【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及計算機技術(shù)，尤其涉及不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、數(shù)據(jù)庫可視化和管理技術(shù)隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長和應(yīng)用場景的復(fù)雜化而不斷發(fā)展。現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷和不足：
2、缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫操作接口：不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常使用不同的api和查詢語言，這給用戶帶來了學習和使用上的困難，也增加了跨數(shù)據(jù)庫操作的復(fù)雜性。現(xiàn)有的可視化工具通常只能支持特定的數(shù)據(jù)庫類型，無法提供跨數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和操作界面。
3、查詢優(yōu)化策略不夠智能：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器通常基于靜態(tài)的規(guī)則和統(tǒng)計信息，難以適應(yīng)復(fù)雜的查詢場景和動態(tài)的數(shù)據(jù)變化。在大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)的情況下，查詢性能成為瓶頸，需要更加智能的查詢優(yōu)化策略。
4、異常檢測和處理能力不足：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在運行過程中可能會遇到各種異常情況，例如硬件故障、軟件錯誤、惡意攻擊等。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常缺乏有效的異常檢測和處理機制，導(dǎo)致異常難以被及時發(fā)現(xiàn)和處理，從而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實施例提供不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理方法及系統(tǒng)，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。
2、本專利技術(shù)實施例的第一方面，
3、提供不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理方法，包括：
4、構(gòu)建包含通用操作接口和方言抽象基類的數(shù)據(jù)庫通用操作系統(tǒng)，所述通用操作接口包含表結(jié)構(gòu)管理器、數(shù)據(jù)查詢器和數(shù)據(jù)更新器，所述方言抽象基類包含sql語法解析轉(zhuǎn)換器、分布式事務(wù)處理器和性能指標采集器；所述sql語法解析
5、根據(jù)所述性能數(shù)據(jù)建立查詢性能評估體系并得出查詢代價評估結(jié)果；基于所述查詢代價評估結(jié)果，通過深度強化學習預(yù)測最優(yōu)數(shù)據(jù)庫連接方式，并生成多階段執(zhí)行計劃；構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常特征知識庫，基于所述異常特征知識庫構(gòu)建異常預(yù)測方法，通過多維特征相似度計算識別異常模式，結(jié)合時序關(guān)聯(lián)分析推導(dǎo)異常傳播路徑，根據(jù)異常預(yù)測結(jié)果制定預(yù)防性處理策略，并記錄處理效果，基于處理效果優(yōu)化異常預(yù)測方法和預(yù)防性處理策略；
6、將數(shù)據(jù)庫操作請求發(fā)送至所述sql語法解析轉(zhuǎn)換器進行語法適配，執(zhí)行所述多階段執(zhí)行計劃，在執(zhí)行過程中，所述分布式事務(wù)處理器基于所述異常特征知識庫的推薦結(jié)果動態(tài)調(diào)整事務(wù)隔離級別和并發(fā)控制參數(shù)，所述性能指標采集器記錄執(zhí)行過程數(shù)據(jù)并更新所述查詢性能評估體系；查詢響應(yīng)返回時，基于終端設(shè)備類型和查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量，選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)展示方式進行可視化呈現(xiàn)。
7、在一種可選的實施方式中，
8、根據(jù)所述性能數(shù)據(jù)建立查詢性能評估體系并得出查詢代價評估結(jié)果的步驟包括：
9、基于性能數(shù)據(jù)建立查詢性能評估體系，對所述性能數(shù)據(jù)進行標準化處理，所述查詢響應(yīng)時間通過分位數(shù)歸一化方法轉(zhuǎn)換，所述資源占用率通過最小最大值標準化方法處理，所述并發(fā)處理數(shù)通過對數(shù)變換后進行標準分數(shù)標準化處理；通過信息熵計算性能數(shù)據(jù)的差異系數(shù)，基于所述差異系數(shù)確定所述性能數(shù)據(jù)的動態(tài)權(quán)重系數(shù)；對所述性能數(shù)據(jù)進行連續(xù)小波變換得到時頻分析結(jié)果，基于所述時頻分析結(jié)果識別性能波動模式，構(gòu)建性能波動特征向量，并提取所述性能數(shù)據(jù)的時間序列變化規(guī)律得到性能時序特征；
10、基于所述動態(tài)權(quán)重系數(shù)、所述性能波動特征向量和性能時序特征構(gòu)建查詢代價評估函數(shù)，其中所述性能波動特征向量的權(quán)重和性能時序特征的權(quán)重通過網(wǎng)格搜索法確定最優(yōu)配置；所述查詢代價評估函數(shù)的平衡因子基于特征方差進行自適應(yīng)調(diào)整，得到查詢代價評估初始結(jié)果；
11、采用交叉驗證方法評估所述查詢代價評估初始結(jié)果，通過均方根誤差和平均絕對百分比誤差驗證評估精度，基于驗證結(jié)果向所述查詢代價評估函數(shù)中引入正則化項；計算所述查詢代價評估初始結(jié)果的置信區(qū)間，根據(jù)計算結(jié)果對所述查詢代價評估函數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，得到最終的查詢代價評估結(jié)果。
12、在一種可選的實施方式中，
13、基于所述查詢代價評估結(jié)果，通過深度強化學習預(yù)測最優(yōu)數(shù)據(jù)庫連接方式，并生成多階段執(zhí)行計劃的步驟包括：
14、構(gòu)建包含actor網(wǎng)絡(luò)和critic網(wǎng)絡(luò)的深度強化學習框架，所述actor網(wǎng)絡(luò)采用多層全連接網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層接收查詢代價評估結(jié)果、表連接關(guān)系圖和資源狀態(tài)向量，隱藏層采用relu激活函數(shù)，輸出層通過softmax函數(shù)輸出連接方式的概率分布；
15、構(gòu)建全局狀態(tài)向量，所述全局狀態(tài)向量包括查詢代價評估結(jié)果向量、基于初始表連接關(guān)系圖生成的結(jié)構(gòu)特征向量和資源狀態(tài)向量；所述查詢代價評估結(jié)果向量包含標準化后的評估值和用于表征查詢代價評估結(jié)果的相對不確定性的置信區(qū)間上下界信息；所述資源狀態(tài)向量包含處理器使用率、內(nèi)存使用率、輸入輸出等待時間和緩存命中率；所述結(jié)構(gòu)特征向量包含連接表的數(shù)量、連接謂詞的選擇度、表的大小及連接鍵的基數(shù)；設(shè)計綜合獎勵函數(shù)，所述綜合獎勵函數(shù)包括執(zhí)行時間獎勵、資源消耗獎勵和中間結(jié)果集獎勵，其中所述執(zhí)行時間獎勵基于實際執(zhí)行時間與基準執(zhí)行時間的比值計算得到，所述資源消耗獎勵基于資源使用率計算得到，所述中間結(jié)果集獎勵基于實際結(jié)果集大小與估計值的比值計算得到；基于所述相對不確定性動態(tài)調(diào)整所述綜合獎勵函數(shù)中執(zhí)行時間獎勵的權(quán)重，當相對不確定性增大時降低執(zhí)行時間獎勵的權(quán)重；
16、將輸入的查詢語句解析為初始連接圖，基于所述全局狀態(tài)向量和綜合獎勵函數(shù)，通過深度強化學習框架迭代生成初步的多階段執(zhí)行計劃，在每個迭代步驟中，基于當前狀態(tài)通過actor網(wǎng)絡(luò)獲取動作概率分布，采用自適應(yīng)調(diào)整的探索策略選擇最優(yōu)連接方式，根據(jù)選擇的最優(yōu)連接方式更新連接圖和全局狀態(tài)向量；在查詢執(zhí)行期間監(jiān)控實際執(zhí)行代價與預(yù)測代價的偏差，當偏差超過預(yù)設(shè)閾值時觸發(fā)重優(yōu)化，利用實際執(zhí)行數(shù)據(jù)更新深度強化學習框架的狀態(tài)空間并重新生成包含查詢分解策略、并行度配置和資源分配方案的最終多階段執(zhí)行計劃；基于實際執(zhí)行時間和資源消耗計算預(yù)測誤差，根據(jù)所述預(yù)測誤差調(diào)整actor網(wǎng)絡(luò)和critic網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)權(quán)重。
17、在一種可選的實施方式中，
18、構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常特征知識庫，基于所述異常特征知識庫構(gòu)建異常預(yù)測方法，通過多維特征相似度計算識別異常模式，結(jié)合時序關(guān)聯(lián)分析推導(dǎo)異常傳播路徑，根據(jù)異常預(yù)測結(jié)果制定預(yù)防性處理策略的步驟包括：
19、將監(jiān)控指標組織為屬性圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點表示監(jiān)控對象，邊表示監(jiān)控對象間依賴關(guān)系，所述監(jiān)控指標包括所述性能數(shù)據(jù)和查詢代價評估結(jié)果；提取節(jié)點的時間序列特征、統(tǒng)計特征和拓撲特征構(gòu)建多維特征向量，所述時間序列特征包含移動平均值、標準差和峰度，所述統(tǒng)計特征包含指標分布偏度和四分位距，所述拓撲特征通過圖注意力機制提取節(jié)點在局部結(jié)構(gòu)中的連接模式和交互關(guān)系構(gòu)成節(jié)點局部結(jié)構(gòu)特征；采用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點的歷史多維特征序列進行多尺度時序編碼，融合多維特征向量得到節(jié)點的綜合特征表示，將所述綜合特征表示輸入編碼器-解碼本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述性能數(shù)據(jù)建立查詢性能評估體系并得出查詢代價評估結(jié)果的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述查詢代價評估結(jié)果，通過深度強化學習預(yù)測最優(yōu)數(shù)據(jù)庫連接方式，并生成多階段執(zhí)行計劃的步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常特征知識庫，基于所述異常特征知識庫構(gòu)建異常預(yù)測方法，通過多維特征相似度計算識別異常模式，結(jié)合時序關(guān)聯(lián)分析推導(dǎo)異常傳播路徑，根據(jù)異常預(yù)測結(jié)果制定預(yù)防性處理策略的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，以異常發(fā)生概率、性能影響和資源開銷構(gòu)建多目標獎勵函數(shù)，通過深度Q網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練處理策略選擇器進行決策優(yōu)化的步驟包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式事務(wù)處理器基于所述異常特征知識庫的推薦結(jié)果動態(tài)調(diào)整事務(wù)隔離級別和并發(fā)控制參數(shù)的步驟包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，采用量子遺傳算法進行事務(wù)沖突預(yù)測與事
8.不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理系統(tǒng)，用于實現(xiàn)前述權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.不同類型數(shù)據(jù)庫可視化表管理方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述性能數(shù)據(jù)建立查詢性能評估體系并得出查詢代價評估結(jié)果的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述查詢代價評估結(jié)果，通過深度強化學習預(yù)測最優(yōu)數(shù)據(jù)庫連接方式，并生成多階段執(zhí)行計劃的步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常特征知識庫，基于所述異常特征知識庫構(gòu)建異常預(yù)測方法，通過多維特征相似度計算識別異常模式，結(jié)合時序關(guān)聯(lián)分析推導(dǎo)異常傳播路徑，根據(jù)異常預(yù)測結(jié)果制定預(yù)防性處理策略的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，以異常發(fā)生概率、性能影響和資源開銷構(gòu)建多目標獎勵函數(shù)，通過深度q網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練處理策略選擇器進行決策優(yōu)化的步驟包括：
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：高海玲，高經(jīng)郡，穆彥霜，
申請(專利權(quán))人：北京科杰科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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