概述
本发明公开了一种数据库组件异常检测方法、装置、设备及介质，涉及数据库技术领域。该方法包括：获取数据库中当前慢日志的至少一个执行指标值，以及获取至少一个数据库组件的异常判定规则；其中，数据库组件的异常判定规则根据样本慢日志的至少一个执行指标值和样本慢日志对应的样本数据库组件异常检测；针对每一数据库组件，根据数据库组件的异常判定规则和当前慢日志中的各执行指标值，确定数据库组件的异常检测结果。本发明实施例的技术方案，能够自动化的确定各数据库组件的异常检测结果，相较于现有技术中通过人工分析慢日志的方法确定异常的数据库组件，提高了数据库组件的异常检测效率，并且提高了数据库组件异常检测结果的准确度。
1 .一种数据库组件异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取数据库中当前慢日志的至少一个执行指标值，以及获取至少一个数据库组件的异常判定规则；其中，所述数据库组件的异常判定规则根据样本慢日志的至少一个执行指标值和所述样本慢日志对应的样本异常组件确定；
针对每一数据库组件，根据所述数据库组件的异常判定规则和所述当前慢日志中的各执行指标值，确定所述数据库组件的异常检测结果。
2 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取至少一个数据库组件的异常判定规则之前，还包括：
获取样本慢日志，并将所述样本慢日志确定为目标慢日志；
获取样本异常组件，并从所述样本异常组件中选择目标异常组件；
响应于存在执行指标未确定为判定指标，根据各目标慢日志中各执行指标的执行指标
值的分布情况和所述样本异常组件对应的目标慢日志，筛选出判定指标和所述判定指标对应的置信分布范围，并根据所述判定指标对应的置信分布范围确定所述判定指标对应的判定条件；
在判定指标值属于置信分布范围的目标慢日志中，统计所述目标异常组件对应的目标慢日志的数量，确定所述判定条件的判定满足结果；
根据所述判定条件的确定次序，确定所述判定条件的判定等级；
获取不满足所述判定条件的目标慢日志，更新所述目标慢日志；
响应于各所述执行指标均确定为判定指标，根据各所述判定条件、各所述判定条件的判定等级和所述目标慢日志，确定各所述判定条件的判定不满足结果；
根据各所述判定条件的判定满足结果和判定不满足结果，确定所述目标异常组件的异常判定规则，返回执行选择目标异常组件的步骤，直至全部样本异常组件选择完成。
3 .根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各目标慢日志中各执行指标的执行指标值的分布情况和所述样本异常组件对应的目标慢日志，筛选出判定指标和所述判定指标对应的置信分布范围，包括：
针对每一执行指标，按照所述执行指标的备选分类阈值和各目标慢日志中所述执行指标的执行指标值的分布情况，将所述目标慢日志划分为两个目标慢日志组合，并确定各目标慢日志组合对应的执行指标的分布范围；
获取各目标慢日志下所述数据库组件的状态结果；
针对每一目标慢日志组合，根据所述目标慢日志组合中的各目标慢日志下所述数据库组件的状态结果，确定所述目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果的分布概率；
根据各目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果的分布概率和各目标慢日志组合中的目标慢日志数量，确定各所述分布范围对所述数据库组件的状态结果的划分准确度，并计算得到所述备选分类阈值对所述数据库组件的状态结果的划分准确度；
调整所述备选分类阈值，直至所述备选分类阈值对所述数据库组件的状态结果的划分准确度最高；
在各所述执行指标中，选择状态结果的划分准确度最高的执行指标，确定为判定指标，将所述数据库组件的状态结果的划分准确程度最高的备选分类阈值作为所述执行指标类
别的辅助分类阈值；
将所述辅助分类阈值形成的判定指标的两个分布范围中，使得所述数据库组件的状态结果的划分准确度高的分布范围，确定为所述判定指标对应的置信分布范围。
4 .根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标慢日志组合中的各目标慢日志下所述数据库组件的状态结果，确定所述目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果的分布概率，包括：
确定所述目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果为异常的目标慢日志在所述目标慢日志组合中的第一占比；
确定所述目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果为正常的目标慢日志在所述目标慢日志组合中的第二占比；
根据所述第一占比和所述第二占比，确定所述目标慢日志组合中所述数据库组件的状态结果的分布概率。
5 .根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述判定条件、各所述判定条件的判定等级和所述目标慢日志，确定各所述判定条件的判定不满足结果，包括：
针对每一判定条件，若所述判定条件的判定等级不为最高等级，则将所述判定等级的下一个判定等级对应的判定条件作为所述判定条件的判定不满足结果；
若所述判定条件的判定等级为最高，则统计所述目标异常组件对应的目标慢日志的数量，确定判定条件的判定不满足结果。
6 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常判定规则包括至少一个判定条件、各所述判定条件时判定满足结果和各所述判定条件的判定不满足结果；根据所述数据库组件的异常判定规则和所述当前慢日志中的各执行指标值，确定所述数据库组件的异常检测结果，包括：
确定所述当前慢日志中与所述数据库组件的异常判定规则中当前判定条件对应的当前执行指标值，并校验所述当前执行指标值是否满足所述当前判定条件；
若所述当前执行指标值满足所述当前判定条件，则将所述当前判定条件的判定满足结果确定为所述数据库组件的异常检测结果；
若所述当前执行指标值不满足所述当前判定条件，则根据所述当前判定条件的判定不满足结果，确定所述数据库组件的异常检测结果。
7 .根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述判定条件的判定不满足结果，确定所述数据库组件的异常检测结果，包括：
校验所述当前判定条件的判定不满足结果是否为状态结果；
若所述当前判定条件的判定不满足结果为状态结果，则将所述当前判定条件的判定不满足结果确定为所述数据库组件的异常检测结果；
若所述当前判定条件的判定不满足结果不为状态结果，则将所述当前执行指标值更新为所述当前慢日志中与所述当前判定条件的下一级判定条件对应的执行指标值；
将所述当前判定条件更新为所述当前判定条件对应的下一级判定条件，并返回校验所述当前执行指标值是否满足所述当前判定条件，直至得到所述数据库组件的异常检测结果。
8 .一种数据库组件异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：
规则获取模块，用于获取数据库中当前慢日志的至少一个执行指标值，以及获取至少一个数据库组件的异常判定规则；
其中，所述数据库组件的异常判定规则根据样本慢日志的至少一个执行指标值和所述样本慢日志对应的样本异常组件确定；
结果确定模块，用于针对每一数据库组件，根据所述数据库组件的异常判定规则和所述当前慢日志中的各执行指标值，确定所述数据库组件的异常检测结果。
9 .一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑7中任一项所述的数据库组件异常检测方法。
10 .一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1‑7中任一项所述的数据库组件异常检测方法。
