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解读年度数据库性能:PostgreSQL的日志文件和数据加载

数据和云 2019-08-14
690

墨墨导读:本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项,从csv日志中载入数据库。通过灵活的数据加载方式,让SQL在处理很多问题上更加简捷便利。


运行日志参数



1.1 运行日志主要参数


运行日志主要相关的参数如下,默认没有开启的话没有log目录,开启后会自动生成。



参数

可选值/说明

log_destination = 'csvlog'  

# stderr, csvlog, syslog, and eventlog ,csvlog requires logging_collector to be on

一般选择这个,可以将csv日志导入数据库中查看

logging_collector = on                        

# Enable capturing of stderr and csvlog into log files

选scv格式的日志必须设置这个参数on,修改需要重启

log_directory = 'log'

日志输出目录

log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log

日志文件名字格式

log_file_mode = 0600                          

# creation mode for log files   日志文件权限

log_truncate_on_rotation = on

设置重用日志

log_rotation_age = 1d

多长时间重用日志

log_rotation_size = 10MB

日志达到多大重用

log_min_messages = warning                    

# debug5,debug4,debug3,debug2,debug1,info,notice,warning,error,log,fatal,panic

log_min_duration_statement = 60

慢sql记录(超过多长时间的sql)

log_checkpoints = on

记录checkpoint操作

log_connections = on

记录会话连接操作

log_disconnections = on

记录会话断开操作

log_duration = on

记录sql执行时间

log_lock_waits = on                           

# log lock waits >= deadlock_timeout   记录时间长的阻塞

log_statement = 'ddl'                        

# none, ddl, mod, all    记录ddl

 

1.2  注意事项


  • 设置csv格式日志的话一定要设置logging_collector 为 on

  • pg10版本的运行日志一般在$PGDATA/log目录下

  • log目录是开启运行日志后自动生成的

  • 可以通过log_rotation_age来设置多久重新生成一个日志文件

  • 可以通过log_rotation_size来设置多大的日志来重新生成日志文件

  • 上面两个都需要配合log_truncate_on_rotation 为 on来使用

  • 可以开启log_duration来记录sql执行时间

  • 可以开启log_statement来记录数据库ddl


1.3  csv日志载入数据库


Oracle有外部表,pg也有fdw。oracle可以用外部表的方式将alert日志载入到数据库中用SQL来查看。PG可以用copy命令将csv日志载入到数据库中用SQL来查看。这种方式都可以很方便得用sql来查询想要的日志内容。这种方式的有点是显而易见的,就是可以很容易得用SQL来查询和过滤日志,pg的日志文件可以截断分割成若干小文件,可以载入自己需要的日志。而Oracle的alert通常会很大。

缺点也是显而易见的,如果数据库挂了就不能用这种方式来查看日志。而且pg的csv日志不容易直接阅读。


1.3.1 创建日志表


创建了一个数据库和新的表来载入日志

    postgres=# create database test;
    CREATE DATABASE
    postgres=# \c test
    You are now connected to database "test" as user "pg12".
    test=# CREATE TABLE pg_log
    test-# (
    test(# log_time timestamp(3) with time zone,
    test(# user_name text,
    test(# database_name text,
    test(# process_id integer,
    test(# connection_from text,
    test(# session_id text,
    test(# session_line_num bigint,
    test(# command_tag text,
    test(# session_start_time timestamp with time zone,
    test(# virtual_transaction_id text,
    test(# transaction_id bigint,
    test(# error_severity text,
    test(# sql_state_code text,
    test(# message text,
    test(# detail text,
    test(# hint text,
    test(# internal_query text,
    test(# internal_query_pos integer,
    test(# context text,
    test(# query text,
    test(# query_pos integer,
    test(# location text,
    test(# application_name text,
    test(# PRIMARY KEY (session_id, session_line_num)
    test(# );


    CREATE TABLE
    test=#


    1.3.2 查看日志文件名字


      [pg12@whf307 ~]$ cd $PGDATA/log
      [pg12@whf307 log]$ ls -rtl
      total 24
      -rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log
      -rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv
      -rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log
      -rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv
      -rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log
      -rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv
      -rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log
      -rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.csv
      [pg12@whf307 log]$
      [pg12@whf307 log]$ pwd
      /soft/pg_data/log
      [pg12@whf307 log]$


      1.3.3 载入到数据库


        [pg12@whf307 log]$ psql  test
        psql (12beta1)
        Type "help" for help.
        test=# \d
        List of relations
        Schema | Name | Type | Owner
        --------+--------+-------+-------
        public | pg_log | table | pg12
        (1 row)


        test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-30_133324.csv' with csv;
        COPY 32


        1.3.4 查看日志


        这样就可以用sql来查看了。执行一个普通查询

          test=# select relfilenode from pg_class where relname='pg_log';
          relfilenode
          -------------
          16385
          (1 row)


          载入最新的日志。这里可以重复载入,不会覆盖之前的数据。

            [pg12@whf307 log]$ ls -rtl
            total 32
            -rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log
            -rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv
            -rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log
            -rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv
            -rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log
            -rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv
            -rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log
            -rw------- 1 pg12 pg12 4545 May 31 00:37 postgresql-2019-05-31_000000.csv
            [pg12@whf307 log]$ psql test
            psql (12beta1)
            Type "help" for help.
            test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-31_000000.csv' with csv;
            COPY 28


            再次查看日志

              test=# SELECT COUNT(*) FROM PG_LOG;
              count
              -------
              60
              (1 row)


              test=# select log_time at time zone 'UTC' ,database_name,connection_from,query from pg_log where log_time>to_timestamp('2019-05-31 14:35:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
              timezone | database_name | connection_from | query
              -------------------------+---------------+-----------------+-----------------------------------------------------------
              2019-05-31 06:35:42.843 | test | [local] |
              2019-05-31 06:35:57.582 | test | [local] |
              2019-05-31 06:36:54.369 | test | [local] | selectt relfilenode from pg_class where relname='pg_log';
              2019-05-31 06:36:58.002 | test | [local] |
              2019-05-31 06:37:00.192 | test | [local] |
              2019-05-31 06:37:11.651 | | [local] |
              2019-05-31 06:37:11.651 | test | [local] |
              (7 rows)


              可以看到记录数变成了60,之前的记录没有被覆盖,我们可以一直使用该表,可以用sql来查看sql,数据库,登录时间等等的所有日志。


              查看日志起始结束时间

                test=# select min(log_time)  at time zone 'UTC',max(log_time)  at time zone 'UTC' from pg_log;
                timezone | timezone
                -------------------------+-------------------------
                2019-05-30 19:33:24.892 | 2019-05-31 06:37:11.651
                (1 row)


                有了灵活的数据加载方式,让SQL处理很多问题更加简捷便利。



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