一种数据库服务端运行状态的检测方法及检测装置与流程

1.本发明属于数据库技术领域，尤其涉及一种数据库服务端运行状态的检测方法及检测装置。


背景技术：

2.随着信息社会的不断发展，越来越多的用户通过网络来获取想要的数据。一般地，不同的数据存储于对应的数据库服务端中，用户则通过客户端来访问数据库服务端以获取数据。数据存储于数据库服务端内，不仅便于对数据的管理，也便于用户针对性地获取想要的数据，提高了对数据的获取速度与准确度，为用户提供了较好的数据获取体验。
3.可以理解，数据库服务端与客户端之间的任一者的运行状态出现异常，都会影响用户对数据的获取。
4.现有技术中，一般在后台检测到数据库服务端或客户端之间出现运行状态异常后，依靠运维人员进一步地确定具体的异常原因，或直到用户向后台反馈运行状态出现异常后，才通知运维人员对数据库服务端或客户端进行维护。以上方式都无法及时、有效地判定数据库服务端和客户端的运行状态异常以及异常原因，导致运维人员无法及时、有效地得到异常反馈，更是无法及时、准确地确定异常原因以进行维护，不但影响数据库服务端与客户端之间的正常交互，也影响用户体验。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种数据库服务端运行状态的检测方法及检测装置，旨在解决针对数据库服务端与客户端之间的数据交互，缺乏有效的检测机制来检测数据库服务端与客户端之间运行状态异常，无法及时、有效地确定数据库服务端异常的问题。
6.本发明实施例是这样实现的，一种数据库服务端运行状态的检测方法，所述数据库服务端与客户端通信连接，所述检测方法包括：
7.持续性地获取所述数据库服务端在至少一个预设时间间隔内相对所述客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合；
8.对所述第一响应时间集合进行数据处理，得到所述数据库服务端对应每个所述预设时间间隔内的第一平均响应时间所形成第一平均响应时间序列、以及由至少一个所述预设时间间隔所组成的预设时间段内的第二平均响应时间；
9.对所述第一平均响应时间序列进行数据处理，得到所述数据库服务端在每个所述预设时间间隔内相对所述客户端的第一平均响应时间变化值；
10.判断所述第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值的大小、以及所述第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小；
11.当所述第一平均响应时间变化值大于所述第一平均响应时间变化阈值、且所述第二平均响应时间小于所述第二平均响应阈值时，判定所述数据库服务端的运行状态异常。
12.本发明实施例还提供一种数据库服务端运行状态的检测装置，所述数据库服务端
与客户端通信连接，所述检测装置包括：
13.第一获取模块，用于持续性地获取所述数据库服务端在至少一个预设时间间隔内相对所述客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合；
14.第一处理模块，用于对所述第一响应时间集合进行数据处理，得到所述数据库服务端对应每个所述预设时间间隔内的第一平均响应时间所形成第一平均响应时间序列、以及由至少一个所述预设时间间隔所组成的预设时间段内的第二平均响应时间；
15.第二处理模块，用于对所述第一平均响应时间序列进行数据处理，得到所述数据库服务端在每个所述预设时间间隔内相对所述客户端的第一平均响应时间变化值；
16.判断模块，用于判断所述第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值的大小、以及所述第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小；
17.第一判定模块，用于当所述第一平均响应时间变化值大于所述第一平均响应时间变化阈值、且所述第二平均响应时间小于所述第二平均响应阈值时，判定所述数据库服务端的运行状态异常。
18.本发明实施例的有益效果是，可及时、简便、智能、有效地根据数据库服务端与客户端之间交互所产生的数据，来判定数据库服务端的运行状态是否异常，若发生异常，后续还可根据异常情况进一步地确定异常原因，使运维人员可及时地得到异常运行状态的反馈并确定异常原因，以根据异常原因及时、有效地解决数据库服务端当前的异常运行状态，保证数据库服务端与客户端之间的正常数据交互，保证用户体验。
附图说明
19.图1是本发明实施例的数据库服务端与客户端之间的结构示意图；
20.图2至图7是本发明实施例的检测方法的流程示意图；
21.图8至图13是本发明实施例的检测装置的结构示意图。
具体实施方式
22.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
23.现有技术中，缺少及时、有效地判定数据库服务端和客户端的运行状态异常以及异常原因的机制，导致运维人员无法及时、有效地得到异常反馈，更是无法及时、准确地确定异常原因以进行维护，不但影响数据库服务端与客户端之间的正常交互，也影响用户体验。
24.本发明的实施例中，获取到数据库服务端与客户端之间交互所产生的、预设时间间隔内的第一响应时间后，经过数据处理得到第一响应时间集合、第一平均响应时间、第一平均响应时间序列、预设时间段、第二平均响应时间与第一平均响应时间变化值等数据，根据以上数据及时有效地分析并判定数据库服务端的运行状态是否异常。
25.实施例一
26.请参阅图1与图2，本发明实施例的数据库服务端运行状态的检测方法中，数据库服务端与客户端通信连接，检测方法包括步骤：
27.s1：持续性地获取数据库服务端在至少一个预设时间间隔内相对客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合；
28.s2：对第一响应时间集合进行数据处理，得到数据库服务端对应每个预设时间间隔内的第一平均响应时间所形成第一平均响应时间序列、以及由至少一个预设时间间隔所组成的预设时间段内的第二平均响应时间；
29.s3：对第一平均响应时间序列进行数据处理，得到数据库服务端在每个预设时间间隔内相对客户端的第一平均响应时间变化值；
30.s4：判断第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值的大小、以及第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小；
31.s5：当第一平均响应时间变化值大于第一平均响应时间变化阈值、且第二平均响应时间小于第二平均响应阈值时，判定数据库服务端的运行状态异常。
32.本发明实施例的数据库服务端运行状态的检测方法中，以第一响应时间为基础得到第一平均响应时间变化值与第二平均响应时间，通比对第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值的大小、以及第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小，可及时有效地判定以判定数据库服务端的运行状态是否异常，而在确定数据库服务端的运行状态异常后，运维人员可及时地得到运行状态异常的反馈，以进一步地确定异常原因、解决异常运行状态，保证数据库服务端与客户端之间的正常数据交互，进一步地保证用户体验。
33.请参阅图1，图1为数据库服务端(date base，db)与客户端(application，app)之间的结构示意图，一个数据库服务端与至少一个客户端通信连接并发生数据交互。数据库服务端与客户端之间的交互是通过网络请求和网络应答建立的，并通过传输控制协议(transmission control protocol，tcp)进行数据传输交互，通过实时抓取并解析网络dump包中的流量，可检测发现数据库服务端与客户端的实时运行状态，实现对两者之间的运行状态的监控。
34.数据库服务端与客户端之间正常的一次数据交互为：一次网络请求数对应一次网络应答数，完成一次请求与应答即为完成一次数据交互。例如，客户端对数据库服务端发送一次网络请求，数据库服务端对客户端回复一次网络应答，此时，数据库服务端与客户端之间即完成一次数据交互。
35.而当某个阶段内的网络请求总数与网络响应总数不相等时，或者网络响应时间越来越长，网络响应率越来越低时，则说明数据库服务端与客户端之间存在异常的数据交互。此时，可根据在一定时间内异常的响应时间或响应率，来判定数据库服务端与客户端之间的运行状态是否出现异常。
36.需要说明的是，数据库服务端与客户端之间交互的响应时间、响应率以及数据量等可直接通过相关设备或程序获取。本发明实施例通过cnstat模块获取数据库服务端与客户端之间的交互数据，在其他实施例中，还可通过其他方式以及设备获取，在此不做具体限制。
37.在本发明的实施例中，上述检测方法用于在数据库服务端与客户端之间有连接，但是随着时间的进行，数据库服务端应答客户端发送的网络请求所需的时间越来越长，即数据库服务端的响应时间越来越长，并且，数据库服务端对客户端所发送的网络请求的应答越来越少，即数据库服务端的响应率越来越低，呈现一种“亚健康”的运行状态，在本发明
中将上述运行状态判定为“亚”运行状态。同时，本发明实施例所确定的异常原因即为，数据库服务端的响应时间越来越长且响应率越来越低，运维人员则可根据所确定的“亚”运行状态、以及数据库服务端的响应时间越来越长、响应率越来越低的异常原因而对数据库服务端进行维护。
38.具体地，在发明实施例中，在判断数据库服务端的运行状态的过程中，需要获取数据库服务端在某段时间内的所有数据用以分析，而根据不同的实际需求，则需要获取一段或多段时间内对应的一个或多个数据来针对不同的情况进行分析。因此，在上述步骤s1中，预设时间间隔至少为一个，预设时间间隔可以理解为一段时长，而每个第一响应时间为每个预设时间间隔内对应的响应时间，因此也至少为一个。对预设时间间隔内的第一响应时间持续性地获取，以检测当前阶段下的数据库服务端的运行状态，同时可避免遗漏第一响应时间而导致对数据库服务端运行状态的误判。
39.值得注意的是，此处的第一响应时间为未经处理的原始数据，可通过相关器件或软件获取得到，在选定一个时间点后，获取该时间点前、后的预设时间间隔内的第一响应时间，若预设时间间隔与第一响应时间均为多个，则将多个第一响应时间按照时间发生的先后顺序，添加形成为第一响应时间集合，如此，既便于记录第一响应时间，也便于对第一响应时间做批量处理。
40.可以理解，若预设时间间隔为一个，则第一响应时间也为一个，第一响应时间集合内为一个第一响应时间；若预设时间间隔为多个，则第一响应时间也为多个，第一响应时间集合内为多个第一响应时间。预设时间间隔可以为10秒、30s、1min、2min、10min、30min、1h等时间数值，示例性地，当预设时间间隔为1min时，第一响应时间则为1min内的响应时间，第一响应时间集合则为1min内的响应时间组成的集合。
41.在本发明实施例中，预设时间间隔为1min，且其数量为多个，通过获取数据库服务端在一段时间内每1min的响应时间，来较为准确地对数据库服务端的运行状态进行判断；在其他实施例中，预设时间间隔可以为其他时长，其数量可以为1个，在实际的实施例中具体设置即可。
42.在步骤s2中，在得到第一响应时间集合后对其进行数据处理，数据处理包括但不限于求平均值、数值之间的加减等。在对第一响应时间集合的处理过程中，包括对第一响应时间集合中的第一响应时间求平均值，得到数据库服务端对应每个预设时间间隔的第一平均响应时间，并形成第一平均响应时间序列，求平均值可避免在获取到预设时间间隔内的某些响应时间的数值较为极端时，对判断结果所造成的影响。当第一响应时间为多个时，求平均值所得到的多个第一平均响应时间则按时间先后顺序组成上述第一平均响应时间序列，以在时间进行的同时有序地获取第一响应时间，并进一步处理得到第一平均响应时间与第一平均响应时间序列；
43.在对第一响应时间集合的处理过程中，还包括将预设时间间隔相加得到预设时间段、以及对后续的第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间。预设时间段由至少一个预设时间间隔构成，其中，预设时间间隔为在预设时间段内按一定时长间隔选择的时间点，如此，方式较为简易，预设时间间隔的分布较为均匀，且减少了在预设时间间隔上所得到的第一响应时间的偶然性，可以理解，若预设时间间隔为1个，则预设时间段的时长等于该预设时间间隔；由每个预设时间间隔内的每个第一平均响应时间，相加得到预设时间段内的
第二平均响应时间，第二平均响应时间为数据库服务端在预设时间段内的总的平均响应时间，可用以判断数据库服务端在以整个预设时间段内的响应时间的变化趋势。可以理解，若第一平均响应时间为1个，则第二平均响应时间的时长等于该第一平均响应时间，示例性地，若第一平均响应时间为10s，则第二平均响应时间也为10s。
44.在本发明实施例中，预设时间间隔设定为1min，数量为10个，则预设时间段为10min；若每min的第一平均响应时间分别为0.1s、0.2s、0.3s、0.4s、0.5ms、0.1ms、0.2ms、0.3ms、0.4ms、0.5ms，则第二平均响应时间则为上述数值相加的值，等于3ms，即数据库服务端在10min内的平均响应时间为3ms。
45.进一步地，结合具体实施例进行说明，在本发明实施例中，可建立有横轴为实际时间，纵轴y为响应时间的坐标轴，以预设时间段为10min，预设时间间隔为1min为例，在横轴上存在预设时间段的起点a与终点b。起点a即当前的时间点，终点b即在横轴上以当前的时间点过去预设时间段的时间长度的点(b点即10min前的点)。在预设时间段(10min)内每个预设时间间隔(每1min)所获取的第一响应时间，按时间先后顺序排列(如从按横轴的终点b向起点a算起)，此时第一响应时间为10组，10组第一响应时间组成第一响应时间集合，而后对第一响应时间集合内的10组第一响应时间求平均值，得到10段预设时间间隔内的10个第一平均响应时间，将10个第一平均响应时间构成第一平均响应时间序列，同时将10个第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间。
46.值得注意的是，在数据库服务端与客户端之间不断的交互过程中，预设时间段始终为固定数值，对数据库服务端的运行状态的判断也是持续性进行的，为保证随着时间的变化对应、有效地判断数据库服务端的运行状态，当时间超过预设时间段时，在第一响应时间集合内，所获取到的新的一个预设时间间隔内的第一响应时间，将替换原先所获取到的第一个预设时间间隔内的第一响应时间，以保证对数据库服务端运行状态判断的即时性与有效性。
47.在步骤s3中，对第一平均响应时间序列进行的数据处理包括但不限于对第一平均响应时间序列内的至少一个第一平均响应时间求回归值、以及在求得第一平均响应时间的回归值后做线性拟合，得到第一平均响应时间变化值。通过对第一平均响应时间序列内的第一平均响应时间做以上数据处理，并得到上述第一平均响应时间变化值，可用以判定数据库服务端在预设时间段内的、每个预设时间内的响应时间的变化趋势，进一步地判断数据库服务端是否发生异常。其中，在判断数据库服务端的运行状态之前，设定第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值的实际大小，第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值的实际大小可以由历史的第一响应时间等相关数据计算得到。
48.之后，再根据第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值、以及第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小关系，即通过数据库服务端在每个预设时间段内的响应时间的变化趋势、与在整个预设时间段内的响应时间的变化趋势，以数据库服务端的响应时间的局部变化趋势与整体变化趋势，来全面地判定数据库服务端的运行状态。
49.当第一平均响应时间变化值大于第一平均响应时间变化阈值，表示预设时间间隔内的响应时间越来越长，呈现一种“越来越倾斜”的数据变化趋势，即第一响应时间的数据变化趋势越来越大，导致预设时间段内的第一平均响应时间变化值大于第一平均响应时间变化阈值。同时，第二平均响应时间小于第二平均响应时间阈值，即在预设时间段内数据库
服务端的总第一平均响应时间，小于时长相同的历史时间段内的总第一平均响应时间，数据库服务端的运行状态处于“亚”状态，若第二平均响应时间大于第二平均响应时间阈值，则数据库服务端处于“慢”运行状态。
50.此时，即可判定数据库服务端的运行状态异常，该异常运行状态为“亚”运行状态；而异常原因为，数据库服务端的响应时间越来越长，运维人员则可根据所确定的“亚”运行状态、以及数据库服务端的响应时间越来越长的异常原因，而对数据库服务端进行维护，保证数据库服务端与客户端之间的正常数据交互，保证用户体验。
51.实施例二
52.更进一步地，请参阅图3，在步骤s1之前包括步骤：
53.s6：设定第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值。
54.结合上述实施例一中对第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值的描述。在对数据库服务端的运行状态检测之前，设定第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值，以在对数据库服务端的运行状态的检测开始后，及时地与第一平均响应时间变化值与第二平均响应时间进行对比，保证检测过程的顺利进行。
55.更多地，第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值的实际大小可以由历史的第一响应时间等相关数据计算得到，还可通过数据库服务端与客户端之间历史的交互过程经过相关实验得到。在此不对第一平均响应时间变化阈值与第二平均响应阈值的设置与获取方式做具体限制，在具体的实施例中，根据具体的需求具体设置即可。
56.实施例三
57.更进一步地，请参阅图4，步骤s6之后包括步骤：
58.s7：选定预设时间点；
59.步骤s1包括步骤：
60.s11：持续性地获取数据库服务端在预设时间点前的至少一个预设时间间隔内相对客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合。
61.具体地，对数据库服务端的运行状态的检测与判断是实时进行的，为准确了解某段时间的运行状态，需要先选定时间轴上的当前时间点，再以当前时间点为基点，沿时间轴往前或往后一定时间长度(预设时间间隔)到下一个点，若预设时间间隔为多个，则在上述“下一个点”继续往前或往后一定时间长度(预设时间间隔)到下下个点，以此不断向前或向后推进。
62.示例性地，若当前时间点为10:00，预设时间间隔为1min，则选定1min前的时间点，即选定9:59这个时间点，获取9：59后1min的响应时间，即9:59到10:00这1min内的响应时间，用以判定当前时间点的运行状态。
63.本发明实施例中，通过获取数据库服务端在当前时间点前的预设时间间隔内的第一响应时间并形成第一响应时间集合，以作为对已发生的、数据库服务端与客户端之间的数据交互、运行状态是否异常的判断，避免在当前时间点之后的时间内，如果数据库服务端与客户端之间仍旧发生异常，而仍然会影响数据库服务端与客户端接下来的数据交互的问题。
64.实施例四
65.更进一步地，请参阅图5，步骤s2包括步骤：
66.s21：计算第一响应时间集合内的每个第一响应时间的平均值，得到数据库服务端对应每个预设时间间隔内的第一平均响应时间，并将至少一个第一平均响应时间按时间先后顺序添加形成第一平均响应时间序列；
67.s22：将至少一个第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间，并将至少一个预设时间间隔相加得到预设时间段。
68.在得到第一响应时间集合后对其进行数据处理，数据处理包括但不限于求平均值、数值之间的加减等。在对第一响应时间集合的处理过程中，包括对第一响应时间集合中的第一响应时间求平均值，得到数据库服务端对应每个预设时间间隔的第一平均响应时间，并形成第一平均响应时间序列，求平均值可避免在获取到预设时间间隔内的某些响应时间的数值较为极端时，对判断结果所造成的影响。当第一响应时间为多个时，求平均值所得到的多个第一平均响应时间则按时间先后顺序组成上述第一平均响应时间序列，以在时间进行的同时有序地获取第一响应时间，并进一步处理得到第一平均响应时间与第一平均响应时间序列。
69.在对第一响应时间集合的处理过程中，还包括对第一响应时间所对应的预设时间间隔相加得到预设时间段、以及对后续的第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间。预设时间段由至少一个预设时间间隔构成，其中，预设时间间隔为在预设时间段内按一定时长间隔选择的时间点，如此，方式较为简易，预设时间间隔的分布较为均匀，且减少了在预设时间间隔上所得到的第一响应时间的偶然性，可以理解，若预设时间间隔为1个，则预设时间段的时长等于该预设时间间隔。同样的，由每个预设时间间隔内的每个第一平均响应时间，相加得到预设时间段内的第二平均响应时间，第二平均响应时间为数据库服务端在预设时间段内的总的平均响应时间，可用以判断数据库服务端在以整个预设时间段内的响应时间的变化趋势。可以理解，若第一平均响应时间为1个，则第二平均响应时间的时长等于该第一平均响应时间，示例性地，若第一平均响应时间为10s，则第二平均响应时间也为10s。
70.在本发明实施例中，预设时间间隔设定为1min，数量为10个，则预设时间段为10min，则获取的第一响应时间为第0min-第1min、第1min-第2min、第2min-第3min、第3min-第4min、第4min-第5min、第5min-第6min、第6min-第7min、第7min-第8min、第8min-第9min、第9min-第10min内共10组的响应时间，以10min作为数据库服务端与客户端之间的运行状态的判定区间，并以判定区间内每1min的响应时间作为是否异常的节点，具备较高的准确性与即时性。在其他实施例中，预设时间段与预设时间间隔的数值还可以为其他，如20min、30min等数值，在此不做具体限制。
71.示例性地，若上述每1min的第一平均响应时间分别为0.1ms、0.2ms、0.3ms、0.4ms、0.5ms、0.1ms、0.2ms、0.3ms、0.4ms、0.5ms，则第二平均响应时间则为上述数值相加的值，等于3ms，即数据库服务端在10min内的平均响应时间为3ms。
72.进一步地，以下结合具体实施例进行说明，在本发明实施例中，建立有横轴为实际时间，纵轴y为响应时间的坐标轴，以预设时间段为10min，预设时间间隔为1min为例，在横轴上存在预设时间段的起点a与终点b。起点a即当前的时间点，终点b即在横轴上以当前的时间点过去预设时间段t1的时间长度的点(b点即10min前的点)。在预设时间段(10min)内每个预设时间间隔(每1min)所获取的第一响应时间，按时间先后顺序排列(如从按横轴的
终点b向起点a算起)，此时第一响应时间为10组，10组第一响应时间组成第一响应时间集合，而后对第一响应时间集合内的10组第一响应时间求平均值，得到10段预设时间间隔内的10个第一平均响应时间，将10个第一平均响应时间构成第一平均响应时间序列，同时将10个第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间。并且，预设时间间隔的数值优先选择可被预设时间段整除的数值，便于相关计算。
73.值得注意的是，在数据库服务端与客户端之间不断的交互过程中，预设时间段始终为固定数值，对数据库服务端的运行状态的判断也是持续性进行的，为保证随着时间的变化对应、有效地判断数据库服务端的运行状态，当时间超过预设时间段时，在第一响应时间集合内，所获取到的新的一个预设时间间隔内的第一响应时间，将替换原先所获取到的第一个预设时间间隔内的第一响应时间，以保证对数据库服务端运行状态判断的即时性与有效性。
74.实施例五
75.更进一步地，请参阅图6，步骤s3包括步骤：
76.s31：计算第一平均响应时间序列内的每个第一平均响应时间的回归值，得到第一平均响应时间回归值序列；
77.s32：对第一平均响应时间回归值序列做线性拟合，得到数据库服务端在每个预设时间间隔内相对客户端的第一平均时间变化值。
78.具体地，对第一平均响应时间序列进行的数据处理至少包括对第一平均响应时间序列内的至少一个第一平均响应时间求回归值、以及在求得第一平均响应时间的回归值后做线性拟合，得到第一平均响应时间变化值。通过对第一平均响应时间序列内的第一平均响应时间做以上数据处理，并得到上述第一平均响应时间变化值，可用以判定数据库服务端在预设时间段内的、每个预设时间内的响应时间的变化趋势，进一步判断数据库服务端的运行状态是否发生异常。
79.示例性地，假设预设时间间隔为1min，数量为10个，则预设时间段为10min，则获取的第一响应时间为第0min-第1min、第1min-第2min、第2min-第3min、第3min-第4min、第4min-第5min、第5min-第6min、第6min-第7min、第7min-第8min、第8min-第9min、第9min-第10min内共10组的响应时间。若计算得到每1min内的第一平均响应时间按时间先后顺序分别为0.01ms、0.02ms、0.03ms、0.04ms、0.05ms、0.01ms、0.02ms、0.03ms、0.04ms、0.05ms等，形成的第一平均响应时间序列可以为(0.01、0.02、0.03、0.04、0.05、0.01、0.02、0.03、0.04、0.05)，并以上述10个第一平均响应时间做每个预设时间间隔的第一平均响应时间的回归值，形成第一平均响应时间回归值序列。
80.而后，将上述第一平均响应时间回归值序列做线性拟合，得到每个预设时间间隔的第一平均响应时间变化值，在本发明实施例建立的坐标轴中绘制成直线，以直观、明确地表示在预设时间段内的响应时间的数据变化趋势，并与其他数据形成直观、明确地对比。
81.实施例六
82.更进一步地，第一平均响应时间变化值包括数据库服务端在每个预设时间间隔内的第一平均响应时间的第一平均响应时间斜率值与第一平均响应时间角度值，第一平均响应时间变化阈值包括第一平均响应时间斜率阈值与第一平均响应时间角度阈值，请参阅图7，步骤s4包括：
83.步骤s41：
84.判断第一平均响应时间斜率值与第一平均响应时间斜率阈值的大小、或第一平均响应时间角度值与第一平均响应时间角度阈值的大小；
85.步骤s5包括：
86.步骤s51：当第二平均响应时间小于第二平均响应阈值，且第一平均响应时间斜率值大于第一平均响应时间斜率阈值、或第一平均响应时间角度值大于第一平均响应时间角度阈值时，判定数据库服务端的运行状态异常。
87.具体地，第一平均响应时间斜率值为每个预设时间间隔内的第一平均响应时间，经过回归值计算形成第一平均响应时间回归值序列后，并且对第一平均响应时间回归值序列做线性拟合所形成的直线相对横轴的斜率，用以表示预设时间段内的响应时间的变化趋势。由于数据库服务端运行状态异常的原因为响应时间越来越长，因此，斜率相对横轴为正数，并且斜率越来越大，则表示直线为逐渐上升、逐渐增大的趋势，而直线实际上由响应时间构成，因此表示响应时间为逐渐上升、逐渐增大的趋势，当第一平均响应时间斜率值大于第一平均响应时间斜率阈值时，则表明数据库服务端相对客户端的响应时间在逐渐上升、逐渐增大。
88.第一平均响应时间角度值为每个预设时间间隔内的第一平均响应时间经过回归值计算形成第一平均响应时间回归值序列后，并且对第一平均响应时间回归值序列线性拟合所形成的直线相对横轴的角度，用以表示预设时间段内的响应时间的变化趋势。同样的，由于数据库服务端运行状态异常的原因为响应时间越来越长，因此，角度相对横轴为正数，并且角度越来越大，则表示直线为逐渐上升、逐渐增大的趋势，而直线实际上由响应时间构成，因此表示响应时间为逐渐上升、逐渐增大的趋势，当第一平均响应时间角度值大于第一平均响应时间角度阈值时，则表明平均响应时间在逐渐增大。
89.其中，在得到斜率的情况下，角度的计算公式可以为arctan(k)＞π/18。
90.可以理解，结合对“亚”运行状态的描述可知，数据库服务端的响应时间越来越长，则形成的直线大致呈逐渐上升、增大趋势，直线的斜率是正数，且角度也为正数，即为逐渐上升、增大状态。因此，在第一平均响应时间斜率值大于第一平均响应时间斜率阈值、或第一平均响应时间角度值大于第一平均响应时间角度阈值时，即可判定数据库服务端运行状态异常并确定异常原因。
91.在本发明实施例中，设定的第一平均响应时间斜率阈值的取值范围为斜率≥0，第一平均响应时间角度阈值的取值范围为角度＞10
°
，以在响应时间刚出现逐渐上升、逐渐增大的变化趋势时，即作出现“亚”运行状态的判定，及时地向运维人员进行反馈。在其他的实施例中，第一平均响应时间斜率阈值与第一平均响应时间角度阈值的取值范围还可以为其他，在此不做具体限制。
92.实施例七
93.请参阅图8，本发明实施例的数据库服务端运行状态的检测装置10中，数据库服务端与客户端通信连接，检测装置10包括：
94.第一获取模块11，用于持续性地获取数据库服务端在至少一个预设时间间隔内相对客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合；
95.第一处理模块12，用于对第一响应时间集合进行数据处理，得到数据库服务端对
应每个预设时间间隔内的第一平均响应时间所形成第一平均响应时间序列、以及由至少一个预设时间间隔所组成的预设时间段内的第二平均响应时间；
96.第二处理模块13，用于对第一平均响应时间序列进行数据处理，得到数据库服务端在每个预设时间间隔内相对客户端的第一平均响应时间变化值；
97.第一判断模块14，用于判断第二平均响应时间与第二平均响应阈值的大小、以及第一平均响应时间变化值与第一平均响应时间变化阈值的大小；
98.第一判定模块15，用于当第二平均响应时间小于第二平均响应阈值、且第一平均响应时间变化值大于第一平均响应时间变化阈值时，判定数据库服务端的运行状态异常。
99.本发明实施例七所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例一相同，为简要描述，检测装置10的实施例七未提及之处，可参考前述方法实施例一中相应内容。
100.实施例八
101.更进一步地，请参阅图9，检测装置10还包括：
102.设定模块16，用于设定第二平均响应阈值与第一平均响应时间变化阈值。
103.本发明实施例八所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例二相同，为简要描述，检测装置10的实施例八未提及之处，可参考前述方法实施例二中相应内容。
104.实施例九
105.更进一步地，请参阅图10，检测装置10还包括：
106.选定模块17，用于选定预设时间点；
107.第二获取模块18，用于持续性地获取数据库服务端在预设时间点前的至少一个预设时间间隔内相对客户端的至少一个第一响应时间并形成第一响应时间集合。
108.本发明实施例九所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例三相同，为简要描述，检测装置10的实施例九未提及之处，可参考前述方法实施例三中相应内容。
109.实施例十
110.更进一步地，请参阅图11，检测装置10还包括：
111.第一计算模块19，用于计算第一响应时间集合内的每个第一响应时间的平均值，得到数据库服务端对应每个预设时间间隔内的第一平均响应时间，并将至少一个第一平均响应时间按时间先后顺序添加形成第一平均响应时间序列；
112.第二计算模块20，用于将至少一个第一平均响应时间相加得到第二平均响应时间，并将至少一个预设时间间隔相加得到预设时间段。
113.本发明实施例十所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例四相同，为简要描述，检测装置10的实施例十未提及之处，可参考前述方法实施例四中相应内容。
114.实施例十一
115.更进一步地，请参阅图12，检测装置10还包括：
116.第三计算模块21，用于计算第一平均响应时间序列内的每个第一平均响应时间的回归值，得到第一平均响应时间回归值序列；
117.第四计算模块22，用于对第一平均响应时间回归值序列做线性拟合，得到数据库服务端在每个预设时间间隔内相对客户端的第一平均时间变化值。
118.本发明实施例十一所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例五相同，为简要描述，检测装置10的实施例十一未提及之处，可参考前述方法实施例五中相应内容。
119.实施例十二
120.更进一步地，请参阅图13，第一平均响应时间变化值包括数据库服务端在每个预设时间间隔内的第一平均响应时间的第一平均响应时间斜率值与第一平均响应时间角度值，第一平均响应时间变化阈值包括第一平均响应时间斜率阈值与第一平均响应时间角度阈值，检测装置10还包括：
121.第二判断模块23，判断第一平均响应时间斜率值与第一平均响应时间斜率阈值的大小、或第一平均响应时间角度值与第一平均响应时间角度阈值的大小；
122.第二判定模块24，用于当第二平均响应时间小于第二平均响应阈值，且第一平均响应时间斜率值大于第一平均响应时间斜率阈值、或第一平均响应时间角度值大于第一平均响应时间角度阈值时，判定数据库服务端的运行状态异常。
123.本发明实施例十二所提供的检测装置10，其实现原理及产生的技术效果和前述的检测方法的实施例六相同，为简要描述，检测装置10的实施例十二未提及之处，可参考前述方法实施例六中相应内容。
124.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。