用于NUMACPU架构的openGauss数据库性能优化方法及系统与流程

本发明涉及数据库，具体而言，涉及一种用于numa cpu架构的opengauss数据库性能优化方法及系统。

背景技术：

1、open gauss是企业级的开源关系型数据库，采用木兰宽松许可证v2发行，提供面向多核架构的极致性能、全链路的业务、数据安全、基于ai的调优和高效运维的能力。opengauss深度融合数据库领域多年的研发经验，结合企业级场景需求，持续构建竞争力特性。同时，open gauss也是一个开源、免费的数据库平台，鼓励社区贡献、合作。随着open gauss应用的不断普及，针对open gauss的数据库性能优化成为必然。

技术实现思路

1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的之一在于提供一种用于numacpu架构的open gauss数据库性能优化方法及系统。

2、本发明实施例提供了一种用于numa cpu架构的open gauss数据库性能优化方法，应用于数据库性能优化系统，所述方法包括：

3、获得待进行分析的open gauss数据库运行文本记录，挖掘所述待进行分析的opengauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项，对所述第一原始数据库运行状态频繁项及所述第二原始数据库运行状态频繁项进行ai频繁项聚合，得到数据库运行状态聚合频繁项；其中，所述第一原始数据库运行状态频繁项的特征容量大于所述第二原始数据库运行状态频繁项的特征容量；

4、对所述数据库运行状态聚合频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标数据库运行状态频繁项，依据所述数据库运行状态聚合频繁项及所述目标数据库运行状态频繁项，确定所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标缺陷ai频繁项；

5、通过所述目标缺陷ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录。

6、在一些可能的实施例中，所述挖掘所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项，包括：

7、将所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录输入ai频繁项挖掘模型，经过所述ai频繁项挖掘模型中的x个ai频繁项挖掘动态滤波组件，挖掘所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录在每个ai频繁项挖掘动态滤波组件中对应的动态滤波ai频繁项；x为正整数；

8、对x个动态滤波ai频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项。

9、在一些可能的实施例中，所述对x个动态滤波ai频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项，包括：

10、将所述x个ai频繁项挖掘动态滤波组件划分为第一动态滤波组件及第二动态滤波组件；所述第一动态滤波组件在所述ai频繁项挖掘模型中的层级，小于所述第二动态滤波组件在所述ai频繁项挖掘模型中的层级；

11、对所述第一动态滤波组件所对应的动态滤波ai频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项；

12、对所述第二动态滤波组件所对应的动态滤波ai频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第二原始数据库运行状态频繁项。

13、在一些可能的实施例中，所述对所述第一原始数据库运行状态频繁项及所述第二原始数据库运行状态频繁项进行ai频繁项聚合，得到数据库运行状态聚合频繁项，包括：

14、对所述第一原始数据库运行状态频繁项进行频繁项衍生处理，得到所述第一原始数据库运行状态频繁项对应的第一衍生ai频繁项；

15、对所述第二原始数据库运行状态频繁项进行频繁项衍生处理，得到所述第二原始数据库运行状态频繁项对应的第二衍生ai频繁项；所述第一衍生ai频繁项与所述第二衍生ai频繁项具有相同的ai频繁项特征容量；

16、对所述第一衍生ai频繁项与所述第二衍生ai频繁项进行ai频繁项组合，得到组合ai频繁项；

17、通过ai频繁项聚合动态滤波组件对所述组合ai频繁项进行ai频繁项信息聚合，得到所述组合ai频繁项对应的数据库运行状态聚合频繁项。

18、在一些可能的实施例中，所述对所述数据库运行状态聚合频繁项进行动态滤波处理，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标数据库运行状态频繁项，包括：

19、采用ai频繁项拆解滤波组件对所述数据库运行状态聚合频繁项进行动态滤波处理，得到数据库运行状态拆解频繁项，对所述数据库运行状态拆解频繁项进行触发处理，得到ai频繁项关系网；

20、基于所述ai频繁项关系网对所述数据库运行状态聚合频繁项进行特征强化，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标数据库运行状态频繁项。

21、在一些可能的实施例中，所述依据所述数据库运行状态聚合频繁项及所述目标数据库运行状态频繁项，确定所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标缺陷ai频繁项，包括：

22、将所述数据库运行状态聚合频繁项与所述目标数据库运行状态频繁项之间的ai频繁项区别，确定为原始缺陷ai频繁项；

23、获得所述原始缺陷ai频繁项所包括的r个缺陷ai频繁项关注面，将所述r个缺陷ai频繁项关注面分别对应的y个局部缺陷ai频繁项中，处于相同ai频繁项分布标签下的局部缺陷ai频繁项进行ai频繁项整合，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标缺陷ai频繁项；r为正整数，y为正整数。

24、在一些可能的实施例中，所述通过所述目标缺陷ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录，包括：

25、获得所述目标缺陷ai频繁项对应的缺陷热力图，依据所述缺陷热力图确定所述目标数据库运行状态频繁项中的待调节ai频繁项；

26、对所述待调节ai频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，对所述数据库运行状态升级频繁项进行特征翻译，得到所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录。

27、在一些可能的实施例中，所述通过所述目标缺陷ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录，包括：

28、将所述目标缺陷ai频繁项及所述目标数据库运行状态频繁项输入状态频繁项调节网络，通过所述状态频繁项调节网络获得所述目标缺陷ai频繁项的缺陷热力图；

29、在所述状态频繁项调节网络中的标记模型中，基于所述缺陷热力图获得所述目标数据库运行状态频繁项的数据库运行状态标记频繁项，依据所述数据库运行状态标记频繁项生成所述目标数据库运行状态频繁项的open gauss数据库运行文本记录调节ai频繁项；

30、基于所述open gauss数据库运行文本记录调节ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项；

31、将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录。

32、在一些可能的实施例中，所述通过所述目标缺陷ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录，包括：

33、将所述目标缺陷ai频繁项及所述目标数据库运行状态频繁项输入状态频繁项调节网络；所述状态频繁项调节网络包括p个局部调节模型，所述p个局部调节模型包括第一局部调节模型及第二局部调节模型，p为正整数；

34、在所述第一局部调节模型中，基于所述目标缺陷ai频繁项对所述目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到第一调节ai频繁项，基于ai频繁项调节结果对所述目标缺陷ai频繁项进行变更，得到第一缺陷ai频繁项；

35、在所述第二局部调节模型中，基于所述第一缺陷ai频繁项对所述第一调节ai频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项；

36、将所述数据库运行状态升级频繁项译码成所述待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录。

37、本发明实施例还提供了一种数据库性能优化系统，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述的用于numa cpu架构的opengauss数据库性能优化方法。

38、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的用于numa cpu架构的open gauss数据库性能优化方法。

39、有益效果

40、在本发明实施例中，获得待进行分析的open gauss数据库运行文本记录，挖掘待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项，对第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项进行ai频繁项聚合，得到数据库运行状态聚合频繁项；第一原始数据库运行状态频繁项的特征容量大于第二原始数据库运行状态频繁项的特征容量；对数据库运行状态聚合频繁项进行动态滤波处理，得到待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标数据库运行状态频繁项，依据数据库运行状态聚合频繁项及目标数据库运行状态频繁项，确定待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的目标缺陷ai频繁项；通过目标缺陷ai频繁项对目标数据库运行状态频繁项进行ai频繁项调节，得到数据库运行状态升级频繁项，将数据库运行状态升级频繁项译码成待进行分析的open gauss数据库运行文本记录对应的open gauss数据库运行性能优化记录。

41、应用本发明实施例，数据库性能优化系统可以对待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的中间ai频繁项(第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项)进行挖掘，而不是直接得到待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的最后的ai频繁项，使得数据库性能优化系统可以获得该待进行分析的open gauss数据库运行文本记录在不同的描述角度下的ai频繁项，便可以得到该待进行分析的open gauss数据库运行文本记录从部分到整体的多类数据，保障了数据获得的丰富程度，而且，可以基于挖掘到的第一原始数据库运行状态频繁项及第二原始数据库运行状态频繁项，对待进行分析的open gauss数据库运行文本记录进行第一次状态调节，并基于获得到的目标缺陷ai频繁项对第一次状态调节得到的目标数据库运行状态频繁项进行频繁项升级，从而实现对待进行分析的open gauss数据库运行文本记录的性能优化决策，进而提升了open gauss数据库运行文本记录性能优化决策的时效性。鉴于上述思路是基于open gauss数据库运行文本记录自身的ai频繁项实现对open gauss数据库运行文本记录的性能优化决策过程的，这样可以对存在不同的性能缺陷的open gauss数据库运行文本记录的性能优化决策，提高了opengauss数据库运行文本记录性能优化决策的适用性。