1.一种数据库服务器异常成因的检测方法，其特征在于，包括：
响应于数据库服务器异常运行指标的产生，获取预设时间段内，对应于不同数据库请求的第一操作语句；
根据所述第一操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述第一操作语句进行聚类，以得到对应于不同服务请求的第二操作语句，一个服务请求对应于至少一个数据库请求；
根据与所述异常运行指标对应的目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间段内，对应于不同数据库请求行为的第一操作语句之后，所述方法还包括：
根据所述第一操作语句的请求类型标识，对所述第一操作语句进行分类；
对属于目标请求类型的至少一条第一操作语句的执行指标进行计算，以生成属于所述目标请求类型的一条第三操作语句，所述目标请求类型为不同请求类型中的任一种；
所述根据所述第一操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述第一操作语句进行聚类，以得到对应于不同服务请求行为的第二操作语句，包括：
根据不同请求类型的多条第三操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述多条第三操作语句进行聚类，以得到所述第二操作语句。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多条第三操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述多条第三操作语句进行聚类，包括：
根据生成所述多条第三操作语句的第一操作语句各自的执行指标，计算所述多条第三操作语句之间的相关度；
根据所述相关度，对所述多条第三操作语句进行聚类。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多条第三操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述多条第三操作语句进行聚类，包括：
根据生成所述多条第三操作语句的第一操作语句各自的执行指标，确定所述多条第三操作语句各自的指标曲线图；
将所述多条第三操作语句各自的指标曲线图输入预测模型，以由所述预测模型输出所述多条第三操作语句之间的相关关系图；
根据所述相关关系图，对所述多条第三操作语句进行聚类。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所述异常运行指标对应的目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句，包括：
根据数据库服务器的运行指标与操作语句的执行指标之间的预设对应关系，确定与所述异常运行指标对应的目标执行指标；
根据所述目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句，包括：
根据所述目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的备选操作语句；
获取所述异常运行指标在所述预设时间段内的指标曲线图；
根据所述异常运行指标的指标曲线图与所述备选操作语句的指标曲线图之间的相似度，从所述备选操作语句中确定所述异常操作语句。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句，包括：
根据所述目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的备选操作语句；
获取所述备选操作语句的历史指标曲线图；
根据所述历史指标曲线图与所述备选操作语句的指标曲线图之间的相似度，从所述备选操作语句中确定所述异常操作语句。
8.一种数据库异常成因检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于响应于数据库服务器异常运行指标的产生，获取预设时间段内，对应于不同数据库请求的第一操作语句；
聚类模块，用于根据所述第一操作语句中相同执行指标之间的差异，对所述第一操作语句进行聚类，以得到对应于不同服务请求的第二操作语句，一个服务请求对应于至少一个数据库请求；
语句确定模块，用于根据与所述异常运行指标对应的目标执行指标，从所述第二操作语句中确定引起所述异常运行指标产生的异常操作语句。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的数据库服务器异常成因检测方法。
10.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的数据库服务器异常成因检测方法。