数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质

摘要

本申请提供一种数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质，该方法，包括：获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对所述操作日志进行解析，得到数据修改表；根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据所述目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

说明书

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

随着数据处理量的不断增加，需要构建数据仓库对数据进行存储管理。一般，数据仓库都会对应着多个业务数据线，各个业务数据线从数据仓库中获取所需的业务数据。而数据仓库需要从线上数据库中抽取数据，若线上数据库的数据模型发生变更，则数据仓库的数据模型也要进行相应的变更。

目前，一般是通过配备专业的负责人进行数据仓库的维护，当线上数据库的数据模型发生变化时，由线上数据库的负责人向数据仓库的负责人发送变更请求，然后由数据仓库的负责人进行数据仓库的数据模型的变更操作。

但是，上述过程操作繁琐，需要耗费大量的人力，且容易引入错误操作，导致数据仓库不能进行正常的数据存储。

发明内容

本申请提供一种数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质，可以自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

第一方面，本申请实施例提供一种数据仓库的数据处理方法，包括：

获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；

对所述操作日志进行解析，得到数据修改表；

根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；

根据所述目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。

在一种可能的设计中，所述获取线上数据库的数据模型对应的操作日志，包括：

当线上数据库的数据模型被修改时，获取所述线上数据库的数据模型对应的操作日志。

在一种可能的设计中，所述对所述操作日志进行解析，得到数据修改表，包括：

从所述操作日志中查找出所有执行语句；

根据所述执行语句，解析出针对所述线上数据库的数据模型的修改内容；

根据所述修改内容，确定数据修改表；其中，所述数据修改表中记录有针对线上数据库的数据模型的修改信息，所述修改信息包括：添加的字段信息、修改的字段类型、修改的主键名称。

在一种可能的设计中，在根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改之前，还包括：

对所述数据修改表进行校验。

在一种可能的设计中，对所述数据修改表进行校验，包括：

根据预设的校验要求，对所述数据修改表中的修改信息进行依次校验；其中，所述预设的校验要求包括以下任一或者任多：符合业务需求对应的修改规范、属于允许变更的数据类型、在允许修改的权限范围内；

若所有修改信息均满足所述预设的校验要求，则校验通过。

在一种可能的设计中，还包括：

若校验不通过，则拒绝对数据仓库的数据模型进行修改，并反馈修改失败提示信息。

在一种可能的设计中，根据所述目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作，包括：

通过抽取工具从线上数据库中抽取数据；

根据所述目标数据模型，对抽取到的数据进行清洗处理，得到各个业务线所需的目标数据；

将所述目标数据进行存储。

第二方面，本申请实施例提供一种数据仓库的数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；

解析模块，用于对所述操作日志进行解析，得到数据修改表；

变更模块，用于根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；

存储模块，用于根据所述目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。

在一种可能的设计中，所述获取模块，具体用于：

当线上数据库的数据模型被修改时，获取所述线上数据库的数据模型对应的操作日志。

在一种可能的设计中，所述解析模块，具体用于：

从所述操作日志中查找出所有执行语句；

根据所述执行语句，解析出针对所述线上数据库的数据模型的修改内容；

根据所述修改内容，确定数据修改表；其中，所述数据修改表中记录有针对线上数据库的数据模型的修改信息，所述修改信息包括：添加的字段信息、修改的字段类型、修改的主键名称。

在一种可能的设计中，还包括：校验模块，用于在根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改之前，对所述数据修改表进行校验。

在一种可能的设计中，所述校验模块，具体用于：

根据预设的校验要求，对所述数据修改表中的修改信息进行依次校验；其中，所述预设的校验要求包括以下任一或者任多：符合业务需求对应的修改规范、属于允许变更的数据类型、在允许修改的权限范围内；

若所有修改信息均满足所述预设的校验要求，则校验通过。

在一种可能的设计中，还包括：反馈模块，用于：

在校验不通过时，拒绝对数据仓库的数据模型进行修改，并反馈修改失败提示信息。

在一种可能的设计中，所述存储模块，具体用于：

通过抽取工具从线上数据库中抽取数据；

根据所述目标数据模型，对抽取到的数据进行清洗处理，得到各个业务线所需的目标数据；

将所述目标数据进行存储。

第三方面，本申请实施例提供一种数据仓库的数据处理系统，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的数据仓库的数据处理方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的数据仓库的数据处理方法。

第五方面，本申请实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得服务器执行第一方面中任一所述的数据仓库的数据处理方法。

本申请提供一种数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质，通过获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对所述操作日志进行解析，得到数据修改表；根据所述数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据所述目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中数据仓库的架构示意图；

图2为本申请一应用场景的原理示意图；

图3为本申请实施例一提供的数据仓库的数据处理方法的流程图；

图4为本申请实施例一提供的数据模型对应的操作日志的示意图；

图5为本申请实施例二提供的数据仓库的数据处理方法的流程图；

图6为本申请实施例三提供的数据仓库的数据处理装置的结构示意图；

图7为本申请实施例四提供的数据仓库的数据处理装置的结构示意图；

图8为本申请实施例五提供的数据仓库的数据处理系统的结构示意图。

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

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，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

随着数据处理量的不断增加，需要构建数据仓库对数据进行存储管理。图1为现有技术中数据仓库的架构示意图，如图1所示，DB(Data Base，线上数据库)是现有的数据来源，主要包括结构化数据库和非结构化数据库，其中关系型数据库主要包括mysql、oracle和sqlserver等，非关系型数据库主要包括hbase、mongdb、elasticsearch等。ETL是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程，包括数据抽取(将数据从数据源读出来)、数据转换(进行数据清洗、数据格式和维度转换)、数据加载(将处理后的数据加载到目标处)。ODS(Operational Data Store，操作性数据)是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复杂性，而且ODS的数据周期一般比较短。数据仓库(Data Warehouse，简称DW)都会对应着多个业务数据线(Data Mart，简称DM)。各个业务数据线是面向应用服务，为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据。

由于业务变化等原因线上库的数据模型会时常被修改，比如添加字段、修改字段类型、修改主键等操作。此时数据仓库的数据模型也要进行相应的变更，否则会导致抽数任务的报错。由于在数据仓库中涉及到ETL的操作，表与表之间的联系很密切，所以这导致了仓库中模型变更比较复杂。目前，一般是通过配备专业的负责人进行数据仓库的维护，当线上数据库的数据模型发生变化时，由线上数据库的负责人向数据仓库的负责人发送变更请求，然后由数据仓库的负责人进行数据仓库的数据模型的变更操作。

但是，上述过程操作繁琐，需要耗费大量的人力，且容易引入错误操作，导致数据仓库不能进行正常的数据存储。

针对上述技术问题，本申请提供一种数据仓库的数据处理方法、装置、系统及存储介质，可以自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。图2为本申请一应用场景的原理示意图，如图2所示，当业务负责人提出了模型变更的需求后，在数据库DB中的模型进行修改。当线上数据库的数据模型被修改时，会自动生成对应的操作日志。数据模型的修改是指添加的字段、修改字段类型、修改主键等操作。以mysql为例，当线上数据库的数据模型被修改时，会自动生成binlog日志。数据仓库的服务器可以对操作日志进行解析，具体包括：从操作日志中查找出所有执行语句；根据执行语句，解析出针对线上数据库的数据模型的修改内容；根据修改内容，确定数据修改表；其中，数据修改表中记录有针对线上数据库的数据模型的修改信息，修改信息包括：添加的字段信息、修改的字段类型、修改的主键名称。最后，根据解析得到的修改表，对数据仓库DW的数据模型进行修改，得到目标数据模型。同时，还可以根据不同的业务、不同的线上数据模型的操作类型，有不同的校验和检查逻辑。只有当校验和检查通过以后，才会对数据仓库的模型进行修改。预设的校验要求包括以下任一或者任多：符合业务需求对应的修改规范、属于允许变更的数据类型、在允许修改的权限范围内。然后，若所有修改信息均满足预设的校验要求，则校验通过。预设的校验要求可以是数据库本身的业务校验和检查逻辑，例如对“not null”字段进行非空校验。预设的校验要求也可以是根据业务要求，编写的校验和检查逻辑，例如通过编写脚本对数据进行校验。

应用上述方法可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

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

图3为本申请实施例一提供的数据仓库的数据处理方法的流程图，如图3所示，本实施例中的方法可以包括：

S101、获取线上数据库的数据模型对应的操作日志。

本实施例中，当线上数据库的数据模型被修改时，数据仓库的服务器可以获取线上数据库的数据模型对应的操作日志。

具体地，当线上数据库的数据模型被修改时，会自动生成对应的操作日志。数据模型的修改是指添加的字段、修改字段类型、修改主键等操作。以mysql为例，当线上数据库的数据模型被修改时，会自动生成binlog日志。例如，当现有业务负责人提出需求(在test表中添加字段‘year’)时，操作mysql执行sql语句‘ALTER TABLE dbs.test COLUMN year int(20)not null’，会自动生成操作binlog日志。图4为本申请实施例一提供的数据模型对应的操作日志的示意图，如图4所示，操作binlog日志中记录了修改表的名称、修改信息、执行时间、数据库主机的服务号、线程号等信息。当线上模型发生变更时，触发数据仓库的服务器自动获取线上数据库的数据模型对应的操作日志。通过对操作日志的解析，实现数据仓库模型的自动更新。

S102、对操作日志进行解析，得到数据修改表。

本实施例中，数据仓库的服务器从操作日志中查找出所有执行语句。然后，根据执行语句，解析出针对线上数据库的数据模型的修改内容。最后，根据修改内容，确定数据修改表；其中，数据修改表中记录有针对线上数据库的数据模型的修改信息，修改信息包括：添加的字段信息、修改的字段类型、修改的主键名称。

具体地，数据仓库的服务器根据操作日志，解析出来对于线上模型的操作的详细内容获取其中的关键信息。主要是查找对模型操作的sql执行语句，最后根据sql语句解析出来对表的操作类型。以图4所示的操作日志为例，数据仓库的服务器可以通过binlog日志解析结果为添加字段year，并且字段类型为int。最后将解析出来的结果作为参数，作为数据修改表。

S103、根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型。

本实施例中，数据仓库的服务器可以根据数据修改表对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型。

具体地，以图4所示的操作日志为例，可以根据数据修改表，在数据仓库中test表对应的模型中增加字段‘year’，并设置字段类型为int，从而完成业务模型的自动更新。为具体验证本申请相比于现有技术的优势，选取了使用本申请和现有技术处理的ETL模型变更流程各1000个，分析对比了平均消耗时间、出错率、人力成本数据。测试数据比对结果如表1所示，相对于现有技术，从业务方案提出模型变更需求到仓库ETL模型完成修改所消耗的平均时间从30.2分钟降低到0.6分钟，处理速度得到了大大的提高；出错率从原来的12％降低到1％，降低了出错率，提高了业务的稳定性。除此之外，原来的变更过程所需参与的平均人员为4.2个，而本申请的变更流程可由数据仓库的服务器自动完成，不需要人员参与，节省了大量的人力成本。

表1测试数据比对结果表

S104、根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。

本实施例中，在完成目标数据模型更新后，数据仓库的服务器可以通过抽取工具从线上数据库中抽取数据。然后，根据目标数据模型，对抽取到的数据进行清洗处理，得到各个业务线所需的目标数据，并将目标数据进行存储。从而完成各个业务数据的更新，能够及时满足应用和业务的需求。

本实施例，通过获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对操作日志进行解析，得到数据修改表；根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

图5为本申请实施例二提供的数据仓库的数据处理方法的流程图，如图5所示，本实施例中的方法可以包括：

S201、获取线上数据库的数据模型对应的操作日志。

S202、对操作日志进行解析，得到数据修改表。

本实施例中，步骤S201～步骤S202的具体实现过程和技术原理请参见图3所示的方法中步骤S101～步骤S102中的相关描述，此处不再赘述。

S203、对数据修改表进行校验。

本实施例中，数据仓库的服务器还可以根据预设的校验要求，对数据修改表中的修改信息进行依次校验。其中，预设的校验要求包括以下任一或者任多：符合业务需求对应的修改规范、属于允许变更的数据类型、在允许修改的权限范围内。然后，若所有修改信息均满足预设的校验要求，则校验通过。

具体地，数据仓库的服务器会根据不同的业务、不同的线上数据模型的操作类型，有不同的校验和检查逻辑。只有当校验和检查通过以后，才会执行最后的ETL模型的修改。预设的校验要求可以是数据库本身的业务校验和检查逻辑，例如对“not null”字段进行非空校验。预设的校验要求也可以是根据业务要求，编写的校验和检查逻辑，例如通过编写脚本对数据进行校验。

可选地，若校验不通过，则拒绝对数据仓库的数据模型进行修改，并反馈修改失败提示信息。

具体地，当校验不通过，则拒绝对数据仓库的数据模型进行修改，并可以生成失败提示信息。线上模型维护人员，可以根据失败提示信息，查找数据模型更新失败的原因，并进行有针对性的修改，从而提高了数据模型的更新效率。

S204、根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型。

S205、根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。

本实施例中，步骤S204～步骤S205的具体实现过程和技术原理请参见图3所示的方法中步骤S103～步骤S104中的相关描述，此处不再赘述。

本实施例，通过获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对操作日志进行解析，得到数据修改表；根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

另外，本实施例还可以在根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改之前，对数据修改表进行校验。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

图6为本申请实施例三提供的数据仓库的数据处理装置的结构示意图，如图6所示，本实施例的数据仓库的数据处理装置可以包括：

获取模块31，用于获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；

解析模块32，用于对操作日志进行解析，得到数据修改表；

变更模块33，用于根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；

存储模块34，用于根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。

在一种可能的设计中，获取模块31，具体用于：

当线上数据库的数据模型被修改时，获取线上数据库的数据模型对应的操作日志。

在一种可能的设计中，解析模块32，具体用于：

从操作日志中查找出所有执行语句；

根据执行语句，解析出针对线上数据库的数据模型的修改内容；

根据修改内容，确定数据修改表；其中，数据修改表中记录有针对线上数据库的数据模型的修改信息，修改信息包括：添加的字段信息、修改的字段类型、修改的主键名称。

在一种可能的设计中，还包括：校验模块，用于在根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改之前，对数据修改表进行校验。

在一种可能的设计中，存储模块34，具体用于：

通过抽取工具从线上数据库中抽取数据；

根据目标数据模型，对抽取到的数据进行清洗处理，得到各个业务线所需的目标数据；

将目标数据进行存储。

本实施例的数据仓库的数据处理装置，可以执行图3所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图3所示方法中的相关描述，此处不再赘述。

本实施例，通过获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对操作日志进行解析，得到数据修改表；根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

图7为本申请实施例四提供的数据仓库的数据处理装置的结构示意图，如图7所示，本实施例的数据仓库的数据处理装置在图6所示装置的基础上，还可以包括：

校验模块35，具体用于：

根据预设的校验要求，对数据修改表中的修改信息进行依次校验；其中，预设的校验要求包括以下任一或者任多：符合业务需求对应的修改规范、属于允许变更的数据类型、在允许修改的权限范围内；

若所有修改信息均满足预设的校验要求，则校验通过。

在一种可能的设计中，还包括：反馈模块36，用于：

在校验不通过时，拒绝对数据仓库的数据模型进行修改，并反馈修改失败提示信息。

本实施例的数据仓库的数据处理装置，可以执行图3、图5所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图3、图5所示方法中的相关描述，此处不再赘述。

本实施例，通过获取线上数据库的数据模型对应的操作日志；对操作日志进行解析，得到数据修改表；根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改，得到目标数据模型；根据目标数据模型，对线上数据库的数据进行存储操作。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

另外，本实施例还可以在根据数据修改表，对数据仓库的数据模型进行修改之前，对数据修改表进行校验。本申请可以根据线上数据库对其自身的数据模型的变更操作，自动执行对数据仓库的数据模型的更新，以实现数据仓库和线上数据库的适配，完成对线上数据的存储；整个过程无需人为干预，操作简单，效率高。

图8为本申请实施例五提供的数据仓库的数据处理系统的结构示意图，如图8所示，本实施例的数据仓库的数据处理系统40可以包括：处理器41和存储器42。

存储器42，用于存储程序；存储器42，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器42用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。

上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。

处理器41，用于执行存储器42存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。

具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。

处理器41和存储器42可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器41和存储器42是独立结构时，存储器42、处理器41可以通过总线43耦合连接。

本实施例的数据仓库的数据处理系统可以执行图3、图5所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图3、图5所示方法中的相关描述，此处不再赘述。

此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当用户设备的至少一个处理器执行该计算机执行指令时，用户设备执行上述各种可能的方法。

其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。

本申请还提供一种程序产品，程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得服务器实施上述本申请实施例任一的方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各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一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。