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Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

Ou um pouco de tetris aplicado.
Tudo que é novo é bem-vindo, mas o velho também tem seu valor.
Epígrafes.
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

Formulação do problema

É necessário carregar periodicamente o log atual do PostgreSQL da nuvem AWS para um host Linux local. Não em tempo real, mas, digamos, com um pequeno atraso.
O intervalo para a atualização do log é de 5 minutos.
O log na AWS é rotacionado a cada hora.

Ferramentas utilizadas

Para carregar o log no host, é usado um script bash que chama a API AWS "aws rds download-db-log-file-portion».

Parâmetros:

  • —db-instance-identifier: Nome da instância na AWS;
  • —log-file-name: nome do log gerado atualmente
  • —max-item: Total de itens retornados na saída do comando.Tamanho da porção do arquivo carregado.
  • —starting-token: Token da porção inicial

Neste caso específico, a tarefa de carregar os logs surgiu durante o trabalho na monitorização do desempenho das consultas PostgreSQL.

E só para variabilidade — é uma tarefa interessante, para treino e diversificação durante o horário de trabalho.
Suponho que a tarefa, por ser comum, já tenha sido resolvida. Mas uma rápida busca no Google não revelou soluções, e não tive vontade de procurar mais a fundo. De qualquer forma — é um bom treino.

Formalização da tarefa

O log final consiste em várias linhas de comprimento variável. Graficamente, o log pode ser representado assim:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

Já lembramos de algo? Qual é a relação com "tetris"? Veja bem.
Se representarmos graficamente as possíveis variantes que surgem ao carregar um novo arquivo (para simplificar, neste caso, vamos considerar que as linhas têm o mesmo comprimento), teremos as figuras padrão do tetris:

1) O arquivo foi carregado completamente e é o final. O tamanho da porção é maior que o tamanho do arquivo final:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

2) O arquivo tem continuação. O tamanho da porção é menor que o tamanho do arquivo final:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

3) O arquivo é uma continuação do arquivo anterior e tem continuação. O tamanho da porção é menor que o restante do arquivo final:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

4) O arquivo é uma continuação do arquivo anterior e é o final. O tamanho da porção é maior que o restante do arquivo final:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

A tarefa é montar um retângulo ou jogar tetris em um novo nível.
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

Problemas que surgem durante a resolução da tarefa

1) Juntar uma linha de 2 porções

Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS
Na verdade, não surgiram problemas relevantes. Uma tarefa padrão do curso inicial de programação.

Tamanho ideal da porção

Ah, isso é um pouco mais interessante.
Infelizmente, não é possível usar um deslocamento após o marcador da primeira porção:

Como você já sabe, a opção —starting-token é usada para especificar onde começar a paginação. Esta opção aceita valores do tipo String, o que significa que, se você tentar adicionar um valor de deslocamento antes da string Next Token, a opção não será considerada como um deslocamento.

E por isso, acabamos lendo em pedaços.
Se lermos em grandes porções, o número de leituras será mínimo, mas o volume será máximo.
Se lermos em pequenas porções, ao contrário, o número de leituras será máximo, mas o volume será mínimo.
Portanto, para reduzir o tráfego e para a beleza geral da solução, tivemos que inventar alguma solução, que infelizmente, lembra um pouco uma gambiara.

Para ilustrar, vamos considerar o processo de carregamento de um arquivo de log em 2 versões bastante simplificadas. O número de leituras em ambos os casos depende do tamanho da porção.

1) Carregando em pequenas porções:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

2) Carregando em grandes porções:
Exportação de log do PostgreSQL da nuvem AWS

Como sempre, a solução ideal é um meio-termo..
O tamanho da porção é mínimo, mas durante a leitura, o tamanho pode ser aumentado, para reduzir o número de leituras.

Deve-se notar, que a tarefa de encontrar o tamanho ideal da porção de leitura ainda não foi resolvida e requer um estudo e análise mais aprofundados. Talvez, um pouco mais tarde.

Descrição geral da implementação

Tabelas de serviço utilizadas

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 — marca temporal do último arquivo de log carregado no formato YYYY-MM-DD-HH24.
last_aws_nexttoken — etiqueta textual da última porção carregada.
aws_max_item_size - tamanho inicial da porção ajustado empiricamente.

Texto completo do script

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

Fragmentos do script com algumas explicações:

Parâmetros de entrada do script:

  • Marca temporal do nome do arquivo de log no formato YYYY-MM-DD-HH24: AWS_LOG_TIME=$1
  • ID do banco de dados: database_id=$2
  • Nome do arquivo de log gerado: RESULT_FILE=$3

Obter a marca temporal do último arquivo de log carregado:

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 "`

Se a marca temporal do último arquivo de log carregado não coincidir com o parâmetro de entrada — um novo arquivo de log será carregado:

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

Obtendo o valor da etiqueta nexttoken do arquivo carregado:

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

O sinal de término do carregamento é um valor vazio para nexttoken.

No loop, contamos porções do arquivo, enquanto concatenamos linhas e aumentamos o tamanho da porção:
Ciclo Principal

# 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

E agora?

Assim, a primeira tarefa intermediária — "carregar o arquivo de log da nuvem" foi resolvida. O que fazer com o log carregado?
Para começar, é necessário analisar o arquivo de log e extrair, na verdade, as consultas.
A tarefa não é muito complicada. Um simples bash-script dá conta do recado.
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

Agora, com a consulta extraída do arquivo de log, podemos trabalhar.

E várias possibilidades úteis se abrem.

As consultas analisadas precisam ser armazenadas em algum lugar. Para isso, usamos uma tabela de serviço. 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 ;

O processamento da consulta analisada é realizado em plpgsql função "log_query».
log_query.sql

--log_query.sql
--versão 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 );
  
  --Explicar plano de execução--
  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 = 	'Nova consulta registrada '||
						' 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 '*** violation única *** consulta já registrada';
	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 com query_md5hash = % e timepoint = % já tem um QUERYID = %',log_md5hash,log_timepoint , log_queryid ;
	  RETURN result;
	END IF;
	
	------------------------------------------------
	RAISE NOTICE 'Atualizar 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 = 	' queryid atualizado = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' para log_query com id = '||log_query_rec.id               
		   				    ;						
	    RAISE NOTICE '%',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;
	
  RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;

A tabela de serviço é utilizada no processamento pg_stat_db_queries, incluindo um instantâneo das solicitações atuais da tabela pg_stat_history (O uso da tabela é descrito aqui — Monitoramento de desempenho de consultas PostgreSQL. Parte 1 - Reportagem)

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	 , 	
…
);

A função permite executar uma série de funcionalidades úteis para processar solicitações a partir do arquivo de log. Em particular:

Funcionalidade nº 1 — Histórico de execução de consultas

Muito útil para iniciar a resolução de um incidente de desempenho. Primeiro, verificar o histórico — quando começou a lentidão?
Em seguida, conforme o padrão — procurar razões externas. Pode ser simplesmente que a carga no banco de dados aumentou abruptamente e uma consulta específica não tem relação.
Adicionar um novo registro à tabela 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 );
  
  --Explique o plano de execução--
  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		
	);

Funcionalidade nº 2 — Armazenar planos de execução de consultas

Neste ponto, pode surgir uma objeção-esclarecimento-comentário: "Mas já existe o autoexplain". Sim, ele existe, mas qual é a utilidade se o plano de execução é armazenado no mesmo arquivo de log e, para mantê-lo para análise posterior, será necessário analisar o arquivo de log?

Eu precisava que:
primeiro: armazenar o plano de execução na tabela de serviço do banco de dados de monitoramento;
Em segundo lugar, ter a capacidade de comparar planos de execução entre si, para que seja possível perceber imediatamente que o plano de execução da consulta foi alterado.

Uma consulta com parâmetros de execução específicos está disponível. Capturar e salvar seu plano de execução usando EXPLAIN é uma tarefa simples.
Além disso, ao usar a expressão EXPLAIN (COSTS FALSE), é possível obter uma estrutura do plano, que será utilizada para gerar o valor hash do plano, ajudando na análise posterior da história das mudanças do plano de execução.
Obter o modelo do plano de execução

  --Explicação do plano de execução--
  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');

Opção nº 3 — Uso do log de consultas para monitoramento

Uma vez que as métricas de desempenho não estão configuradas para o texto da consulta, mas sim para seu ID, é necessário vincular as consultas do log com as consultas para as quais as métricas de desempenho estão configuradas.
Ao menos para ter um tempo exato de ocorrência do incidente de desempenho.

Assim, ao ocorrer um incidente de desempenho para o ID da consulta, haverá um link para a consulta específica com valores de parâmetro específicos e o tempo exato de execução e duração da consulta. Obter essa informação usando apenas a visualização pg_stat_statements — não é possível.
Encontrar o queryid da consulta e atualizar o registro na tabela 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 = 	' queryid atualizado = '||pg_stat_history_rec.queryid||
		                    ' para log_query com id = '||log_query_rec.id		                    
		   				    ;						
					
	    RAISE NOTICE ''%'',activity_string;	
		EXIT ;
	  END IF ;
	  
	END LOOP ;

Epílogo

A metodologia descrita acabou encontrando aplicação em um sistema em desenvolvimento de monitoramento de desempenho de consultas PostgreSQL, permitindo obter mais informações para análise na resolução de incidentes de desempenho nas consultas.

Embora, claro, na minha opinião pessoal, ainda seja necessário trabalhar no algoritmo de seleção e ajuste do tamanho do lote carregado. O problema ainda não foi resolvido em geral. Provavelmente, será interessante.

Mas isso já é uma história completamente diferente …

Fonte: habr.com

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