Albo trochę praktycznej tetrisologii.
Wszystko nowe to dobrze zapomniane stare.
Epigrafy.
Sformułowanie zadania
Cyklicznie należy pobierać bieżący plik dziennika PostgreSQL z chmury AWS na lokalny serwer Linux. Nie w czasie rzeczywistym, ale z pewnym opóźnieniem.
Czas ładowania aktualizacji pliku dziennika — 5 minut.
Plik dziennika w AWS rotuje się co godzinę.
Wykorzystywane narzędzia
Do pobrania pliku dziennika na serwer używany jest skrypt bash, który wywołuje API AWS „».
Parametry:
- —db-instance-identifier: Nazwa instancji w AWS;
- —log-file-name: nazwa bieżącego pliku dziennika.
- —max-item: Całkowita liczba elementów zwracanych w wynikach polecenia.Rozmiar porcji pobieranego pliku.
- —starting-token: Etykieta początkowej porcji.
W tym konkretnym przypadku, zadanie pobierania dzienników pojawiło się w trakcie prac nad
A tak po prostu — interesujące zadanie do treningu i urozmaicenia w toku czasu pracy.
Przypuszczam, że zadanie ze względu na powszechność zostało już rozwiązane. Jednak szybkie Google nie podało żadnych rozwiązań, a brakowało chęci na głębsze poszukiwania. Tak czy inaczej — niezłe ćwiczenie.
Formalizacja zadania
Ostateczny plik dziennika składa się z wielu wierszy o zmiennej długości. Graficznie plik dziennika można przedstawić mniej więcej tak:
Już coś przypomina? Co ma wspólnego z «tetrisem»? A no, właśnie.
Jeśli graficznie przedstawić możliwe warianty, jakie mogą wystąpić podczas ładowania kolejnego pliku (dla uproszczenia, w tym przypadku, przyjmijmy, że wiersze mają tę samą długość), otrzymamy standardowe figury tetrisowe:
1) Plik został załadowany w całości i jest ostateczny. Rozmiar porcji jest większy niż rozmiar ostatecznego pliku:
2) Plik ma kontynuację. Rozmiar porcji jest mniejszy niż rozmiar ostatecznego pliku:
3) Plik jest kontynuacją poprzedniego pliku i ma kontynuację. Rozmiar porcji jest mniejszy niż pozostałość ostatecznego pliku:
4) Plik jest kontynuacją poprzedniego pliku i jest ostateczny. Rozmiar porcji jest większy niż pozostałość ostatecznego pliku:
Zadanie — zbudować prostokąt lub zagrać w tetris na nowym poziomie.
Problemy, które mogą się pojawić podczas rozwiązywania zadania
1) Połączyć wiersz z 2 porcji.
W zasadzie nie pojawiły się żadne szczególne problemy. Standardowe zadanie z podstawowego kursu programowania.
Optymalny rozmiar porcji
To jest nieco bardziej interesujące.
Niestety, nie ma możliwości użycia przesunięcia po znaku początkowym serii:
Jak już wiesz, opcja —starting-token jest używana do określenia, gdzie zacząć paginację. Ta opcja przyjmuje wartości typu String, co oznacza, że jeśli spróbujesz dodać wartość przesunięcia przed ciąg następnego tokena, opcja nie zostanie uwzględniona jako przesunięcie.
Dlatego trzeba czytać w kawałkach.
Jeśli czytasz dużymi kawałkami, liczba odczytów będzie minimalna, ale objętość maksymalna.
Jeśli czytasz małymi kawałkami, liczba odczytów będzie maksymalna, ale objętość minimalna.
Dlatego, aby zmniejszyć ruch i dla ogólnej estetyki rozwiązania, trzeba było wymyślić jakieś rozwiązanie, niestety trochę przypominające prowizorkę.
Aby zilustrować, rozważmy proces ładowania pliku dziennika w dwóch mocno uproszczonych wariantach. Liczba odczytów w obu przypadkach zależy od rozmiaru kawałka.
1) Ładujemy małymi kawałkami:
2) Ładujemy dużymi kawałkami:
Jak zwykle, optymalne rozwiązanie to środek..
Rozmiar kawałka jest minimalny, ale w trakcie czytania można go zwiększyć, aby zmniejszyć liczbę odczytów.
Warto zauważyć, że całkowite zadanie doboru optymalnego rozmiaru odczytywanej części wciąż nie zostało rozwiązane i wymaga głębszej obróbki i analizy. Może, trochę później.
Ogólny opis implementacji
Używane tabele serwisowe
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 — znacznik czasu ostatniego załadowanego pliku dziennika w formacie YYYY-MM-DD-HH24.
last_aws_nexttoken — tekstowy znacznik ostatniej załadowanej serii.
aws_max_item_size - empirycznie dobrany początkowy rozmiar serii.
Pełny tekst skryptu
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
Fragmenty skryptu z niektórymi wyjaśnieniami:
Parametry wejściowe skryptu:
- Znacznik czasu nazwy pliku dziennika w formacie YYYY-MM-DD-HH24: AWS_LOG_TIME=$1
- ID bazy danych: database_id=$2
- Nazwa zgranego pliku dziennika: RESULT_FILE=$3
Pobierz znacznik czasu ostatniego załadowanego pliku dziennika:
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 "`Jeśli znacznik czasu ostatniego załadowanego pliku dziennika nie zgadza się z parametrem wejściowym — ładowany jest nowy plik dziennika:
jeśli [[ $current_aws_log_time != $AWS_LOG_TIME ]];
wtedy
is_new_log='1'
jeśli ! psql -h ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "update database set last_aws_log_time = '$AWS_LOG_TIME' where id = $database_id "
wtedy
echo '***download_aws_piece.sh -FATAL_ERROR - update database set last_aws_log_time .'
exit 1
fi
inaczej
is_new_log='0'
fi
Pobieramy wartość etykiety nexttoken z załadowanego pliku:
next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN`
next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
Wskazówką końca ładowania jest pusta wartość nexttoken.
W pętli liczymy porcje pliku, łącząc jednocześnie linie i zwiększając rozmiar porcji:
Główna pętla
# 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
Co dalej?
A więc, pierwsze pośrednie zadanie — „załaduj plik dziennika z chmury” zostało rozwiązane. Co zrobić z załadowanym dziennikiem?
Na początek należy przeanalizować plik dziennika i wydobyć z niego same zapytania.
Zadanie nie jest zbyt trudne. Najprostszy skrypt bash całkowicie sobie z tym radzi.
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
Teraz z wydobytym z pliku dziennika zapytaniem można pracować.
Otóż otwiera się kilka przydatnych możliwości.
Rozebrane zapytania trzeba gdzieś przechować. W tym celu używana jest tabela serwisowa 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 ;
Przetwarzanie rozebranego zapytania odbywa się w plpgsql funkcji „log_query».
log_query.sql
--log_query.sql
--wersja 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 );
--Wyjaśnij plan wykonania--
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 = 'Nowe zapytanie zostało zarejestrowane '||
' 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 *** zapytanie już zostało zarejestrowane';
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 z query_md5hash = % i timepoint = % już ma QUERYID = %',log_md5hash,log_timepoint , log_queryid ;
RETURN result;
END IF;
------------------------------------------------
RAISE NOTICE 'Aktualizuj 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 = ' zaktualizowano queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
' dla log_query z id = '||log_query_rec.id
;
RAISE NOTICE '%',activity_string;
EXIT ;
END IF ;
END LOOP ;
RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;
Podczas przetwarzania używana jest tabela serwisowa pg_stat_db_queries, zawierająca migawkę aktualnych zapytań z tabeli pg_stat_history (Użycie tabeli opisano tutaj — )
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 ,
…
);
Funkcja umożliwia realizację szeregu przydatnych możliwości przetwarzania zapytań z pliku logu. A mianowicie:
Możliwość nr 1 — Historia wykonywania zapytań
Bardzo przydatne na początku rozwiązywania problemów z wydajnością. Najpierw zapoznaj się z historią — a kiedy zaczęło się spowolnienie?
Następnie, zgodnie z klasyką – poszukać zewnętrznych przyczyn. Może po prostu nagle wzrosło obciążenie bazy danych i konkretne zapytanie nie ma z tym nic wspólnego.
Dodaj nowy wpis do tabeli 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 );
--Wyjaśnij plan wykonania--
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
);
Możliwość nr 2 — Zachowanie planów wykonania zapytań
W tym miejscu może pojawić się sprzeciw-uzasadnienie-komentarz: „Ale już jest autoexplain”. On jest, ale jaki z tego pożytek, jeśli plan wykonania jest przechowywany w tym samym pliku logu i aby go zachować do dalszej analizy, trzeba będzie przetworzyć plik logu?
Mi, jednak, potrzebne było:
Po pierwsze: przechowywać plan wykonania w tabeli serwisowej bazy danych monitorowania;
Po drugie: mieć możliwość porównywania planów wykonania ze sobą, aby od razu zauważyć, że plan wykonania zapytania się zmienił.
Zapytanie z konkretnymi parametrami wykonania jest dostępne. Uzyskanie i zapisanie jego planu wykonania za pomocą EXPLAIN jest zadaniem elementarnym.
Co więcej, używając wyrażenia EXPLAIN (COSTS FALSE), można uzyskać szkielet planu, który będzie wykorzystywany do uzyskania wartości hasha planu, co pomoże w późniejszej analizie historii zmiany planu wykonania.
Uzyskaj szablon planu wykonania
--Wyjaśnij plan wykonania--
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');
Możliwość nr 3 — Użycie logu zapytań do monitorowania
Ponieważ metryki wydajności są ustawione nie na tekst zapytania, a na jego ID, należy powiązać zapytania z pliku logów z zapytaniami, dla których ustawiono metryki wydajności.
Chociażby po to, aby mieć dokładny czas wystąpienia incydentu wydajności.
W ten sposób, w przypadku wystąpienia incydentu wydajności dla ID zapytania, będzie link do konkretnego zapytania z konkretnymi wartościami parametrów i dokładnym czasem wykonania oraz czasem trwania zapytania. Uzyskanie tych informacji można zrobić wykorzystując tylko widok pg_stat_statements — nie można.
Znajdź queryid zapytania i zaktualizuj rekord w tabeli 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 = ' 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 ;
Epilog
Opisana metoda znalazła zastosowanie w , co pozwoliło na zebranie większej ilości informacji do analizy przy rozwiązywaniu pojawiających się incydentów związanych z wydajnością zapytań.
Chociaż, z mojego osobistego punktu widzenia, konieczne będzie jeszcze nad pracą nad algorytmem wyboru i zmiany rozmiaru ładowanych porcji. To zadanie nie zostało jeszcze rozwiązane w ogólnym przypadku. Myślę, że będzie to interesujące.
Ale to już zupełnie inna historia …
Źródło: habr.com
