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解读年度数据库性能:PostgreSQL的日志文件和数据加载

原创 PostgreSQL 作者:云和恩墨 时间:2019-08-15 11:46:36 0 删除 编辑


原文: https://www.enmotech.com/web/detail/1/848/1.html  


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

og_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

日志输出目录

log_file_mode = 0600 

日志文件名字格式

log_truncate_on_rotation = on

# creation mode for log files   日志文件权限

log_rotation_age = 1d

设置重用日志

log_rotation_size = 10MB

多长时间重用日志

log_min_messages = warning                   

日志达到多大重用

log_min_duration_statement = 60

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

log_checkpoints = on

慢sql记录(超过多长时间的sql)

log_connections = on

记录checkpoint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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