【技术实现步骤摘要】
本公开涉及大数据领域及金融领域，具体地涉及一种数据库异常节点确定方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、数据中心开放平台oracle rac数据库主机通常存在至少两个数据库节点，不同应用的连接固定分散在相应的数据库节点，常规时间段数据库各节点的连接数随业务量波动，呈相对平稳趋势。如果oracle rac数据库某节点出现故障，应用层业务连接将受到影响，数据库某节点的连接数也将会发生陡降。此时，oracle rac启用高可用架构，业务连接会迅速切换至另一个节点，因此oracle rac数据库另一个节点的连接数将呈陡增趋势。
2、在此背景下，数据库管理员通常需要通过人工命令行逐台查询每个数据库节点的连接数来判断当前数据库各节点的状态是否异常。传统人工执行命令行的连接数查询方法无法迅速并直观的观察数据库连接状态，没有历史连接数数据的对比也无法迅速判断数据库是否已经恢复到初始连接状态。若oracle rac两个节点均接入应用连接可能导致gc类异常等待事件并影响数据库性能。因此，当前亟需自动化界面满足高效、迅速发现故障节点的需求，以达到快速发现隐患，迅速定位问题的目的。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了提高数据库异常节点定位效率的数据库异常节点确定方法、装置、设备、介质和程序产品，用于至少部分解决以上技术问题。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种数据库异常节点确定方法，包括：对多个数据库节点的连接数进行监控；在各数据库节点的连接数的变化量大于第
3、根据本公开的实施例，数据库节点的数量为两个，在各数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点包括：在当前数据库节点的连接数的降低量大于第一预设阈值的情况下，确定当前数据库节点为目标数据库节点；在当前数据库节点的连接数的增加量大于第一预设阈值的情况下，确定剩余数据库节点为目标数据库节点。
4、根据本公开的实施例，数据库节点的数量大于等于三个，在各数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点包括：确定一个或多个连接数降低的第一数据库节点，以及一个或多个连接数增加的第二数据库节点；按连接数对第二数据库节点进行排序，确定连接数增加量最大的第三数据库节点；对比第一数据库节点的第一历史连接数数据和第三数据库节点的第二历史连接数数据；在第一历史连接数数据与第二历史连接数数据的重合度大于第三预设阈值的情况下，确定一个或多个第一数据库节点为目标数据库节点。
5、根据本公开的实施例，在各数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点还包括：确定第三数据库节点为备用数据库节点；其中，在数据库节点出现异常时，优先选用备用数据库节点承接被转移的应用连接。
6、根据本公开的实施例，根据当前连接数数据和历史连接数数据，对目标数据库节点进行异常判断包括：建立历史数据分析模型；采用历史数据分析模型对当前连接数数据与历史连接数数据进行对比，得到历史数据变化趋势；以及根据历史数据变化趋势，对目标数据库节点进行异常判断。
7、根据本公开的实施例，建立历史数据分析模型包括：采用模型编写语言编写历史数据分析模型；其中，模型编写语言包括plsql、java、html和javascript。
8、根据本公开的实施例，根据当前连接数数据和历史连接数数据，对目标数据库节点进行异常判断还包括：对历史数据变化趋势进行实时展示。
9、根据本公开的实施例，数据库异常节点确定方法还包括：对目标数据库节点进行修复，并获取修复后的连接数数据；对比修复后的连接数数据与历史连接数数据；以及在修复后的连接数数据与历史连接数数据的差值小于第四预设阈值的情况下，确定目标数据库节点修复正常。
10、本公开的第二方面提供了一种数据库异常节点确定装置，包括：监控模块，用于对多个数据库节点的连接数进行监控；第一确定模块，用于在各数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点；获取模块，用于获取目标数据库节点的当前连接数数据和历史连接数数据；判断模块，用于根据当前连接数数据和历史连接数数据，对目标数据库节点进行异常判断；以及第二确定模块，用于在当前连接数数据与历史连接数数据的差值大于第二预设阈值的情况下，确定目标数据库节点为异常节点。
11、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例的方法。
12、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述任一实施例的方法。
13、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的方法。
14、与现有技术相比，本公开提供的数据库异常节点确定方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，至少具有以下有益效果：
15、(1)本公开的数据库异常节点确定方法，先通过对各数据库节点的连接数进行监控，筛选出潜在的异常节点。然后，针对该潜在的异常节点进行历史连接数的趋势分析，以及根据历史连接数的趋势来迅速发现异常节点。本公开的方法自动化程度高，大大提高了数据库异常节点的定位效率。
16、(2)本公开的数据库异常节点确定方法，适用于常见的双节点数据库系统，无论当前数据库节点的连接数是降低还是增加，均可以一次筛选出潜在异常节点，提高了数据库异常节点的定位效率。
17、(3)本公开的数据库异常节点确定方法，还适用于具有多个数据库节点的系统，在多个连接数增加的节点中，找到连接数增加量最大的节点，并对比该节点与各连接数降低的节点的连接数的重合度，即判断该节点增加的连接数的来源，可以准确定位到连接数下降的潜在异常节点，提高了数据库异常节点的定位准确性及效率。
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1.一种数据库异常节点确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库节点的数量为两个，所述在各所述数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库节点的数量大于等于三个，所述在各所述数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在各所述数据库节点的连接数的变化量大于第一预设阈值的情况下，确定目标数据库节点还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前连接数数据和所述历史连接数数据，对所述目标数据库节点进行异常判断包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述建立历史数据分析模型包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前连接数数据和所述历史连接数数据，对所述目标数据库节点进行异常判断还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
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