[發明專利]一種系統慢查詢分析方法、裝置、介質

在審

• 申請號: 202211128465.6
• 申請日: 2022-09-16
• 公開（公告）號: CN115329049A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 楊夢龍;湯樂奇
• 申請（專利權）人: 杭州安恒信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉靜莉

本申請涉及ElasticSearch系統維護領域，公開了一種系統慢查詢分析方法、裝置、介質，包括：獲取模型庫中目標模型，以便于根據目標模型對慢查詢任務進行分析，其中，模型庫為用于存儲超時查詢任務所對應的超時模型的數據庫。根據各目標模型的查詢條件和數據量、與各目標模型所對應的查詢任務樣例對目標模型進行分析，并獲取模型評分，以排除由于計算資源被搶占導致超時的查詢任務。對模型評分高于閾值的目標模型進行分析，以確定查詢任務的超時原因。本申請通過對模型庫中超時查詢任務的模型進行分析和評分，以去除數據庫中誤判的模型，以便于根據實際超時查詢任務對系統進行分析和改進。

技術領域

本申請涉及ElasticSearch系統維護領域，特別是涉及一種系統慢查詢分析方法、裝置、介質。

背景技術

隨著大數據的發展，以ElasticSearch(一種分布式全文搜索引擎)等為代表的非關系型數據庫快速崛起，滿足了企業對于海量文檔型數據的存儲和查詢需求，得到了廣泛的應用。由于產品功能迭代較快、數據量過大，可能會導致ElasticSearch系統在數據寫入、數據查詢等過程中出現性能瓶頸或系統故障，其中，數據查詢過程由于涉及到的系統節點和數據量較大，容易出現查詢緩慢導致查詢任務超時的情況。

在具體實施中，需要對出現超時的查詢任務進行分析，以優化ElasticSearch系統性能，提高查詢速度。目前主要通過官方提供的慢查詢日志確定超時查詢任務，但由于ElasticSearch系統各節點獨立確定超時查詢任務，且僅記錄執行完成的超時查詢任務，導致慢查詢日志的時效性較低且存儲混亂。同時，由于ElasticSearch系統資源有限，當存在高負載查詢任務時，可能使系統中的其他查詢任務的效率也隨之降低，導致系統將受到影響的正常查詢任務判定為慢查詢任務，影響后續對ElasticSearch系統的分析和改進。

由此可見，如何提供一種準確且高效的系統慢查詢分析方法，以防止由于系統計算資源不足導致查詢任務誤判的情況，是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

本申請的目的是提供一種系統慢查詢分析方法、裝置、介質，以準確且高效的獲取ElasticSearch系統中的超時查詢任務，以便于根據超時查詢任務對ElasticSearch系統進行分析和改進。

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種系統慢查詢分析方法，包括：

獲取模型庫中目標模型，其中，所述模型庫為用于存儲超時查詢任務所對應的超時模型的數據庫，所述超時查詢任務為利用ElasticSearch系統查詢接口獲得的查詢時間大于第一閾值時間的查詢任務，所述目標模型為所述數據庫中滿足第一預設條件的超時模型；

根據各所述目標模型的查詢條件和數據量、與各所述目標模型所對應的查詢任務樣例對所述目標模型進行分析，并獲取模型評分；

對所述模型評分高于閾值的所述目標模型進行分析，以確定查詢任務的超時原因。

優選的，還包括：

獲取各檢測周期內各ElasticSearch節點中的所述超時查詢任務；

判斷所述模型庫中是否存在與所述超時查詢任務對應的所述超時模型；

若存在所述超時模型，則將所述超時查詢任務存入與所述超時模型相對應的樣例庫中；

若不存在所述超時模型，則將所述超時模型存入所述模型庫中。

優選的，所述第一預設條件為：

在第二閾值時間內未執行分析；

或所述目標模型的所對應的查詢樣例的變化量大于樣例閾值。

優選的，所述根據各所述目標模型的查詢條件和數據量、與各所述目標模型所對應的查詢任務樣例對所述目標模型進行分析包括：