🥇AWS 클라우드에서 PostgreSQL 로그 다운로드

또는 약간의 응용 Tetrisology.
새로운 모든 것은 잘 잊혀진 오래된 것입니다.
서문.

문제 성명

AWS 클라우드에서 로컬 Linux 호스트로 현재 PostgreSQL 로그 파일을 주기적으로 다운로드해야 합니다. 실시간은 아니지만 약간의 지연이 있습니다.
로그 파일 업데이트 다운로드 시간은 5분입니다.
AWS의 로그 파일은 매시간 교체됩니다.

사용 된 도구

호스트에 로그 파일을 업로드하기 위해 AWS API "를 호출하는 bash 스크립트가 사용됩니다.aws rds 다운로드-db-로그-파일-부분".

매개 변수 :

--db-instance-identifier: AWS의 인스턴스 이름.
--log-file-name: 현재 생성된 로그 파일의 이름
--max-item: 명령 출력에 반환된 총 항목 수입니다.다운로드한 파일의 청크 크기입니다.
--starting-token: 시작 토큰 토큰

이 특별한 경우에 작업 과정에서 로그 다운로드 작업이 발생했습니다. PostgreSQL 쿼리의 성능 모니터링.

예, 간단합니다. 근무 시간 동안 교육 및 다양성에 대한 흥미로운 작업입니다.
나는 그 문제가 루틴 덕분에 이미 해결되었다고 가정한다. 그러나 빠른 Google은 솔루션을 제안하지 않았으며 더 깊이 검색하려는 특별한 욕구도 없었습니다. 어쨌든 좋은 운동입니다.

작업의 공식화

최종 로그 파일은 가변 길이의 라인 세트입니다. 그래픽으로 로그 파일은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

이미 뭔가 생각나나요? "테트리스"는 무엇입니까? 그리고 여기에 무엇이 있습니다.
다음 파일을 그래픽으로 로드할 때 발생하는 가능한 옵션을 나타내는 경우(단순화를 위해 이 경우 행의 길이를 동일하게 함) 다음을 얻습니다. 표준 테트리스 수치:

1) 파일은 전체가 다운로드되며 최종 파일입니다. 청크 크기가 최종 파일 크기보다 큽니다.

2) 파일에 연속이 있습니다. 청크 크기가 최종 파일 크기보다 작습니다.

3) 파일은 이전 파일의 연속이며 연속이 있습니다. 청크 크기는 최종 파일의 나머지 크기보다 작습니다.

4) 파일은 이전 파일의 연속이며 최종 파일입니다. 청크 크기는 최종 파일의 나머지 크기보다 큽니다.

작업은 직사각형을 조립하거나 새로운 수준에서 테트리스를 플레이하는 것입니다.

문제 해결 과정에서 발생하는 문제

1) 2 부분의 끈을 붙입니다.

일반적으로 특별한 문제는 없었습니다. 초기 프로그래밍 과정의 표준 작업입니다.

최적의 서빙 크기

그러나 이것은 조금 더 흥미 롭습니다.
안타깝게도 시작 청크 레이블 뒤에 오프셋을 사용할 방법이 없습니다.

이미 알고 있듯이 --starting-token 옵션은 페이징을 시작할 위치를 지정하는 데 사용됩니다. 이 옵션은 문자열 값을 취합니다. 즉, 다음 토큰 문자열 앞에 오프셋 값을 추가하려고 하면 옵션이 오프셋으로 간주되지 않습니다.

따라서 청크 부분을 읽어야 합니다.
많은 부분을 읽으면 판독 횟수는 최소화되지만 볼륨은 최대가 됩니다.
작은 부분을 읽으면 반대로 읽기 횟수는 최대가되지만 볼륨은 최소화됩니다.
따라서 트래픽을 줄이고 솔루션의 전반적인 아름다움을 위해 불행히도 목발처럼 보이는 일종의 솔루션을 생각해 내야했습니다.

설명을 위해 크게 단순화된 두 가지 버전의 로그 파일을 다운로드하는 과정을 살펴보겠습니다. 두 경우 모두 판독 횟수는 부분 크기에 따라 다릅니다.

1) 적은 양의 하중:

2) 많은 양의 하중:

늘 그렇듯이 최적의 솔루션은 중간에 있습니다..
부분 크기는 최소이지만 읽는 과정에서 크기를 늘려 판독 횟수를 줄일 수 있습니다.

그것은 주목해야합니다 읽기 부분의 최적 크기를 선택하는 문제는 아직 완전히 해결되지 않았으며 더 깊은 연구와 분석이 필요합니다. 아마 조금 후에.

구현에 대한 일반적인 설명

중고 서비스 테이블

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.

스크립트 전문

다운로드_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

몇 가지 설명이 있는 스크립트 조각:

스크립트 입력 매개변수:

YYYY-MM-DD-HH24 형식의 로그 파일 이름 타임스탬프: AWS_LOG_TIME=$1
데이터베이스 ID: database_id=$2
수집된 로그 파일 이름: RESULT_FILE=$3

마지막으로 업로드된 로그 파일의 타임스탬프를 가져옵니다.

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 "`

마지막으로 로드된 로그 파일의 타임스탬프가 입력 매개변수와 일치하지 않으면 새 로그 파일이 로드됩니다.

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

로드된 파일에서 nexttoken 레이블의 값을 가져옵니다.

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

다운로드 종료의 신호는 nexttoken의 빈 값입니다.

루프에서 우리는 도중에 파일의 부분을 세고 줄을 연결하고 부분의 크기를 늘립니다.
메인 루프

# 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

다음은?

따라서 첫 번째 중간 작업인 "클라우드에서 로그 파일 다운로드"가 해결됩니다. 다운로드한 로그는 어떻게 해야 합니까?
먼저 로그 파일을 구문 분석하고 여기에서 실제 요청을 추출해야 합니다.
작업은 그리 어렵지 않습니다. 가장 간단한 bash 스크립트는 잘 작동합니다.
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

이제 로그 파일에서 추출한 쿼리로 작업할 수 있습니다.

그리고 몇 가지 유용한 가능성이 있습니다.

구문 분석된 쿼리는 어딘가에 저장해야 합니다. 이를 위해 서비스 테이블이 사용됩니다. 로그_쿼리

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 ;

구문 분석된 요청은 다음에서 처리됩니다. plpgsql 기능 "로그_쿼리".
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;

처리시 서비스 테이블이 사용됩니다. pg_stat_db_queries테이블에서 현재 쿼리의 스냅샷을 포함하는 A pg_stat_history (테이블 사용법은 여기에 설명되어 있습니다. PostgreSQL 쿼리의 성능 모니터링. 파트 1 - 보고)

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	 , 	
…
);

이 기능을 사용하면 로그 파일의 요청을 처리하기 위한 여러 가지 유용한 기능을 구현할 수 있습니다. 즉:

기회 #1 - 쿼리 실행 기록

성능 문제를 시작하는 데 매우 유용합니다. 먼저, 역사에 대해 알아보십시오. 그리고 둔화는 언제 시작 되었습니까?
그런 다음 고전에 따르면 외부 원인을 찾으십시오. 데이터베이스 로드가 급격히 증가했고 특정 요청이 이와 관련이 없는 것일 수 있습니다.
log_query 테이블에 새 항목 추가

  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		
	);

기능 #2 - 쿼리 실행 계획 저장

이 시점에서 이의 제기-설명-설명이 발생할 수 있습니다.그러나 이미 autoexplain이 있습니다.". 예, 그렇습니다. 하지만 실행 계획이 동일한 로그 파일에 저장되고 추가 분석을 위해 저장하기 위해 로그 파일을 구문 분석해야 하는 경우 요점은 무엇입니까?

그러나 다음이 필요했습니다.
첫째: 모니터링 데이터베이스의 서비스 테이블에 실행 계획을 저장합니다.
둘째: 쿼리 실행 계획이 변경되었음을 즉시 확인하기 위해 실행 계획을 서로 비교할 수 있습니다.

특정 실행 매개변수가 있는 요청을 사용할 수 있습니다. EXPLAIN을 사용하여 실행 계획을 가져오고 저장하는 것은 기본적인 작업입니다.
또한 EXPLAIN(COSTS FALSE) 표현식을 사용하여 계획의 해시 값을 얻는 데 사용할 계획의 프레임워크를 얻을 수 있으며 이는 실행 계획의 변경 내역에 대한 후속 분석에 도움이 됩니다.
실행 계획 템플릿 가져오기

  --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');

기회 #3 - 모니터링을 위한 쿼리 로그 사용

성능 메트릭은 요청 텍스트가 아니라 해당 ID에 대해 구성되므로 로그 파일의 요청을 성능 메트릭이 구성된 요청과 연결해야 합니다.
음, 적어도 성능 사고의 정확한 발생 시간을 갖기 위해서입니다.

따라서 요청 ID에 대해 성능 문제가 발생하면 특정 매개 변수 값과 요청의 정확한 실행 시간 및 기간을 포함하는 특정 요청에 대한 링크가 있습니다. View 만을 사용하여 주어진 정보 얻기 pg_stat_statements - 금지되어 있습니다.
쿼리의 queryid를 찾고 log_query 테이블의 항목을 업데이트합니다.

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 ;

사후

그 결과, 설명된 방법은 PostgreSQL 쿼리의 성능을 모니터링하기 위해 개발된 시스템, 새로운 쿼리 성능 사고를 해결할 때 분석을 위한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

물론 개인적인 생각으로는 다운로드 부분의 크기를 선택하고 변경하는 알고리즘 작업이 여전히 필요합니다. 일반적인 경우에는 문제가 아직 해결되지 않았습니다. 아마 재미있을 것입니다.

하지만 그건 전혀 다른 이야기...

출처 : habr.com

AWS 클라우드에서 PostgreSQL 로그 업로드