CN110908974A - 数据库管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提出了一种数据库管理方法、装置、设备及存储介质。监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句；对所述数据库查询语句进行分析；以及基于分析结果，确定所述数据库中的热点数据和/或热点表。由此，定位热点的过程中不依赖数据库实例的运行状态，也不会对数据库造成性能压力，极大提高了热点定位的效率和准确性。
Description
技术领域
本公开涉及数据库领域，特别是涉及一种数据库管理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前的主流数据库大多会使用缓存来提高数据访问的速度。数据库的缓存会被格式化成固定大小的数据块，每个数据块含有多条数据。当一个会话检索数据块中的数据时需要在这个数据块的块头上加一个只读的latch(闩锁)，具体的latch数量各个数据库的都一样。当一个数据块上的只读latch数量达到上限后，后续会话会持续轮询一段时间，即后续会话一直持有cpu，cpu空转并不干活。
但是很多时候由于应用设计的不合理，在某些场景下会导致缓存数据的争用从而降低应用的性能。例如，当并发量非常高的时候，就会有大量的会话因为无法获取数据块上的latch，而使cpu在空转。从而导致系统负载陡增，从而使数据库服务器无法提供正常服务。
发明内容
本公开的一个目的在于提供一种数据库管理方案，以解决上述至少一种问题。
根据本公开的第一个方面，提供了一种数据库管理方法，包括：监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句；对数据库查询语句进行分析；以及基于分析结果，确定数据库中的热点数据和/或热点表。
可选地，对数据库查询语句进行分析的步骤包括：对数据库查询语句期望访问的数据和/或数据所在的表进行分析。
可选地，确定数据库中的热点数据和/或热点表的步骤包括：统计数据库中的数据和/或表被访问的频次；以及基于频次，确定热点数据和/或热点表。
可选地，数据库管理方法还包括：根据热点数据和/或热点表，进行优化，以减少对数据库的访问。
可选地，进行优化的步骤包括：将热点数据和/或热点表存储在缓存内。
可选地，将热点数据和/或热点表存储在缓存内的步骤包括：将热点数据拆散，并且/或者，将热点表中的数据拆散；以及将拆散后的数据存储到缓存中的多个数据块中，以减少每个数据块中的热点数据的数量。
可选地，数据库的缓存包括一个或多个数据块，每个数据块包括一条或多条缓存数据，该方法还包括：基于热点数据和/或热点表，确定热点数据块；提高热点数据块的只读闩锁的数量上限。
根据本公开的第二个方面，还提供了一种数据库管理装置，包括：监测模块，用于监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句；分析模块，用于对数据库查询语句进行分析；以及确定模块，用于基于分析结果，确定数据库中的热点数据和/或热点表。
可选地，分析模块对数据库查询语句期望访问的数据和/或数据所在的表进行分析。
可选地，确定模块统计数据库中的数据和/或表被访问的频次，基于频次，确定热点数据和/或热点表。
可选地，数据库管理装置还包括优化模块，用于根据热点数据和/或热点表，进行优化，以减少对数据库的访问。
可选地，优化模块将热点数据和/或热点表存储在缓存内。
可选地，优化模块将热点数据拆散，并且/或者，将热点表中的数据拆散，并将拆散后的数据存储到缓存中的多个数据块中，以减少每个数据块中的热点数据的数量。
可选地，数据库的缓存包括一个或多个数据块，每个数据块包括一条或多条缓存数据，该装置还包括：热点数据块定位模块，用于基于热点数据和/或热点表，确定热点数据块；数量上限提高模块，用于提高热点数据块的只读闩锁的数量上限。
根据本公开的第三个方面，还提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如本公开第一个方面述及的方法。
根据本公开的第四个方面，还提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如本公开第一个方面述及的方法。
本公开通过对全量抓取到的数据库查询语句进行分析，提前定位热点数据和预防数据库热点问题。定位热点的过程中不依赖数据库实例的运行状态，也不会对数据库造成性能压力，极大提高了热点定位的效率和准确性。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是示出了根据本公开一实施例的数据库管理方法的示意性流程图。
图2是示出了本公开的数据库管理方法的一种实现流程图。
图3是示出了根据本公开一实施例的数据库管理装置的结构的示意性方框图。
图4示出了根据本公开一实施例的可用于实现上述数据库管理方法的数据处理的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
目前主要是在出现热点问题导致应用程序报错后，才人为介入处理，查找热点数据块，但此时业务已经受到了影响。并且在查找热点数据块时，是基于数据库实例运行状态进行定位，复现成本较高，而且如果在定位过程中数据库实例发生崩溃，还会导致现场信息丢失，中断定位。另外，这种定位方式只能定位到热点表，很难定位到具体是哪些记录造成了热点数据块的争用。
有鉴于此，本公开提出，可以抓取所有客户端提交给数据库的数据库查询语句，通过对全量抓取到的数据库查询语句进行分析，提前定位热点数据和预防数据库热点问题。定位热点的过程中不依赖数据库实例的运行状态，也不会对数据库造成性能压力，极大提高了热点定位的效率和准确性。下面就本公开涉及的各方面做进一步说明。
图1是示出了根据本公开一实施例的数据库管理方法的示意性流程图。
参见图1，在步骤S110，监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句。
数据库查询语句是指基于结构化查询语言(SQL)编写的用于查询数据库中的数据的语句，如可以是SQL语句。客户端可以是指安装在客户端设备上的应用程序。数据库可以与多个客户端连接，接收多个客户端传递的数据库查询语句，并将查询结果返回给相应的客户端。
在本实施例中，可以通过对数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句进行监听，全量抓取所有客户端向数据库传递的数据库查询语句。例如，如图2所示，可以设置一个端口监听器来负责监听数据库暴露的连接端口，并抓取所有连接中的数据库查询语句。
在步骤S120，对数据库查询语句进行分析。
这里主要是对监听到的所有数据库查询语句进行分析。其中，对于每个数据库查询语句，可以对该数据库查询语句期望访问的数据和/或数据所在的表进行分析。其中，此处述及的数据可以是字段级别的数据，也可以是记录级别的数据。
在步骤S130，基于分析结果，确定数据库中的热点数据和/或热点表。
每个数据库查询语句的分析结果可以表明该数据库查询语句被执行时会访问的数据和/或表。因此，可以对所有数据库查询语句的分析结果进行统计，以得到数据和/或表的访问频次信息。基于数据和/或表的访问频次信息，就可以确定数据库中的热点数据和/或热点表。如可以将访问频次较高的数据作为热点数据，将访问频次较高的表作为热点表。
作为示例，如图2所示，对数据库查询语句进行分析以及确定热点数据/热点表的操作均可以由语句分析程序(如SQL语句分析程序)实现。例如，监听到的所有数据库查询语句可以发送给语句分析程序，语句分析程序可以对每条数据库查询语句进行分析、统计，以得到表级别和/或记录级别的访问频次信息，如可以得到单位时间(如每秒/每分钟/每小时)内表级别和记录级别的访问次数，并生成报告给用户(可以是数据库管理员)。其中，所生成的报告中可以是监听到的数据库查询语句涉及的表或数据的访问频次信息，也可以是基于访问频次确定的热点数据和热点表。由此，用户可以根据报告来定位热点表和/或热点数据并做出相应的优化方案，以预防数据库热点问题。
本公开的数据库管理方案可以提前定位热点数据和/或热点表。在得到热点数据和/或热点表后，可以根据热点数据和/或热点表，进行优化，以减少对数据库的访问。此处述及的减少对数据库的访问，主要是指减少对持久化存储数据库中的数据的硬盘的访问。
作为本公开的一个示例，可以将热点数据和/或热点表存储在缓存内，通过查询缓存来减少对数据库的访问。如背景技术部分所述，数据库可以通过缓存高速查找数据，其中，缓存可以包括多个数据块，热点数据或者热点表中的数据可以保存在这多个数据块中。进一步地，还可以将热点数据拆散，或者将热点表中的数据拆散，将拆散后的数据作为缓存数据划分到多个数据块中，以减少每个数据块中的热点数据的数量，由此可以在一定程度上减少热点数据块，以预防热点问题的出现。
本公开的数据库管理方案还可以在数据库的运行过程中持续对数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句进行解析，以实时定位热点数据和/或热点表，而这对数据库并没有造成性能压力。并且，在得到热点数据和/或热点表后，还可以进一步确定热点数据块，如可以将包含热点数据或热点表中的数据的数据块定义为热点数据块，也可以将包含热点数据或热点表中的数据超过一定阈值的数据块定义为热点数据块，然后可以提高热点数据块的只读闩锁(latch)的数量上限。
综上，本公开通过全量抓取数据库获取的数据库查询语句，通过分析这些数据库查询语句，来统计出具体的热点表以及具体的热点数据。可以在数据库的正常运行过程中，分析出具体的热点。并且，热点的定位和诊断不再依赖数据库实例的运行状态，极大提高了热点定位的效率和准确性。
本公开还可以实现为一种数据库管理装置。图3是示出了根据本公开一实施例的数据库管理装置的结构的示意性方框图。其中，数据库管理装置的功能模块可以由实现本公开原理的硬件、软件或硬件和软件的结合来实现。本领域技术人员可以理解的是，图3所描述的功能模块可以组合起来或者划分成子模块，从而实现上述发明的原理。因此，本文的描述可以支持对本文描述的功能模块的任何可能的组合、或者划分、或者更进一步的限定。
下面就数据库管理装置可以具有的功能模块以及各功能模块可以执行的操作做简要说明，对于其中涉及的细节部分可以参见上文相关的描述，这里不再赘述。
如图3所示，数据库管理装置300包括监测模块310、分析模块320以及确定模块330。
监测模块310用于监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句。分析模块320用于对数据库查询语句进行分析。其中，分析模块320可以对数据库查询语句期望访问的数据和/或数据所在的表进行分析。确定模块330用于基于分析结果，确定数据库中的热点数据和/或热点表。其中，确定模块330可以统计数据库中的数据和/或表被访问的频次，并基于频次，确定热点数据和/或热点表。
在本公开的一个实施例中，数据库管理装置300还可以包括优化模块(图中未示出)。优化模块可以根据热点数据和/或热点表，进行优化，以减少对数据库的访问。例如，优化模块可以将热点数据和/或热点表存储在缓存内。进一步地，优化模块可以将热点数据拆散，并且/或者，将热点表中的数据拆散，将拆散后的数据存储到缓存中的多个数据块中，以减少每个数据块中的热点数据的数量。
在本公开的一个实施例中，数据库管理装置300还可以包括热点数据块确定模块和数量上限提高模块。热点数据块确定模块可以基于热点数据和/或热点表，确定热点数据块。数量上限提高模块可以用于提高热点数据块的只读闩锁的数量上限。
图4示出了根据本公开一实施例可用于实现上述数据库管理方法的数据处理的计算设备的结构示意图。
参见图4，计算设备400包括存储器410和处理器420。
处理器420可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器420可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)等等。在一些实施例中，处理器420可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)或者现场可编程逻辑门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Arrays)。
存储器410可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)，和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器420或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器410可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器410可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器410上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器420处理时，可以使处理器420执行上文述及的数据库管理方法。
上文中已经参考附图详细描述了根据本公开的数据库管理方法、装置以及设备。
此外，根据本公开的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本公开的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。
或者，本公开还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本公开的上述方法的各个步骤。
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (10)
1.一种数据库管理方法，包括：
监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句；
对所述数据库查询语句进行分析；以及
基于分析结果，确定所述数据库中的热点数据和/或热点表。
2.根据权利要求1所述的数据库管理方法，其中，所述对数据库查询语句进行分析的步骤包括：
对所述数据库查询语句期望访问的数据和/或所述数据所在的表进行分析。
3.根据权利要求1所述的数据库管理方法，其中，所述确定数据库中的热点数据和/或热点表的步骤包括：
统计所述数据库中的数据和/或表被访问的频次；以及
基于所述频次，确定热点数据和/或热点表。
4.根据权利要求1所述的数据库管理方法，还包括：
根据所述热点数据和/或所述热点表，进行优化，以减少对所述数据库的访问。
5.根据权利要求4所述的数据库管理方法，其中，所述进行优化的步骤包括：
将所述热点数据和/或热点表存储在缓存内。
6.根据权利要求5所述的数据库管理方法，其中，所述将热点数据和/或热点表存储在缓存内的步骤包括：
将所述热点数据拆散，并且/或者，将所述热点表中的数据拆散；以及
将拆散后的数据存储到缓存中的多个数据块中，以减少每个数据块中的热点数据的数量。
7.根据权利要求1所述的数据库管理方法，其中，所述数据库的缓存包括一个或多个数据块，每个所述数据块包括一条或多条缓存数据，该方法还包括：
基于所述热点数据和/或热点表，确定热点数据块；
提高所述热点数据块的只读闩锁的数量上限。
8.一种数据库管理装置，包括：
监测模块，用于监听数据库接收到的来自客户端的数据库查询语句；
分析模块，用于对所述数据库查询语句进行分析；以及
确定模块，用于基于分析结果，确定所述数据库中的热点数据和/或热点表。
9.一种计算设备，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任何一项所述的方法。
10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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Application publication date: 20200324 |