【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据库智能保障，尤其涉及一种数据库的智能保障方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、传统数据库由于一些客观或主观原因导致数据文件丢失，数据库中的数据文件丢失可能会导致相关数据的永久丢失，影响业务运行和数据完整性。数据丢失限制了数据库系统在以下几个方面的性能：首先，数据可靠性受到了严重影响，从而降低了系统的可信度和稳定性。其次，数据一致性会受到影响，系统停机时间变长，进而影响业务的正常运行。
2、现有的数据恢复技术存在容易定位错误的丢失文件、数据恢复成本高以及丢失数据恢复精度低的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种数据库的智能保障方法、设备及存储介质，解决了数据库数据丢失后恢复成本高、丢失数据确定难以及恢复精准度低的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种数据库的智能保障方法，其特征在于，方法包括：对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待处理代表数据；将待处理代表数据进行代表数据预处理，得到训练代表数据；其中，数据预处理包括：数据清洗、数据标准化、数据集分割；通过训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型；其中，数据库保障模型包括：检索模块、生成模块；通过数据库保障模型确定数据库缺失数据，并将缺失数据通过数据库保障模型进行数据库缺失文件修复；对数据库数据进行异常状态周期监测，并对数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测。
3、在本申请的一种实现方式中，对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待
4、在本申请的一种实现方式中，通过训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型，具体包括：通过词嵌入法，将训练代表数据转化为训练向量；对数据库数据进行预设的训练数据字段检索，以得到训练数据字段，并将训练数据字段进行语义编码，以得到数据字段语义向量；对数据字段语义向量进行数据库匹配，以得到待训练检索模块；基于字段语义向量，通过文本生成模拟，得到待训练生成模块；将训练向量输入待训练检索模块以对待训练检索模块进行训练，直至待训练检索模块训练收敛，以获得检索模块；通过监督学习方法或无监督学习方法对待训练生成模块进行训练，直至待训练生成模块训练收敛，以获得生成模块；根据训练模块和生成模块，得到数据库保障模型。
5、在本申请的一种实现方式中，将缺失数据通过数据库保障模型进行数据库缺失文件修复，具体包括：将缺失数据与数据库现存数据进行特征匹配，以得到缺失特征数据片段；将缺失特征数据片段进行向量化转化，以得到缺失特征向量，并将缺失特征向量输入数据库保障模型，以生成待解码缺失数据；将待解码缺失数据进行数据解码，并通过sql插入至预设的数据库对比表中，以得到待恢复数据；对待恢复数据进行数据恢复，以确定恢复数据，并将恢复数据进行特征验证；在特征验证通过的情况下，确定恢复数据。
6、在本申请的一种实现方式中，对数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测，具体包括：将数据库缺失文件修复的实时修复数据进行指标筛选，以确定修复指标数据；在指标数据在预设的指标阈值内的情况下，判断为修复成功。
7、在本申请的一种实现方式中，对数据库数据进行异常状态周期监测，具体包括：对数据库数据进行文件状态周期监测，以得到文件状态数据；在文件状态数据出现异常的条件下，即时通过数据库保障模型进行数据恢复。
8、在本申请的一种实现方式中，对数据库数据进行文件状态周期监测，具体包括：周期获取数据库数据的数据参数，以确定参数监测数据；将数据库数据进行阈值规则判断，以确定阈值规则监测数据；基于参数监测数据和阈值规则监测数据，对数据库数据进行文件状态周期监测。
9、在本申请的一种实现方式中，在对数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测之后，方法还包括：在数据库缺失文件修复的过程中出现修复异常的情况下，生成修复异常告警；根据修复异常告警，进行数据修复异常处理。
10、第二方面，本申请实施例还提供了一种数据库的智能保障设备，其特征在于，设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待处理代表数据；将待处理代表数据进行代表数据预处理，得到训练代表数据；其中，数据预处理包括：数据清洗、数据标准化、数据集分割；通过训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型；其中，数据库保障模型包括：检索模块、生成模块；通过数据库保障模型确定数据库缺失数据，并将缺失数据通过数据库保障模型进行数据库缺失文件修复；对数据库数据进行异常状态周期监测，并对数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测。
11、第三方面，本申请实施例还提供了一种数据库的智能保障方法的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，计算机可执行指令设置为：对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待处理代表数据；将待处理代表数据进行代表数据预处理，得到训练代表数据；其中，数据预处理包括：数据清洗、数据标准化、数据集分割；通过训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型；其中，数据库保障模型包括：检索模块、生成模块；通过数据库保障模型确定数据库缺失数据，并将缺失数据通过数据库保障模型进行数据库缺失文件修复；对数据库数据进行异常状态周期监测，并对数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测。
12、本申请实施例提供了一种数据库的智能保障方法、设备及存储介质，通过检索增强生成技术预测缺失的数据并自动恢复丢失的数据文件，解决了数据库数据丢失后恢复成本高、丢失数据确定难以及恢复精准度低的技术问题，实现了数据库数据缺失恢复的智能化和高效化，并对数据库数据完整性进行实时监测。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数据库的智能保障方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待处理代表数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，通过所述训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，将所述缺失数据通过所述数据库保障模型进行数据库缺失文件修复，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对所述数据库缺失文件修复的过程进行数据修复监测，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对所述数据库数据进行异常状态周期监测，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对所述数据库数据进行文件状态周期监测，具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，在对所述数据库缺失文件修复的过
9.一种数据库的智能保障设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种数据库的智能保障方法的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
...【技术特征摘要】
1.一种数据库的智能保障方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对数据库数据进行代表性数据采样，以得到待处理代表数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，通过所述训练代表数据对预设的待训练数据库保障模型进行训练，得到数据库保障模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，将所述缺失数据通过所述数据库保障模型进行数据库缺失文件修复，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种数据库的智能保障方法，其特征在于，对所述数据库缺失文件修复的过程进行数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志斌，张宁，王颖泽，冯明冉，苗健，吕新杰，
申请(专利权)人：瀚高基础软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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