[发明专利]一种基于因果关系的数据库故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于因果关系的数据库故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集数据库预设时间段的监控指标的监控数据，并构建所述监控指标之间的因果关系图；其中，所述监控数据包括故障数据和无故障数据；

基于所述因果关系图，利用所述无故障数据对所述监控指标构建回归模型；

通过所述回归模型计算所述故障数据的回归误差；

基于所述回归误差，通过预设计算公式对每个所述监控指标进行计算，以对所述监控指标进行排序得到监控指标排列顺序；

根据所述监控指标排列顺序，并基于所述监控指标确定所述数据库的故障位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控指标，包括：访问情况、连接数占用情况、内存占用情况、磁盘容量占用情况、索引使用情况、网络流量、节点状态、数据查询情况和/或节点日志信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述回归模型计算所述故障数据的回归误差，包括：

对于发生故障时所述故障数据的故障前数据，统计所述故障前数据对所述监控指标的回归误差的均值m_i和方差s_i；以及，

所述故障数据的故障过程中数据，统计所述故障过程中数据对所述监控指标的回归误差为e_ij。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设计算公式为：

z_i＝max_j|e_ij-m_i|/s_i

其中，z_i是衡量每个监控指标Vi是否表征故障的统计量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述监控指标构建监控指标集合，则所述构建所述监控指标之间的因果关系图，包括：

将所述监控指标划分为数据库架构对应组件的相应元变量，获得从元变量到所述监控指标集合的第一映射，以及从有序元变量对到所述监控指标集合的第二映射；

基于所述数据库架构和多种元变量之间的因果关系信息构建元变量因果关系图；

基于所述元变量因果关系图、所述第一映射以及所述第二映射构建所述监控指标之间的因果关系图；

将所述监控指标之间的因果关系图，实例化为各组件实例监控指标之间的因果关系图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据库架构表示为调用关系图Gc＝Vc,Ec，所述多种元变量之间的因果关系信息，包括：

组件内元变量之间的关系AG＝Va,Ea；以及，

从元变量类型到元变量类型集合的映射AP、AC、AD和AA；其中，所述AP为来自调用方组件的原因元变量集，所述AC为处于调用方组件的结果元变量集，所述AD为处于各级调用方组件的结果元变量集，所述AA为来自各级调用方组件的原因元变量集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于Gc、AG、AP、AC、AD、AA构建元变量因果关系图Gm＝Vm,Em，包括：

对于Vc中的每个组件Ci、Va中的每个元变量类型Tx，在Vm中添加元变量Ci,Tx；

对于Vc中的每个组件Ci、对于Ea中的每条边Tx→Ty，在Em中添加边Ci,Tx→Ci,Ty；

对于Ec中的每条边Ci→Cj、Va中的每个元变量类型Tx、AP(Tx)中的每个元变量类型Ty，在Em中添加边Ci,Ty→Cj,Tx；

对于Ec中的每条边Ci→Cj、Va中的每个元变量类型Tx、AC(Tx)中的每个元变量类型Ty，在Em中添加边Cj,Tx→Ci,Ty；

对于Vc中的每个组件Cj、Gc中Cj的每个祖先组件Ci、Va中的每个元变量类型Tx、AD(Tx)中的每个元变量类型Ty，在Em中添加边Cj,Tx→Ci,Ty；

对于Vc中的每个组件Cj、Gc中Cj的每个祖先组件Ci、Va中的每个元变量类型Tx、AA(Tx)中的每个元变量类型Ty，在Em中添加边Ci,Ty→Cj,Tx。