用于数据库系统性能管理的方法和终端与流程

用于数据库系统性能管理的方法和终端
1.本发明技术领域
2.本文描述的主题涉及一种数据库系统，尤其涉及数据库系统中的性能管理流程，更具体地，涉及一种用于在数据库系统中进行分析阶段性能管理的方法和终端。
技术背景
3.本领域中已知的数据库性能管理包括监控、分析和执行后续校正活动以优化性能和提高效率的过程。
4.监控是性能管理的第一阶段。监控包括扫描数据库系统的环境、检查仪器设施的输出以及在系统运行时对系统进行大量检查。在监控系统时，识别与数据库及其功能相关联的问题。性能管理的第二阶段是分析。校正(或优化)是性能管理的第三阶段或组成部分。借助某些性能工具，数据库技术人员能够在某一预先指定的监控代理识别某些条件时自动执行校正操作，从而实现性能管理的某些方面的自动化。但是这些工具的功能有限。事实上，大部分数据库操作和管理工具的范围均有限。
5.在数据库系统中，对数据库系统的监控可以生成成百上千条消息或指标。监控只是收集相关的数据指标，以做出性能调整和优化决策，但除此之外不进行任何其它操作。监控不足以基于收集到的信息独立做出决策。因此，监控之后通常是由数据库管理员(database administrator，dba)等熟练技术人员执行分析。
6.目前，对于数据库性能相关问题的检测，已知有不同的解决方案。解决方案之一包括：在某一时间帧内，通过图表或趋势图收集数据库系统的性能指标并对收集到的指标进行可视化。其中，数据库管理员应该基于现有系统的知识来分析“每个指标”数据/图表。为此，对历史数据进行监控，对成本高昂的查询进行追踪和分析，并且对数据库日志进行监控，以获得校正解决方案。
7.在一些监控解决方案中，对指标进行追踪以检查这些指标是否在特定时间帧或周期内或以连续方式超过性能阈值。这些解决方案基本上是用于通过发送信号或其它方式广播发生的异常来进行警告的警告或告警系统。基于预定义的规则追踪某些指标数据以查找异常情况。一些追踪方法提供了指标相关性的形式。然而，所有这些方法都涉及数据的收集以及图形呈现。
8.此外，所有这些方法都依赖数据库管理员现有的系统知识来手动干预，以检测问题或有问题的指标值的根本原因。但是有许多不同的指标需要考虑，而这会对数据库管理员的分析产生不利影响。参考图1，图中仅示出了几个指标，以便了解dba为诊断问题而分析的指标。
9.参考us20150081701a1，其公开了一种计算机实现方法，所述方法包括：计算机系统捕获数据源与数据客户端之间的第一数据流；所述计算机系统确定与所述第一数据流相关的一个或多个元素；所述计算机系统使用第一标签标记所述第一数据流的至少一个元素；所述计算机系统基于与数据相关的元素生成所述第一数据流的可视化表示；所述计算机系统根据所述第一标签调整第一数据流的可视化表示，以响应对所述第一标签的选择。
然而，所引用的现有技术涉及捕获来自不同用户/使用部门的不同查询执行和查询执行统计数据的数据流。该申请案还公开了通过用户对这些表执行的查询和执行统计数据(执行时间和返回的行)将表连接到用户的可视化操作。然而，没有基于操作系统的令牌化和数据库指标配置的时间间隔来识别事件发生原因的相关启示。
10.鉴于关于数据库性能分析的现有解决方案，可以看出，通过超过性能阈值(例如警告/告警系统的性能阈值)的指标，只能提供有限的支持。此外，在这些解决方案中，由于没有可用的综合分析工具，因此数据库管理员存在这样一种反应倾向：即解决问题。考虑到被观察的指标值，在当前解决方案中，没有能力在被观察的指标值之前的时间帧内确定和可视化地表示所有其它指标的关系、路径或流。
11.因此，对于迄今为止已知的解决方案，亟需一种用于进行数据库系统性能分析的解决方案，所述数据库系统使用综合工具对事件发生的原因进行优化分析，所述事件是数据库运行中出现的问题或指标值的任何异常。


技术实现要素：

12.为了提供对本发明的一些方面的基本理解，以下公开内容呈现了本发明内容的简要概述。本发明内容并非本发明的全面概述。本发明内容并不旨在确定本发明的主要/关键元素或描述本发明的范围。唯一的目的是以简化的形式呈现本发明的一些概念，作为稍后呈现的本发明的更详细描述的前奏。
13.本发明的目的是提供一种用于进行数据库系统性能分析的方法，所述数据库系统使用综合工具对事件发生的原因进行优化分析，所述事件是数据库运行中出现的问题或指标值的任何异常。
14.本发明的另一个目的是提供一种方法来提高数据库的能力，以分析由于观察到的指标值所发现的问题的根本原因。
15.本发明的又一目的是提供一种用于数据库系统性能分析的方法，所述数据库系统具有通过在选定的时间帧内考虑多个或所有指标值来可视化问题出现之前的路径的能力。
16.本发明的另一个目的是提供一种用于追踪路径的方法，所述方法表示系统行为在时间帧内的因果关系和指标关系。
17.本发明的第一方面公开了一种用于执行数据库系统性能管理分析的方法。所述方法包括：控制单元执行探索性数据分析，所述探索性数据分析包括根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化；其中，对通过监控数据库环境获得的所述数据库系统的原始指标数据执行所述探索性数据分析。
18.结合所述第一方面，在第一种可能的实现方式中，针对令牌窗口对所述一个或多个选定数据/指标进行令牌化包括基于配置的值将每个指标数据分为不同的组，其中，所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置并且基于令牌间隔进行令牌化。
19.结合所述第一方面，在第二种可能的实现方式中，选定数据分组包括将每个指标数字分组到不同类别以进行标记。
20.结合所述第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述方法还包括所述控制单元在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。
21.结合所述第一方面，在第四种可能的实现方式中，针对给定事件，在所述时间帧期
间获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。
22.结合所述第一方面，在第五种可能的实现方式中，所述方法包括从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。
23.结合所述第一方面，在第六种可能的实现方式中，执行所述路径分析包括选择一个或多个起始指标、一个结束指标以及另一个用于追踪直至最终事件的指标。
24.结合所述第一方面，在第七种可能的实现方式中，执行所述路径分析还包括使用所述选定指标创建路径表，从而在令牌表中创建所述令牌的可视化表示，以供数据库管理员执行分析。用于路径分析的路径流的所述可视化表示为sankey可视化。
25.本发明的第二方面公开了一种用于执行数据库系统性能管理的方法。所述方法包括：控制单元对系统指标进行监控，以在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据；所述控制单元基于所述已收集的数据分析事件发生的所有原因；其中，所述分析包括执行探索性数据分析，所述探索性数据分析包括根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化；所述控制单元校正与所述事件相关联的一个或多个问题。
26.结合所述第二方面，在第一种可能的实现方式中，针对令牌窗口对所述一个或多个选定数据进行令牌化包括基于配置的值将每个指标数据分为不同的组，其中，所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置。
27.结合所述第二方面，在第二种可能的实现方式中，选定数据分组包括将每个指标数字分组到不同类别以进行标记。
28.结合所述第二方面，在第三种可能的实现方式中，所公开的方法还包括所述控制单元在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。
29.结合所述第二方面，在第四种可能的实现方式中，针对给定事件，在所述时间帧期间获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。
30.结合所述第二方面，在第五种可能的实现方式中，所述方法包括从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。
31.结合所述第二方面，在第六种可能的实现方式中，执行所述路径分析包括选择一个或多个起始指标、一个结束指标以及另一个用于追踪直至最终事件的指标。
32.结合所述第二方面，在第七种可能的实现方式中，执行所述路径分析还包括使用所述选定指标创建路径表，从而在令牌表中创建所述令牌的可视化表示，以供数据库管理员执行分析。用于路径分析的路径流的所述可视化表示为sankey可视化。
33.本发明的第三方面公开了一种服务器，所述服务器包括用于执行数据库系统性能管理的性能管理模块。所述性能管理模块包括探索性数据分析子模块，所述探索性数据分析子模块用于根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析；其中，所述探索性数据分析子模块用于对通过监控数据库环境获得的所述数据库系统的原始指标数据执行所述分析；所述探索性数据分析子模块位于单个数据库系统或用于监控一个或多个数据库系统的独立单元内。
34.结合所述第三方面，在第一种可能的实现方式中，所述探索性数据分析子模块用于将每个指标数据分为不同的组，以便针对令牌窗口对一个或多个选定数据进行令牌化；其中，所述分组基于配置的值，所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置。
35.结合所述第三方面，在第二种可能的实现方式中，所述探索性数据分析子模块用
于在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。
36.结合所述第三方面，在第三种可能的实现方式中，所述探索性数据分析子模块用于在给定事件的时间帧内获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。
37.结合所述第三方面，在第四种可能的实现方式中，所述性能管理模块包括路径分析子模块，所述路径分析子模块用于从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。
38.结合所述第三方面，在第五种可能的实现方式中，针对来自所述令牌化数据的路径分析，所述路径分析子模块用于选择一个起始指标、一个结束指标以及另一个用于减少所述事件不利因素的指标。
39.结合所述第三方面，在第六种可能的实现方式中，所述路径分析子模块用于使用所述选定指标创建路径表，以用于令牌表中所述令牌的可视化表示，以供数据库管理员执行分析。用于路径分析的路径流的所述可视化表示为sankey可视化。
40.本发明的第四方面公开了一种服务器，所述服务器具有用于执行数据库系统性能管理的控制单元。所述控制单元还包括：数据监控模块，用于在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据；数据分析模块，用于基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因；校正模块，用于纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。
41.结合所述第四方面，在第一种可能的实现方式中，所述数据分析模块用于将每个指标数据分为不同的组，以便针对令牌窗口对一个或多个选定数据进行令牌化；其中，所述分组基于配置的值，所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置。
42.结合所述第四方面，在第二种可能的实现方式中，所述数据分析模块用于在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。
43.结合所述第四方面，在第三种可能的实现方式中，所述数据分析模块用于在给定事件的时间帧内获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。
44.结合所述第四方面，在第四种可能的实现方式中，所述数据分析模块用于从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。
45.结合所述第四方面，在第五种可能的实现方式中，针对来自所述令牌化数据的路径分析，所述数据分析模块用于选择一个或多个起始指标、一个结束指标以及另一个用于减少所述事件不利因素的指标。
46.结合所述第四方面，在第六种可能的实现方式中，所述数据分析模块用于使用所述选定指标创建路径表，以用于来自令牌表的所述令牌的可视化表示，以供数据库管理员执行分析。用于路径分析的路径流的所述可视化表示为sankey可视化。
47.本发明的第五方面公开了一种用于执行数据库系统性能管理的服务器。所述服务器包括处理器和存储器。所述处理器可操作地配置有所述存储器，以在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据；基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因；纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。
48.本发明的第六方面公开了一种处理器可读非瞬时性介质，所述介质存储代码，所述代码表示将由处理器执行以进行数据库系统性能管理的指令。所述代码包括使所述处理
器执行以下操作的代码：通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化来执行探索性数据分析；从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。对通过监控数据库环境获得的所述数据库系统的原始指标数据执行所述探索性数据分析。
49.本发明的第七方面公开了一种处理器可读非瞬时性介质，所述介质存储代码，所述代码表示将由处理器执行以进行数据库系统性能管理的指令。所述代码包括使所述处理器执行以下操作的代码：在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据；基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因；从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析；纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。
50.本发明的基本目的是按照逻辑顺序排列指标，在选定时间帧内将这些指标称为令牌。然后，将这些令牌用作路径分析方法的输入。该分析的输出用作可视化(如sankey可视化)的输入。在下面的三步过程中，前两个步骤是本发明的核心思想。因此，所公开的分析方法提供了对将由数据库管理员执行的性能管理的不同焦点事件的分析，从而有利地帮助分析所有关键性能指标的流程。
51.通过以下详细描述，本发明的其它方面、优点和显著特点对于本领域技术人员来说将变得显而易见，该详细描述结合附图公开了本发明的示例性实施例。
附图说明
52.通过结合附图进行的以下描述，本发明的某些示例性实施例的上述和其它方面、特征和优点将更加明显，在附图中：
53.图1示出了本发明提供的仅示出几个指标以便了解数据库管理员为诊断问题而分析的指标的示意图；
54.图2示出了本发明提供的用于执行数据库系统性能管理的方法的示意性流程图；
55.图3示出了本发明提供的探索性数据分析方法的示意性流程图；
56.图4示出了本发明提供的10分钟令牌窗口的示例；
57.图5a至图5b示出了本发明提供的示例令牌表以及用以创建示例sankey可视化的表；
58.图6示出了本发明提供的路径分析中的可视化的安培图示例；
59.图7示出了如何根据本发明提供的一些实例执行分析步骤的概述；
60.图8示出了本发明提供的根据示例仅具有10个tokenid的令牌表；
61.图9示出了本发明实施例提供的服务器的示意图；
62.图10示出了本发明另一实施例提供的服务器的示意图；
63.图11示出了本发明又一实施例提供的服务器的示意图。
64.本领域技术人员将理解，附图中的元件出于简单明了的目的示出，并且可能未按比例绘制。例如，相对于其它元件，附图中一些元件的尺寸可能有所放大，以帮助增进对本发明的各种示例性实施例的理解。在所有附图中，应当注意的是，类似的附图标记用于描绘相同或相似的元件、特征和结构。
具体实施方式
65.参考附图进行的以下描述可帮助全面理解本发明的示例性实施例。这些描述包括各种具体细节以帮助理解，但这些细节仅为示例性描述。
66.因此，本领域技术人员将认识到，可以在不脱离本发明的范围的情况下对本文中描述的实施例做出各种更改和修改。此外，为清晰简洁起见，省略了公认功能和结构的描述。
67.以下描述中使用的术语和词语不限于书面含义，而仅仅是发明人用来实现对本发明的清楚和一致的理解。因此，本领域技术人员应当明白，本发明的示例性实施例的以下描述仅出于说明目的提供，而不是出于限制其等同物所定义的本发明的目的而提供。
68.应当理解，除非上下文另有明确说明，否则单数形式“一个”和“所述”包括多个所指对象。
69.有关一个实施例描述和/或说明的特征可以在一个或多个其它实施例中以相同的方式或相似的方式使用，和/或与其它实施例的特征结合使用或代替其它实施例的特征。
70.应强调的是，本说明书中使用的术语“包括”用于说明存在所述特征、整数、步骤或组件，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、组件或其组合。
71.在数据库系统中，数据库环境中典型的性能管理流程包括监控、分析和校正。本发明实施例涉及分析阶段的一部分。在数据库环境中，为了监控系统指标数据，对系统进行扫描以收集数据，并对操作系统和数据库的指标进行监控。此外，也可获得各个指标趋势。在数据库系统环境中，当系统启动和运行时，可能会出现内存利用率升高或cpu负载突然升高或查询性能下降的情况。数据库管理员只能看到这些结束事件，但是数据库管理员并不知道这些事件的原因。在传统解决方案中，在仪表板等窗口中监控和查看数据库指标。在这些解决方案中，简单的指标读数以图表形式示出，并且这些图表与数据指标无关。
72.本文中公开的解决方案使得所述指标在相关事件的背景下变得相互关联。本文中公开的本发明能够收集所有系统资源数据、查询性能等(但不限于此)，以根据配置的时间线进一步累加和令牌化。然后，考虑某个事件(例如cpu利用率提升)，并确定可能导致这种关注的指标。所述数据库系统至少包括服务器和操作系统。本发明的各种实施例包括原始数据收集、探索性数据分析(exploratory data analysis，eda)，并且本发明的各个方面涉及新颖且具有创造性的令牌化(即数据分组和路径表创建)。随后是路径可视化(使用sankey图表)。
73.观察监控数据，以分析事件发生的所有可能原因。此处指示的事件是数据库运行中出现的问题或指标值异常。观察获得的指标数据，使用相关的操作和管理工具对所获得的数据进行分析。性能分析包括但不限于调整操作系统(operating system，os)或数据库，以及追踪与磁盘i/o、cpu负载、内存偏斜、缓存或ram使用情况相关的数据，目的是提高所述数据库系统的性能。这种提高是针对查询或应用优化、索引或应用逻辑等提出的。
74.本发明的实施例公开了一种用于执行数据库系统性能管理的方法。所述方法可以在终端中实现，例如但不限于服务器。所述方法包括监控(s101)，以在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据。所述方法还包括基于所述已收集的数据分析(s102)事件发生的所有原因。所述分析步骤包括执行探索性数据分析，所述探索性数据分析包括根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化。所述方法包括校正(s103)与所述事件相关联
的一个或多个问题。所述方法步骤由所述服务器的控制单元执行。图2示出了用于执行数据库系统性能管理的所述方法的流程图。所述控制单元是引导所述数据库系统内的操作的电子电路。控制单元的示例可以是但不限于中央处理器(central processing unit，cpu)等处理器。在所公开方法的实现方式中，所述方法由服务器的控制单元执行。
75.在一种实现方式中，数据库监控(s101)包括将所有相关的操作系统和数据库指标收集在不同的表中。因此，在所述数据库系统环境中，cpu、内存、数据库统计数据都被收集到不同的表中。这些指标数据被视为分析阶段的输入。每隔一段时间(例如几分钟)收集这些指标。并非所有指标都具有相同的收集率，但通常约为几分钟。指标数据通常收集在不同的表中，但是，其它数据收集模式也可以适用于本发明的该实现方式中。
76.从技术上讲，查询通常类似于数据库的客户。因此，数据库管理员的主要关注点是查询性能。本发明旨在分析管理员每次在给定时间帧内访问系统时每个查询的体验。
77.在本发明实施例中，所述指标数据的分析包括针对令牌窗口对一个或多个选定数据进行令牌化。根据本实施例的一种实现方式，令牌化包括基于配置的值将每个指标数据分为不同的组。
78.所公开发明的基本特征是按照逻辑顺序排列指标，这些指标可以称为令牌，并且这种令牌排列在选定时间帧内完成。然后，将因此获得的令牌用作路径分析方法的输入。在本实施例的一种可能的实现方式中，sankey可视化可以用于路径分析方法。该分析的输出用作sankey可视化的输入。
79.参考图3，图中示出了本发明实施例提供的探索性数据分析的步骤。所述探索性数据分析步骤包括对已收集的原始数据进行令牌化(s201)。可以根据时间帧对所有原始数据或选定指标执行令牌化。令牌化之后是流程或路径分析方法。流程或路径分析的结果形成下一步的输入，即路径可视化，例如sankey可视化。
80.所述监控步骤中不同指标表中收集到的数据用作所述探索性数据分析或令牌化步骤的输入。为了执行令牌化，从所有指标表中选择特定时间帧(例如1小时)的数据。最初，考虑令牌窗口。所述时间帧和所述时间帧内的令牌窗口均可配置。在图4所示的示例中，考虑10分钟的令牌窗口。在所示的示例中，在数据库系统中，通过查询等效过程的每个“等效查询”被分配唯一的“queryid”。在所公开的探索性数据分析步骤中，获得在所述系统中执行该查询时的其它指标值。这一点至关重要，因为数据库系统可能在给定时间帧期间运行多个查询。如下文图4所示，将各种指标分为不同的组或范围，其中，本示例中有超过4个组。基于令牌窗口的令牌间隔的令牌化包括基于配置的值将每个指标数据分为不同的组(每个指标的数字分组)。所述选定数据分组包括将每个指标数字分组到不同类别。所述指标被分为不同类别以进行标记。
81.本发明的另一实施例公开了一种用于可视化输出的路径分析(s202)。在本实施例中，首先选择一种起始指标、一种结束指标以及一种用于减少所述事件不利因素的指标。减少问题不利因素(例如查询性能)的指标示例可以是需要过滤以减少噪声的指标。指标值的每个范围都是事件。
82.参考图5a，图中示出了示例令牌表。多次执行等效查询。如图5a所示，为每个等效查询分配queryid。从所获得的表中提取路径列。附图中所述指标的每个值均被视为一个事件，并且均被视为路径可视化下一阶段图表中的一个节点。以所述令牌表作为输入，创建可
视化路径表。图5b中给出了本示例中的路径列，该图基本上可追踪在选定时间帧期间针对每个查询在内存＞80％之前发生的事件。使用queryid和经历的事件创建路径表，直到经历大于80％或m8的内存为止。然后，使用该表创建示例sankey可视化。
83.本发明的实施例公开了路径分析或可视化。根据先前获得的路径表创建用于分析的路径可视化(s203)。参考图6，图中示出了路径分析中的可视化实例，所述可视化实例是使用安培图创建的，具有表示每个查询的路径中的指标的节点。本文中使用安培图作为示例，也可以使用用于路径可视化的其它相似图表/表示。在图6中，针对按时间排序的多个查询，每个字母表示上述路径列中的一个指标。最后一个节点“j”表示内存＞80％或m8。需要说明的是，在该关键时刻，基于选定时间帧以及查询结束的时间，图中可以有多个“j”节点。根据本发明的公开内容，最右侧的节点(j)始终是单个节点。这是一个视觉指示：在相关事件中，所有其它程序都是导致该最终事件的事件。
84.为便于理解，使用字母表示所述指标，本发明不限于此。所述路径可视化中可以有指标和值的实际名称。
85.例如，如果“h”表示连接，则所获得的分析将是存在执行大量代价高昂的连接的查询，从而得出内存使用率增加的原因。所述路径或流的宽度指示执行查询的大量内存消耗连接操作的查询。图7示出了如何根据该实例执行分析步骤的概述。同样，例如，如果“e”表示高i/o活动，则所获得的分析将是指标“h”之前是系统中的大的i/o活动(例如提取到存储器中的行)。图7还示出了如何根据所述第二实例执行所述分析步骤的概述。
86.同样，所述路径或流的宽度也指示了这一点。作为该分析的结果，数据库管理员能够确定导致高内存使用率的一个或多个源或一个或多个前述事件。类似地，应用所述策略，可以观察到从a到d以及从节点b到d的大流量。
87.为了理解所公开的内容，考虑具有10个tokenid的示例。查询性能是本示例的焦点事件。图8中的数据表示是在对探索性数据分析进行令牌化的初始步骤之后获得的。在一段时间内对指标数据进行监控，在该示例中，已监控超过2天。此外，还观察到有几次慢响应。执行路径分析以找出慢响应或影响区域(其中，慢响应已受到影响)的根本原因。此外，还观察到随着活动会话和活动查询数量略有增加，内存使用率异常增加。此外，所述路径分析指示所述查询略有增加，其中，所述查询已分类为连接、orderby或sequentialscan。从所述分析中可以推断，这些查询是内存使用率增加的根本原因，cpu使用率影响数据库的响应。
88.与现有技术方法相比，本发明所述的路径可视化分析更容易深入到系统中的问题查询或问题。在数据库监控中使用任何类型的路径分析来识别问题在本领域中尚不为人所知。以下三步过程在关注所述数据库系统的整体性能的同时有利地使数据库管理员能够快速确定所述系统中的问题：将指标划分为范围，之后通过对时间间隔进行令牌化将这些范围拼接在一起，然后是执行由可视化表示(例如sankey图)产生的流程分析。只需点击几下，即可方便地确定问题。
89.参考图9，图中公开了本发明实施例提供的服务器(500)。具有数据库系统的所述服务器还包括性能管理模块(501)。所述性能管理模块(501)用于在数据库系统中进行性能管理。所述性能管理模块包括探索性数据分析子模块(5011)，所述探索性数据分析子模块用于执行探索性数据分析。所述探索性数据分析子模块(5011)执行的探索性数据分析包括：根据时间帧对一个或多个选定指标数据执行令牌化。所述探索性数据分析子模块还用
于对通过监控数据库环境获得的数据库系统的原始指标数据执行分析。所述探索性数据分析子模块(5011)用于针对令牌窗口对一个或多个选定数据进行令牌化。为此，基于配置的值将每个指标数据分为不同的组。此外，所述探索性数据分析子模块(5011)还用于在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置。
90.例如，所公开发明可以作为独立的模块或软件来实现，所述独立的模块或软件可以作为单独的实体部署，或与所述数据库系统内的其它子组件一起部署。在一种实现方式中，如果本发明作为独立实体部署，则本发明可以用于监控多个不同的数据库系统。本发明的范围涉及识别和/或提出引起参数异常值的问题的根本原因。
91.根据本实施例的一种实现方式，针对给定事件，所述探索性数据分析子模块(5011)用于在某个时间帧内获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。所述性能管理模块(501)还包括图9所示的路径分析子模块(5012)。所述路径分析子模块(5012)用于从令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。所述路径分析子模块(5012)用于选择一个起始指标、一个结束指标以及另一个用于减少所述事件不利因素的指标。基于所做的这些选择，所述路径分析子模块(5012)用于使用选定指标创建路径表，以用于所述令牌表的可视化表示(例如sankey可视化)，以供数据库管理员执行分析。在本实施例的一些实现方式中，所述性能管理模块(501)包括路径可视化子模块(5013)，所述路径可视化子模块从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。
92.参考图10，图中公开了本发明另一实施例提供的服务器(600)。具有数据库系统的所述服务器(600)包括数据监控模块(6011)，所述数据监控模块用于在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据。所述服务器(600)还包括：数据分析模块(6012)，用于基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因；校正模块(6013)，用于纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。所述数据分析模块(6012)用于在数据库系统中进行性能管理。所述数据分析模块能够执行探索性数据分析。所述数据分析模块(6012)执行的探索性数据分析包括：根据时间帧对一个或多个选定指标数据执行令牌化。所述数据分析模块(6012)还用于对通过监控数据库环境获得的数据库系统的原始指标数据执行分析。所述数据分析模块(6012)用于针对令牌窗口对一个或多个选定数据进行令牌化。为此，基于配置的值将每个指标数据分为不同的组。此外，所述数据分析模块(6012)还用于在所述时间帧内按照逻辑顺序排列不同的令牌。所述时间帧和所述时间帧内的所述令牌窗口均可配置。
93.根据本实施例的一种实现方式，针对给定事件，所述数据分析模块(6012)用于在某个时间帧内获得在所述系统中发生所述事件期间的不同指标值。出于路径分析的目的，所述数据分析模块(6012)从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。为此，所述模块选择一个起始指标、一个结束指标以及另一个用于减少所述事件不利因素的指标。基于所做的这些选择，所述数据分析模块(6012)用于使用所述选定指标创建路径表，以用于所述令牌表的可视化表示(例如sankey可视化)，以供数据库管理员执行分析。
94.根据本发明的又一实施例，服务器(700)可以包括处理器(701)和存储器(702)。所述处理器(701)可操作地配置有存储器(702)，以在一段时间内收集与所述系统的每个指标
相关的数据；基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因。执行所述分析后，处理器用于基于所述分析结果，纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。本实施例已在图11中示出。
95.本发明的另一实施例公开了一种处理器可读非瞬时性介质，所述介质存储代码，所述代码表示将由处理器执行以进行数据库系统性能管理的指令。所述代码包括使所述处理器执行以下操作的代码：通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化来执行探索性数据分析；从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化，以进行路径分析。对通过监控数据库环境获得的所述数据库系统的原始指标数据执行所述探索性数据分析。
96.本发明的又一实施例公开了一种处理器可读非瞬时性介质，所述介质存储代码，所述代码表示将由处理器执行以进行数据库系统性能管理的指令。该代码包括使所述处理器执行以下操作的代码：在一段时间内收集与所述系统的每个指标相关的数据；基于所述已收集的数据，通过根据时间帧对一个或多个选定指标数据进行令牌化以执行探索性数据分析，来分析事件发生的所有原因。此外，所述代码能够使所述处理器从所述令牌化数据创建所述事件原因的路径可视化以进行路径分析，并且纠正与所述事件相关联的一个或多个问题。
97.在本发明的一种实现方式中，所公开的方法可以以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品出售或使用，或者可以作为集成单元存储在机器可读存储介质中。术语“处理器可读介质”或“机器可读介质”应被视为包括能够存储、编码或携带供机器执行的指令集并且使机器执行本发明的任何一种或多种方法的任何介质。
98.本发明的一些非限制性优点列举如下：
99.·
产生sankey可视化的路径分析或流程分析先前未在数据库监控工具中进行过探索。因此，本发明有助于在监控工具中构建确定并可视化地表示在时间帧内收集到的指标关系的能力。因此，数据库管理员可以使用收集大量指标的数据库监控工具来检测和解决数据库系统性能问题。
100.·
本发明有助于分析性能管理流程。本发明所述的方法提供了可以由数据库管理员进行性能管理的不同焦点事件的原因分析。
101.·
所公开发明提供了数据库系统中的性能分析，所述数据库系统使用综合工具对事件发生的原因进行优化分析，所述事件是数据库运行中出现的问题或指标值的任何异常。
102.现有的数据库监控技术并未使用这种路径分析方法来识别问题。
103.本文中描述的系统概述说明旨在提供各种实施例的结构的一般性理解，这些说明并不旨在用作可能会利用本文所述结构的装置和系统的所有元件和特征的完整描述。本领域技术人员在查看上述描述时会了解许多其它布置。可以利用并由此衍生出其它布置，使得可以在不脱离本发明范围的情况下做出结构和逻辑替换和改变。附图也仅仅具有代表性，可能未按比例绘制。附图中的某些比例可能有所放大，而其它比例可能被缩小。因此，说明书和附图具有说明性而非限制性。
104.以上描述仅为本发明的具体实施例，并非旨在限定本发明的保护范围。本领域技术人员在本发明的技术范围内轻易想到的任何等效的修改或替换，均应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。