in the Redis database, according to the first quantity of data to be sorted. For each order quantity of data to be sorted, the first quantity of data to be sorted is sorted.
  • the above S301 includes the following S301a:
  • the server obtains a second quantity of data to be sorted from the first sorting result of the first quantity of data to be sorted in the sorting database.
  • the sorting database is, for example, a Redis database.
  • the zset structure in the Redis database can be used to sort the first amount of data to be sorted; after sorting the first amount of data to be sorted, the first sorting result obtained includes: identification 1200, identification 1199, identification 1198 to Identifier 1, wherein the server can obtain a second quantity of data to be sorted from the first sorting result.
  • the above S302 includes the following S302a and S302b:
  • the server compares the first feature of the first reference data with the first feature of the first data to be retained in the second quantity of data to be sorted.
  • the first reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the second quantity of data to be sorted; the first data to be retained is the data to be sorted after the first reference data in the first sorting result .
  • the server needs to delete the data to be sorted corresponding to the duplicate first feature.
  • the first reference data is the 1000th data to be sorted among the 1200 data to be sorted.
  • data, the first data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data in the first sorting result.
  • the value of the first feature of the 1000th data to be sorted is compared with the values of the first feature of the 1001st to 1200th data to be sorted one by one.
  • the value of the first feature is a specific value representing the user's order quantity
  • the specific value of the user's order quantity of the 1000th data to be sorted is compared with the 1001st to 1200th
  • the specific values of the order quantities of the users whose data are to be sorted are compared one by one.
  • the server deletes the first data to be retained under the condition that the first feature of the first reference data is different from the first feature of the first data to be retained.
  • the first reference data is the 1000th data to be sorted
  • the first data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data
  • the 1000th data to be sorted is The first feature of is compared with the first feature of the 1001st data to be sorted. If the values of the two are different, the 1001st data to be sorted is deleted from the 1200 data to be sorted.
  • the first reference data is the 1000th data to be sorted
  • the first data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data
  • the 1000th data to be sorted will be sorted
  • the first feature of the data is compared with the first feature of the 1001st data to be sorted, if the two are the same, then continue to compare the first feature of the 1000th data to be sorted with the first feature of the 1002nd data to be sorted , if the two are different, delete the 1002nd data to be sorted from the 1200 data to be sorted.
  • the data processing method when there is no retained data, the first feature of the retained data is the same as the first feature of the first reference data, and the data processing method further includes:
  • the server Based on the first sorting result of the first quantity of data to be sorted, the server extracts a fourth quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted.
  • the first number is greater than the fourth number, and the fourth number is greater than the second number.
  • the search range needs to be expanded to find the data to be sorted with the same two first features. If the first feature of the data to be sorted after the first reference data is the same as the first feature of the first reference data, it means that no two data to be sorted with the same first feature are found.
  • the server will extract some more data to be sorted from the first amount of data to be sorted, that is, to extract the fourth amount of data to be sorted, to find two data to be sorted with the same first feature, so that the repeated data will be sorted. Data to be sorted is deleted.
  • the server compares the first feature of the second reference data with the first feature of the second data to be retained in the fourth quantity of data to be sorted.
  • the second reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the fourth quantity of data to be sorted, and the second data to be retained is the data to be sorted after the second reference data in the first sorting result Data to be sorted; the fourth quantity is greater than the second quantity.
  • the fourth quantity of data to be sorted includes 1400 data to be sorted, and the set order of the first sorting result is 1000
  • the second reference data is the 1000th data to be sorted among the 1400 data to be sorted.
  • data, and the second data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data in the first sorting result.
  • the values of the first features of the 1000th data to be sorted and the values of the first features of the 1001st to 1400th data to be sorted are compared one by one.
  • the server deletes the second to-be-retained data when the first characteristic of the second reference data is different from the first characteristic of the second to-be-retained data.
  • the first reference data is the 1000th data to be sorted
  • the second data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data
  • the 1000th data to be sorted will be The first feature of is compared with the first feature of the 1001st data to be sorted, and if the two are different, the 1001st data to be sorted is deleted from the 1400 data to be sorted.
  • the first reference data is the 1000th data to be sorted
  • the second data to be retained is the data to be sorted after the 1000th data
  • the first feature of the 1000th data to be sorted is compared with the 1001st data to be sorted. Compare the first features of the data to be sorted, if the two are the same, continue to compare the first feature of the 1000th data to be sorted with the first feature of the 1002nd data to be sorted, if the two are different, then The 1002nd data to be sorted is deleted.
  • the data processing method further includes:
  • the server determines the data to be sorted before the set order in the first sorting result.
  • the first sorting result includes 1200 pieces of data to be sorted, and the set order is the 1000th piece of data to be sorted, then the top 1000 pieces of data to be sorted among the 1200 pieces of data to be sorted are determined.
  • the server determines a ranking value corresponding to the data to be sorted according to the sorting of the data to be sorted in the first sorting result.
  • the ranking of the data to be sorted in the first sorting result is 1, it is determined that the rank value corresponding to the data to be sorted is 1000; if the ranking of the data to be sorted in the first sorting result is 2, then it is determined that The ranking value corresponding to the data to be sorted is 999; and so on, if the ranking of the data to be sorted in the first sorting result is 1000, the ranking value corresponding to the data to be sorted is determined to be 1.
  • the server inputs the ranking value into a sorting database for sorting the first quantity of data to be sorted.
  • the ranking value is used to determine a ranking score corresponding to the data to be sorted with the first feature corresponding to the data to be sorted.
  • the server may input the ranking value into the sorting database for sorting the first quantity of the data to be sorted.
  • the data processing method provided by the embodiment of the present application, as shown in FIG. 4 includes:
  • the server obtains service data.
  • the server can obtain the business data of the user's participation in the activity by calling the effect data service interface.
  • the business data includes: a first amount of data to be sorted, and each of the data to be sorted in the first amount of data to be sorted includes: a first sorting field and a second sorting field, wherein the first sorting field is the first sorting field
  • the feature which can be the order number (orderNum) of the user participating in the activity
  • the second sorting field is the second feature, which can be the gross merchandise transaction volume (Gross Merchandise Volume, GMV) of the user participating in the activity; or, the first sorting field can be the user participating in the activity.
  • the GMV of the activity, and the second order field may be the orderNum orderNum of the user participating in the activity, which is not limited in this embodiment of the present application.
  • the server may determine which activity the user is participating in by using the Id (planId) of the activity; the server may determine which user is participating in the activity by using the user's Id (unionId).
  • the server writes the acquired business data into the zset1 structure and the personal information list.
  • the personal information list includes: key: planId+unionId, value: ⁇ "GMV":xx,”orderNum”:xxx ⁇ .
  • the value elements are GMV and orderNum, wherein the value corresponding to GMV and the value corresponding to orderNum can be written into an ordered set (key).
  • the zset structure may include a zset1 structure, the zset1 structure includes: zset1 ⁇ key> ⁇ score> ⁇ value>, and the zset1 structure indicates that the value element and its score value are written into an ordered set (key).
  • the key can be "all_bank” + planId
  • the score can be orderNum
  • the value can be unionId.
  • the orderNum corresponding to the unionId is written into "all_bank”+planId.
  • the unionId of user A is 1, and the orderNum is 100; the unionId of user B is 2, and the orderNum is 200; the unionId of user C is 3, and the orderNum is 300; the unionId of user D is 4, and the orderNum is 400; The unionId of E is 5, and the orderNum is 400.
  • the server since the same orderNum in redis will occupy the ranking, the server usually obtains the first 1000 data to be sorted in the process of There will be a situation where the orderNum of the 1000th and 1200th data to be sorted is the same; among them, the orderNum of the 1000th and 1200th data to be sorted is the same, and x is equal to 200.
  • the 1000th data to be sorted is the second amount of data to be sorted described in S302 above.
  • the server judges one by one whether the orderNum of the 1000th and the orderNum of the 1001st to 1000th+x are equal.
  • the server After increasing x, the server will continue to judge whether the orderNum of the 1000th and 1000th+x is equal until it finds that the orderNum of the 1000th and 1000+x is not equal.
  • the server will compare the orderNum of the 1000th with the orderNum of the 1001st to 1200th one by one, and find the first user whose orderNum is different from that of the 1000th, if If it is not found, then set x to 400 and continue to search recursively until a user whose orderNum is not the same as the 1000th is found.
  • the server performs precise sorting on the top 1000+x names in the memory, and obtains the final top 1000 names.
  • top 1000+x names can be sorted according to the GMV of the top 1000+x names to get the final top 1000, and the final top 1000 can be stored in the new zset2 structure of Redis, in the zset2 Structure, including: zset2key: "top” + planId, score: ranking, value: unionId.
  • the ranking value in addition to writing the top 1000 data into zset2, it is also necessary to add respective ranking values to the top 1000 data to be sorted.
  • the ranking value for the first place, the ranking value can be increased by 1000, for the second place, the ranking value can be increased by 999, and so on, for the 1000th place, the ranking value can be increased by 1. In this way, it can be guaranteed that in the zset1 structure, the first 1000 users and the following users are strictly distinguished.
  • the server sorts the users after 1000 in the zset1 structure.
  • the server before writing the data ranking after 1000 in zset1 to the personal information list, the server needs to obtain the personal information list in S402 first.
  • the mget command in Redis can be used to obtain the personal information list in batches.
  • the obtained business data that is, the first quantity of data to be sorted
  • the feature of the first dimension that is, the first feature
  • the first sorting result extracts a second quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted, and perform sorting according to the characteristics of the second dimension of the second quantity of data to be sorted, that is, the second feature, through memory sorting, Get the second sorted result.
  • the sorting speed when using Redis to sort the first quantity of data to be sorted can be made faster, and the time-consuming to obtain the first sorting result is shorter; and on the basis of the first sorting result, according to the second quantity
  • the second feature of the data to be sorted is to use memory sorting to sort the second amount of data to be sorted; thus, Redis sorting and memory sorting can be combined, so that when the data to be sorted is sorted, not only the data to be sorted can be sorted.
  • Multi-dimensional sorting can also greatly improve the sorting speed while performing multi-dimensional sorting.
  • FIG. 5 is a data processing apparatus provided by an embodiment of the present application. As shown in FIG. 5 , the data processing apparatus 500 includes:
  • the processing unit 501 is configured to extract a second quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted based on a first sorting result of the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the second quantity Quantity; the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each data to be sorted in the first quantity of data to be sorted;
  • the sorting unit 502 is configured to sort the second quantity of data to be sorted according to the second characteristic of each data to be sorted in the second quantity of data to be sorted to obtain a second sorting result.
  • the sorting unit 502 is further configured to: extract a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on the first sorting result of the first amount of data to be sorted Before, according to the third feature of each to-be-sorted data in the third-quantity of to-be-sorted data, sort the third-quantity of to-be-sorted data to obtain a third sorting result;
  • the data processing apparatus further includes: an obtaining unit configured to obtain the first quantity of data to be sorted from the third quantity of data to be sorted based on the third sorting result; the third quantity is greater than the first quantity.
  • the data processing apparatus further includes: an input unit; the input unit is configured to: extract the first sorting result from the first quantity of data to be sorted based on the first sorting result of the first quantity of data to be sorted Before the two quantities of data to be sorted, each of the first quantity of data to be sorted is input into the sorting database, and the sorting basis of the sorting database is set as the first feature of the data to be sorted; corresponding
  • the processing unit 501 is further configured to obtain a second quantity of data to be sorted from a first sorting result of the sorting database for the first quantity of data to be sorted.
  • the sorting unit 502 is further configured to: compare the first feature of the first reference data with the first feature of the first data to be retained in the second quantity of data to be sorted;
  • a reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the second amount of data to be sorted, and the first data to be retained is the data to be sorted in the first sorting result.
  • the processing unit 501 is further configured to: when there is no reserved data, the first feature of the reserved data is the same as the first feature of the first reference data, and the first feature to be sorted based on the first quantity The first sorting result of the data, extracting a fourth quantity of data to be sorted from the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the fourth quantity, and the fourth quantity is greater than the second quantity
  • the data processing device further includes: a comparison unit configured to compare the first feature of the second reference data with the first feature of the second data to be retained in the fourth amount of data to be sorted; the The second reference data is the data to be sorted in the set order of the first sorting result in the fourth quantity of data to be sorted, and the second data to be retained is the data to be sorted in the first sorting result.
  • the data processing apparatus further includes: a deletion unit, the deletion unit is configured to be different in the first feature of the second reference data and the first feature of the second data to be retained In this case, the second data to be retained is deleted.
  • the data processing apparatus further includes: a determining unit; the determining unit is configured to, according to the second characteristic of each to-be-sorted data in the second-quantity of to-be-sorted data, determine the second quantity of data to be sorted Sort the data to be sorted, and after obtaining the second sorting result, determine the data to be sorted before the set order in the first sorting result;
  • the sorting in the sorting result determines the ranking value corresponding to the data to be sorted;
  • the input unit is further configured to input the ranking value into a sorting database for sorting the first quantity of data to be sorted; the ranking The value is used to determine the ranking score corresponding to the data to be sorted with the first feature value corresponding to the data to be sorted.
  • An embodiment of the present application further provides an electronic device, including a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and running on the processor, when the processor executes the computer program, the computer program implemented in any of the foregoing embodiments is implemented. the data processing method described.
  • An embodiment of the present application further provides a storage medium storing a computer program, characterized in that, when the computer program is executed by a processor, the data processing method described in any of the foregoing embodiments is implemented.
  • Embodiments of the present application further provide a computer program product, where the computer program product includes computer-readable codes, and when the computer-readable codes run in an electronic device, a processor in the electronic device is configured to execute Part or all of the steps of any one of the data processing methods described in the above method embodiments.
  • the embodiments of the present application further provide a computer program, the computer program enables the computer to be configured to execute part or all of the steps of any one of the data processing methods described in the above method embodiments.
  • each unit included in the information processing apparatus provided in the embodiments of the present application may be implemented by a processor in an electronic device; of course, it may also be implemented by a specific logic circuit; in the process of implementation, the processor may It is a central processing unit (CPU, Central Processing Unit), a microprocessor (MPU, Micro Processor Unit), a digital signal processor (DSP, Digital Signal Processor) or a field programmable gate array (FPGA, Field-Programmable Gate Array), etc. .
  • CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro Processor Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the above information processing method is implemented in the form of a software function module and sold or used as an independent product, it may also be stored in a computer-readable storage medium.
  • the technical solutions of the embodiments of the present application may be embodied in the form of software products in essence or the parts that contribute to related technologies.
  • the computer software products are stored in a storage medium and include several instructions to make An electronic device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) executes all or part of the methods described in the various embodiments of the present application.
  • the aforementioned storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read only memory (Read Only Memory, ROM), a magnetic disk or an optical disk and other media that can store program codes.
  • ROM Read Only Memory
  • the aforementioned storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read only memory (Read Only Memory, ROM), a magnetic disk or an optical disk and other media that can store program codes.
  • the embodiments of the present application are not limited to any specific combination of hardware and software.
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a hardware entity of an electronic device according to an embodiment of the present application.
  • the electronic device 600 includes: a processor 601 , at least one communication bus 602 , and at least one external communication interface 604 and memory 605.
  • the communication bus 602 is configured to realize the connection communication between these components.
  • the electronic device 600 further includes a user interface 603, wherein the user interface 603 may include a display screen, and the external communication interface 604 may include a standard wired interface and a wireless interface.
  • the memory 605 is configured to store instructions and applications executable by the processor 601, and can also cache data to be processed or processed by the processor 601 and various modules in the electronic device (eg, image data, audio data, voice communication data, and video data).
  • Communication data which can be realized by flash memory (FLASH) or random access memory (Random Access Memory, RAM).
  • the disclosed apparatus and method may be implemented in other manners.
  • the device embodiments described above are only illustrative.
  • the division of the units is only a logical function division. In actual implementation, there may be other division methods.
  • multiple units or components may be combined, or Can be integrated into another system, or some features can be ignored, or not implemented.
  • the coupling, or direct coupling, or communication connection between the various components shown or discussed may be through some interfaces, and the indirect coupling or communication connection of devices or units may be electrical, mechanical or other forms. of.
  • the unit described above as a separate component may or may not be physically separated, and the component displayed as a unit may or may not be a physical unit; it may be located in one place or distributed to multiple network units; Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution in this embodiment.
  • each functional unit in each embodiment of the present application may all be integrated into one processing unit, or each unit may be separately used as a unit, or two or more units may be integrated into one unit; the above integration
  • the unit can be implemented either in the form of hardware or in the form of hardware plus software functional units.
  • the aforementioned program can be stored in a computer-readable storage medium, and when the program is executed, the execution includes: The steps of the above method embodiments; and the aforementioned storage medium includes: a removable storage device, a read only memory (Read Only Memory, ROM), a magnetic disk or an optical disk and other media that can store program codes.
  • ROM Read Only Memory
  • the above-mentioned integrated units of the present application are implemented in the form of software function modules and sold or used as independent products, they may also be stored in a computer-readable storage medium.
  • the technical solutions of the embodiments of the present application may be embodied in the form of software products in essence or the parts that contribute to related technologies.
  • the computer software products are stored in a storage medium and include several instructions to make An electronic device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) executes all or part of the methods described in the various embodiments of the present application.
  • the aforementioned storage medium includes various media that can store program codes, such as a removable storage device, a ROM, a magnetic disk, or an optical disk.
  • a second quantity of data to be sorted is extracted from the first quantity of data to be sorted; the first quantity is greater than the second quantity number; the first sorting result is a sorting result based on the first feature of each to-be-sorted data in the first number of to-be-sorted data; thus, it can be
  • the first feature is to obtain a first sorting result, and then extract a second amount of data to be sorted from the first amount of data to be sorted based on the first sorting result.
  • the second quantity of the to-be-sorted data is sorted to obtain a second sorting result.
  • the first quantity of the data to be sorted can be sorted according to the characteristics of the first dimension, that is, the first characteristics, to obtain the first sorting result, and then the first sorting result
  • the second quantity of data to be sorted is sorted according to the feature of the second dimension, that is, the second feature, so that multi-dimensional sorting of the data to be sorted can be realized.

Landscapes

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Abstract

提供了一种数据处理方法，包括：基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；第一数量大于第二数量；第一排序结果为基于第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；根据第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。另外，还提供了一种数据处理装置、电子设备及存储介质。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质
相关申请的交叉引用
本专利申请要求2021年04月22日提交的中国专利申请号为202110433427.0，申请名称为“一种数据处理方法、装置、设备及存储介质”的优先权，该申请的全文以引用的方式并入本申请中。
技术领域
本申请涉及数据处理领域，涉及但不限于一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
电商平台的竞争日趋激烈化，平台为了激励推客能给平台带来更多的订单量和商品交易总额，通常会发布一些排行榜(例如，订单排行榜或商品交易总额排行榜)，以激励推客。
目前，平台通常是利用关系型数据库(MYSQL数据库)或远程字典服务(Remote Dictionary Server，Redis)数据库来生成排序榜，由于MYSQL数据库在处理较大的数据量(例如几十万或几百万)时性能不佳，且Redis数据库无法实现多维度的排序场景，因此，相关技术中的利用MYSQL数据库或Redis数据库生成的排行榜无法满足多维度的排序需求。
发明内容
本申请实施例为解决相关技术中存在的至少一个问题而提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够实现多维度的排序。
本申请的技术方案是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：
基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；
根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
在一个实施例中，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，所述方法还包括：根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三数量的 待排序数据进行排序，得到第三排序结果；基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据；所述第三数量大于所述第一数量。
在一个实施例中，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，所述方法还包括：将所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置所述排序数据库的排序依据为所述待排序数据的第一特征；
对应的，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，包括：从所述排序数据库对所述第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
在一个实施例中，所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果，包括：将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较；所述第一参考数据为所述第二数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第一待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第一参考数据之后的待排序数据；在所述第一参考数据的第一特征和所述第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
在一个实施例中，当不存在保留数据，所述保留数据的第一特征与所述第一参考数据的第一特征相同，所述方法还包括：基于所述第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第四数量，且所述第四数量大于所述第二数量；将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较；所述第二参考数据为所述第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第二待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第二参考数据之后的待排序数据；在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
在一个实施例中，所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果之后，所述方法还包括：确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据；根据所述待排序数据在所述第一排序结果中的排序，确定所述待排序数据对应的名次值；将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中；所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征值确定对应待排序数据的排序分值。
第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：
处理单元，配置为基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；
排序单元，配置为根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
在一个实施例中，所述装置还包括：获取单元；所述排序单元，还配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三数量的待排序数据进行排序，得到第三排序结果；所述获取单元，配置为：基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据；所述第三数量大于所述第一数量。
在一个实施例中，所述装置还包括：输入单元；所述输入单元，配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，将所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置所述排序数据库的排序依据为所述待排序数据的第一特征；对应的，所述处理单元，还配置为：从所述排序数据库对所述第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
在一个实施例中，所述排序单元，还配置为：将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较；所述第一参考数据为所述第二数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第一待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第一参考数据之后的待排序数据；在所述第一参考数据的第一特征和所述第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
在一个实施例中，所述装置还包括：比较单元和删除单元；所述处理单元，还配置为：当不存在保留数据，所述保留数据的第一特征与所述第一参考数据的第一特征相同，基于所述第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第四数量，且所述第四数量大于所述第二数量；所述比较单元，配置为：将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较；所述第二参考数据为所述第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第二待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第二参考数据之后的待排序数据；所述删除单元，配置为：在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
在一个实施例中，所述装置还包括：确定单元；所述确定单元，配置为：所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果之后，确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据；所述确定单元，还配置为：根据所述待排序数据在所述第一排序结果中的排序，确定所述待排序数据对应的名次值；所述输入单元，还配置为：将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中；所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征值确定对应待排序数据的排序分值。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，存储器、处理器及存储在存 储器上并可在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上述数据处理方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述数据处理方法。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，在所述计算机可读代码在电子设备中运行的情况下，所述电子设备中的处理器配置为执行上述数据处理方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机配置为执行上述数据处理方法。
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；从而可以根据第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征，得到第一排序结果，再基于第一排序结果从第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，在抽取第二数量的待排序数据后，根据该第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，再对该第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。这样，在对待排序数据进行排序的过程中，可以先根据第一维度的特征，即第一特征，对第一数量的待排序数据进行排序，得到第一排序结果，再在该第一排序结果的基础上，根据第二维度的特征，即第二特征，对第二数量的待排序数据进行排序，从而可以实现对待排序数据进行多维度的排序。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种数据处理系统；
图2为本申请实施例提供的另一种数据处理系统；
图3为本申请实施例提供的一种数据处理方法的可选地流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的可选地流程示意图；
图5为本申请实施例提供的数据处理装置的可选地结构示意图；
图6为本申请实施例提供的电子设备的可选地结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
本申请实施例可提供为数据处理方法及装置、设备(例如电子设备)和存 储介质(例如计算机可读存储介质)。实际应用中，数据处理方法可利用数据处理装置实现。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
需要说明的是：在本申请实例中，“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
另外，本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
本申请实施例的数据处理方法可应用于图1或图2所示的数据处理系统100，如图1所示，该数据处理系统100包括服务器10和客户端20。其中，服务器10和客户端20之间通过网络30进行通信。
客户端20在获取待排序数据后，将该待排序数据通过网络30发送至服务器10，服务器10在获取待排序数据后，对该待排序数据进行排序，并将排序结果通过网络30发送至客户端20。
如图2所示，该数据处理系统100包括服务器10和多个(至少两个)客户端20。其中，服务器10和多个客户端20之间通过网络30进行通信。
服务器10从多个客户端20收集待排序数据，在收集了待排序数据后，对该待排序数据进行排序，并将排序结果通过网络30发送至客户端20。
本申请实施例提供一种数据处理方法，该方法应用于数据处理装置。该数据处理装置所实现的功能可以通过服务器中的处理器调用程序代码来实现，当然程序代码可以保存在存储器中，可见，该服务器至少包括处理器和存储器。
下面通过附图及具体实施例对本申请做进一步的详细说明。
图3为本申请实施例的一种数据处理方法的实现流程示意图，该方法可以应用于服务器，如图3所示，该方法可以包括如下步骤：
S301、服务器基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据。
其中，第一数量大于第二数量；所述第一排序结果为基于第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果。
在一示例中，待排序数据为商品，待排序数据的特征包括：用户的订单量、用户的商品交易总额、用户购物车中的商品数量；待排序数据为学生，待排序数据的特征包括：学生的各个学科的成绩、学生的总成绩；待排序数据为员工，待排序数据的特征包括：员工的月工作量、员工的月销售量、以及员工的评分等，第一特征是待排序数据的特征中的一个或多个。其中，待排序数据本身可包括第一特征，也可不包括第一特征。在一示例中，待排序数据包括各用户的标识：用户1的标识1、用户2的标识2和用户3的标识3，且各标识对应的第一特征的值分别为：50、20和30。在一示例中，待排序数据包括：(标识1，50)、(标识2，20)、(标识3，30)。
在一示例中，第一数量的待排序数据，包括：标识1、标识2、标识3至标识1200；第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征，包括：标识1对应的订单量10，标识2对应的订单量20，标识3对应的订单量30，标识4对应的订单量40，标识5对应的订单量50至标识1200对应的订单量10000等；第一排序结果，包括：标识1200、标识1199、标识1198至标识1；其中，服务器基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中，抽取第二数量的待排序数据，例如，1000个待排序数据，该1000个待排序数据，包括：标识1、标识2、标识3至标识1000。
需要说明的是，本申请实施例不对第一排序结果的排序方式进行限定。可以是利用Redis数据库中的zset结构，对第一数量的待排序数据进行排序，得到第一排序结果，也可以是利用内存排序，对第一数量的待排序数据进行排序，得到第一排序结果。
S302、服务器根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
其中，第二特征是待排序数据的特征中的一个或多个，且不同于上述第一特征的一个特征。其中，待排序数据本身可包括第二特征，也可不包括第二特征。在一示例中，待排序数据包括各用户的标识：用户1的标识1、用户2的标识2和用户3的标识3，且各标识的第二特征的值分别为：100、200和300。在一示例中，待排序数据包括：(标识1，100)、(标识2，200)、(标识3，300)。
在一示例中，第二数量的待排序数据，包括：标识1、标识2、标识3至标识1000；第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，包括：标识1对应的商品交易总额为100，标识2对应的商品交易总额为200，标识3对应的商品交易总额为300，标识4对应的商品交易总额为400，标识5对应的商品交易总额为500至标识1000对应的商品交易总额为100000。服务器对这1000个待排序数据的商品交易总额进行降序排序，得到第二排序结果，该第二排序结果为标识1000、标识999、标识998至标识1。
需要说明的是，本申请实施例不对第二排序结果的排序方式进行限定。本申请对第二排序结果的排序方式可以是利用Redis数据库中的zset结构，对第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果，也可以是利用内存排序，对第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
本申请实施例中，在对第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果的过程中，可以是直接对第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果；也可以是先对第二数量的待排序数据进行筛选，在筛选后，再对保留下来的数据进行排序，以得到第二排序结果。
需要说明的是，本实施例中，基于每一待排序数据的第一特征得到的第一排序结果，和基于每一待排序数据的第二特征得到的第二排序结果，可以是对第一特征降序排列，第二特征升序排列；也可以是对第一特征升序排列，第二特征降序排列；也可以是对第一特征和第二特征降序排列；还可以是对第一特征和第二特征升序排列；本申请实施例对此不作限制。
本申请实施例提供的一种数据处理方法，基于第一数量的待排序数据的第 一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；从而可以根据第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征，得到第一排序结果，再基于第一排序结果从第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，在抽取第二数量的待排序数据后，根据该第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，再对该第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。这样，在对待排序数据进行排序的过程中，可以先根据第一维度的特征，即第一特征，对第一数量的待排序数据进行排序，得到第一排序结果，再在该第一排序结果的基础上，根据第二维度的特征，即第二特征，对第二数量的待排序数据进行排序，从而可以实现对待排序数据进行多维度的排序。
在本申请实施例中，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，并对所述第二数量的待排序数据进行排序，从而进行排序的是抽取的第二数量的待排序数据，进而能够对较少的数据进行排序，减少了服务器排序时的计算量，相较于相关技术中对较大的数据量进行排序的方案来说，能够减轻服务器的计算负荷，延长服务器的使用寿命；如果采用相关技术中的方案，所需的计算负载较大，使得在服务器的负载能力较低的时候，可能会导致服务器宕机的情况，而采用本申请实施例的方案，由于所需的计算负载较小，从而可以减少服务器宕机的情况发生；另外，通过对较少的数据进行排序，能够提高排序的效率，从而使得用户能够较快地看到排序结果，提高了用户获取信息的便捷性。
在一些实施例中，在上述S301之前，所述数据处理方法还包括：
S303、服务器根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三特征的待排序数据进行排序，得到第三排序结果。
其中，第三数量大于第一数量。
这里，第三特征是待排序数据的特征中一个或多个，且不同于上述第一特征和/或第二特征的一个特征。在一示例中，第一特征为用户的订单量，第二特征为用户的商品交易总额，第三特征为用户购物车中的商品数量。可选地，第一特征和第二特征不同，或者，第三特征和第一特征不同，或者，第三特征和第二特征不同，可以为部分特征不同或可以为全部特征不同。
其中，待排序数据本身可包括第三特征，也可不包括第三特征。在一示例中，待排序数据包括各用户的标识：用户1的标识1、用户2的标识2和用户3的标识3，且各标识的第三特征的值分别为：10、20和30。在一示例中，待排序数据包括：(标识1，10)、(标识2，20)、(标识3，30)。
在一示例中，第三数量的待排序数据，包括：标识1、标识2、标识3至标识2000；第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，包括：标识1对应的购物车中的商品数量为10，标识2对应的购物车中的商品数量为20，标识3对应的购物成中的商品数量为30，至标识2000对应的购物车中的商品数量为100；其中，服务器根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的购物车中的商品数量，对该第三数量的待排序数据的购物车中的商品数量进行降序 排序，得到第三排序结果，该第三排序结果，包括：标识2000、标识1999、标识1998至标识1。
S304、服务器基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据。
这里，服务器在确定了第三排序结果后，可以基于该第三排序结果，从第三数量的待排序数据中获取第一数量的待排序数据。
需要说明的是，本申请实施例仅是从三个维度的特征对待排序数据进行排序的，在实际应用中，还可以从四个以上的维度的特征对待排序数据进行排序。这样，不仅可以根据第一维度的特征，即第一特征和第二维度的特征，即第二特征对待排序数据进行排序，还可以根据其他一个或多个维度的特征(例如第三特征)对待排序数据进行排序，从而可以实现从多个维度对待排序数据进行排序。
在一些实施例中，在S301之前，所述数据处理方法还包括：
S305、服务器将第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置排序数据库的排序依据为待排序数据的第一特征。
这里，排序数据库可以根据输入至该排序数据库的每一待排序数据的第一特征，对第一数量的待排序数据进行排序。示例的，该排序数据库可以是Redis数据库，例如，可以利用该Redis数据库中的zset结构，根据每一待排序数据的第一特征，对第一数量的待排序数据进行排序。
本申请实施例中，zset结构为Redis数据库中的一种数据结构。zset结构包括：zset<key><score><value>。其中，key为有序集；score为第一特征，value为第一数量的待排序数据中每一待排序数据，一个待排序数据对应一个第一特征。在一示例中，将第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征写入至有序集key，以使得排序数据库中的zset结构可以根据第一特征对第一数量的待排序数据进行排序。
在一示例中，第一数量的待排序数据，包括：标识1、标识2、标识3至标识1200；第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征，包括：标识1对应的订单量10，标识2对应的订单量20，标识3对应的订单量30，标识4对应的订单量40，标识5对应的订单量50至标识1200对应的订单量10000等；服务器将该第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至Redis数据库，该Redis数据库接收到第一数量的待排序数据后，可以通过该Redis数据库中的zset结构，根据第一数量的待排序数据中每一待排序数据的订单量，对该第一数量的待排序数据进行排序。
在一些实施例中，基于上述S305，上述S301包括下述S301a：
S301a、服务器从排序数据库对第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
这里，排序数据库例如为Redis数据库。可以利用Redis数据库中的zset结构，对第一数量的待排序数据进行排序；在对第一数量的待排序数据进行排序后，得到的第一排序结果包括：标识1200、标识1199、标识1198至标识1，其中，服务器可以从该第一排序结果中获取第二数量的待排序数据。
在一些实施例中，上述S302包括下述S302a和S302b：
S302a、服务器将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较。
其中，第一参考数据为第二数量的待排序数据中位于第一排序结果的设定次序的待排序数据；第一待保留数据为第一排序结果中位于第一参考数据之后的待排序数据。
在实际应用中，通过排序数据库(例如Redis数据库)，根据待排序数据的第一特征对待排序数据进行排序的过程中，由于Reids数据库中相同的数值(例如第一特征)会占名次，因此，在这种情况下，服务器需要将重复的第一特征所对应的待排序数据删除。
在一示例中，若第二数量的待排序数据包括1200个待排序数据，第一排序结果的设定次序为1000，则第一参考数据为1200个待排序数据中位于第1000个的待排序数据，第一待保留数据为第一排序结果中位于第1000个数据之后的待排序数据。其中，将第1000个待排序数据的第一特征的值与第1001至1200个待排序数据的第一特征的值逐个进行比较。例如，在第一特征为用户的订单量的情况下，第一特征的值为表示用户的订单量的具体数值，将第1000个待排序数据的用户的订单量的具体数值与第1001至1200个待排序数据的用户的订单量的具体数值逐个进行比较。
S302b、服务器在所述第一参考数据的第一特征和第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
在一示例中，包括有1200个待排序数据，若第一参考数据为第1000个待排序数据，第一待保留数据为第1000个数据之后的待排序数据，则将第1000个待排序数据的第一特征与第1001个待排序数据的第一特征进行比较，若二者的值不同，则将第1001个待排序数据从1200个待排序数据中删除。
在另一示例中，包括有1200个待排序数据，若第一参考数据为第1000个待排序数据，第一待保留数据为第1000个数据之后的待排序数据，则将第1000个待排序数据的第一特征与第1001个待排序数据的第一特征进行比较，若二者相同，则继续将第1000个待排序数据的第一特征与第1002个待排序数据的第一特征进行比较，若二者不同，则将第1002个待排序数据从1200个待排序数据中删除。
需要说明的是，本申请实施例不对设定次序的具体数值作限制。
在一些实施例中，当不存在保留数据的情况下，该保留数据的第一特征与第一参考数据的第一特征相同，所述数据处理方法还包括：
S306、服务器基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据。
其中，第一数量大于第四数量，且第四数量大于第二数量。
在实际应用中，在没有查找待保留数据的第一特征与第一参考数据的第一特征相同的情况下，需要扩大查找范围，以找到两个第一特征相同的待排序数据。在位于第一参考数据之后的待排序数据的第一特征，与该第一参考数据的第一特征是相同的情况下，则意味着没有找到两个第一特征相同的待排序数据， 在这种情况下，服务器将要从第一数量的待排序数据中，多抽取一些待排序数据，即抽取第四数量的待排序数据，以找到两个第一特征相同的待排序数据，从而将重复的待排序数据删除。
S307、服务器将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较。
其中，第二参考数据为第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，第二待保留数据为在第一排序结果中位于第二参考数据之后的待排序数据；第四数量大于第二数量。
在一示例中，若第四数量的待排序数据包括1400个待排序数据，第一排序结果的设定次序为1000，则第二参考数据为1400个待排序数据中位于第1000个的待排序数据，第二待保留数据为在第一排序结果中位于第1000个数据之后的待排序数据。其中，将第1000个待排序数据的第一特征与第1001至1400个待排序数据的第一特征的值逐个进行比较。
S308、服务器在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
在一示例中，包括有1400个待排序数据，若第一参考数据为第1000个待排序数据，第二待保留数据为第1000个数据之后的待排序数据，则将第1000个待排序数据的第一特征与第1001个待排序数据的第一特征进行比较，若二者不同，则将第1001个待排序数据从1400个待排序数据中删除。
在另一示例中，若第一参考数据为第1000个待排序数据，第二待保留数据为第1000个数据之后的待排序数据，则将第1000个待排序数据的第一特征与第1001个待排序数据的第一特征进行比较，若二者相同，则继续将第1000个待排序数据的第一特征与第1002个待排序数据的第一特征进行比较，若二者不同，则将第1002个待排序数据删除。
在一些实施例中，在上述S302之后，数据处理方法还包括：
S309、服务器确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据。
在一示例中，若第一排序结果包括1200个待排序数据，设定次序为第1000个待排序数据，则确定1200个待排序数据中位于前1000个的待排序数据。
S310、服务器根据待排序数据在第一排序结果中的排序，确定待排序数据对应的名次值。
在一示例中，若待排序数据在第一排序结果中的排序为1，则确定该待排序数据对应的名次值为1000；若待排序数据在第一排序结果中的排序为2，则确定该待排序数据对应的名次值为999；以此类推，若待排序数据在第一排序结果中的排序为1000，则确定该待排序数据对应的名次值为1。
S311、服务器将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中。
其中，所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征确定对应待排序数据的排序分值。
本申请实施例中，在确定了待排序数据对应的名次值后，服务器可以将名 次值输入至第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中。
在一示例中，排序数据库中的zset结构包括：zset<key><score><value>，其中，key为“个人信息”；score为50；value为“张三”；将“张三”对应的值“50”，写入至“个人信息”中，得到zset数据(“个人信息”，“50”，“张三”)。如果张三对应的名次值为5，那么服务器可以先计算出50+5＝55，在计算后，执行zset的命令，将原有的zset中的数据(“个人信息”，“50”，“张三”)覆盖掉，存储成最新的zset数据(“个人信息”，“55”“张三”)。
本申请实施例提供的数据处理方法，如图4所示，包括：
S401、服务器获取业务数据。
服务器可以通过调用效果数据服务接口，获取用户参加活动的业务数据。这里，业务数据包括：第一数量的待排序数据，该第一数量的待排序数据中每一待排序数据中包括：第一排序字段和第二排序字段，其中，第一排序字段为第一特征，可以是用户参加活动的订单量(orderNum)，第二排序字段为第二特征，可以是用户参加活动的商品交易总额(Gross Merchandise Volume，GMV)；或者，第一排序字段可以是用户参加活动的GMV，第二排序字段可以是用户参加活动的订单量orderNum，本申请实施例对此不作限制。
本申请实施例中，服务器可以通过活动的Id(planId)，确定用户参加的是哪个活动；服务器可以通过用户的Id(unionId)，确定是哪个用户参加了这个活动。
S402、服务器将获取到的业务数据写入zset1结构和个人信息列表中。
本申请实施例中，个人信息列表包括：key：planId+unionId，value：{"GMV"：xx,"orderNum"：xxx}。在一示例中，value元素为GMV和orderNum，其中，可以将GMV对应的值和orderNum对应的值写入至有序集(key)中。
zset结构可以包括zset1结构，该zset1结构包括：zset1<key><score><value>，该zset1结构表示将value元素及其score值写入至有序集(key)中。其中，key可以是“all_bank”+planId，score可以是orderNum，value可以是unionId。在一示例中，将unionId对应的orderNum，写入至“all_bank”+planId中。
在一示例中，用户A的unionId为1，orderNum为100；用户B的unionId为2，orderNum为200；用户C的unionId为3，orderNum为300；用户D的unionId为4，orderNum为400；用户E的unionId为5，orderNum为400。
S403、服务器根据所述业务数据，递归获取前X名，其中，X＝1000+x。
需要说明的是，在根据第一排序字段(例如orderNum)对业务数据进行排序的情况下，由于redis中相同的orderNum会占名次，因此，服务器在获取前1000个待排序数据的过程中，通常会出现第1000个和第1200个待排序数据的orderNum相同的情况；其中，在第1000个和第1200个待排序数据的orderNum是相同的情况，x等于200。其中，第1000个待排序数据为上述S302中所述的第二数量的待排序数据。
这里，在zset1结构中，key为“all_bank”+planId的情况下，通过调用redis.zRevRangeWithScores(key，0，X)这个函数，以递归获取前X名。
S404、服务器逐个判断第1000名的orderNum和第1001至第1000+x名的 orderNum是否相等。
如果均相等，则执行下述S405。如果均不相等，则执行下述S406，
S405、服务器增大x。
在增大x后，服务器将继续判断第1000名和第1000+x名的orderNum是否相等，直到找到第1000名和第1000+x名的orderNum不相等为止。
在一示例中，在X＝1000+200的情况下，服务器将会对1000名的orderNum逐个和第1001至1200名的orderNum进行比较，找到第一个和第1000名的orderNum不同的用户，如果找不到，那么将x设置为400继续递归查找，直到找到和第1000名的orderNum不相同的用户为止。
S406、服务器对前1000+x名在内存中做精确排序，得到最终前1000名。
这里，可以根据前1000+x名的GMV，对该前1000+x名进行排序，以得到最终的前1000名，并将该最终的前1000名存储到Redis新的zset2结构中，在该zset2结构，包括：zset2key：“top”+planId，score：名次，value：unionId。
本申请实施例中，除了将前1000名的数据写入zset2中，还需要对前1000名待排序数据增加各自的名次值。其中，对于第1名，可以增加名次值1000，对于第2名，可以增加名次值999，以此类推，对于第1000名，可以增加名次值1。这样，可以保证在zset1结构中，前1000名和后面的用户是严格区分的。
S407、服务器在zset1结构中，对1000名之后的用户进行排序。
这里，在zset1结构中，key为“all_bank”+planId的情况下，通过调用redis.zRevRangeWithScores(key，1000，y)这个函数，将zset1中1000名之后的数据排名写到个人信息列表中。这样，可以使得每个人在活动详情页上都能看到个人名次。
本申请实施例中，在将zset1中1000名之后的数据排名写到个人信息列表之前，服务器需要先获取S402中的个人信息列表，此处可以通过Redis中的mget命令，批量获取个人信息列表。
本申请实施例中，先通过Redis中的zset结构，对获取到的业务数据，即第一数量的待排序数据，根据第一维度的特征，即第一特征进行排序，得到第一排序结果；再基于第一排序结果从第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，通过内存排序，根据第二数量的待排序数据的第二维度的特征，即第二特征进行排序，得到第二排序结果。这样，可以使得在利用Redis对第一数量的待排序数据进行排序时的排序速度快，且得到第一排序结果的耗时较短；并且在第一排序结果的基础上，根据第二数量的待排序数据的第二特征，利用内存排序对第二数量的待排序数据进行排序；从而可以将Redis排序和内存排序进行结合，实现在对待排序数据进行排序的情况下，不仅可以对待排序数据进行多维度排序，还可以在进行多维度排序的同时，极大地提高排序速度。
图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置，如图5所示，该数据处理装置500包括：
处理单元501，配置为基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排 序数据的第一特征的排序结果；
排序单元502，配置为根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
在一些实施例中，所述排序单元502还配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三数量的待排序数据进行排序，得到第三排序结果；
数据处理装置还包括：获取单元，该获取单元配置为基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据；所述第三数量大于所述第一数量。
在一些实施例中，数据处理装置还包括：输入单元；该输入单元配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，将所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置所述排序数据库的排序依据为所述待排序数据的第一特征；对应的，处理单元501，还配置为从所述排序数据库对所述第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
在一些实施例中，排序单元502，还配置为：将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较；所述第一参考数据为所述第二数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第一待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第一参考数据之后的待排序数据；在所述第一参考数据的第一特征和所述第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
在一些实施例中，处理单元501，还配置为：当不存在保留数据，所述保留数据的第一特征与所述第一参考数据的第一特征相同，基于所述第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第四数量，且所述第四数量大于所述第二数量；数据处理装置还包括：比较单元，该比较单元配置为将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较；所述第二参考数据为所述第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第二待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第二参考数据之后的待排序数据；数据处理装置还包括：删除单元，该删除单元配置为在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
在一些实施例中，数据处理装置还包括：确定单元；该确定单元配置为所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果之后，确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据；该确定单元还配置为根据所述待排序数据在所述第一排序结果中的排序，确定所述待排序数据对应的名次值；输入单元，还配置为将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中；所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征值确定对应待排 序数据的排序分值。
本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述任一实施例所述的数据处理方法。
本申请实施例还提供了一种存储介质，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，实现上述任一实施例所述的数据处理方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读代码，在所述计算机可读代码在电子设备中运行的情况下，所述电子设备中的处理器配置为执行上述方法实施例中记载的任一种数据处理方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机配置为执行上述方法实施例中记载的任一种数据处理方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，本申请实施例提供的信息处理装置所包括的各单元，可以通过电子设备中的处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)等。
以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的信息处理方法，并作为独立的产品销售或使用时，也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相关技术做出贡献的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电子设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，图6为本申请实施例电子设备的一种硬件实体示意图，如图6所示，所述电子设备600包括：一个处理器601、至少一个通信总线602、至少一个外部通信接口604和存储器605。其中，通信总线602配置为实现这些组件之间的连接通信。在一示例中，电子设备600还包括：用户接口603、其中，用户接口603可以包括显示屏，外部通信接口604可以包括标准的有线接口和无线接口。
存储器605配置为存储由处理器601可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器601以及电子设备中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、 音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。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、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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相关技术做出贡献的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电子设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，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。
工业实用性
本申请实施例中，基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；从而可以根据第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征，得到第一排序结果，再基于第一排序结果从第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，在抽取第二数量的待排序数据后，根据该第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，再对该第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。这样，在对待排序数据进行排序的过程中，可以先根据第一维度的特征，即第一特征，对第一数量的待排序数据进行排序，得到第一排序结果，再在该第一排序结果的基础上，根据第二维度的特征，即第二特征，对第二数量的待排序数据进行排序，从而可以实现对待排序数据进行多维度的排序。

Claims (16)

  1. 一种数据处理方法，所述方法包括：
    基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；
    根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，所述方法还包括：
    根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三数量的待排序数据进行排序，得到第三排序结果；
    基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据；所述第三数量大于所述第一数量。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，所述方法还包括：
    将所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置所述排序数据库的排序依据为所述待排序数据的第一特征；
    对应的，所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据，包括：
    从所述排序数据库对所述第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
  4. 根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果，包括：
    将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较；所述第一参考数据为所述第二数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第一待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第一参考数据之后的待排序数据；
    在所述第一参考数据的第一特征和所述第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，当不存在保留数据，所述保留数据的第一特征与所述第一参考数据的第一特征相同，所述方法还包括：
    基于所述第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第四数量，且所述第四数量大于所述第二数量；
    将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较；所述第二参考数据为所述第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第二待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第二参考数据之后的待排序数据；
    在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
  6. 根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中，所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果之后，所述方法还包括：
    确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据；
    根据所述待排序数据在所述第一排序结果中的排序，确定所述待排序数据对应的名次值；
    将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中；所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征值确定对应待排序数据的排序分值。
  7. 一种数据处理装置，所述装置包括：
    处理单元，配置为基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第二数量；所述第一排序结果为基于所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据的第一特征的排序结果；
    排序单元，配置为根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果。
  8. 根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置还包括：获取单元；
    所述排序单元，还配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，根据第三数量的待排序数据中每一待排序数据的第三特征，对所述第三数量的待排序数据进行排序，得到第三排序结果；
    所述获取单元，配置为：基于所述第三排序结果，从所述第三数量的待排序数据中获取所述第一数量的待排序数据；所述第三数量大于所述第一数量。
  9. 根据权利要求7或8所述的装置，其中，所述装置还包括：输入单元；
    所述输入单元，配置为：所述基于第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第二数量的待排序数据之前，将所述第一数量的待排序数据中每一待排序数据输入至排序数据库，并设置所述排序数据库的排序依据为所述待排序数据的第一特征；
    对应的，所述处理单元，还配置为：从所述排序数据库对所述第一数量的待排序数据的第一排序结果中，获取第二数量的待排序数据。
  10. 根据权利要求7至9任一项所述的装置，其中，
    所述排序单元，还配置为：将所述第二数量的待排序数据中，第一参考数据的第一特征与第一待保留数据的第一特征进行比较；所述第一参考数据为所述第二数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据， 所述第一待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第一参考数据之后的待排序数据；在所述第一参考数据的第一特征和所述第一待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第一待保留数据删除。
  11. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述装置还包括：比较单元和删除单元；
    所述处理单元，还配置为：当不存在保留数据，所述保留数据的第一特征与所述第一参考数据的第一特征相同，基于所述第一数量的待排序数据的第一排序结果，从所述第一数量的待排序数据中抽取第四数量的待排序数据；所述第一数量大于所述第四数量，且所述第四数量大于所述第二数量；
    所述比较单元，配置为：将所述第四数量的待排序数据中，第二参考数据的第一特征与第二待保留数据的第一特征进行比较；所述第二参考数据为所述第四数量的待排序数据中位于所述第一排序结果的设定次序的待排序数据，所述第二待保留数据为在所述第一排序结果中位于所述第二参考数据之后的待排序数据；
    所述删除单元，配置为：在所述第二参考数据的第一特征和所述第二待保留数据的第一特征不同的情况下，将所述第二待保留数据删除。
  12. 根据权利要求7至11任一项所述的装置，所述装置还包括：确定单元；
    所述确定单元，配置为：所述根据所述第二数量的待排序数据中每一待排序数据的第二特征，对所述第二数量的待排序数据进行排序，得到第二排序结果之后，确定所述第一排序结果中位于所述设定次序之前的待排序数据；
    所述确定单元，还配置为：根据所述待排序数据在所述第一排序结果中的排序，确定所述待排序数据对应的名次值；
    所述输入单元，还配置为：将所述名次值输入至对所述第一数量的待排序数据进行排序的排序数据库中；所述名次值用于和对应待排序数据的第一特征值确定对应待排序数据的排序分值。
  13. 一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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，实现权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
  14. 一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
  15. 一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，在所述计算机可读代码在电子设备中运行的情况下，所述电子设备中的处理器执行如权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
  16. 一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
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