基于知识图谱与异常检测的PG数据库故障定位

最新推荐文章于 2024-04-28 00:50:29 发布
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分类专栏： PG技术文章 文章标签： 知识图谱 数据库 人工智能 postgresql 运维 dba
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文章讲述了如何使用知识图谱和异常检测算法改善PostgreSQL的复杂运维问题，通过实验性案例展示了D-SMART在智能诊断中的应用，包括从异常发现到问题收敛的过程，以及2.0版本在性能和分析能力上的改进。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PostgreSQL数据库是近年来热度上升最快的关系型数据库之一，近年来大量国内企业都在把系统向PostgreSQL上迁移。目前热度较高的国产数据库中也有一大半的厂商选择了PostgreSQL开源项目作为数据库产品的研发基础。不过PostgreSQL的运维一直是个难点，与Mysql相比，PostgreSQL过于复杂，运维难度远大于Mysql。而与Mysql相比，熟悉PostgreSQL运维与优化的DBA数量又远远不及。再加上开源数据库的文档资料相比Oracle等商用数据库来说更是差距甚大，如何做好PostgreSQL数据库的运维就成为很多企业面临的大问题。

在2020年的第十届中国PG用户大会上，我分享了一个主题-《基于知识图谱的PostgreSQL深度分析》，当时正好是基于PG的知识图谱1.0刚刚具备雏形的时候，正在实验性的用于D-SMART产品中，对PG等数据库进行辅助诊断。

在那个分享里，我介绍了利用团队梳理的知识库和异常检测算法进行PG数据库异常的自动诊断的一些尝试。

当时我们采用在生产系统中采样，并进行专家标注的方法构建分析中最为核心的异常检测算法，结合知识图谱定义的诊断路径，找出与某个故障现象相关的指标集，然后通过异常检测发现其中存在问题的子集，最后通过收敛算法，找到问题的根因。

在那个演讲中，我举了一个实际的案例，

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