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龙图腾网恭喜瀚高基础软件股份有限公司申请的专利一种数据库的智能巡检方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119806992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510308319.9，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种数据库的智能巡检方法及装置是由苗健;任嘉宁;张宁;王志斌;吕新杰设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据库的智能巡检方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种数据库的智能巡检方法及装置，属于数据库技术领域。该方法通过预设多源异构数据采集方式，获取与巡检数据库运行状态对应的多模态数据集；基于跨模态注意力机制与自学习模型，建立多模态数据集对应的多维数据关联关系，并结合历史时序数据与无监督异常检测，确定数据库健康值及异常预警信息；其中，多维数据关联关系至少在SQL性能、资源消耗、事务行为及业务负载之间建立。根据数据库健康值、异常预警信息以及预设反馈优化机制，生成数据库优化方案，并发送给用户终端。通过上述方案，结合跨模态注意力机制、自学习模型、知识图谱关联推理及时间序列预测模型，全面地巡检数据库，提升巡检的自动化、动态化和智能化水平。

本发明授权一种数据库的智能巡检方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据库的智能巡检方法，其特征在于，所述方法包括：通过预设多源异构数据采集方式，获取与巡检数据库运行状态对应的多模态数据集；基于跨模态注意力机制与自学习模型，建立所述多模态数据集对应的多维数据关联关系，并结合历史时序数据与无监督异常检测，确定数据库健康值及异常预警信息；其中，所述多维数据关联关系至少在SQL性能、资源消耗、事务行为及业务负载之间建立；根据所述数据库健康值、所述异常预警信息以及预设反馈优化机制，生成数据库优化方案，并发送给用户终端；其中，基于跨模态注意力机制与自学习模型，建立所述多模态数据集对应的多维数据关联关系，具体包括：对所述多模态数据集中各多源异构数据进行特征提取，并将提取的各维度数据特征转换为特征比对向量；根据各所述特征比对向量及所述跨模态注意力机制，计算所述SQL性能、所述资源消耗、所述事务行为及所述业务负载之间对应的关联权重矩阵；根据所述自学习模型，确定同一所述多源异构数据的不同数据模式的关联信息；所述关联信息至少包括数据模式分组及异常模式特征；根据所述关联权重矩阵及所述关联信息，生成所述多维数据关联关系；其中，结合历史时序数据与无监督异常检测，确定数据库健康值及异常预警信息，具体包括：通过预设Transformer模型对所述历史时序数据进行建模，生成基线模型；通过自编码器计算所述多模态数据集对应的当前数据与所述基线模型的偏离程度，以根据偏离程度确定异常值；其中，所述偏离程度基于重构误差得到；根据所述异常值及所述多维数据关联关系，对所述异常值加权计算，以确定各所述数据模式分组对应的健康子值，并根据各所述健康子值计算所述数据库健康值；根据所述异常值及所述多维数据关联关系，确定异常原因；根据所述数据库健康值及所述异常原因，生成所述异常预警信息。

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