AWS ক্লাউড থেকে একটি PostgreSQL লগ আপলোড করা হচ্ছে

অথবা একটু প্রয়োগ করা টেট্রিসোলজি।
নতুন সবকিছু পুরানো ভালোভাবে ভুলে গেছে।
এপিগ্রাফ।

সমস্যা গঠন

পর্যায়ক্রমে AWS ক্লাউড থেকে স্থানীয় সার্ভারে বর্তমান PostgreSQL লগ ফাইলটি ডাউনলোড করা প্রয়োজন। Linux হোস্ট। রিয়েল টাইমে নয়, বরং, ধরা যাক, সামান্য দেরিতে।
লগ ফাইল আপডেট ডাউনলোডের সময়কাল 5 মিনিট।
AWS-এ লগ ফাইলটি প্রতি ঘন্টায় ঘোরানো হয়।

ব্যবহৃত সরঞ্জাম

হোস্টে লগ ফাইল ডাউনলোড করতে, একটি ব্যাশ স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করা হয় যা AWS API কল করে "aws rds ডাউনলোড-ডিবি-লগ-ফাইল-অংশ».

বিকল্প:

• —db-ইনস্ট্যান্স-আইডেন্টিফায়ার: AWS ইনস্ট্যান্স নাম;
• --log-file-name: বর্তমানে তৈরি করা লগ ফাইলের নাম
• --max-item: কমান্ড আউটপুটে ফিরে আসা আইটেমের মোট সংখ্যা।ডাউনলোড করা ফাইলের অংশের আকার।
• --স্টার্টিং-টোকেন: স্টার্টিং টোকেন

এই বিশেষ ক্ষেত্রে, কাজের সময় লগ লোড করার কাজটি দেখা দেয় PostgreSQL ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ।

এবং এটি সহজ - কাজের সময় প্রশিক্ষণ এবং বৈচিত্র্যের জন্য একটি আকর্ষণীয় কাজ।
আমি ধরে নেব যে দৈনন্দিন জীবনের কারণে সমস্যাটি ইতিমধ্যে সমাধান হয়ে গেছে। কিন্তু একটি দ্রুত Google কোনো সমাধান প্রস্তাব করেনি, এবং আমার আরও গভীরে অনুসন্ধান করার খুব বেশি ইচ্ছা ছিল না। যেভাবেই হোক, এটা একটা ভালো ওয়ার্কআউট।

কাজের আনুষ্ঠানিকীকরণ

চূড়ান্ত লগ ফাইলে পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের অনেক লাইন থাকে। গ্রাফিকভাবে, লগ ফাইলটি এরকম কিছু উপস্থাপন করা যেতে পারে:


এটা ইতিমধ্যে কিছু মনে করিয়ে দেয়? টেট্রিস এর সাথে কি করার আছে? এবং এখানে এটা কি এটা সঙ্গে কি আছে.
আমরা যদি পরবর্তী ফাইলটি গ্রাফিকভাবে লোড করার সময় উদ্ভূত সম্ভাব্য বিকল্পগুলি কল্পনা করি (সরলতার জন্য, এই ক্ষেত্রে, লাইনগুলির দৈর্ঘ্য একই থাকুক), আমরা পাই স্ট্যান্ডার্ড টেট্রিস টুকরা:

1) ফাইলটি সম্পূর্ণরূপে ডাউনলোড করা হয়েছে এবং চূড়ান্ত। অংশের আকার চূড়ান্ত ফাইলের আকারের চেয়ে বড়:


2) ফাইল চলতে থাকে। খণ্ডের আকার চূড়ান্ত ফাইলের আকারের চেয়ে ছোট:


3) ফাইলটি পূর্ববর্তী ফাইলের একটি ধারাবাহিকতা এবং একটি ধারাবাহিকতা রয়েছে। খণ্ডের আকার চূড়ান্ত ফাইলের অবশিষ্ট আকারের চেয়ে ছোট:


4) ফাইলটি পূর্ববর্তী ফাইলের একটি ধারাবাহিকতা এবং এটি চূড়ান্ত। খণ্ডের আকার চূড়ান্ত ফাইলের অবশিষ্ট আকারের চেয়ে বড়:


টাস্ক একটি আয়তক্ষেত্র একত্রিত করা বা একটি নতুন স্তরে Tetris খেলা হয়.

সমস্যা সমাধানের সময় যে সমস্যাগুলো দেখা দেয়

1) 2 টুকরা একটি লাইন আঠালো

সাধারণভাবে, কোন বিশেষ সমস্যা ছিল না। একটি প্রাথমিক প্রোগ্রামিং কোর্স থেকে একটি আদর্শ সমস্যা।

সর্বোত্তম পরিবেশন আকার

তবে এটি একটু বেশি আকর্ষণীয়।
দুর্ভাগ্যবশত, শুরু অংশ লেবেল পরে একটি অফসেট ব্যবহার করার কোন উপায় নেই:

আপনি ইতিমধ্যেই জানেন বিকল্পটি—স্টার্টিং-টোকেন কোথায় পেজিন করা শুরু করতে হবে তা নির্দিষ্ট করতে ব্যবহৃত হয়। এই বিকল্পটি স্ট্রিং মান নেয় যার অর্থ হল আপনি যদি নেক্সট টোকেন স্ট্রিংয়ের সামনে একটি অফসেট মান যোগ করার চেষ্টা করেন তবে বিকল্পটিকে অফসেট হিসাবে বিবেচনা করা হবে না।

এবং সেইজন্য, আপনাকে টুকরো টুকরো করে পড়তে হবে।
আপনি যদি বড় অংশে পড়েন তবে পড়ার সংখ্যা সর্বনিম্ন হবে, তবে ভলিউম সর্বাধিক হবে।
আপনি যদি ছোট অংশে পড়েন, তবে বিপরীতে, পড়ার সংখ্যা সর্বাধিক হবে, তবে ভলিউমটি সর্বনিম্ন হবে।
অতএব, ট্র্যাফিক কমাতে এবং সমাধানের সামগ্রিক সৌন্দর্যের জন্য, আমাকে একটি সমাধান নিয়ে আসতে হয়েছিল, যা দুর্ভাগ্যবশত, কিছুটা ক্রাচের মতো দেখায়।

দৃষ্টান্তের জন্য, আসুন 2টি অত্যন্ত সরলীকৃত সংস্করণে একটি লগ ফাইল ডাউনলোড করার প্রক্রিয়া বিবেচনা করা যাক। উভয় ক্ষেত্রেই পড়ার সংখ্যা অংশের আকারের উপর নির্ভর করে।

1) ছোট অংশে লোড করুন:


2) বড় অংশে লোড করুন:


যথারীতি, সর্বোত্তম সমাধান মাঝখানে.
পরিবেশনের আকার ন্যূনতম, তবে পড়ার প্রক্রিয়া চলাকালীন, পড়ার সংখ্যা কমাতে আকার বাড়ানো যেতে পারে।

এটা উল্লেখ করা উচিত পঠনযোগ্য অংশের সর্বোত্তম আকার নির্বাচন করার সমস্যাটি এখনও সমাধান করা হয়নি এবং আরও গভীরভাবে অধ্যয়ন এবং বিশ্লেষণের প্রয়োজন। হয়তো একটু পরে।

বাস্তবায়নের সাধারণ বর্ণনা

পরিষেবা টেবিল ব্যবহৃত

CREATE TABLE endpoint
(
id SERIAL ,
host text 
);

TABLE database
(
id SERIAL , 
…
last_aws_log_time text ,
last_aws_nexttoken text ,
aws_max_item_size integer 
);
last_aws_log_time — временная метка последнего загруженного лог-файла в формате YYYY-MM-DD-HH24.
last_aws_nexttoken — текстовая метка последней загруженной порции.
aws_max_item_size- эмпирическим путем, подобранный начальный размер порции.

সম্পূর্ণ স্ক্রিপ্ট পাঠ্য

ডাউনলোড_aws_piece.sh

#!/bin/bash
#########################################################
# download_aws_piece.sh
# downloan piece of log from AWS
# version HABR
 let min_item_size=1024
 let max_item_size=1048576
 let growth_factor=3
 let growth_counter=1
 let growth_counter_max=3

 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:''STARTED'
 
 AWS_LOG_TIME=$1
 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:AWS_LOG_TIME='$AWS_LOG_TIME
  
 database_id=$2
 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:database_id='$database_id
 RESULT_FILE=$3 
  
 endpoint=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE_DATABASE -A -t -c "select e.host from endpoint e join database d on e.id = d.endpoint_id where d.id = $database_id "`
 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:endpoint='$endpoint
  
 db_instance=`echo $endpoint | awk -F"." '{print toupper($1)}'`
 
 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:db_instance='$db_instance

 LOG_FILE=$RESULT_FILE'.tmp_log'
 TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
 TMP_MIDDLE=$LOG_FILE'.tmp_mid'  
 TMP_MIDDLE2=$LOG_FILE'.tmp_mid2'  
  
 current_aws_log_time=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select last_aws_log_time from database where id = $database_id "`

 echo $(date +%Y%m%d%H%M)':      download_aws_piece.sh:current_aws_log_time='$current_aws_log_time
  
  if [[ $current_aws_log_time != $AWS_LOG_TIME  ]];
  then
    is_new_log='1'
	if ! psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -q -c "update database set last_aws_log_time = '$AWS_LOG_TIME' where id = $database_id "
	then
	  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - update database set last_aws_log_time .'
	  exit 1
	fi
  else
    is_new_log='0'
  fi
  
  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:is_new_log='$is_new_log
  
  let last_aws_max_item_size=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select aws_max_item_size from database where id = $database_id "`
  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: last_aws_max_item_size='$last_aws_max_item_size
  
  let count=1
  if [[ $is_new_log == '1' ]];
  then    
	echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF NEW AWS LOG'
	if ! aws rds download-db-log-file-portion 
		--max-items $last_aws_max_item_size 
		--region REGION 
		--db-instance-identifier  $db_instance 
		--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
	then
		echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
		exit 2
	fi  	
  else
    next_token=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "select last_aws_nexttoken from database where id = $database_id "`
	
	if [[ $next_token == '' ]];
	then
	  next_token='0'	  
	fi
	
	echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: CONTINUE DOWNLOADING OF AWS LOG'
	if ! aws rds download-db-log-file-portion 
	    --max-items $last_aws_max_item_size 
		--starting-token $next_token 
		--region REGION 
		--db-instance-identifier  $db_instance 
		--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
	then
		echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
		exit 3
	fi       
	
	line_count=`cat  $LOG_FILE | wc -l`
	let lines=$line_count-1
	  
	tail -$lines $LOG_FILE > $TMP_MIDDLE 
	mv -f $TMP_MIDDLE $LOG_FILE
  fi
  
  next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN` 
  next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
  
  grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE  > $TMP_FILE 
  
  if [[ $next_token == '' ]];
  then
	  cp $TMP_FILE $RESULT_FILE
	  
	  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:  NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
	  rm $LOG_FILE 
	  rm $TMP_FILE
	  rm $TMP_MIDDLE
          rm $TMP_MIDDLE2	  
	  exit 0  
  else
	psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
  fi
  
  first_str=`tail -1 $TMP_FILE`
  
  line_count=`cat  $TMP_FILE | wc -l`
  let lines=$line_count-1    
  
  head -$lines $TMP_FILE  > $RESULT_FILE

###############################################
# MAIN CIRCLE
  let count=2
  while [[ $next_token != '' ]];
  do 
    echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: count='$count
	
	echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF AWS LOG'
	if ! aws rds download-db-log-file-portion 
             --max-items $last_aws_max_item_size 
             --starting-token $next_token 
             --region REGION 
             --db-instance-identifier  $db_instance 
             --log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
	then
		echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
		exit 4
	fi

	next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN` 
	next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `

	TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
	grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE  > $TMP_FILE  
	
	last_str=`head -1 $TMP_FILE`
  
    if [[ $next_token == '' ]];
	then
	  concat_str=$first_str$last_str
	  	  
	  echo $concat_str >> $RESULT_FILE
		 
	  line_count=`cat  $TMP_FILE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  
	  tail -$lines $TMP_FILE >> $RESULT_FILE
	  
	  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:  NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
	  rm $LOG_FILE 
	  rm $TMP_FILE
	  rm $TMP_MIDDLE
          rm $TMP_MIDDLE2	  
	  exit 0  
	fi
	
    if [[ $next_token != '' ]];
	then
		let growth_counter=$growth_counter+1
		if [[ $growth_counter -gt $growth_counter_max ]];
		then
			let last_aws_max_item_size=$last_aws_max_item_size*$growth_factor
			let growth_counter=1
		fi
	
		if [[ $last_aws_max_item_size -gt $max_item_size ]]; 
		then
			let last_aws_max_item_size=$max_item_size
		fi 

	  psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
	  
	  concat_str=$first_str$last_str
	  	  
	  echo $concat_str >> $RESULT_FILE
		 
	  line_count=`cat  $TMP_FILE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  
	  #############################
	  #Get middle of file
	  head -$lines $TMP_FILE > $TMP_MIDDLE
	  
	  line_count=`cat  $TMP_MIDDLE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  tail -$lines $TMP_MIDDLE > $TMP_MIDDLE2
	  
	  cat $TMP_MIDDLE2 >> $RESULT_FILE	  
	  
	  first_str=`tail -1 $TMP_FILE`	  
	fi
	  
    let count=$count+1

  done
#
#################################################################

exit 0  

কিছু ব্যাখ্যা সহ স্ক্রিপ্ট খণ্ড:

স্ক্রিপ্ট ইনপুট পরামিতি:

• YYYY-MM-DD-HH24 ফরম্যাটে লগ ফাইল নামের টাইমস্ট্যাম্প: AWS_LOG_TIME=$1
• ডাটাবেস আইডি: database_id=$2
• সংগৃহীত লগ ফাইলের নাম: RESULT_FILE=$3

শেষ লোড করা লগ ফাইলের টাইমস্ট্যাম্প পান:

current_aws_log_time=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select last_aws_log_time from database where id = $database_id "`

যদি শেষ লোড করা লগ ফাইলের টাইমস্ট্যাম্প ইনপুট প্যারামিটারের সাথে মেলে না, একটি নতুন লগ ফাইল লোড করা হয়:

if [[ $current_aws_log_time != $AWS_LOG_TIME  ]];
  then
    is_new_log='1'
	if ! psql -h ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "update database set last_aws_log_time = '$AWS_LOG_TIME' where id = $database_id "
	then
	  echo '***download_aws_piece.sh -FATAL_ERROR - update database set last_aws_log_time .'
	  exit 1
	fi
  else
    is_new_log='0'
  fi

আমরা ডাউনলোড করা ফাইল থেকে পরবর্তী টোকেন লেবেলের মান পাই:

  next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN` 
  next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `

একটি খালি নেক্সটটোকেন মান ডাউনলোড শেষ হওয়ার চিহ্ন হিসাবে কাজ করে।

একটি লুপে, আমরা ফাইলের অংশগুলি গণনা করি, পথে লাইনগুলিকে সংযুক্ত করি এবং অংশের আকার বাড়াই:
প্রধান লুপ

# MAIN CIRCLE
  let count=2
  while [[ $next_token != '' ]];
  do 
    echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: count='$count
	
	echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF AWS LOG'
	if ! aws rds download-db-log-file-portion 
     --max-items $last_aws_max_item_size 
	 --starting-token $next_token 
     --region REGION 
     --db-instance-identifier  $db_instance 
     --log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
	then
		echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
		exit 4
	fi

	next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN` 
	next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `

	TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
	grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE  > $TMP_FILE  
	
	last_str=`head -1 $TMP_FILE`
  
    if [[ $next_token == '' ]];
	then
	  concat_str=$first_str$last_str
	  	  
	  echo $concat_str >> $RESULT_FILE
		 
	  line_count=`cat  $TMP_FILE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  
	  tail -$lines $TMP_FILE >> $RESULT_FILE
	  
	  echo $(date +%Y%m%d%H%M)':    download_aws_piece.sh:  NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
	  rm $LOG_FILE 
	  rm $TMP_FILE
	  rm $TMP_MIDDLE
         rm $TMP_MIDDLE2	  
	  exit 0  
	fi
	
    if [[ $next_token != '' ]];
	then
		let growth_counter=$growth_counter+1
		if [[ $growth_counter -gt $growth_counter_max ]];
		then
			let last_aws_max_item_size=$last_aws_max_item_size*$growth_factor
			let growth_counter=1
		fi
	
		if [[ $last_aws_max_item_size -gt $max_item_size ]]; 
		then
			let last_aws_max_item_size=$max_item_size
		fi 

	  psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
	  
	  concat_str=$first_str$last_str
	  	  
	  echo $concat_str >> $RESULT_FILE
		 
	  line_count=`cat  $TMP_FILE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  
	  #############################
	  #Get middle of file
	  head -$lines $TMP_FILE > $TMP_MIDDLE
	  
	  line_count=`cat  $TMP_MIDDLE | wc -l`
	  let lines=$line_count-1
	  tail -$lines $TMP_MIDDLE > $TMP_MIDDLE2
	  
	  cat $TMP_MIDDLE2 >> $RESULT_FILE	  
	  
	  first_str=`tail -1 $TMP_FILE`	  
	fi
	  
    let count=$count+1

  done

এরপর কি?

সুতরাং, প্রথম মধ্যবর্তী কাজ - "ক্লাউড থেকে একটি লগ ফাইল ডাউনলোড করুন" সমাধান করা হয়েছে। ডাউনলোড লগ দিয়ে কি করবেন?
প্রথমে, আপনাকে লগ ফাইলটি পার্স করতে হবে এবং এটি থেকে প্রকৃত অনুরোধগুলি বের করতে হবে।
কাজটি খুব কঠিন নয়। সহজতম ব্যাশ স্ক্রিপ্টটি বেশ ভাল কাজ করে।
upload_log_query.sh

#!/bin/bash
#########################################################
# upload_log_query.sh
# Upload table table from dowloaded aws file 
# version HABR
###########################################################  
echo 'TIMESTAMP:'$(date +%c)' Upload log_query table '
source_file=$1
echo 'source_file='$source_file
database_id=$2
echo 'database_id='$database_id

beginer=' '
first_line='1'
let "line_count=0"
sql_line=' '
sql_flag=' '    
space=' '
cat $source_file | while read line
do
  line="$space$line"

  if [[ $first_line == "1" ]]; then
    beginer=`echo $line | awk -F" " '{ print $1}' `
    first_line='0'
  fi

  current_beginer=`echo $line | awk -F" " '{ print $1}' `

  if [[ $current_beginer == $beginer ]]; then
    if [[ $sql_flag == '1' ]]; then
     sql_flag='0' 
     log_date=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $1}' `
     log_time=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $2}' `
     duration=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $5}' `

     #replace ' to ''
     sql_modline=`echo "$sql_line" | sed 's/'''/''''''/g'`
     sql_line=' '

	 ################
	 #PROCESSING OF THE SQL-SELECT IS HERE
     if ! psql -h ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "select log_query('$ip_port',$database_id , '$log_date' , '$log_time' , '$duration' , '$sql_modline' )" 
     then
        echo 'FATAL_ERROR - log_query '
        exit 1
     fi
	 ################

    fi #if [[ $sql_flag == '1' ]]; then

    let "line_count=line_count+1"

    check=`echo $line | awk -F" " '{ print $8}' `
    check_sql=${check^^}    

    #echo 'check_sql='$check_sql
    
    if [[ $check_sql == 'SELECT' ]]; then
     sql_flag='1'    
     sql_line="$sql_line$line"
	 ip_port=`echo $sql_line | awk -F":" '{ print $4}' `
    fi
  else       

    if [[ $sql_flag == '1' ]]; then
      sql_line="$sql_line$line"
    fi   
    
  fi #if [[ $current_beginer == $beginer ]]; then

done

এখন আপনি লগ ফাইল থেকে নির্বাচিত অনুরোধের সাথে কাজ করতে পারেন।

এবং বেশ কিছু দরকারী সুযোগ উন্মুক্ত।

পার্স করা প্রশ্ন কোথাও সংরক্ষণ করা প্রয়োজন. এর জন্য একটি পরিষেবা টেবিল ব্যবহার করা হয় log_query

CREATE TABLE log_query
(
   id SERIAL ,
   queryid bigint ,
   query_md5hash text not null ,
   database_id integer not null ,  
   timepoint timestamp without time zone not null,
   duration double precision not null ,
   query text not null ,
   explained_plan text[],
   plan_md5hash text  , 
   explained_plan_wo_costs text[],
   plan_hash_value text  ,
   baseline_id integer ,
   ip text ,
   port text 
);
ALTER TABLE log_query ADD PRIMARY KEY (id);
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT queryid_timepoint_unique_key UNIQUE (queryid, timepoint );
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT query_md5hash_timepoint_unique_key UNIQUE (query_md5hash, timepoint );

CREATE INDEX log_query_timepoint_idx ON log_query (timepoint);
CREATE INDEX log_query_queryid_idx ON log_query (queryid);
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT database_id_fk FOREIGN KEY (database_id) REFERENCES database (id) ON DELETE CASCADE ;

পার্স করা অনুরোধ প্রক্রিয়া করা হয় plpgsql ফাংশন "log_query».
log_query.sql

--log_query.sql
--verison HABR
CREATE OR REPLACE FUNCTION log_query( ip_port text ,log_database_id integer , log_date text , log_time text , duration text , sql_line text   ) RETURNS boolean AS $$
DECLARE
  result boolean ;
  log_timepoint timestamp without time zone ;
  log_duration double precision ; 
  pos integer ;
  log_query text ;
  activity_string text ;
  log_md5hash text ;
  log_explain_plan text[] ;
  
  log_planhash text ;
  log_plan_wo_costs text[] ; 
  
  database_rec record ;
  
  pg_stat_query text ; 
  test_log_query text ;
  log_query_rec record;
  found_flag boolean;
  
  pg_stat_history_rec record ;
  port_start integer ;
  port_end integer ;
  client_ip text ;
  client_port text ;
  log_queryid bigint ;
  log_query_text text ;
  pg_stat_query_text text ; 
BEGIN
  result = TRUE ;

  RAISE NOTICE '***log_query';
  
  port_start = position('(' in ip_port);
  port_end = position(')' in ip_port);
  client_ip = substring( ip_port from 1 for port_start-1 );
  client_port = substring( ip_port from port_start+1 for port_end-port_start-1 );

  SELECT e.host , d.name , d.owner_pwd 
  INTO database_rec
  FROM database d JOIN endpoint e ON e.id = d.endpoint_id
  WHERE d.id = log_database_id ;
  
  log_timepoint = to_timestamp(log_date||' '||log_time,'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS');
  log_duration = duration:: double precision; 

  
  pos = position ('SELECT' in UPPER(sql_line) );
  log_query = substring( sql_line from pos for LENGTH(sql_line));
  log_query = regexp_replace(log_query,' +',' ','g');
  log_query = regexp_replace(log_query,';+','','g');
  log_query = trim(trailing ' ' from log_query);
 

  log_md5hash = md5( log_query::text );
  
  --Explain execution plan--
  EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')'; 
  
  log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
  log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
    
  PERFORM dblink_disconnect('LINK1');
  --------------------------
  BEGIN
	INSERT INTO log_query
	(
		query_md5hash ,
		database_id , 
		timepoint ,
		duration ,
		query ,
		explained_plan ,
		plan_md5hash , 
		explained_plan_wo_costs , 
		plan_hash_value , 
		ip , 
		port
	) 
	VALUES 
	(
		log_md5hash ,
		log_database_id , 
		log_timepoint , 
		log_duration , 
		log_query ,
		log_explain_plan , 
		md5(log_explain_plan::text) ,
		log_plan_wo_costs , 
		md5(log_plan_wo_costs::text),
		client_ip , 
		client_port		
	);
	activity_string = 	'New query has logged '||
						' database_id = '|| log_database_id ||
						' query_md5hash='||log_md5hash||
						' , timepoint = '||to_char(log_timepoint,'YYYYMMDD HH24:MI:SS');
					
	RAISE NOTICE '%',activity_string;					
					 
	PERFORM pg_log( log_database_id , 'log_query' , activity_string);  

	EXCEPTION
	  WHEN unique_violation THEN
		RAISE NOTICE '*** unique_violation *** query already has logged';
	END;

	SELECT 	queryid
	INTO   	log_queryid
	FROM 	log_query 
	WHERE 	query_md5hash = log_md5hash AND
			timepoint = log_timepoint;

	IF log_queryid IS NOT NULL 
	THEN 
	  RAISE NOTICE 'log_query with query_md5hash = % and timepoint = % has already has a QUERYID = %',log_md5hash,log_timepoint , log_queryid ;
	  RETURN result;
	END IF;
	
	------------------------------------------------
	RAISE NOTICE 'Update queryid';	
	
	SELECT * 
	INTO log_query_rec
	FROM log_query
	WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ; 
	
	log_query_rec.query=regexp_replace(log_query_rec.query,';+','','g');
	
	FOR pg_stat_history_rec IN
	 SELECT 
         queryid ,
	  query 
	 FROM 
         pg_stat_db_queries 
     WHERE  
      database_id = log_database_id AND
       queryid is not null 
	LOOP
	  pg_stat_query = pg_stat_history_rec.query ; 
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'n+',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'t+',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,' +',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'$.','%','g');
	
	  log_query_text = trim(trailing ' ' from log_query_rec.query);
	  pg_stat_query_text = pg_stat_query; 
	
	  
	  --SELECT log_query_rec.query like pg_stat_query INTO found_flag ; 
	  IF (log_query_text LIKE pg_stat_query_text) THEN
		found_flag = TRUE ;
	  ELSE
		found_flag = FALSE ;
	  END IF;	  
	  
	  
	  IF found_flag THEN
	    
		UPDATE log_query SET queryid = pg_stat_history_rec.queryid WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ;
		activity_string = 	' updated queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' for log_query with id = '||log_query_rec.id               
		   				    ;						
	    RAISE NOTICE '%',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;
	
  RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;

প্রক্রিয়াকরণের সময় একটি পরিষেবা টেবিল ব্যবহার করা হয় pg_stat_db_queries, টেবিল থেকে বর্তমান প্রশ্নের একটি স্ন্যাপশট রয়েছে pg_stat_history (টেবিলের ব্যবহার এখানে বর্ণনা করা হয়েছে - PostgreSQL প্রশ্নের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ। পার্ট 1 - রিপোর্টিং)

TABLE pg_stat_db_queries
(
   database_id integer,  
   queryid bigint ,  
   query text , 
   max_time double precision 
);

TABLE pg_stat_history 
(
…
database_id integer ,
…
queryid bigint ,
…
max_time double precision	 , 	
…
);

ফাংশনটি আপনাকে একটি লগ ফাইল থেকে অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণের জন্য বেশ কয়েকটি দরকারী ক্ষমতা প্রয়োগ করতে দেয়। যথা:

সুযোগ #1 - কোয়েরি সম্পাদনের ইতিহাস

একটি কর্মক্ষমতা ঘটনা সমাধান শুরু করার জন্য খুব দরকারী. প্রথমত, ইতিহাসের সাথে পরিচিত হন - মন্থরতা কখন শুরু হয়েছিল?
তারপর, ক্লাসিক অনুসারে, বাহ্যিক কারণগুলি সন্ধান করুন। হতে পারে ডাটাবেস লোড কেবল তীব্রভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে এবং নির্দিষ্ট অনুরোধের সাথে এর কিছুই করার নেই।
log_query টেবিলে একটি নতুন এন্ট্রি যোগ করুন

  port_start = position('(' in ip_port);
  port_end = position(')' in ip_port);
  client_ip = substring( ip_port from 1 for port_start-1 );
  client_port = substring( ip_port from port_start+1 for port_end-port_start-1 );

  SELECT e.host , d.name , d.owner_pwd 
  INTO database_rec
  FROM database d JOIN endpoint e ON e.id = d.endpoint_id
  WHERE d.id = log_database_id ;
  
  log_timepoint = to_timestamp(log_date||' '||log_time,'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS');
  log_duration = to_number(duration,'99999999999999999999D9999999999'); 

  
  pos = position ('SELECT' in UPPER(sql_line) );
  log_query = substring( sql_line from pos for LENGTH(sql_line));
  log_query = regexp_replace(log_query,' +',' ','g');
  log_query = regexp_replace(log_query,';+','','g');
  log_query = trim(trailing ' ' from log_query);
 
  RAISE NOTICE 'log_query=%',log_query ;   

  log_md5hash = md5( log_query::text );
  
  --Explain execution plan--
  EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')'; 
  
  log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
  log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
    
  PERFORM dblink_disconnect('LINK1');
  --------------------------
  BEGIN
	INSERT INTO log_query
	(
		query_md5hash ,
		database_id , 
		timepoint ,
		duration ,
		query ,
		explained_plan ,
		plan_md5hash , 
		explained_plan_wo_costs , 
		plan_hash_value , 
		ip , 
		port
	) 
	VALUES 
	(
		log_md5hash ,
		log_database_id , 
		log_timepoint , 
		log_duration , 
		log_query ,
		log_explain_plan , 
		md5(log_explain_plan::text) ,
		log_plan_wo_costs , 
		md5(log_plan_wo_costs::text),
		client_ip , 
		client_port		
	);

সম্ভাবনা #2 - ক্যোয়ারী এক্সিকিউশন প্ল্যান সেভ করুন

এই মুহুর্তে একটি আপত্তি-স্পষ্টীকরণ-মন্তব্য উঠতে পারে: "কিন্তু ইতিমধ্যে স্বয়ংক্রিয় ব্যাখ্যা আছে" হ্যাঁ, এটা আছে, কিন্তু যদি এক্সিকিউশন প্ল্যানটি একই লগ ফাইলে সংরক্ষণ করা হয় এবং আরও বিশ্লেষণের জন্য এটি সংরক্ষণ করার জন্য, আপনাকে লগ ফাইলটি পার্স করতে হবে তাহলে কি লাভ?

আমার যা দরকার ছিল তা হল:
প্রথম: নিরীক্ষণ ডাটাবেসের পরিষেবা টেবিলে কার্যকরী পরিকল্পনা সংরক্ষণ করুন;
দ্বিতীয়ত: ক্যোয়ারী এক্সিকিউশন প্ল্যান পরিবর্তিত হয়েছে তা অবিলম্বে দেখার জন্য একে অপরের সাথে এক্সিকিউশন প্ল্যান তুলনা করতে সক্ষম হওয়া।

নির্দিষ্ট এক্সিকিউশন প্যারামিটার সহ একটি অনুরোধ রয়েছে। EXPLAIN ব্যবহার করে এর কার্যকরী পরিকল্পনা প্রাপ্ত করা এবং সংরক্ষণ করা একটি প্রাথমিক কাজ।
তাছাড়া, EXPLAIN (COSTS FALSE) অভিব্যক্তি ব্যবহার করে, আপনি পরিকল্পনার একটি কঙ্কাল পেতে পারেন, যা পরিকল্পনার হ্যাশ মান পেতে ব্যবহার করা হবে, যা কার্যকরী পরিকল্পনার পরিবর্তনের ইতিহাসের পরবর্তী বিশ্লেষণে সহায়তা করবে।
এক্সিকিউশন প্ল্যান টেমপ্লেট পান

  --Explain execution plan--
  EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')'; 
  
  log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
  log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
    
  PERFORM dblink_disconnect('LINK1');

সম্ভাবনা #3 - পর্যবেক্ষণের জন্য ক্যোয়ারী লগ ব্যবহার করা

যেহেতু পারফরম্যান্স মেট্রিকগুলি অনুরোধের পাঠ্যে নয়, কিন্তু এর আইডিতে কনফিগার করা হয়েছে, তাই আপনাকে লগ ফাইল থেকে অনুরোধগুলিকে এমন অনুরোধগুলির সাথে সংযুক্ত করতে হবে যার জন্য পারফরম্যান্স মেট্রিকগুলি কনফিগার করা হয়েছে৷
ভাল, অন্তত যাতে একটি কর্মক্ষমতা ঘটনা ঘটনার সঠিক সময় আছে.

এইভাবে, যখন একটি অনুরোধ আইডির জন্য একটি পারফরম্যান্স ঘটনা ঘটে, তখন নির্দিষ্ট প্যারামিটার মান সহ একটি নির্দিষ্ট অনুরোধের একটি লিঙ্ক এবং অনুরোধটির সঠিক সম্পাদনের সময় এবং সময়কাল থাকবে। শুধুমাত্র ভিউ ব্যবহার করে এই তথ্য পান pg_stat_statements - এটা নিষিদ্ধ.
অনুরোধের queryid খুঁজুন এবং log_query টেবিলে এন্ট্রি আপডেট করুন

SELECT * 
	INTO log_query_rec
	FROM log_query
	WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ; 
	
	log_query_rec.query=regexp_replace(log_query_rec.query,';+','','g');
	
	FOR pg_stat_history_rec IN
	 SELECT 
      queryid ,
	  query 
	 FROM 
       pg_stat_db_queries 
     WHERE  
	   database_id = log_database_id AND
       queryid is not null 
	LOOP
	  pg_stat_query = pg_stat_history_rec.query ; 
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'n+',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'t+',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,' +',' ','g');
	  pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'$.','%','g');
	
	  log_query_text = trim(trailing ' ' from log_query_rec.query);
	  pg_stat_query_text = pg_stat_query; 
	  
	  --SELECT log_query_rec.query like pg_stat_query INTO found_flag ; 
	  IF (log_query_text LIKE pg_stat_query_text) THEN
		found_flag = TRUE ;
	  ELSE
		found_flag = FALSE ;
	  END IF;	  
	  
	  
	  IF found_flag THEN
	    
		UPDATE log_query SET queryid = pg_stat_history_rec.queryid WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ;
		activity_string = 	' updated queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' for log_query with id = '||log_query_rec.id		                    
		   				    ;						
					
	    RAISE NOTICE '%',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;

উত্তরভাষ

বর্ণিত কৌশলটি অবশেষে প্রয়োগ পাওয়া গেছে উন্নত PostgreSQL ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ সিস্টেম, উদীয়মান কোয়েরি কর্মক্ষমতা ঘটনাগুলি সমাধান করার সময় বিশ্লেষণ করার জন্য আপনাকে আরও তথ্যের অনুমতি দেয়৷

যদিও, অবশ্যই, আমার ব্যক্তিগত মতে, ডাউনলোড করা অংশের আকার নির্বাচন এবং পরিবর্তন করার জন্য অ্যালগরিদমে আরও কাজ করা প্রয়োজন। সাধারণ ক্ষেত্রে এখনও সমস্যার সমাধান হয়নি। এটা সম্ভবত আকর্ষণীয় হবে.

কিন্তু এটা সম্পূর্ণ ভিন্ন গল্প...

উত্স: www.habr.com