本技術(shù)涉及智慧家庭，具體而言，涉及一種優(yōu)化建議的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子裝置。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)庫作為存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)的核心組件，其性能直接影響到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和整體效率。然而，在實(shí)際操作中，由于數(shù)據(jù)量的急劇增加、查詢語句的復(fù)雜性提升以及數(shù)據(jù)庫硬件資源的限制，慢結(jié)構(gòu)化查詢語句(structuredquery?language，簡稱為sql)問題變得日益突出，成為系統(tǒng)性能瓶頸的關(guān)鍵因素。

2、傳統(tǒng)的慢sql優(yōu)化主要依賴于數(shù)據(jù)庫管理員的經(jīng)驗(yàn)和技能，他們通過分析慢查詢?nèi)罩?，手?dòng)檢查sql語句，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)提出優(yōu)化策略。然而，這種方法存在以下幾個(gè)明顯的局限性：

3、1、效率低下：資深數(shù)據(jù)庫管理員資源稀缺，且人工分析過程耗時(shí)，難以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)庫集群中的優(yōu)化需求，尤其在面對(duì)數(shù)以萬計(jì)的慢sql時(shí)，效率瓶頸更為顯著。

4、2、建議泛化：優(yōu)化建議往往基于sql文本分析，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)狀態(tài)(如表大小、索引分布、數(shù)據(jù)熱區(qū)等)的深度考慮，導(dǎo)致提出的優(yōu)化策略可能在實(shí)際環(huán)境中不適用或效果有限。

5、3、流程斷裂：從問題發(fā)現(xiàn)到修復(fù)驗(yàn)證的過程缺乏系統(tǒng)化管理，責(zé)任分配不明確，導(dǎo)致40％的優(yōu)化需求因未得到有效跟蹤或責(zé)任人超時(shí)未處理而延誤，嚴(yán)重影響了問題解決的時(shí)效性和效果。

6、為解決上述問題，市場中已存在一些慢sql優(yōu)化工具，主要包括規(guī)則引擎和執(zhí)行計(jì)劃可視化工具。規(guī)則引擎通過預(yù)定義的規(guī)則庫來匹配sql模式，生成優(yōu)化建議，但規(guī)則的維護(hù)成本高，且難以覆蓋所有復(fù)雜的查詢場景，特別是在處理新版數(shù)據(jù)庫特性(如窗口函數(shù))時(shí)，存在明顯的滯后和局限性。執(zhí)行計(jì)劃可視化工具雖然能夠直觀展示sql的執(zhí)行步驟，但仍然需要較高水平的數(shù)據(jù)庫管理員人工解讀，對(duì)于缺乏經(jīng)驗(yàn)的用戶來說，難以準(zhǔn)確評(píng)估和實(shí)施優(yōu)化策略。

7、此外，近年來興起的基于大模型的單模態(tài)人工智能優(yōu)化方案，雖然能夠基于sql文本提供初步的優(yōu)化建議，但忽略了數(shù)據(jù)庫的物理存儲(chǔ)特征和實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，導(dǎo)致優(yōu)化建議的物理可行性差，甚至可能在執(zhí)行中帶來額外的性能問題，如因磁盤空間不足而無法實(shí)施建議的索引調(diào)整，或是添加冗余索引導(dǎo)致寫入性能下降等。

8、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)中的慢sql優(yōu)化方案普遍面臨效率、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)化管理的挑戰(zhàn)，亟需一種更智能、更全面、更高效的優(yōu)化方法，來解決慢sql問題，提升數(shù)據(jù)庫整體性能。

9、針對(duì)相關(guān)技術(shù)中，無法較好的對(duì)sql語句進(jìn)行優(yōu)化的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

10、因此，有必要對(duì)相關(guān)技術(shù)予以改良以克服相關(guān)技術(shù)中的所述缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種優(yōu)化建議的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子裝置，以至少解決無法較好的對(duì)sql語句進(jìn)行優(yōu)化的問題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一方面，提供一種優(yōu)化建議的確定方法，包括：在待對(duì)指定結(jié)構(gòu)化查詢語句進(jìn)行優(yōu)化的情況下，從數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)中獲取所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的意圖對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，所述數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)為所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)；通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議。

3、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，從數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)中獲取所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的意圖對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：獲取所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫指紋、動(dòng)態(tài)畫像、執(zhí)行特征；其中，所述數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)包括所述數(shù)據(jù)庫指紋、動(dòng)態(tài)畫像、執(zhí)行特征；所述動(dòng)態(tài)畫像用于表征所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)量級(jí)和熱點(diǎn)分布情況；所述執(zhí)行特征包括所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的歷史結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的歷史執(zhí)行次數(shù)和緩存命中率。

4、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：通過代價(jià)模型確定參考結(jié)構(gòu)化查詢語句的資源消耗情況，其中，所述代價(jià)模型為用于評(píng)估結(jié)構(gòu)化查詢語句執(zhí)行時(shí)消耗資源的數(shù)學(xué)模型，所述參考結(jié)構(gòu)化查詢語句為根據(jù)所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)化查詢語句；確定所述資源消耗情況和所述參考結(jié)構(gòu)化查詢語句的執(zhí)行效率之間的平衡度。

5、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，所述方法還包括：在通過代價(jià)模型確定參考結(jié)構(gòu)化查詢語句的資源消耗情況的過程中，確定所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)和資源分配策略；根據(jù)所述實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)和資源分配策略對(duì)所述優(yōu)化建議進(jìn)行可行性分析。

6、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：對(duì)參考結(jié)構(gòu)化查詢語句進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，其中，所述參考結(jié)構(gòu)化查詢語句為根據(jù)所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)化查詢語句。

7、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)線，并確定所述業(yè)務(wù)線的責(zé)任對(duì)象；將所述優(yōu)化建議推送至所述責(zé)任對(duì)象。

8、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：確定參考結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的第一執(zhí)行計(jì)劃，其中，所述第一執(zhí)行計(jì)劃包括所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行所述參考結(jié)構(gòu)化查詢語句時(shí)的內(nèi)部操作步驟，所述參考結(jié)構(gòu)化查詢語句為根據(jù)所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)化查詢語句；以及確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行計(jì)劃，其中，所述第二執(zhí)行計(jì)劃包括所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句時(shí)的內(nèi)部操作步驟；將所述第一執(zhí)行計(jì)劃和所述第二執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行對(duì)比分析，確定優(yōu)化效果。

9、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種優(yōu)化建議的確定裝置，包括：獲取模塊，用于在待對(duì)指定結(jié)構(gòu)化查詢語句進(jìn)行優(yōu)化的情況下，從數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)中獲取所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的意圖對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，所述數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)為所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)；確定模塊，用于通過優(yōu)化模型，根據(jù)所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定所述指定結(jié)構(gòu)化查詢語句的優(yōu)化建議。

10、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀的存儲(chǔ)介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀的存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，該計(jì)算機(jī)程序被設(shè)置為運(yùn)行時(shí)執(zhí)行上述優(yōu)化建議的確定方法。

11、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，還提供了一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其中，上述處理器通過計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行上述優(yōu)化建議的確定方法。

12、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行優(yōu)化建議的確定方法。

13、本技術(shù)，通過深度結(jié)合數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)與sql語句的智能分析，解決了傳統(tǒng)優(yōu)化中“信息孤島”問題，且優(yōu)化模型基于數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)生成的優(yōu)化建議更加貼合實(shí)際，避免了盲目優(yōu)化導(dǎo)致的性能反降，可以較好的對(duì)sql進(jìn)行優(yōu)化，解決了無法較好的對(duì)sql語句進(jìn)行優(yōu)化的問題。