数据库监控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种数据库监控方法及装置，属于人工智能技术领域，可应用于金融领域或其他领域。该数据库监控方法包括：根据会话连接信息构建目标会话数据；对目标会话数据进行聚类计算得到目标聚类结果；其中，目标聚类结果包括目标簇；根据各目标簇的平均边界距离和目标簇对应的会话持续时间的最大值确定时间阈值；根据会话连接信息中的会话持续时间与时间阈值的比较结果输出监控报警信息。本发明专利技术支持对大量数据库集群进行动态监控，可以提高监控时效性，及时发现会话连接释放异常问题。及时发现会话连接释放异常问题。及时发现会话连接释放异常问题。

【技术实现步骤摘要】
数据库监控方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体地，涉及一种数据库监控方法及装置。

技术介绍

[0002]对于高并发交易的应用系统，应用程序在处理每一笔交易事务时通过从数据源连接池中获取数据库会话连接进行数据读写操作，在处理完成后应及时释放数据库会话连接，以供后续交易可以申请到新的数据库会话连接。由于数据源连接池一般设置有最大连接数，当数据库会话连接未及时释放回收时，大量新的交易将无法申请到数据库会话连接，导致交易异常，进一步引发应用系统的整体系统性故障。
[0003]原有的数据库应用监控方法主要存在以下几个问题：
[0004]1、时效性较差。往往只能在出现异常情况后发现数据库连接池满，此时生产运行已经产生了较大影响，难以提前发现风险隐患，避免异常发生。
[0005]2、常规测试中难以发现异常问题，隐蔽性高。在普通测试中，交易量往往达不到生产环境的交易量水平，测试环境下未释放的数据库会话连接难以使数据库连接使用量达到上限暴露异常问题。同时常规测试可能受限于各种因素，对全量交易场景进行压力测试往往不具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据库监控方法，其特征在于，包括：根据会话连接信息构建目标会话数据；对所述目标会话数据进行聚类计算得到目标聚类结果；其中，所述目标聚类结果包括目标簇；根据各目标簇的平均边界距离和目标簇对应的会话持续时间的最大值确定时间阈值；根据会话连接信息中的会话持续时间与所述时间阈值的比较结果输出监控报警信息。2.根据权利要求1所述的数据库监控方法，其特征在于，根据会话连接信息构建目标会话数据包括：根据会话连接信息中的会话特征数据划分会话连接信息；根据划分后的会话连接信息确定会话连接数量和目标会话持续时间；根据所述会话连接数量和所述目标会话持续时间构建所述目标会话数据。3.根据权利要求2所述的数据库监控方法，其特征在于，根据划分后的会话连接信息确定目标会话持续时间包括：确定划分后的会话连接信息中的会话持续时间的最大值为目标会话持续时间。4.根据权利要求2所述的数据库监控方法，其特征在于，还包括：确定各目标簇中的目标会话数据与各目标簇的簇中心的相异度为各目标簇的平均边界距离。5.根据权利要求2所述的数据库监控方法，其特征在于，对所述目标会话数据进行聚类计算得到目标聚类结果包括：获取白名单中的会话特征数据，根据所述白名单中的会话特征数据对所述目标会话数据进行筛选；对筛选后的目标会话数据进行聚类计算得到目标聚类结果。6.根据权利要求5所述的数据库监控方法，其特征在于，对筛选后的目标会话数据进行聚类计算得到目标聚类结果包括：根据各超参数对筛选后的目标会话数据进行聚类计...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘征彦，姜波，贾思宇，王诗章，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：