v3.1
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- 使用命令行访问MogDB
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- AI特性概述
- AI4DB：数据库自治运维
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- DB4AI：数据库驱动AI
- AI in DB：数据库内AI功能
- ABO 优化器
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- 开发流程
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- CREATE SEQUENCE
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- CREATE TABLE
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- DROP DATA SOURCE
- DROP DIRECTORY
- DROP EXTENSION
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- DROP INDEX
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- DROP OPERATOR
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- DROP PACKAGE
- DROP PROCEDURE
- DROP PUBLICATION
- DROP RESOURCE LABEL
- DROP RESOURCE POOL
- DROP ROLE
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- DROP SEQUENCE
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- 错误日志信息参考
- 系统表及系统视图
- 故障诊断指南
- 常见故障定位手段
- 常见故障定位案例
- core问题定位
- 权限/会话/数据类型问题定位
- 服务/高可用/并发问题定位
- 表/分区表问题定位
- 文件系统/磁盘/内存问题定位
- SQL问题定位
- 索引问题定位
- CM两节点故障问题定位
- 源码解析
- 常见问题解答 (FAQs)
- 术语表
- 通信矩阵
- Mogeaver
数据库指标采集、预测与异常监控
可获得性
本特性自MogDB 1.1.0版本开始引入。
特性简介
本特性是MogDB集成的、可以用于数据库指标采集、预测以及异常监控与诊断的AI工具，是DBMind套间中的一个组件。当前通过兼容Prometheus平台来采集数据库系统的指标，提供Prometheus exporter用于采集和加工数据库监控指标。通过监控指标时序数据，可以用来预测未来负载走向，诊断问题，同时还可以进行异常检测等。
客户价值
- 极大简化运维人员工作，释放大量劳动力，为公司节省成本。
- 用户可以通过指标采集、监控和预测功能提前感知问题，从而防止数据库发生意外，导致更大的损失。
特性描述
Prometheus是业内非常流行的开源监控系统，同时本身也是一款时序数据库。Prometheus的采集端称之为exporter，用来收集被监控模块的指标项。为了与Prometheus平台完成对接，DBMind分别实现了两款exporter，分别是用来采集数据库指标的openGauss-exporter，以及对采集到的指标进行二次加工的reprocessing-exporter。
本特性支持对采集到的指标进行预测，用户可通过修改配置文件来指定需要进行预测的关键系统指标（KPI），进而便于用户发现指标的走势，及时进行对应的运维操作。如预测内存使用率可以发现内存泄漏、预测磁盘使用情况可以在合适的时候扩容。基于AI的异常检测算法，可以发现指标的走势波动，进而促使用户及时地发现问题。
特性增强
在 MogDB 3.0.0版本中，进行了大幅度改进，兼容Prometheus平台，实现两个exporter用于对接Prometheus.
特性约束
- 数据库状态正常，并且用户已将数据目录写入环境变量；
- Python版本要求3.6及以上；
- 配置Prometheus监控平台，并启动本服务，以便监控数据可被收集。
依赖关系
Prometheus