[发明专利]数据库数据的监控方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种数据库数据的监控方法、装置、存储介质及电子设备。涉及大数据技术领域。其中，该方法包括：获取监控配置数据，其中，监控配置数据至少包括；统计周期、进行监控的目标时间段、报警类型、报警类型对应的报警阈值；基于监控配置数据，统计目标数据库中目标数据表中的数据量，得到数据量集合，其中，数据量集合中包括：在目标时间段内M个时刻的数据量；基于数据量集合中的M个数据量，计算每个时刻的数据量的增长率，得到第一增长率集合；基于第一增长率集合和报警类型对应的报警阈值，对目标数据表中的数据量进行监控。本发明解决了相关技术中通过人工设置数据量阈值的方式，监控数据库数据量变化是否异常，准确率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种数据库数据的监控方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

生产数据库中重要参数表的变动可能导致业务影响，例如：数据库中因为批量运行、业务手工操作等可以导致的数据库数据表的数据量异常突增、突减，比如：因批量的删除某地区参数表，造成数据库表数据量异常突增、突减，可能会导致业务功能报错，为监控参数表的变动情况，早于业务侧发现问题，可以对数据库中的参数表进行监控，在监控到数据库中因为批量运行、业务手工操作导致的数据库表数据量异常突增、突减的情况下，可以导致业务功能报错的情况下，进行预警。

相关技术中，对于数据库的日常监控主要分为几类：

(1)“个性化性能容量”对表内数据量做循环统计，根据数据量绝对值做报警阈值判断，但是，此种监控方式对数据变化监控不够直观，无法快速准确的通过监控配置发现数据的异常变动，并且绝对值的维护依赖人工的判断和经验。

(2)“应用诊断-数据库查询”对数据库表做联机明细查询，根据条件筛选输出明细结果。但是明细输出适合于数据量比较小的场景，如果数据过多会产生很大的性能压力。

因此，相关技术中对于数据库的日常监控方式，对于数据库某一敏感表的数据变化监控不够直观。无法监控数据的相对增长率，对于具备一定动态变化特征的数据，无法快速准确的通过监控配置发现数据的异常变动，而基于绝对值的阈值报警模式在监控指标的设置上也存在一定困难。并且绝对值的维护依赖人工的判断和经验，需要对不同场景具体分析，设置难度大，准确性不足。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据库数据的监控方法、装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中通过人工设置数据量阈值的方式，监控数据库数据量变化是否异常，准确率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据库数据的监控方法，包括：获取监控配置数据，其中，所述监控配置数据至少包括；统计周期、进行监控的目标时间段、报警类型、所述报警类型对应的报警阈值；基于所述监控配置数据，统计目标数据库中目标数据表中的数据量，得到数据量集合，其中，所述数据量集合中包括：在所述目标时间段内M个时刻的数据量,所述数据量为所述目标数据表中关联目标数据的数据量，M个所述时刻中相邻两个时刻之间的间隔时长为所述统计周期，M为大于1的整数；基于所述数据量集合中的M个所述数据量，计算每个所述时刻的数据量的增长率，得到第一增长率集合，其中，所述第一增长率集合中包括M个增长率；基于所述第一增长率集合和所述报警类型对应的报警阈值，对所述目标数据表中的数据量进行监控。

进一步地，基于所述数据量集合中的M个所述数据量，计算每个所述时刻的数据量的增长率，得到第一增长率集合，包括：基于每个所述时刻的数据量和该时刻相邻的上一时刻的数据量，确定每个所述时刻的数据量的增长率，得到M个增长率；基于M个所述增长率，确定所述第一增长率集合。