数据读取方法、系统、计算机及可读存储介质

技术领域

本发明涉及汽车智能网联技术领域，特别涉及一种数据读取方法、系统、计算机及可读存储介质。

背景技术

现如今，随着互联网向汽车领域的纵向发展，车企论坛（Bulletin Board System，简称BBS）也同时趋于发展完善。在车企论坛中，当某一车型出现同一问题或者某一车型热销使得用户大量讨论某一车型的功能等情况时，都会在车企的论坛中快速增加相关话题的讨论，与此同时，车企也需要快速获得上述讨论的话题，能够对车辆的生产、制造以及销售等产生重要的指导意义。

现有传统的BBS大部分将数据持久化的存储在关系型数据库中，然而，关系型数据库并不适用于大数据的读取，当大量读取关系型数据库中的数据时，将会造成磁盘以及CPU（central processing unit，中央处理器）的利用率过高等问题，甚至出现BBS系统无法正常使用的问题。

同时现有技术在BBS中读取大量数据时，对单个大文件的读取耗时比较长，同时依赖于硬盘的读取速度，而且单个文件的可靠性并不高，当出现意外时，例如硬盘损坏以及网络异常等情况，则无法保障系统的稳定运行。

因此，针对现有技术的不足，提供一种适用于车企论坛，并且稳定、快速的数据处理方法很有必要。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种数据读取方法、系统、计算机及可读存储介质，以提供一种适用于车企论坛，并且稳定、快速的数据处理方法。

本发明实施例第一方面提出了一种数据读取方法，所述方法包括：

获取原始数据库中的备份数据，并将所述备份数据存储至分布式文件系统中，以对所述备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；

对所述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，所述执行任务包括若干数据集；

通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布，并根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组。

本发明的有益效果是：通过首先获取原始数据库中的备份数据，并将当前备份数据存储至分布式文件系统中，以对当前备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；在此基础之上，对上述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，该执行任务包括若干数据集；最后只需通过第一预设算法计算出每一数据集分别对应的主题分布，并根据主题分布读取出每一数据集分别包含的主题以及词组。通过上述方式能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

优选的，所述方法还包括：

获取所述原始数据库中产生的日志文件，并判断所述日志文件中是否出现新增日志；

若判断到所述日志文件中出现新增日志，则对所述新增日志的数据格式进行解析处理，以将所述新增日志中的数据以及表结构均存储为目标格式。

优选的，所述通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布的步骤包括：

通过Gibbs算法在所述数据集中输入目标数据分布，并设定所述数据集的状态转移阈值以及集合数；

随机初始化所述数据集的状态值，并更新所述数据集中的每个词分别对应的主题的编号；

基于坐标轴轮换算法对所述状态值进行收敛处理，以获取到对应的最终样本集，并统计出所述最终样本集中的每个词分别对应的主题，以获取到所述数据集对应的主题分布。

优选的，所述根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组的步骤包括：

当获取到所述主题分布时，在所述主题分布中通过第一Gibbs算法单元采集所述数据集中的每个词组分别对应的目标主题；

通过第二Gibbs算法单元计算出每一所述目标主题分别对应的词分布，并在所述词分布中采集出对应的目标词组。

优选的，所述根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组的步骤之后，所述方法还包括：

整合所述主题以及所述词组，以生成对应的数据包，并将所述数据包输入至预设评价模板中，以生成对应的评价报告；

根据所述评价报告生成对应的指导意见，并对所述评价报告以及所述指导意见进行打包处理，以发送至用户的移动终端。

优选的，所述方法还包括：

建立与显示终端的无线通讯连接，并通过第二预设算法将所述主题以及所述词组均转换成对应的显示信号；

判断所述显示信号是否与所述显示终端匹配；

若判断到所述显示信号与所述显示终端匹配，则将所述显示信号传输至所述显示终端，以在所述显示终端实时显示所述主题以及所述词组。

本发明实施例第二方面提出了一种数据读取系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取原始数据库中的备份数据，并将所述备份数据存储至分布式文件系统中，以对所述备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；

处理模块，用于对所述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，所述执行任务包括若干数据集；

读取模块，用于通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布，并根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括解析模块，所述解析模块具体用于：

获取所述原始数据库中产生的日志文件，并判断所述日志文件中是否出现新增日志；

若判断到所述日志文件中出现新增日志，则对所述新增日志的数据格式进行解析处理，以将所述新增日志中的数据以及表结构均存储为目标格式。

其中，上述数据读取系统中，所述读取模块具体用于：

通过Gibbs算法在所述数据集中输入目标数据分布，并设定所述数据集的状态转移阈值以及集合数；

随机初始化所述数据集的状态值，并更新所述数据集中的每个词分别对应的主题的编号；

基于坐标轴轮换算法对所述状态值进行收敛处理，以获取到对应的最终样本集，并统计出所述最终样本集中的每个词分别对应的主题，以获取到所述数据集对应的主题分布。

其中，上述数据读取系统中，所述读取模块还具体用于：

当获取到所述主题分布时，在所述主题分布中通过第一Gibbs算法单元采集所述数据集中的每个词组分别对应的目标主题；

通过第二Gibbs算法单元计算出每一所述目标主题分别对应的词分布，并在所述词分布中采集出对应的目标词组。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括评价模块，所述评价模块具体用于：

整合所述主题以及所述词组，以生成对应的数据包，并将所述数据包输入至预设评价模板中，以生成对应的评价报告；

根据所述评价报告生成对应的指导意见，并对所述评价报告以及所述指导意见进行打包处理，以发送至用户的移动终端。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括显示模块，所述显示模块具体用于：

建立与显示终端的无线通讯连接，并通过第二预设算法将所述主题以及所述词组均转换成对应的显示信号；

判断所述显示信号是否与所述显示终端匹配；

若判断到所述显示信号与所述显示终端匹配，则将所述显示信号传输至所述显示终端，以在所述显示终端实时显示所述主题以及所述词组。

本发明实施例第三方面提出了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述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如上面所述的数据读取方法。

本发明实施例第四方面提出了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上面所述的数据读取方法。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的数据读取方法的流程图；

图2为本发明第六实施例提供的数据读取系统的结构框图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明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，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／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。

现有传统的BBS大部分将数据持久化的存储在关系型数据库中，然而，关系型数据库并不适用于大数据的读取，当大量读取关系型数据库中的数据时，将会造成磁盘以及CPU（central processing unit，中央处理器）的利用率过高等问题，甚至出现BBS系统无法正常使用的问题。

同时现有技术在BBS中读取大量数据时，对单个大文件的读取耗时比较长，同时依赖于硬盘的读取速度，而且单个文件的可靠性并不高，当出现意外时，例如硬盘损坏以及网络异常等情况，则无法保障系统的稳定运行。

请参阅图1，所示为本发明第一实施例提供的数据读取方法，本实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

具体的，本实施例提供的数据读取方法具体包括以下步骤：

步骤S10，获取原始数据库中的备份数据，并将所述备份数据存储至分布式文件系统中，以对所述备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；

具体的，在本实施例中，首先需要说明的是，本实施例提供的数据读取方法具体应用在各个车企的车企论坛中，用于在车企论坛中提取出需要的主题以及词组，从而给车企后续的车辆制造以及销售提供指导性意见。

其中，需要指出的是，现有技术大部分直接将车企论坛中产生的数据存储在关系型数据库中，但由于关系型数据库的数据读取过程较长，从而大大增加了数据的读取时间，对应降低了数据的读取速率。

因此，在本步骤中，为了能够有效的提升数据的读取速率以及存储稳定性，本步骤需要首先获取到当前原始数据库中的备份数据，即由当前原始数据库全部复制出的备份数据。在获取到备份数据之后，本步骤会进一步将当前备份数据实时存储至预先设置好的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）中，以在当前分布式文件系统的内部对实时输入的备份数据进行拆分处理，在此基础之上，将拆分好的备份数据分别存储到不同的硬盘之中，从而能够实现对备份数据的拆分存储。优选的，在本实施例中，上述分布式文件系统默认将上述备份数据拆分成多个大小均为128MB的文件，以便于后续的存储，同时提升数据读取速率。

步骤S20，对所述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，所述执行任务包括若干数据集；

具体的，在本实施例中，需要说明的是，在通过上述步骤将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中后，为了便于后续数据的读取，本实施例会进一步对当前各个硬盘中的数据进行分类处理，即将各个硬盘中的数据按照不同的主题进行对应的分类，并将分类后的数据转换成对应的执行任务，具体的，该执行任务包括若干个数据集，从而能够将整个备份数据拆分成若干个数据集分别进行处理，以对应提升数据的读取速率。

步骤S30，通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布，并根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组。

最后，在本步骤中，需要说明的是，在通过上述步骤将上述备份数据最终拆分成若干个数据集之后，本步骤会进一步通过预先设置好的第一预设算法，即通过预先设置好的MapReduce算法对当前若干个数据集进行处理，并进一步计算出当前若干个数据集分别对应的主题分布，即分别计算出每个数据集分别包含的主题。

在此基础之上，本步骤会进一步根据计算出的主题分布读取出上述每个数据集分别包含的主题以及词组，从而能够根据实时获取到的主题以及词组为当前车企后续的车辆生产以及销售提供指导性意见。

使用时，通过首先获取原始数据库中的备份数据，并将当前备份数据存储至分布式文件系统中，以对当前备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；在此基础之上，对上述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，该执行任务包括若干数据集；最后只需通过第一预设算法计算出每一数据集分别对应的主题分布，并根据主题分布读取出每一数据集分别包含的主题以及词组。通过上述方式能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

需要说明的是，上述的实施过程只是为了说明本申请的可实施性，但这并不代表本申请的数据读取方法只有上述唯一一种实施流程，相反的，只要能够将本申请的数据读取方法实施起来，都可以被纳入本申请的可行实施方案。

综上，本发明上述实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

本发明第二实施例也提供了一种数据读取方法，本实施例提供的数据读取方法与上述第一实施例提供的数据读取方法的不同之处在于：

具体的，在本实施例中，需要说明的是，上述方法还包括：

获取所述原始数据库中产生的日志文件，并判断所述日志文件中是否出现新增日志；

若判断到所述日志文件中出现新增日志，则对所述新增日志的数据格式进行解析处理，以将所述新增日志中的数据以及表结构均存储为目标格式。

具体的，在本实施例中，需要说明的是，上述原始数据库在存储数据时，均会产生对应的日志文件，其中，可以理解的是，每个数据库的数据存储都是动态的，即每个数据库中的数据均不是一成不变的，因此，在本实施例中，本实施例还会实时判断上述日志文件中是否出现新增日志。

进一步的，在本实施例中，若判断到当前日志文件中出现了新增日志，本实施例会进一步对当前新增日志对应的数据格式进行解析处理，从而能够将当前新增日志中的数据以及表结构均存储为需要的目标格式。

优选的，在本实施例中，本实施例会将实时检测出的新增日志中的数据以及表结构均存储为csv（Comma-Separated Values，逗号分隔值）格式，以提升该新增日志的存储稳定性。

需要指出的是，本发明第二实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例提供的相应内容。

综上，本发明上述实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

本发明第三实施例也提供了一种数据读取方法，本实施例提供的数据读取方法与上述第一实施例提供的数据读取方法的不同之处在于：

进一步的，在本实施例中，需要说明的是，上述通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布的步骤包括：

通过Gibbs算法在所述数据集中输入目标数据分布，并设定所述数据集的状态转移阈值以及集合数；

随机初始化所述数据集的状态值，并更新所述数据集中的每个词分别对应的主题的编号；

基于坐标轴轮换算法对所述状态值进行收敛处理，以获取到对应的最终样本集，并统计出所述最终样本集中的每个词分别对应的主题，以获取到所述数据集对应的主题分布。

具体的，在本实施例中，需要说明的是，本实施例提供的第一预设算法为MapReduce算法，其中，需要指出的是，该MapReduce算法包括Map算法阶段以及Reduce算法阶段，进一步的，在Reduce算法阶段中，会使用上述Gibbs算法，以对上述数据集进行处理。

具体的，在本实施例中，当处于Reduce算法阶段时，本实施例会基于现有的狄利克雷分布原理，通过上述Gibbs算法在上述数据集中实时输入目标数据分布，例如π（x

进一步的，本实施例随机初始化上述数据集的状态值，并更新上述数据集中的每个词分别对应的主题的编号。

在此基础之上，本实施例会进一步基于现有的坐标轴轮换算法对上述状态值进行收 敛处理，直至Gibbs算法收敛，以获取到对应的最终样本集

需要指出的是，本发明第三实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例提供的相应内容。

综上，本发明上述实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

本发明第四实施例也提供了一种数据读取方法，本实施例提供的数据读取方法与上述第一实施例提供的数据读取方法的不同之处在于：

另外，在本实施例中，需要说明的是，上述根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组的步骤包括：

当获取到所述主题分布时，在所述主题分布中通过第一Gibbs算法单元采集所述数据集中的每个词组分别对应的目标主题；

通过第二Gibbs算法单元计算出每一所述目标主题分别对应的词分布，并在所述词分布中采集出对应的目标词组。

进一步的，在本实施例中，需要说明的是，本实施例在获取到上述主题分布之后，会进一步在当前主题分布中通过预先设置好的第一Gibbs算法单元采集上述数据集中的每个词组分别对应的目标主题，在此基础之上，本实施例会进一步通过预先设置好的第二Gibbs算法对应计算出上述每个目标主题分别对应的词分布，最后只需在获取到的每个词分布中分别采集出对应的目标词组，就能够简单、快速的在当前车企论坛中获取到需要的主题以及词组。

需要指出的是，本发明第四实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例提供的相应内容。

综上，本发明上述实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

本发明第五实施例也提供了一种数据读取方法，本实施例提供的数据读取方法与上述第一实施例提供的数据读取方法的不同之处在于：

另外，在本实施例中，还需要说明的是，上述根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组的步骤之后，该方法还包括：

整合所述主题以及所述词组，以生成对应的数据包，并将所述数据包输入至预设评价模板中，以生成对应的评价报告；

根据所述评价报告生成对应的指导意见，并对所述评价报告以及所述指导意见进行打包处理，以发送至用户的移动终端。

具体的，在本实施例中，通过上述方式能够准确的根据实时获取到的主题以及词组生成对应的评价报告，再进一步根据获取到的评价报告生成需要的指导意见，与此同时，将实时生成的指导意见发送至用户的移动终端，以便于后续车企的发展。

进一步的，在本实施例中，还需要指出的是，上述方法还包括：

建立与显示终端的无线通讯连接，并通过第二预设算法将所述主题以及所述词组均转换成对应的显示信号；

判断所述显示信号是否与所述显示终端匹配；

若判断到所述显示信号与所述显示终端匹配，则将所述显示信号传输至所述显示终端，以在所述显示终端实时显示所述主题以及所述词组。

具体的，在本实施例中，通过上述方式能够准确的与显示终端建立无线通讯连接，在此基础之上，将需要的主题以及词组转换成对应的显示信号，并传输至当前显示终端中，以进行实时显示，从而能够使工作人员实时的观察到从车企论坛中获取到的主题以及词组，便于后续提出指导性意见。

需要指出的是，本发明第五实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例提供的相应内容。

综上，本发明上述实施例提供的数据读取方法能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

请参阅图2，所示为本发明第六实施例提供的数据读取系统，所述系统包括：

获取模块12，用于获取原始数据库中的备份数据，并将所述备份数据存储至分布式文件系统中，以对所述备份数据进行拆分处理并存储至不同的硬盘中；

处理模块22，用于对所述硬盘中的数据进行分类处理，并转换成对应的执行任务，所述执行任务包括若干数据集；

读取模块32，用于通过第一预设算法计算出每一所述数据集分别对应的主题分布，并根据所述主题分布读取出每一所述数据集分别包含的主题以及词组。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括解析模块42，所述解析模块42具体用于：

获取所述原始数据库中产生的日志文件，并判断所述日志文件中是否出现新增日志；

若判断到所述日志文件中出现新增日志，则对所述新增日志的数据格式进行解析处理，以将所述新增日志中的数据以及表结构均存储为目标格式。

其中，上述数据读取系统中，所述读取模块32具体用于：

通过Gibbs算法在所述数据集中输入目标数据分布，并设定所述数据集的状态转移阈值以及集合数；

随机初始化所述数据集的状态值，并更新所述数据集中的每个词分别对应的主题的编号；

基于坐标轴轮换算法对所述状态值进行收敛处理，以获取到对应的最终样本集，并统计出所述最终样本集中的每个词分别对应的主题，以获取到所述数据集对应的主题分布。

其中，上述数据读取系统中，所述读取模块32还具体用于：

当获取到所述主题分布时，在所述主题分布中通过第一Gibbs算法单元采集所述数据集中的每个词组分别对应的目标主题；

通过第二Gibbs算法单元计算出每一所述目标主题分别对应的词分布，并在所述词分布中采集出对应的目标词组。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括评价模块52，所述评价模块52具体用于：

整合所述主题以及所述词组，以生成对应的数据包，并将所述数据包输入至预设评价模板中，以生成对应的评价报告；

根据所述评价报告生成对应的指导意见，并对所述评价报告以及所述指导意见进行打包处理，以发送至用户的移动终端。

其中，上述数据读取系统中，所述数据读取系统还包括显示模块62，所述显示模块62具体用于：

建立与显示终端的无线通讯连接，并通过第二预设算法将所述主题以及所述词组均转换成对应的显示信号；

判断所述显示信号是否与所述显示终端匹配；

若判断到所述显示信号与所述显示终端匹配，则将所述显示信号传输至所述显示终端，以在所述显示终端实时显示所述主题以及所述词组。

本发明第七实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述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如上述实施例提供的数据读取方法。

本发明第八实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提供的数据读取方法。

综上所述，本发明上述实施例提供的数据读取方法、系统、计算机及可读存储介质能够将原始数据库中的备份数据存储至分布式文件系统中，与此同时，将上述备份数据分别存储至不同的硬盘中，从而能够实现数据的分开读取，对应大幅提升了数据的读取速率，另外，通过将数据存储至分布式系统中，从而不需要直接从数据库中读取数据，进而大幅提升了数据存储的稳定性，适用于大范围的推广与使用。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。