【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件领域，尤其涉及基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法及系统。
技术介绍
1、oltp(on-line transaction processing，联合事务处理过程)系统主要处理在线交易，其主要包括以下几个特点：
2、实时性强：oltp系统对实时性要求非常高，需要能够实时地处理和响应客户的交易请求。
3、并发性高：大量客户可以同时访问系统，提交服务申请(事务)，oltp系统需要能够正确处理多个客户申请的并发操作。
4、数据量大：oltp系统需要处理大量的数据，尤其是对于大型企业来说，数据量更大，要求系统能够高效地进行数据处理。
5、数据更新频繁：oltp系统的数据更新非常频繁，每时每刻都有大量的数据被修改。
6、但是现有的oltp系统存在稳定性问题，为了解决该技术问题现提出一种基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法及系统。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法、系统、计算机设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供了如下的技术方案：
3、第一方面，在本专利技术提供的一个实施例中，提供了基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法，该方法包括以下步骤：
4、读取oltp
5、通过检测算法对原始数据进行分析、处理以获得oltp业务系统的性能评估的分析数据；所述分析数据包括性能预测数据和系统当前性能数据；
6、输出性能预测数据和系统当前性能数据。
7、本专利技术读取oltp业务系统源数据库中的原始数据；通过检测算法对原始数据进行分析、处理以获得oltp业务系统的性能评估的分析数据；所述分析数据包括性能预测数据和系统当前性能数据；输出性能预测数据和系统当前性能数据。本专利技术通过收集实际生产环境下的oracle redo日志相关数据、otlp系统性能数据，并对这些数据进行数据清洗、分析和挖掘，通过科学的分析，评估其准确性和有效性。
8、作为本专利技术的进一步方案，所述原始数据包括redo日志及其相关信息。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述检测算法为曲线拟合算法。
10、作为本专利技术的进一步方案，曲线拟合算法为prophet算法模型。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述prophet算法模型为：
12、y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈(t)
13、其中g(t)表示趋势项，它表示时间序列在非周期上面的变化趋势；s(t)表示周期项；h(t)表示节假日项，表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响；∈(t)即误差项或者称为剩余项，表示模型未预测到的波动，服从高斯分布。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述分析数据还包括系统瓶颈数据和评估系统负载数据和性能预测数据。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述分析数据还包括任一时间段的负载来源的对象和产生的语句。
16、第二方面，在本专利技术提供的又一个实施例中，提供了基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的系统，该系统包括：数据采集模块、数据分析模块和输出模块。
17、所述数据采集模块，用于读取oltp业务系统源数据库中的原始数据。
18、所述数据分析模块，用于通过检测算法对原始数据进行分析、处理以获得oltp业务系统的性能评估的分析数据；所述分析数据包括性能预测数据和系统当前性能数据。
19、第三方面，在本专利技术提供的又一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器加载并执行所述计算机程序时实现基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法的步骤。
20、第四方面，在本专利技术提供的再一个实施例中，提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时实现所述基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法的步骤。
21、本专利技术提供的技术方案，具有如下有益效果：
22、本专利技术提供的基于oracle redo日志分析和预测oltp业务系统性能的方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括读取oltp业务系统源数据库中的原始数据；通过检测算法对原始数据进行分析、处理以获得oltp业务系统的性能评估的分析数据；所述分析数据包括性能预测数据和系统当前性能数据；输出性能预测数据和系统当前性能数据。本专利技术通过收集实际生产环境下的oracle redo日志相关数据、otlp系统性能数据，并对这些数据进行数据清洗、分析和挖掘，通过科学的分析，评估其准确性和有效性。
23、本专利技术的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
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1.一种OLTP业务系统性能的分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述原始数据至少包括REDO日志及其关联信息。
3.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述检测算法为曲线拟合算法。
4.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述曲线拟合算法为Prophet算法模型。
5.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述Prophet算法模型为：
6.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述分析数据还包括系统瓶颈数据和评估系统负载数据和性能预测数据。
7.如权利要求6所述的分析方法，其特征在于，所述分析数据还包括任一时间段的负载来源的对象和产生的语句。
8.一种OLTP业务系统性能的分析系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块、数据分析模块和输出模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器加载并执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的OLTP业务系统性能的分析方法的步骤。
<...【技术特征摘要】
1.一种oltp业务系统性能的分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述原始数据至少包括redo日志及其关联信息。
3.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述检测算法为曲线拟合算法。
4.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述曲线拟合算法为prophet算法模型。
5.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述prophet算法模型为：
6.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述分析数据还包括系统瓶颈数据和评估系统负载数据和性能预测数据。
【专利技术属性】
技术研发人员：方立刚，周立杰，丁一凡，郑伟航，李坤，
申请(专利权)人：浪潮通用软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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