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

背景技術：

1、在當前的大數據環(huán)境下，數據庫作為存儲和處理海量數據的核心組件，其性能直接影響到業(yè)務系統(tǒng)的響應速度和整體效率。然而，在實際操作中，由于數據量的急劇增加、查詢語句的復雜性提升以及數據庫硬件資源的限制，慢結構化查詢語句(structuredquery?language，簡稱為sql)問題變得日益突出，成為系統(tǒng)性能瓶頸的關鍵因素。

2、傳統(tǒng)的慢sql優(yōu)化主要依賴于數據庫管理員的經驗和技能，他們通過分析慢查詢日志，手動檢查sql語句，并結合數據庫的物理結構提出優(yōu)化策略。然而，這種方法存在以下幾個明顯的局限性：

3、1、效率低下：資深數據庫管理員資源稀缺，且人工分析過程耗時，難以處理大規(guī)模數據庫集群中的優(yōu)化需求，尤其在面對數以萬計的慢sql時，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，缺乏對數據庫實時狀態(tài)(如表大小、索引分布、數據熱區(qū)等)的深度考慮，導致提出的優(yōu)化策略可能在實際環(huán)境中不適用或效果有限。

5、3、流程斷裂：從問題發(fā)現到修復驗證的過程缺乏系統(tǒng)化管理，責任分配不明確，導致40％的優(yōu)化需求因未得到有效跟蹤或責任人超時未處理而延誤，嚴重影響了問題解決的時效性和效果。

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)行計劃可視化工具。規(guī)則引擎通過預定義的規(guī)則庫來匹配sql模式，生成優(yōu)化建議，但規(guī)則的維護成本高，且難以覆蓋所有復雜的查詢場景，特別是在處理新版數據庫特性(如窗口函數)時，存在明顯的滯后和局限性。執(zhí)行計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據庫管理員人工解讀，對于缺乏經驗的用戶來說，難以準確評估和實施優(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，但忽略了數據庫的物理存儲特征和實時運行狀態(tài)，導致優(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施建議的索引調整，或是添加冗余索引導致寫入性能下降等。

8、綜上所述，現有技術中的慢sql優(yōu)化方案普遍面臨效率、準確性和系統(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，提升數據庫整體性能。

9、針對相關技術中，無法較好的對sql語句進行優(yōu)化的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

10、因此，有必要對相關技術予以改良以克服相關技術中的所述缺陷。

技術實現思路

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

2、根據本發(fā)明實施例的一方面，提供一種優(yōu)化建議的確定方法，包括：在待對指定結構化查詢語句進行優(yōu)化的情況下，從數據庫元數據中獲取所述指定結構化查詢語句的意圖對應的數據，得到目標數據，其中，所述數據庫元數據為所述指定結構化查詢語句對應的目標數據庫的元數據；通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議。

3、在一個示例性的實施例中，從數據庫元數據中獲取所述指定結構化查詢語句的意圖對應的數據之前，所述方法還包括：獲取所述目標數據庫的數據庫指紋、動態(tài)畫像、執(zhí)行特征；其中，所述數據庫元數據包括所述數據庫指紋、動態(tài)畫像、執(zhí)行特征；所述動態(tài)畫像用于表征所述目標數據庫的實時數據量級和熱點分布情況；所述執(zhí)行特征包括所述目標數據庫的歷史結構化查詢語句對應的歷史執(zhí)行次數和緩存命中率。

4、在一個示例性的實施例中，通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：通過代價模型確定參考結構化查詢語句的資源消耗情況，其中，所述代價模型為用于評估結構化查詢語句執(zhí)行時消耗資源的數學模型，所述參考結構化查詢語句為根據所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結構化查詢語句；確定所述資源消耗情況和所述參考結構化查詢語句的執(zhí)行效率之間的平衡度。

5、在一個示例性的實施例中，所述方法還包括：在通過代價模型確定參考結構化查詢語句的資源消耗情況的過程中，確定所述目標數據庫的實時負載狀態(tài)和資源分配策略；根據所述實時負載狀態(tài)和資源分配策略對所述優(yōu)化建議進行可行性分析。

6、在一個示例性的實施例中，通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：對參考結構化查詢語句進行風險評估，其中，所述參考結構化查詢語句為根據所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結構化查詢語句。

7、在一個示例性的實施例中，通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：確定所述指定結構化查詢語句對應的業(yè)務線，并確定所述業(yè)務線的責任對象；將所述優(yōu)化建議推送至所述責任對象。

8、在一個示例性的實施例中，通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議之后，所述方法還包括：確定參考結構化查詢語句對應的第一執(zhí)行計劃，其中，所述第一執(zhí)行計劃包括所述目標數據庫執(zhí)行所述參考結構化查詢語句時的內部操作步驟，所述參考結構化查詢語句為根據所述優(yōu)化建議優(yōu)化后的結構化查詢語句；以及確定所述指定結構化查詢語句對應的第二執(zhí)行計劃，其中，所述第二執(zhí)行計劃包括所述目標數據庫執(zhí)行所述指定結構化查詢語句時的內部操作步驟；將所述第一執(zhí)行計劃和所述第二執(zhí)行計劃進行對比分析，確定優(yōu)化效果。

9、根據本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種優(yōu)化建議的確定裝置，包括：獲取模塊，用于在待對指定結構化查詢語句進行優(yōu)化的情況下，從數據庫元數據中獲取所述指定結構化查詢語句的意圖對應的數據，得到目標數據，其中，所述數據庫元數據為所述指定結構化查詢語句對應的目標數據庫的元數據；確定模塊，用于通過優(yōu)化模型，根據所述指定結構化查詢語句和所述目標數據確定所述指定結構化查詢語句的優(yōu)化建議。

10、根據本發(fā)明實施例的又一方面，還提供了一種計算機可讀的存儲介質，該計算機可讀的存儲介質中存儲有計算機程序，其中，該計算機程序被設置為運行時執(zhí)行上述優(yōu)化建議的確定方法。

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

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

13、本技術，通過深度結合數據庫元數據與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)化模型基于數據庫元數據生成的優(yōu)化建議更加貼合實際，避免了盲目優(yōu)化導致的性能反降，可以較好的對sql進行優(yōu)化，解決了無法較好的對sql語句進行優(yōu)化的問題。