慢查询识别的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了慢查询识别的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：接收用户查询请求，确定所述查询请求的查询条件和查询起止时间；查询与所述查询条件匹配的历史查询请求的历史数据量，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值；根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询。该实施方式通过根据当前查询请求的查询起止时间和历史查询请求的历史数据量确定当前查询请求的数据量预测值、进而根据数据量预测值识别当前查询请求是否为慢查询，能够提高慢查询的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
慢查询识别的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种慢查询识别的方法和装置。
技术介绍
慢查询是指查询时间较长的查询请求。参见图1，目前主流的慢查询识别方案为：定义慢查询时间阈值，获取数据库查询日志，判断每条查询执行时间是否大于阈值，如果大于阈值则标记为慢查询。当用户下一次执行相同查询条件的查询时，先判断是否存在与当前查询请求的查询条件相同、且被标记为慢查询的查询记录，若存在，则确定当前查询为慢查询。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：对于时序性数据库，一个查询所需要的执行时间和该查询所查询数据的时间范围、标签个数等有很大关系。查询时间范围长，执行时间长，就可能被标记为慢查询，但是下一次如果查询时间范围短，执行时间短，就不会被标记为慢查询，慢查询识别的准确率很低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种慢查询识别的方法和装置，能够提高慢查询识别准确率。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种慢查询识别的方法，包括：接收用户查询请求，确定所述查询请求的查询条件和查询起止时间；查询与所述查询条件匹配的历史查询请求的历史数据量，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值；根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询。可选地，所述历史数据量为所述历史查询请求单位时间内存储的数据点数，记为单位数据点数；所述数据量预测值为所述查询请求对应的数据点数的预测值；根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值，包括：根据所述查询请求的查询起止时间，确定所述查询请求的数据时间范围；以所述查询请求的数据时间范围和所述单位数据点数的乘积，作为所述查询请求对应的数据点数的预测值。可选地，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值之前，还包括：根据所述历史查询请求的查询条件和查询起止时间，确定所述历史查询请求的数据时间范围；根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数；以所述历史查询请求对应的数据点数与所述历史查询请求的数据时间范围之商，作为所述单位数据点数。可选地，所述查询日志采用opentsdb存储模型存储，包括至少一行时间序列数据；每行所述时间序列数据包括：行键和行值；所述行键包括：指标、时间戳和标签对；所述行值包括至少一个数据点，所述数据点包括：距离所述时间戳的时间偏移对应与所述时间偏移对应的所述指标的指标值；根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数，包括：以所述历史查询请求对应的各行所述时间序列数据中包括的数据点的数量之和，作为所述历史查询请求对应的数据点数。可选地，所述历史查询请求或所述查询请求的数据时间范围是按照如下步骤确定的：确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询时间now与查询结束时间戳之间的时间差；判断所述时间差是否大于等于预设时长；若是，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询结束时间戳对预设时长取整后的第一数值，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询结束时间戳与第一数值之间的第一差值；确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询开始时间戳对预设时长取整后的第二数值，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询开始时间戳与第二数值之间的第二差值；确定第一差值与第二差值之间的第三差值；以第三差值与所述预设时长之和作为历史查询请求或所述查询请求的时间范围；否则，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询时间与第一差值之间的第四差值；以第三差值与第四差值之和作为所述历史查询请求或所述查询请求的时间范围。可选地，根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询，包括：判断所述查询请求的数据量预测值是否大于预设阈值；若是，则判定所述查询请求为慢查询；否则，判定所述查询请求不是慢查询。可选地，判定所述查询请求为慢查询之后，还包括：以所述查询请求的数据量预测值更新所述历史查询请求的历史数据量。根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种慢查询识别的装置，包括：确定模块，接收用户查询请求，确定所述查询请求的查询条件和查询起止时间；预测模块，查询与所述查询条件匹配的历史查询请求的历史数据量，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值；识别模块，根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询。可选地，所述历史数据量为所述历史查询请求单位时间内存储的数据点数，记为单位数据点数；所述数据量预测值为所述查询请求对应的数据点数的预测值；所述预测模块根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值，包括：根据所述查询请求的查询起止时间，确定所述查询请求的数据时间范围；以所述查询请求的数据时间范围和所述单位数据点数的乘积，作为所述查询请求对应的数据点数的预测值。可选地，所述预测模块还用于：根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值之前，根据所述历史查询请求的查询条件和查询起止时间，确定所述历史查询请求的数据时间范围；根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数；以所述历史查询请求对应的数据点数与所述历史查询请求的数据时间范围之商，作为所述单位数据点数。可选地，所述查询日志采用opentsdb存储模型存储，包括至少一行时间序列数据；每行所述时间序列数据包括：行键和行值；所述行键包括：指标、时间戳和标签对；所述行值包括至少一个数据点，所述数据点包括：距离所述时间戳的时间偏移对应与所述时间偏移对应的所述指标的指标值；所述预测模块根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数，包括：以所述历史查询请求对应的各行所述时间序列数据中包括的数据点的数量之和，作为所述历史查询请求对应的数据点数。可选地，所述预测模块还用于：按照如下步骤确定所述历史查询请求或所述查询请求的数据时间范围：确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询时间now与查询结束时间戳之间的时间差；判断所述时间差是否大于等于预设时长；若是，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询结束时间戳对预设时长取整后的第一数值，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询结束时间戳与第一数值之间的第一差值；确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询开始时间戳对预设时长取整后的第二数值，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询开始时间戳与第二数值之间的第二差值；确定第一差值与第二差值之间的第三差值；以第三差值与所述预设时长之和作为历史查询请求或所述查询请求的时间范围；否则，确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询时间与第一差值之间的第四差值；以第三差值与第四差值之和作为所述历史查询请求或所述查询请求的时间范围。可选地，根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询，包括：判断所述查询本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种慢查询识别的方法，其特征在于，包括：/n接收用户查询请求，确定所述查询请求的查询条件和查询起止时间；/n查询与所述查询条件匹配的历史查询请求的历史数据量，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值；/n根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询。/n

【技术特征摘要】
1.一种慢查询识别的方法，其特征在于，包括：
接收用户查询请求，确定所述查询请求的查询条件和查询起止时间；
查询与所述查询条件匹配的历史查询请求的历史数据量，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值；
根据所述查询请求的数据量预测值识别所述查询请求是否为慢查询。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史数据量为所述历史查询请求单位时间内存储的数据点数，记为单位数据点数；所述数据量预测值为所述查询请求对应的数据点数的预测值；
根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值，包括：根据所述查询请求的查询起止时间，确定所述查询请求的数据时间范围；以所述查询请求的数据时间范围和所述单位数据点数的乘积，作为所述查询请求对应的数据点数的预测值。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史数据量和所述查询起止时间确定所述查询请求的数据量预测值之前，还包括：
根据所述历史查询请求的查询条件和查询起止时间，确定所述历史查询请求的数据时间范围；根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数；以所述历史查询请求对应的数据点数与所述历史查询请求的数据时间范围之商，作为所述单位数据点数。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述查询日志采用opentsdb存储模型存储，包括至少一行时间序列数据；每行所述时间序列数据包括：行键和行值；所述行键包括：指标、时间戳和标签对；所述行值包括至少一个数据点，所述数据点包括：距离所述时间戳的时间偏移对应与所述时间偏移对应的所述指标的指标值；
根据所述历史查询请求的查询日志，确定所述历史查询请求对应的数据点数，包括：以所述历史查询请求对应的各行所述时间序列数据中包括的数据点的数量之和，作为所述历史查询请求对应的数据点数。


5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述历史查询请求或所述查询请求的数据时间范围是按照如下步骤确定的：
确定所述历史查询请求或所述查询请求的查询时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘华毅，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11