[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)庫隱患SQL的預測方法、裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011267501.8
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112380237A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發(fā)明（設計）人: 袁磊
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業(yè)管理有限公司
• 主分類號: G06F16/242
• 分類號: G06F16/242;G06F16/21
• 代理公司: 深圳國新南方知識產(chǎn)權代理有限公司 44374
• 代理人: 周雷

本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫隱患SQL的預測方法、裝置、終端及存儲介質，其中方法包括：獲取SQL語句執(zhí)行時所處理的歷史數(shù)據(jù)量隨時間的變化關系，構建SQL語句執(zhí)行時所處理的數(shù)據(jù)量在未來時間的變化趨勢；將變化趨勢輸入至預先訓練好的性能預測模型中進行預測，得到SQL語句在未來時間的性能變化趨勢；當按照預設條件分析性能變化趨勢以確認SQL語句有成為隱患SQL的可能性時，生成隱患報告。通過上述方式，本發(fā)明能夠預測出SQL語句在未來時間需要處理的數(shù)據(jù)量的變化趨勢，再利用該變化趨勢進行預測，從而幫助用戶提前發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中存在隱患的SQL，方便用戶提前進行優(yōu)化，避免影響到數(shù)據(jù)庫的運行。

技術領域

本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術領域，特別是涉及一種數(shù)據(jù)庫隱患SQL的預測方法、裝置、終端及存儲介質。

背景技術

隨著企業(yè)信息系統(tǒng)日益龐大、數(shù)據(jù)量與日俱增，就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問、運算等方面的性能問題，例如，某個企業(yè)的SQL server可能會運行幾萬個SQL腳本，而這些腳本如設計不能滿足當前實時的業(yè)務需求則可能會占用大量數(shù)據(jù)庫服務器的CPU和IO資源，從而拖累數(shù)據(jù)庫服務器的響應和處理速度。

由于每個企業(yè)的數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分布、使用方式、使用場景等方面存在巨大差異，所以現(xiàn)在主流數(shù)據(jù)庫管理軟件基本只提供一些通用的數(shù)據(jù)性能監(jiān)控方面的功能。

但有些SQL語句上線時，其需要處理的數(shù)據(jù)量較少，但隨著數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量的增多，SQL語句執(zhí)行得越來越慢，進而影響到整個數(shù)據(jù)庫的運行，嚴重時甚至導致數(shù)據(jù)庫崩潰。而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控功能難以發(fā)現(xiàn)其中還未暴露出性能問題的隱患SQL語句，只能在SQL語句已經(jīng)出現(xiàn)低性能運行情況時才能監(jiān)控到，存在滯后性，對數(shù)據(jù)庫的運行和使用造成了嚴重的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫隱患SQL的預測方法、裝置、終端及存儲介質，以解決現(xiàn)有的SQL語句審核方式難以發(fā)現(xiàn)隱患SQL的問題

為解決上述技術問題，本申請采用的一個技術方案是：提供一種數(shù)據(jù)庫隱患SQL的預測方法，包括：獲取SQL語句執(zhí)行時所處理的歷史數(shù)據(jù)量隨時間的變化關系，構建SQL語句執(zhí)行時所處理的數(shù)據(jù)量在未來時間的變化趨勢；將變化趨勢輸入至預先訓練好的性能預測模型中進行預測，得到SQL語句在未來時間的性能變化趨勢；當按照預設條件分析性能變化趨勢以確認SQL語句有成為隱患SQL的可能性時，生成隱患報告。

作為本申請的進一步改進，獲取SQL語句執(zhí)行時所處理的歷史數(shù)據(jù)量隨時間的變化關系，構建SQL語句執(zhí)行時所處理的數(shù)據(jù)量在未來時間的變化趨勢，包括：選取多個歷史時間點，獲取每個歷史時間點時SQL語句執(zhí)行時所處理的對象的數(shù)據(jù)量；將多個歷史時間點和對應的數(shù)據(jù)量按時間先后順序輸入至未訓練的數(shù)據(jù)量預測模型中進行訓練，得到第一模型參數(shù)；根據(jù)第一模型參數(shù)構建訓練好的數(shù)據(jù)量預測模型，并以訓練好的數(shù)據(jù)量預測模型預測對象的數(shù)據(jù)量隨時間的變化趨勢。

作為本申請的進一步改進，將變化趨勢輸入至預先訓練好的性能預測模型中進行預測，得到SQL語句在未來時間的性能變化趨勢，包括：識別SQL語句的類別，并選取與類別對應的目標性能預測模型，每種類別對應一個性能預測模型；通過變化趨勢獲取多個未來時間點的預測數(shù)據(jù)量；將預測數(shù)據(jù)量輸入至目標性能預測模型進行預測，得到在多個未來時間點SQL語句的預測運行性能，構成性能變化趨勢。

作為本申請的進一步改進，其還包括預先訓練性能預測模型的步驟，包括：為每個類別選取多條樣本SQL語句，并設定數(shù)據(jù)量大小不同的多個數(shù)據(jù)表；分別執(zhí)行每條樣本SQL語句以處理每個數(shù)據(jù)表，得到不同數(shù)據(jù)量下樣本SQL語句的樣本運行性能；將樣本運行性能和對應的數(shù)據(jù)量按類別分別輸入至未訓練的性能預測模型中進行訓練，得到每個類別對應的第二模型參數(shù)；根據(jù)第二模型參數(shù)構建每個類別的性能預測模型。