ProHoster > Blogg > Administrasjon > Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Eller litt anvendt tetrisologi.
Alt nytt er godt glemt gammelt.
Epigrafene.
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Definering av oppgaven

Det er nødvendig å periodisk laste den nåværende loggfilen fra PostgreSQL fra AWS-skyen til en lokal Linux-vert. Ikke i sanntid, men la oss si med en liten forsinkelse.
Lastetid for oppdatering av loggfilen er 5 minutter.
Loggfilen i AWS roterer hver time.

Brukte verktøy

For å laste loggfilen til verten brukes et bash-skript som kaller AWS API «aws rds download-db-log-file-portion».

Parametre:

  • —db-instance-identifier: Navn på instansen i AWS;
  • —log-file-name: navnet på den nåværende genererte loggfilen
  • —max-item: Totalt antall elementer returnert i kommandoens utdata.Størrelsen på den nedlastede filen.
  • —starting-token: Merke for startparti

I dette spesifikke tilfellet oppstod oppgaven med å laste ned logger under arbeidet med overvåking av ytelsen til PostgreSQL-spørringer.

Og rett og slett — en interessant oppgave for trening og variasjon i løpet av arbeidstiden.
Jeg antar at oppgaven allerede er løst pga. dens alminnelighet. Men en rask Google-søk ga ingen svar, og det var ikke noe særlig ønske om å lete dypere. Uansett — en god trening.

Formalisering av oppgaven

Den endelige loggfilen er en rekke av linjer med varierende lengde. Grafisk kan loggfilen fremstilles omtrent slik:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Det begynner å minne om noe? Hva har tetris med dette å gjøre? Jo, det har sin relevans.
Hvis man grafisk forestiller seg mulige variasjoner som oppstår ved innlasting av den neste filen (for enkelhets skyld, i dette tilfellet, la linjene ha lik lengde), får vi standard tetrisfigurer:

1) Fil lastes helt og er endelig. Størrelsen på partiet er større enn størrelsen på den endelige filen:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

2) Filen har fortsettelse. Størrelsen på partiet er mindre enn størrelsen på den endelige filen:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

3) Filen er en fortsettelse av forrige fil, og har fortsettelse. Størrelsen på partiet er mindre enn størrelsen på restene av den endelige filen:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

4) Filen er en fortsettelse av forrige fil og er endelig. Størrelsen på partiet er større enn størrelsen på restene av den endelige filen:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Oppgaven er å samle et rektangel eller spille tetris på et nytt nivå.
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Problemer som oppstår under løsning av oppgaven

1) Flette strengen fra to partier

Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen
Generelt sett oppsto det ikke noen spesielle problemer. Standard oppgave fra et grunnleggende programmeringskurs.

Optimal størrelse på partiet

Og dette er litt mer interessant.
Dessverre er det ikke mulig å bruke forskyvning etter starttoken:

Som du allerede vet, brukes alternativet —starting-token til å spesifisere hvor pagineringen skal starte. Dette alternativet tar String-verdier, som betyr at hvis du prøver å legge til en forskyvningsverdi foran neste token-strengen, vil alternativet ikke bli vurdert som en forskyvning.

Og derfor må man lese i biter.
Hvis man leser i store biter, vil antall lesinger være minimalt, men volumet vil være maksimalt.
Hvis man leser i små biter, vil det derimot være maks antall lesinger, men minst volum.
Derfor, for å redusere trafikken og for å oppnå en mer estetisk løsning, måtte det utvikles en slags løsning, dessverre som ligner litt på en krakk.

For å illustrere, la oss vurdere prosessen med å laste opp loggfilen i to sterkt forenklede varianter. Antall lesinger i begge tilfeller avhenger av størrelsen på biten.

1) Laste opp i små biter:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

2) Laste opp i store biter:
Eksport av PostgreSQL-logg fra AWS-skyen

Som vanlig er den optimale løsningen i midten..
Størrelsen på biten er minimal, men under lesingen kan størrelsen økes for å redusere antall lesinger.

Det må bemerkes, at oppgaven med å finne den optimale størrelsen på lest bit fortsatt ikke er løst og krever dypere behandling og analyse. Kanskje litt senere.

Generell beskrivelse av implementeringen

Brukte servicetabeller

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 — tidsstempel for den sist lastede loggfilen i formatet YYYY-MM-DD-HH24.
last_aws_nexttoken — tekstlig etikett for den sist lastede biten.
aws_max_item_size - empirisk bestemt startstørrelse for biten.

Full tekst av skriptet

download_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

Biter av skriptet med noen forklaringer:

Inngangsparametere for skriptet:

  • Tidsstempel for loggfilens navn i formatet YYYY-MM-DD-HH24: AWS_LOG_TIME=$1
  • Database-ID: database_id=$2
  • Navn på den genererte loggfilen: RESULT_FILE=$3

Hente tidsstempel for den sist lastede loggfilen:

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 "`

Hvis tidsstemplet for den sist lastede loggfilen ikke samsvarer med inngangsparameteren — lastes en ny loggfil:

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

Henter verdien av etiketten nexttoken fra den lastede filen:

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

Et tegn på at opplastingen er ferdig er en tom verdi av nexttoken.

I løkken teller vi porsjoner av filen, samtidig som vi setter sammen linjer og øker størrelsen på porsjonen:
Hovedsløyfen

# 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

Hva skjer videre?

Så, den første mellomliggende oppgaven — «å laste opp loggfilen fra skyen» er løst. Hva skal gjøres med den lastede loggen?
Først må loggfilen analyseres og forespørslene trekkes ut.
Oppgaven er ikke så komplisert. Et enkelt bash-script klarer det.
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

Nå med forespørselen utvunnet fra loggfilen, kan vi jobbe med den.

Og det åpner flere nyttige muligheter.

De uttrukne forespørslene må lagres et sted. Til dette brukes en tjenestetabell. log_query

OPPRETT TABELL 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 );

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

Behandling av den uttrukne forespørselen skjer i plpgsql funksjonen «log_query».
log_query.sql

--log_query.sql
--versjon 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 );
  
  --Forklar kjøreplan--
  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 = 	'Ny spørring er logget '||
						' 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 *** spørring er allerede logget';
	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 med query_md5hash = % og timepoint = % har allerede en QUERYID = %',log_md5hash,log_timepoint , log_queryid ;
	  RETURN result;
	END IF;
	
	------------------------------------------------
	RAISE NOTICE 'Oppdater 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 = 	' oppdatert queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' for log_query med id = '||log_query_rec.id               
		   				    ;						
	    RAISE NOTICE '%',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;
	
  RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;

Behandling bruker en servicetabell pg_stat_db_queries, som inneholder et snapshot av nåværende forespørseler fra tabellen pg_stat_history (Bruken av tabellen er beskrevet her — Overvåking av ytelsen til PostgreSQL-forespørselene. Del 1 — rapportering)

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	 , 	
…
);

Funksjonen gir muligheten til å utføre en rekke nyttige oppgaver for behandling av forespørseler fra loggfilen. Spesielt:

Mulighet #1 — Historikk over utførte forespørseler

Veldig nyttig for å begynne å løse ytelsesproblemer. Start med å bli kjent med historikken — når begynte forsinkelsen?
Deretter, som vanlig – se etter eksterne årsaker. Kanskje har belastningen på databasen økt brått, og den spesifikke forespørselen hadde ikke noe med det å gjøre.
Legg til en ny post i tabellen 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 = 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 );
  
  --Forklar utførelsesplan--
  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		
	);

Mulighet #2 — Lagre planer for utføring av forespørseler

På dette punktet kan det oppstå en innvending-oppklaring-kommentar: «Men finnes ikke autoexplain allerede?». Ja, men hva er nytten av det, når utførelsesplanen lagres i den samme loggfilen og for å lagre den for videre analyse, må man parse loggfilen?

Jeg trengte derimot:
for det første: lagre utførelsesplanen i en servicetabell i overvåkningsdatabasen;
For det andre: ha muligheter til å sammenligne kjøreplaner seg imellom, slik at man umiddelbart kan se at kjøreplanen for forespørselen har endret seg.

Det finnes en forespørsel med spesifikke kjøreparametere. Å hente og lagre kjøreplanen ved hjelp av EXPLAIN er en enkel oppgave.
Videre, ved å bruke uttrykket EXPLAIN (COSTS FALSE), kan man få en ramme av planen som vil bli brukt til å generere hash-verdien av planen, noe som vil hjelpe ved senere analyser av endringer i kjøreplanen.
Få mal for kjøreplan

  --Forklar kjøreplan--
  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');

Mulighet #3 — Bruke loggen for forespørselene til overvåking

Siden ytelsesmetrikker ikke er innstilt på forespørselsteksten, men på dens ID, må man knytte forespørslene fra loggfiler til forespørslene som ytelsesmetrikker er satt opp for.
I det minste for å ha nøyaktig tidspunkt for hendelsen med ytelsesproblemer.

Dermed, når det oppstår et ytelsesproblem for forespørselens ID, vil det være en lenke til den spesifikke forespørselen med spesifikke parameterverdier og nøyaktig tidspunkt for utførelsen og varighet av forespørselen. Man kan ikke få denne informasjonen ved å bruke kun visningen, pg_stat_statements — det er ikke mulig.
Finn queryid for forespørselen og oppdater posten i tabellen log_query

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 = 	' oppdatert queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' for log_query med id = '||log_query_rec.id		                    
		   				    ;						
					
	    RAISE NOTICE '%',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;

Etterord

Den beskrevne metoden har til slutt funnet anvendelse i det utviklede systemet for overvåking av ytelsen til PostgreSQL-forespørselene, og gir mer informasjon til analyse ved løsningen av ytelsesproblemer med forespørslene.

Selv om, selvfølgelig, etter min personlige mening, må det fortsatt jobbes videre med algoritmen for å velge og endre størrelsen på den lastede pakken. Oppgaven er ennå ikke løst generelt. Det vil sannsynligvis være interessant.

Men det er en helt annen historie …

Kilde: habr.com

Kjøp pålitelig hosting for nettsteder med DDoS-beskyttelse, VPS VDS-servere 🔥 Kjøp pålitelig hosting for nettsteder med DDoS-beskyttelse, VPS VDS-servere | ProHoster