データベースにおける異常検知は、通常は機械学習を活用して、データベース内の異常な事象を特定する手法です。データベースには外れ値が存在することがありますが（そして異常の多くは外れ値です）、すべての外れ値が異常であるわけではありません。異常検知ツールは、データベースのパフォーマンスのベースラインに基づいて、「統計的にあり得ない」と定義される「異常」または「予期せぬ」事象を、DBAがより容易に見つけられるよう支援します。
データベース監視における異常検知は、以下の用途に最適です。DBAは、データベース監視における異常検知を活用することで、重要な問題に迅速に絞り込むことができます。また、データベース異常検知ツールは、ボトルネックに発展する前に、データベースのパフォーマンス問題を示唆する可能性のある異常な変化をDBAに通知することもできます。
- 検出されていない問題を特定するための異常なメトリクス値の発見
- データベース管理者が調査すべき重要なメトリクスの変化の発見
- 検出された問題を診断する際の調査対象の絞り込み
- しきい値の再調整の必要性の低減
