一种基于时间序列的数据库处理方法、设备及介质技术

本发明专利技术提供了一种基于时间序列的数据库处理方法、设备及介质，该方法包括：根据原始数据库中每个原始数据的识别时间，获取时间序列集J；按照时间序列的递增，对时间序列集J进行排序，得到时间序列排序集H；根据用户输入的时间基值t0，对H进行时间判别处理，确定组别数量m；将所有原始数据根据t0移动至m组时间组别中；对m组原始数据进行数据清洗处理，得到m组轻量级数据。本发明专利技术的基于时间序列的数据库处理方法，通过对不同原始数据进行串行式分组处理，减少了原始数据库的运行压力，且通过分组的方式采集时间序列相差较大的原始数据，解决了Mysql导出器采集时间差距过大的指标时发生的占用线路多无法处理其他数据的问题。的占用线路多无法处理其他数据的问题。的占用线路多无法处理其他数据的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间序列的数据库处理方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据库处理领域，特别是涉及一种基于时间序列的数据库处理方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前Mysql或Mariadb数据库的相关指标通过开源的Mysql exporter程序和Prometheus导出器进行采集，其监控的指标过于单一且都属于同一采集URL(uniform resource locator，统一资源定位系统)，对于采集时间差距较大的指标，不能进行分组处理，无法处理多种场景下的指标不同的业务情况。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0004]根据本申请的一个方面，提供一种基于时间序列的数据库处理方法，应用于数据库处理系统，数据库处理系统连接原始数据库，原始数据库中存储有若干个原始数据；
[0005]其中，基于时间序列的数据库处理方法，包括如下步骤：
[0006]S100、根据原始数据库中每个原始数据的识别时间，获取时间序列集J＝(J1,J2,...,J
i
,...,J
n
)；其中，i＝1,2,...,n；n为原始数据库中的原始数据的数量；J
i
为原始数据库中第i个原始数据的时间序列；
[0007]S200、按照时间序列的递增，对J1,J2,...,J
i
,...,J
n
进行排序，得到时间序列排序集H＝(H1,H2,...,H
i
,...,H
n
)；其中，H
i
为H中第i个原始数据的时间序列；
[0008]S300、根据用户输入的时间基值t0，对H进行时间判别处理，确定组别数量m；
[0009]S400、将所有原始数据根据t0移动至m组时间组别中；
[0010]S500、对m组原始数据进行数据清洗处理，得到m组轻量级数据。
[0011]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S300，包括：
[0012]S310、获取用户输入的时间基值t0；
[0013]S320、若n可以被2整除，则执行步骤S330；
[0014]S330、若t0‑
t1≤H
1+k
+H
n
‑
k
≤t0+t1,则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；其中，k＝0,1,...,(n/2)
‑
1；t1为预设的时间阈值；t1＞t0。
[0015]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S330，还包括：
[0016]S331、若H
1+k
+H
n
‑
k
＞t0+t1,且H
n
‑
k
＜t0‑
t1，则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；
[0017]S332、若H
1+k
+H
n
‑
k
＞t0+t1,且H
n
‑
k
≥t0，则将H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别，并执行步骤S333；
[0018]S333、若t0‑
t1≤H
1+k
+H
n
‑
k
‑1≤t0+t1,则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
‑1对应的原始数据划分为一个组别。
[0019]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S330，还包括：
[0020]S334、若H
1+k
+H
n
‑
k
＜t0‑
t1，则执行步骤S335；
[0021]S335、确定t2＝(t0‑
t1)
‑
(H
1+k
+H
n
‑
k
)，若H
2+k
≤t2，则将H
1+k
对应的原始数据、H
2+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；否则，将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别。
[0022]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S320，还包括：
[0023]S321、若n不可被2整除，则执行步骤S340；
[0024]S340、若t0‑
t1≤H
1+g
+H
n
‑
g
≤t0+t1,则将H
1+g
对应的原始数据和H
n
‑
g
对应的原始数据划分为一个组别；其中，g＝0,1,...,[(n+1)/2]‑
1。
[0025]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S340，还包括：
[0026]S341、若H
1+g
+H
n
‑
g
＞t0+t1,且H
n
‑
g
＜t0‑
t1，则将H
1+g
对应的原始数据和H
n
‑
g
对应的原始数据划分为一个组别；
[0027]S342、若H
1+g
+H
n
‑
g
＞t0+t1,且H
n
‑
g
≥t0，则将H
n
‑
g
对应的原始数据划分为一个组别，并执行步骤S343；
[0028]S343、若t0‑
t1≤H
1+g
+H
n
‑
g
‑1≤t0+t1,则将H
1+g
对应的原始数据和H
n
‑
g
‑1对应的原始数据划分为一个组别。
[0029]在本申请的一种示例性实施例中，步骤S340，还包括：
[0030]S344、若H
1+g
+H
n
‑
g
＜t0‑
t1，则执行步骤S335；
[0031]S345、确定t2＝(t0‑
t1)
‑
(H
1+g
+H
n
‑
g
)，若H
2+g
≤t2，则将H
1+g
对应的原始数据、H
2+g
对应的原始数据和H
n<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列的数据库处理方法，其特征在于，应用于数据库处理系统，所述数据库处理系统连接原始数据库，所述原始数据库中存储有若干个原始数据；其中，所述基于时间序列的数据库处理方法，包括如下步骤：S100、根据所述原始数据库中每个所述原始数据的识别时间，获取时间序列集J＝(J1,J2,...,J
i
,...,J
n
)；其中，i＝1,2,...,n；n为所述原始数据库中的原始数据的数量；J
i
为所述原始数据库中第i个原始数据的时间序列；S200、按照时间序列的递增，对J1,J2,...,J
i
,...,J
n
进行排序，得到时间序列排序集H＝(H1,H2,...,H
i
,...,H
n
)；其中，H
i
为H中第i个原始数据的时间序列；S300、根据用户输入的时间基值t0，对H进行时间判别处理，确定组别数量m；S400、将所有所述原始数据根据t0移动至m组时间组别中；S500、对m组所述原始数据进行数据清洗处理，得到m组轻量级数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S300，包括：S310、获取用户输入的时间基值t0；S320、若n可以被2整除，则执行步骤S330；S330、若t0‑
t1≤H
1+k
+H
n
‑
k
≤t0+t1,则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；其中，k＝0,1,...,(n/2)
‑
1；t1为预设的时间阈值；t1＞t0。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S330，还包括：S331、若H
1+k
+H
n
‑
k
＞t0+t1,且H
n
‑
k
＜t0‑
t1，则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；S332、若H
1+k
+H
n
‑
k
＞t0+t1,且H
n
‑
k
≥t0，则将H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别，并执行步骤S333；S333、若t0‑
t1≤H
1+k
+H
n
‑
k
‑1≤t0+t1,则将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
‑1对应的原始数据划分为一个组别。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S330，还包括：S334、若H
1+k
+H
n
‑
k
＜t0‑
t1，则执行步骤S335；S335、确定t2＝(t0‑
t1)
‑
(H
1+k
+H
n
‑
k
)，若H
2+k
≤t2，则将H
1+k
对应的原始数据、H
2+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别；否则，将H
1+k
对应的原始数据和H
n
‑
k
对应的原始数据划分为一个组别。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S320，还包括：S321、若n不可被2整除，则执行步骤S3...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏兴华，罗春，陈栋，李建辉，张文件，李春，吴炎，臧冰凌，
申请(专利权)人：杭州沃趣科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：