[发明专利]一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统与方法

说明书

本发明公开了一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统与方法，所述系统包括：采集服务装置和调优服务装置，所述采集服务装置安装于数据库端，所述调优服务装置包括：规则模块、权限模块、分析模块、神经网络模块、决策模块、审核模块、任务模块和消息模块；所述方法包括：1）深度神经网络模型训练，2）数据库动态资源调优。本发明基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统与方法，降低了数据库资源调优的人为干预度，可实现数据库资源的精准化控制，大大提高了调优响应效率和节约劳动成本。

技术领域

本发明涉及数据库技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统与方法。

背景技术

数据是企业重要的资源和财产。数据存放在数据库内，数据库资源一直被视为紧缺资源，因此将数据库管理好尤为重要。数据库厂商提供了数据库动态可管理功能，例如DB2可配置数据库系统的内存、各种参数等；Oracle数据库系统也提供了内存管理、实例参数配置等。

通过对数据库资源调优可降低故障发生的概率，减少损失。数据库资源调优较为复杂，一直以来几乎都是在人工干预下才能完成，对数据库管理员依赖高，调优的好坏与数据库管理员的经验息息相关，在复杂的维护调优环境中，难以做到实时响应以及对资源的精准化控制，维护和调优成本较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统与方法，降低数据库资源调优的人为干预度，实现数据库资源的精准化控制，提高调优响应效率和节约劳动成本。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优系统，包括：采集服务装置和调优服务装置，所述调优服务装置包括：规则模块、权限模块、分析模块、神经网络模块、决策模块、审核模块、任务模块和消息模块；

所述采集服务装置安装于数据库端，主要负责实时采集数据库运行状态数据，并按照约定格式汇总采集的数据，以及将汇总数据报送调优服务装置；所述规则模块主要负责设置调优规则、任务等级、审核规则和消息规则；所述权限模块主要负责设置登录用户权限；所述分析模块用于缓存所述采集服务装置报送的汇总数据，并解析和分析所述汇总数据，判断是否需要对数据库进行调优；所述神经网络模块主要负责业务模型训练，以及预测优化调整参数，并将所述优化调整参数传送给决策模块；所述决策模块主要负责生成调优任务，并将所述调优任务发送给审核模块；所述审核模块主要负责审核调优任务，将调优任务归为自动审核或人工审核类别；所述任务模块主要负责管理和执行审核通过的调优任务；所述消息模块主要负责消息管理。

进一步的，还包括：DATA模块，所述DATA模块用于存储规则信息、权限信息、任务信息和消息信息。

进一步的，所述分析模块前置kafka。

进一步的，所述权限模块还用于web访问模块标签控制。

进一步的，所述数据库运行状态数据包括：机型配置、数据库配置、数据量和读写访问量。

进一步的，所述神经网络模块为BP神经网络、RNN神经网络、LSTM神经网络中的一种。

一种基于深度神经网络的数据库动态资源调优方法，包括：

1）深度神经网络模型训练：

11）准备深度神经网络的训练样本数据和测试样本数据；

12）构造深度神经网络模型；

13）初始化深度神经网络模型的参数；

14）对深度神经网络模型进行训练，并进行优化；

15）验证并保存模型训练结果；

2）数据库动态资源调优：

21）采集数据库运行状态数据，按照约定格式整理数据；