数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质，基于目标数据库的实时性能数据，生成目标指标的当前时间序列，而后计算目标指标的当前时间序列和目标指标的历史时间序列之间的相似度，将其作为目标指标的异常程度度量值，由于历史时间序列是目标数据库处于异常状态时的时间序列，因此，目标指标的异常程度度量值越高，目标指标的指标值异常的可能性越高，目标数据库处于异常状态的可能性越高，所以依据一段时间内的数据库性能指标值，能够确定目标数据库的状态，并且可以避免将数据库性能瞬时抖动的情况误判成数据库异常，排除瞬时抖动的干扰，提高数据库异常判定的准确性，实现数据库的性能监控任务。实现数据库的性能监控任务。实现数据库的性能监控任务。

【技术实现步骤摘要】
数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据库
，更具体的说，是涉及一种数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在手机银行、导航系统以及网络游戏等联机系统中，大多由数据库提供读写服务，并且数据库需要提供低延迟、高效且稳定的服务支撑，以保证系统性能。但是在实际应用中，由于索引设置不当、查询语句质量较差或者并发的请求数量较多等原因，可能会增加数据库的负载，例如CPU、内存以及I/O等负载，从而导致数据库的读写延迟增加，性能变差，甚至数据库夯死，影响系统功能。因此，需要实时监控数据库的性能，及时发现数据库异常，以保证数据库服务的稳定。
[0003]现有的数据库性能监控方法，在实时的性能指标超过预设阈值的情况下，将数据库判定为异常，容易造成误判，示例如，将数据库的瞬时性能抖动判定为数据库异常，异常判定的准确性较差。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质，以实现监控数据库性能的任务，提高数据库异常判定的准确性。
[0005]具体方案如下：
[0006]第一方面，提供了一种数据库性能监控方法，包括：
[0007]获取目标数据库的实时性能数据，所述实时性能数据包括当前一段时间内的若干种性能指标的指标值；
[0008]根据所述实时性能数据，生成至少一种目标指标的当前时间序列，每一个所述目标指标的当前时间序列是由按照时间先后顺序排列的所述目标指标的指标值构成的序列；
[0009]对于每一种所述目标指标，计算所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时间序列之间的相似度，作为所述目标指标的异常程度度量值，其中，所述目标指标的历史时间序列是所述目标数据库处于异常状态时的时间序列；
[0010]根据各个所述目标指标的异常程度度量值，判断所述目标数据库的状态是否为异常。
[0011]第二方面，提供了一种数据库性能监控装置，包括：
[0012]数据获取单元，用于获取目标数据库的实时性能数据，所述实时性能数据包括当前一段时间内的若干种性能指标的指标值；
[0013]当前时间序列配置单元，用于根据所述实时性能数据，生成至少一种目标指标的当前时间序列，每一个所述目标指标的当前时间序列是由按照时间先后顺序排列的所述目标指标的指标值构成的序列；
[0014]相似度计算单元，用于对于每一种所述目标指标，计算所述目标指标的当前时间
序列和所述目标指标的历史时间序列之间的相似度，作为所述目标指标的异常程度度量值，其中，所述目标指标的历史时间序列是所述目标数据库处于异常状态时的时间序列；
[0015]状态判定单元，用于根据各个所述目标指标的异常程度度量值，判断所述目标数据库的状态是否为异常。
[0016]第三方面，提供了一种数据库性能监控设备，包括：存储器和处理器；
[0017]所述存储器，用于存储程序；
[0018]所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的数据库性能监控方法的各个步骤。
[0019]第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的数据库性能监控方法的各个步骤。
[0020]借由上述技术方案，本申请计算了所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的异常的历史时间序列之间的相似度，将其作为所述目标指标的异常程度度量值，通过各个目标指标的异常程度度量值可以确定，在当前一段时间内，目标数据库的实时性能与目标数据库异常时的性能是否相似，需要说明的是，实时性能与异常时的性能越相似，当前目标数据库的状态为异常的可能性越高，因此，根据各个所述目标指标的异常程度度量值，能够判断所述目标数据库的状态是否为异常。本申请方案依据一段时间内的数据库性能指标值，确定目标数据库的状态，可以避免将数据库性能瞬时抖动的情况误判成数据库异常，排除瞬时抖动的干扰，提高数据库异常判定的准确性。
附图说明
[0021]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0022]图1为本申请实施例提供的一种数据库性能监控方法的流程示意图；
[0023]图2示出了数据库MongoDB的性能监控快照；
[0024]图3示例了MongoDB数据库的实时性能数据；
[0025]图4为本申请实施例提供的另一种数据库性能监控方法的流程示意图；
[0026]图5为本申请实施例提供的一种数据库性能监控装置的结构示意图；
[0027]图6为本申请实施例提供的数据库性能监控设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]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，所描述的实施例仅仅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做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。
[0029]本申请提供了一种数据库性能监控方法、装置、设备及存储介质，可以适用于实现指定监控时段内的数据库性能的监控任务。
[0030]本申请方案可以基于具备数据处理能力的终端实现，该终端可以是手机、电脑、服务器、云端等。
[0031]图1是根据本申请实施例示出的一种数据库性能监控方法的流程示意图，结合图1
所示，所述方法可以包括如下步骤：
[0032]步骤S101、获取目标数据库的实时性能数据。
[0033]其中，所述实时性能数据包括当前一段时间内的若干种性能指标的指标值，所述当前一段时间，指的是当前所指定的监控时段，也就是说，可以在所述当前一段时间内，按照预设的时间间隔，采集所述目标数据库的性能指标值，得到不同采集时刻的若干条性能指标序列，由各个所述性能指标序列构成所述目标数据库的实时性能数据，所述性能指标序列指的是由某一采集时刻的所述目标数据库的各个性能指标的指标值构成的序列。可选的，所述时间间隔可以是1秒，一个所述监控时段的时长可以是十几分钟到若干个小时。
[0034]步骤S102、根据所述实时性能数据，生成至少一种目标指标的当前时间序列。
[0035]其中，所述目标指标的当前时间序列指的是当前一段时间对应的时间序列，每一种所述目标指标的时间序列是由按照时间先后顺序排列的所述目标指标的指标值构成的序列。可选的，一个目标指标的当前时间序列可以包括成百上千个所述目标指标的指标值。
[0036]步骤S103、基于当前时间序列和历史时间序列进行相似度计算。
[0037]具体的，对于每一种所述目标指标，计算所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时间序列之间的相似度，将所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据库性能监控方法，其特征在于，包括：获取目标数据库的实时性能数据，所述实时性能数据包括当前一段时间内的若干种性能指标的指标值；根据所述实时性能数据，生成至少一种目标指标的当前时间序列，每一个所述目标指标的当前时间序列是由按照时间先后顺序排列的所述目标指标的指标值构成的序列；对于每一种所述目标指标，计算所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时间序列之间的相似度，作为所述目标指标的异常程度度量值，其中，所述目标指标的历史时间序列是所述目标数据库处于异常状态时的时间序列；根据各个所述目标指标的异常程度度量值，判断所述目标数据库的状态是否为异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时间序列之间的相似度，作为所述目标指标的异常程度度量值，包括：计算所述目标指标的当前时间序列和所述目标指标的历史时间序列之间的欧几里得距离；基于所述欧几里得距离，确定所述目标指标的异常程度度量值，其中，所述欧几里得距离与所述目标指标的异常程度度量值呈负相关。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述目标指标的异常程度度量值，判断所述目标数据库的状态是否为异常，包括：对于每一种所述目标指标，判断所述目标指标的异常程度度量值是否大于预设的所述目标指标的度量值阈值，若是，则所述目标指标的判断结果包括，所述目标指标的当前时间序列为异常序列，若否，则所述目标指标的判断结果包括，所述目标指标的当前时间序列为正常序列；根据各个所述目标指标的判断结果，确定所述目标数据库的状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标指标的度量值阈值是根据所述目标指标的历史时间序列的统计结果确定的，所述统计结果为中位数与3倍的中位数绝对偏差的和。5.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝春祥，于宗泽，冯嘉宁，原瑞卿，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：