CN106156162A - 数据库查询量统计方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种数据库查询量统计方法和设备，包括在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；以及获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。本申请所述数据库查询量统计设备和方法无需建立专门记录所述数据库的查询计划的日志，因此获得的数据实时性强，并且不会过多占用内存和磁盘容量，不会影响数据库整体性能。此外，本申请所述数据库查询量统计设备和方法可以以补丁(Patch)的方式植入所述数据库中，使所述数据库查询量统计设备即能准确记录QPS数，又不会造成数据库的性能问题。

Description

数据库查询量统计方法和设备

技术领域

本申请涉及通信及计算机领域，尤其涉及数据库查询量统计方法和设备。

背景技术

云数据库服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。当今市场中，云数据库服务占有越来越大的市场。云数据库服务的吞吐量不断增加，对云服务的要求日益提高。

现实业务场景中，对于提供云服务的数据库，查询率-例如每秒查询量(QPS，Query Per-second)-已经成为衡量数据库性能的一个重要指标，可以用于来衡量数据库性能以及容量等。

PostgreSQL数据库是一种开源关系型数据库，是一种自由的对象关系的数据库。在国际上，云数据库服务中，占有相当大市场。数据检验严格，在所有开源数据库中，对复杂SQL支持良好，功能也最为丰富，因此常用作一些非开源数据库的替代者。

在PostgreSQL数据库中，可以通过开启全日志记录，将所有执行语句记录到文件中，然后分析日志文件，获得相应查询量和查询率的数据；另一种方法，是安装扩展配置，记录最近的若干条SQL语句(结构化查询语言，Structured Query Language))，并进行跟踪，以近似计算出相应查询量和查询率的数据。

然而，上述两种方法日志全记录方法会记录大量的日志到磁盘文件中，因此会影响数据库整体性能，使磁盘文件会成为性能瓶颈点。另外，日志的结果分析也需要时间，不能及时反应数据库整体查询率情况。此方法仅作为数据库问题跟踪调查之用。

安装扩展配置需要手动安装，并且记录最近的若干条SQL语句(结构化查询语言，Structured Query Language))，并进行跟踪维护需要大量消耗内存。如果对SQL语句没使用绑定变量的话，占用内存的情况会更为严重，系统不稳定性因素增加。

发明内容

本发明的目的是提供一种轻量级的数据库查询量统计方法和设备。

有鉴于此，本申请提供一种数据库查询量统计方法，其中，所述方法包括：

在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；以及

获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

进一步的，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数包括：

读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。

进一步的，获取总查询次数包括：

从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。

进一步的，所述方法还包括：

每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件

进一步的，所述方法还包括：

在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。

进一步的，所述方法还包括：

每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；以及

根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

优选的，所述数据库为PostgreSQL数据库。

本申请还提供一种数据库查询量统计设备，其中，所述设备包括：

第一装置，用于在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；以及

第二装置，用于获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

进一步的，所述第一装置包括：

第一单元，用于读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。

进一步的，第二装置包括：

第二单元，用于从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。

进一步的，所述设备还包括：

第三装置，用于每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件

进一步的，所述设备还包括：

第四装置，用于在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。

进一步的，所述设备还包括：

第五装置，用于每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；以及

第六装置，用于根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

优选的，所述数据库为PostgreSQL数据库。

优选的，所述数据库查询量统计设备以补丁的方式植入所述数据库中。

与现有技术相比，本申请所述数据库查询量统计设备和方法能够在每次执行查询计划时，实时搜索执行计划中查找标志性语句的个数确认查询计划的查询次数，并实时更新总查询次数，无需建立专门记录所述数据库的查询计划的日志，因此获得的数据实时性强，并且不会过多占用内存和磁盘容量，不会影响数据库整体性能。此外，本申请所述数据库查询量统计设备和方法可以以补丁(Patch)的方式植入所述数据库中，使所述数据库查询量统计设备即能准确记录QPS数，又不会造成数据库的性能问题。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本申请一方面提供的一种数据库查询量统计设备示意图；

图2示出根据本申请一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备示意图；

图3示出根据本申请又一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备示意图；

图4示出根据本申请再一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备示意图；

图5示出根据本申请一方面提供的一种数据库查询量统计方法流程图；

图6示出根据本申请一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法流程图；

图7示出根据本申请又一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法流程图；

图8示出根据本申请再一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法流程图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

图1示出根据本申请一实施例提供的一种数据库查询量统计设备，所述设备1包括第一装置11和第二装置12。

其中，所述第一装置11用于在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；所述第二装置12用于从所述数据库统计信息后台获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

在此，所述设备1包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备其包括但不限于任何一种可与用户通过触摸板进行人机交互的移动电子产品，例如智能手机、PDA等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。本领域技术人员应能理解，其他的触摸控制设备同样适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

上述各装置之间是持续不断工作的，在此，本领域技术人员应理解“持续”是指上述各装置分别实时地或者按照设定的或实时调整的工作模式要求，例如在每次数据库获得用户的查询请求后执行查询计划之后，第一装置就获取所述查询计划的查询次数及第二装置根据查询次数更新所述总查询次数等，直至所述设备停止工作。

在优选的实施例中，所述数据库为PostgreSQL数据库，所述数据库查询量统计设备使所述PostgreSQL数据库能够在降低内存消耗，减小磁盘占用空间的情况下，实时获取每次查询计划中的查询次数，进而可以根据查询次数获得数据库的查询量和查询率。

当然，本领域技术人员应当能够理解，所述数据库还可以是今后可能出现的其他数据库，例如MySQL数据库、Oracle数据库等，所述数据库查询量统计设备能够实现在相应数据库中，在降低内存消耗，减小磁盘占用空间的情况下，实时获取每次查询计划中的查询次数，进而根据查询次数获得数据库的查询量和查询率，都在本申请的思想范围之内。

所述第一装置11包括：第一单元(未标示)，其中所述第一单元用于读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。在此获取的查询的标志性语句包括用户向数据库发起的查询语句和数据库中各进程之间发起的查询语句。在一具体的实施例中，通过设定哪些是查询的标志性语句，例如所述标志性语句可以为：Select()，在数据库执行查询计划之后，通过搜索的方式，遍历数据库所执行的执行计划的源代码，查找计划的标志性语句，每查询到相应标志性语句，则查询次数增加一次，直至遍历结束，从而获得该次查询计划的查询次数。

在一具体的实施例中，所述第一单元读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数的代码实现可以但不限于以下：

接着，所述第二装置12获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

具体地，所述第二装置12包括第二单元(未标示)，所述第二单元用于从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。在此，所述数据库统计信息后台架设于数据库的服务器中，在数据库工作时，能够实时存储和提供当前的总查询次数。

在一具体的实施例中，所述第二装置12获取总查询次数的代码实现可以为但并不限于如下：

在另一具体实施例中，所述第二装置12将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数的代码实现可以为但并不限于如下：

在此，本申请所述数据库查询量统计设备能够在每次执行查询计划时，实时搜索执行计划中查找标志性语句的个数确认查询计划的查询次数，并实时更新总查询次数，无需建立专门记录所述数据库的查询计划的日志，因此获得的数据实时性强，并且不会过多占用内存和磁盘容量，不会影响数据库整体性能。

此外，本申请所述数据库查询量统计设备可以以补丁(Patch)的方式植入所述数据库中，使所述数据库查询量统计设备即能准确记录QPS数，又不会造成数据库的性能问题。

图2示出根据本申请另一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备，所述设备1包括第一装置11’、第二装置12’和第三装置13’。

在此，所述第一装置11’和第二装置12’与图1中所述第一装置11和第二装置12的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

所述第三装置13’每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件中。在此所述第一预设时间的确定根据数据库的情况具体确定，例如数据库的容量、性能、查询量等，在此不作限定。

将总查询次数存入持久化文件中能够使数据库在停止服务，例如关机、或故障等情况下，不会丢失总查询次数，提高数据的稳定性和持久性。

图3示出根据本申请又一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备，所述设备1包括第一装置11”、第二装置12”、第三装置13”和第四装置14”。

在此，所述第一装置11”、第二装置12”和第三装置13”与图2中所述第一装置11’、第二装置12’和第三装置13’的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

所述第四装置14”用于在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。当数据库停止工作时，数据库统计信息后台也会停止工作并清空所存储的总查询次数。则当数据库重新启动时，所述数据库查询量统计设备首先读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台中。此后在每次执行查询计划之后，执行第一装置11”、第二装置12”和第三装置13”。

图4示出根据本申请再一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计设备，所述数据库查询量统计设备包括第一装置11”’、第二装置12”’、第三装置13”’、第五装置15”’和第六装置16”’。

在此，所述第一装置11”’、第二装置12”’和第三装置13”’与图2中所述第一装置11’、第二装置12’和第三装置13’的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

所述第五装置15”’用于每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；所述第六装置16”’用于根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

在此，所述第二预设时间可以具体设定，并且可与第一预设时间相同或不同。

通过所述第一装置11”’、第二装置12”’和第三装置13”’的配合获得查询量后，通过所述第五装置15”’和第六装置16”’可以获得查询率，具体地，所述第五装置15”’每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数后，所述第六装置16”’通过两个时间点查询量相减除以时间间隔的办法得到。公式如下：

QPS＝(Q2-Q1)/(T2-T1)；

其中Q2为T2时间点数据库的查询量，Q1为T1时间点数据库查询总量，QPS为所述数据库的查询率。

此外，在本实施例中，所述数据库查询量统计设备还可以但不限于包括第四装置14”’，所述第四装置14”’与图3中第四装置14”的相同内容相同或基本相同，为简明起见，在此不作赘述。

图5示出根据本申请一实施例提供的一种数据库查询量统计方法，所述方法包括步骤S11和步骤S12。

其中，所述步骤S11：在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；所述步骤S12：从所述数据库统计信息后台获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

在优选的实施例中，所述数据库为PostgreSQL数据库，所述数据库查询量统计方法使所述PostgreSQL数据库能够在降低内存消耗，减小磁盘占用空间的情况下，实时获取每次查询计划中的查询次数，进而可以根据查询次数获得数据库的查询量和查询率。

当然，本领域技术人员应当能够理解，所述数据库还可以是今后可能出现的其他数据库，例如MySQL数据库、Oracle数据库等，所述数据库查询量统计设备能够实现在相应数据库中，在降低内存消耗，减小磁盘占用空间的情况下，实时获取每次查询计划中的查询次数，进而根据查询次数获得数据库的查询量和查询率，都在本申请的思想范围之内。

所述步骤S11包括：读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。在此获取的查询的标志性语句包括用户向数据库发起的查询语句和数据库中各进程之间发起的查询语句。在一具体的实施例中，通过设定哪些是查询的标志性语句，例如所述标志性语句可以为：Select()，在数据库执行查询计划之后，通过搜索的方式，遍历数据库所执行的执行计划的源代码，查找计划的标志性语句，每查询到相应标志性语句，则查询次数增加一次，直至遍历结束，从而获得该次查询计划的查询次数。

在一具体的实施例中，读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数的代码实现可以但不限于以下：

接着，所述步骤S12获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

接着，所述步骤S12执行从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。在此，所述数据库统计信息后台架设于数据库的服务器中，在数据库工作时，能够实时存储和提供当前的总查询次数。

在一具体的实施例中，在所述步骤S12中获取总查询次数的代码实现可以为但并不限于如下：

在另一具体实施例中，所述步骤S12将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数的代码实现可以为但并不限于如下：

在此，本申请所述数据库查询量统计方法能够在每次执行查询计划时，实时搜索执行计划中查找标志性语句的个数确认查询计划的查询次数，并实时更新总查询次数，无需建立专门记录所述数据库的查询计划的日志，因此获得的数据实时性强，并且不会过多占用内存和磁盘容量，不会影响数据库整体性能。

此外，本申请所述数据库查询量统计方法可以以补丁(Patch)的方式植入所述数据库中，使所述数据库查询量统计设备即能准确记录QPS数，又不会造成数据库的性能问题。

图6示出根据本申请另一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法，所述方法包括步骤S11’、步骤S12’和步骤S13’。

在此，所述步骤S11’和步骤S12’与图5中所述步骤S11和步骤S12的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

所述步骤S13’每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件中。在此所述第一预设时间的确定根据数据库的情况具体确定，例如数据库的容量、性能、查询量等，在此不作限定。

将总查询次数存入持久化文件中能够使数据库在停止服务，例如关机、或故障等情况下，不会丢失总查询次数，提高数据的稳定性和持久性。

图7示出根据本申请又一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法，所述方法包括步骤S11”、步骤S12”、步骤S13”和步骤S14”。

在此，所述步骤S11”、步骤S12”和步骤S13”与图6中所述步骤S11’、步骤S12’和步骤S13’的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

在所述步骤S14”中：在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。当数据库停止工作时，数据库统计信息后台也会停止工作并清空所存储的总查询次数。则当数据库重新启动时，所述数据库查询量统计设备首先读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台中。此后在每次执行查询计划之后，执行步骤S11”、步骤S12”和步骤S13”。

图8示出根据本申请再一优选的实施例提供的所述数据库查询量统计方法，所述数据库查询量统计方法包括步骤S11”’、步骤S12”’、步骤S13”’、步骤S15”’和步骤S16”’。

在此，所述步骤S11”’、步骤S2”’和步骤S13”’与图2中所述步骤S11’、步骤S12’和步骤S13’的内容相同或者基本相同，为简明起见，在此不做赘述，仅以引用的方式包含于此。

在所述步骤S15”’中：每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；在所述步骤S16”’中：根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

通过所述步骤S11”’、步骤S12”’和步骤S13”’的配合获得查询量后，通过所述步骤S15”’和步骤S16”’可以获得查询率，具体地，所述步骤S15”’每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数后，所述步骤S16”’通过两个时间点查询量相减除以时间间隔的办法得到。公式如下：

QPS＝(Q2-Q1)/(T2-T1)；

其中Q2为T2时间点数据库的查询量，Q1为T1时间点数据库查询总量，QPS为所述数据库的查询率。

此外，在本实施例中，所述数据库查询量统计设备还可以但不限于包括步骤S14”’，所述步骤S14”’与图7中步骤S14”的相同内容相同或基本相同，为简明起见，在此不作赘述。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (15)

1.一种数据库查询量统计方法，其中，所述方法包括：

在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；以及

获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

2.根据权利要求1所述的数据库查询量统计方法，其中，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数包括：

读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。

3.根据权利要求1或2所述的数据库查询量统计方法，其中，获取总查询次数包括：

从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的数据库查询量统计方法，其中，所述方法还包括：

每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件。

5.根据权利要求4所述的数据库查询量统计方法，其中，所述方法还包括：

在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据库查询量统计方法，其中，所述方法还包括：

每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；以及

根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的数据库查询量统计方法，其中，所述数据库为PostgreSQL数据库。

8.一种数据库查询量统计设备，其中，所述设备包括：

第一装置，用于在执行查询计划之后，根据所述查询计划的源代码，获取所述查询计划的查询次数；以及

第二装置，用于获取总查询次数，并将所述查询次数增加至所述总查询次数，以更新所述总查询次数。

9.根据权利要求8所述的数据库查询量统计设备，其中，所述第一装置包括：

第一单元，用于读取所述查询计划的源代码，查找关于查询的标志性语句，以获取所述查询计划的查询次数。

10.根据权利要求8或9所述的数据库查询量统计设备，其中，第二装置包括：

第二单元，用于从所述数据库统计信息后台获取所述总查询次数。

11.根据权利要求8至10中任一项所述的数据库查询量统计设备，其中，所述设备还包括：

第三装置，用于每隔第一预设时间，将所述总查询次数存入持久化文件

12.根据权利要求11所述的数据库查询量统计设备，其中，所述设备还包括：

第四装置，用于在所述数据库重新启动时，读取所述持久化文件所记录的总查询次数并将所述总查询次数发送至所述数据库统计信息后台。

13.根据权利要求8至12中任一项所述的数据库查询量统计设备，其中，所述设备还包括：

第五装置，用于每隔第二预设时间，记录时间和相应所述总查询次数；以及

第六装置，用于根据若干时间和相应所述总查询次数获取所述数据库查询率。

14.根据权利要求8至13中任一项所述的数据库查询量统计设备，其中，所述数据库为PostgreSQL数据库。

15.根据权利要求8至14中任一项所述的数据库查询量统计设备，其中，所述数据库查询量统计设备以补丁的方式植入所述数据库中。