[發明專利]數據庫數據的監控方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202310303250.1
• 申請日: 2023-03-23
• 公開（公告）號: CN116225878A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 張志峰;茅愛華;陸沛卿;他麗娟
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F11/32
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周春枚

本發明公開了一種數據庫數據的監控方法、裝置、存儲介質及電子設備。涉及大數據技術領域。其中，該方法包括：獲取監控配置數據，其中，監控配置數據至少包括；統計周期、進行監控的目標時間段、報警類型、報警類型對應的報警閾值；基于監控配置數據，統計目標數據庫中目標數據表中的數據量，得到數據量集合，其中，數據量集合中包括：在目標時間段內M個時刻的數據量；基于數據量集合中的M個數據量，計算每個時刻的數據量的增長率，得到第一增長率集合；基于第一增長率集合和報警類型對應的報警閾值，對目標數據表中的數據量進行監控。本發明解決了相關技術中通過人工設置數據量閾值的方式，監控數據庫數據量變化是否異常，準確率低的技術問題。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，具體而言，涉及一種數據庫數據的監控方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

生產數據庫中重要參數表的變動可能導致業務影響，例如：數據庫中因為批量運行、業務手工操作等可以導致的數據庫數據表的數據量異常突增、突減，比如：因批量的刪除某地區參數表，造成數據庫表數據量異常突增、突減，可能會導致業務功能報錯，為監控參數表的變動情況，早于業務側發現問題，可以對數據庫中的參數表進行監控，在監控到數據庫中因為批量運行、業務手工操作導致的數據庫表數據量異常突增、突減的情況下，可以導致業務功能報錯的情況下，進行預警。

相關技術中，對于數據庫的日常監控主要分為幾類：

(1)“個性化性能容量”對表內數據量做循環統計，根據數據量絕對值做報警閾值判斷，但是，此種監控方式對數據變化監控不夠直觀，無法快速準確的通過監控配置發現數據的異常變動，并且絕對值的維護依賴人工的判斷和經驗。

(2)“應用診斷-數據庫查詢”對數據庫表做聯機明細查詢，根據條件篩選輸出明細結果。但是明細輸出適合于數據量比較小的場景，如果數據過多會產生很大的性能壓力。

因此，相關技術中對于數據庫的日常監控方式，對于數據庫某一敏感表的數據變化監控不夠直觀。無法監控數據的相對增長率，對于具備一定動態變化特征的數據，無法快速準確的通過監控配置發現數據的異常變動，而基于絕對值的閾值報警模式在監控指標的設置上也存在一定困難。并且絕對值的維護依賴人工的判斷和經驗，需要對不同場景具體分析，設置難度大，準確性不足。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種數據庫數據的監控方法、裝置、存儲介質及電子設備，以至少解決相關技術中通過人工設置數據量閾值的方式，監控數據庫數據量變化是否異常，準確率低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種數據庫數據的監控方法，包括：獲取監控配置數據，其中，所述監控配置數據至少包括；統計周期、進行監控的目標時間段、報警類型、所述報警類型對應的報警閾值；基于所述監控配置數據，統計目標數據庫中目標數據表中的數據量，得到數據量集合，其中，所述數據量集合中包括：在所述目標時間段內M個時刻的數據量,所述數據量為所述目標數據表中關聯目標數據的數據量，M個所述時刻中相鄰兩個時刻之間的間隔時長為所述統計周期，M為大于1的整數；基于所述數據量集合中的M個所述數據量，計算每個所述時刻的數據量的增長率，得到第一增長率集合，其中，所述第一增長率集合中包括M個增長率；基于所述第一增長率集合和所述報警類型對應的報警閾值，對所述目標數據表中的數據量進行監控。

進一步地，基于所述數據量集合中的M個所述數據量，計算每個所述時刻的數據量的增長率，得到第一增長率集合，包括：基于每個所述時刻的數據量和該時刻相鄰的上一時刻的數據量，確定每個所述時刻的數據量的增長率，得到M個增長率；基于M個所述增長率，確定所述第一增長率集合。