Elastic SQL 输入:数据库指标可观测性的通用解决方案

news2024/11/29 6:36:25

作者:Lalit Satapathy, Ishleen Kaur, Muthukumar Paramasivam

Elastic® SQL 输入(metricbeat 模块和输入包)允许用户以灵活的方式对许多支持的数据库执行 SQL 查询,并将结果指标提取到 Elasticsearch®。 本博客深入探讨了通用 SQL 的功能,并为高级用户提供了各种用例,以将自定义指标引入 Elastic®,以实现数据库可观察性。 该博客还介绍了 8.10 中发布的从所有数据库中获取新功能。

为什么是“通用 SQL”?

Elastic 已经拥有针对特定数据库的 metricbeat 和集成包。 一个例子是 MySQL 的 metricbeat — 以及相应的集成包。 这些 beats 模块和集成是针对特定数据库定制的,并且使用预定义的查询从特定数据库中提取指标。 这些集成中使用的查询和相应的指标不可修改。

而通用 SQL 输入(metricbeat 或输入包)可用于使用用户的 SQL 查询从任何支持的数据库中抓取指标。 用户根据要提取的特定指标来提供查询。 这为指标摄取提供了一种更强大的机制,用户可以选择特定的驱动程序并提供相关的 SQL 查询,然后使用结构化映射过程(稍后解释表/变量格式)将结果映射到一个或多个 Elasticsearch 文档。

通用 SQL 输入可以与已提取特定数据库指标的现有集成包结合使用,以动态提取其他自定义指标,从而使此输入非常强大。 在本博客中,通用 SQL 输入 (Generic SQL input) 和通用 SQL (Generic SQL) 可以互换使用。

通用 SQL 数据库指标收集

功能详情

本节介绍一些有助于指标提取的功能。 我们提供响应格式配置的简要说明。 然后我们深入研究 merge_results 功能,该功能用于将多个 SQL 查询的结果合并到单个文档中。

用户可能感兴趣的下一个关键功能是从所有自定义数据库收集指标,现在可以通过 fetch_from_all_databases 功能实现这一点。

现在让我们深入了解具体功能:

支持不同的驱动程序

通用 SQL 可以从不同的数据库获取指标。 当前版本能够从以下驱动程序获取指标:MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server (MSSQL)。

响应格式

通用 SQL 中的响应格式用于操作表或变量格式的数据。 以下概述了创建和使用表和变量的格式和语法。

语法:response_format: table {{or}} variables

响应格式:表

此模式为每一行生成一个事件。 表格式对响应中的列数没有限制。 此格式可以有任意数量的列。

例子:

driver: "mssql"
sql_queries:
 - query: "SELECT counter_name, cntr_value FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name= 'User Connections'"
   response_format: table

此查询返回类似于以下内容的响应:

"sql":{
      "metrics":{
         "counter_name":"User Connections ",
         "cntr_value":7
      },
      "driver":"mssql"
}

上面生成的响应将 counter_name 添加为文档中的键。

响应格式:变量

变量格式支持键:值对。 此格式要求在查询中仅获取两列。

例子:

driver: "mssql"
sql_queries:
 - query: "SELECT counter_name, cntr_value FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name= 'User Connections'"
   response_format: variables

变量格式以上面查询中的第一个变量作为键:

"sql":{
      "metrics":{
         "user connections ":7
      },
      "driver":"mssql"
}

在上面的响应中,你可以看到 counter_name 的值用于生成可变格式的密钥。

响应优化:merge_results

我们现在支持将多个查询响应合并到一个事件中。 通过启用 merge_results,用户可以显着优化摄取到 Elasticsearch 的指标的存储空间。 此模式可以有效压缩生成的文档,而不是生成多个文档,而是在适用的情况下生成单个合并文档。 从多个查询生成的类似类型的指标被组合到单个事件中。

合并结果的输出

语法:merge_results: true {{or}} false

在下面的示例中,你可以看到当 merge_results 被禁用时,数据如何加载到 Elasticsearch 中以进行以下查询。

例子:

在此示例中,我们使用两个不同的查询从性能 counter 获取指标。

merge_results: false
driver: "mssql"
sql_queries:
 - query: "SELECT cntr_value As 'user_connections' FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name= 'User Connections'"
   response_format: table
 - query: "SELECT cntr_value As 'buffer_cache_hit_ratio' FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name = 'Buffer cache hit ratio' AND object_name like '%Buffer Manager%'"
   response_format: table

正如你所看到的,上面示例的响应为每个查询生成一个文档。

第一个查询的结果文档:

"sql":{
      "metrics":{
         "user_connections":7
      },
      "driver":"mssql"
}

第二个查询生成的文档:

"sql":{
      "metrics":{
         "buffer_cache_hit_ratio":87
      },
      "driver":"mssql"
}

当我们在查询中启用 merge_results 标志时,上述两个指标将组合在一起,并将数据加载到单个文档中。

你可以在下面的示例中看到合并后的文档:

"sql":{
      "metrics":{
         "user connections ":7,
         “buffer_cache_hit_ratio”:87
      },
      "driver":"mssql"
}

然而,只有当表查询被合并并且每个查询生成一行时,这样的合并才是可能的。 对合并变量查询没有限制。

引入新功能:fetch_from_all_databases

这是一项新功能,通过启用 fetch_from_all_databases 标志,自动从 Microsoft SQL Server 的系统和用户数据库中获取所有数据库指标。

请密切关注 8.10 发行版本,你可以在其中开始使用获取所有数据库功能。 在 8.10 版本之前,用户必须手动提供数据库名称才能从自定义/用户数据库中获取指标。

语法: fetch_from_all_databases: true {{or}} false

以下是禁用 fetch_from_all_databases 标记的示例查询:

fetch_from_all_databases: false  
driver: "mssql"
sql_queries:
  - query: "SELECT @@servername AS server_name, @@servicename AS instance_name, name As 'database_name', database_id FROM sys.databases WHERE name='master';"

上述查询仅获取所提供的数据库名称的指标。 这里的输入数据库是 master,因此仅获取 master 的指标。

以下是启用了 fetch_from_all_databases 标志的示例查询:

fetch_from_all_databases: true
driver: "mssql"
sql_queries:
  - query: SELECT @@servername AS server_name, @@servicename AS instance_name, DB_NAME() AS 'database_name', DB_ID() AS database_id;
    response_format: table 

上述查询从所有可用数据库中获取指标。 当用户想要从所有数据库获取数据时,这非常有用。

请注意:目前仅 Microsoft SQL Server 支持此功能,并将由 MS SQL 集成在内部使用,以支持默认提取所有用户数据库的指标。

使用通用 SQL:Metricbeat

通用 SQL metricbeat 模块提供了针对不同数据库驱动程序执行查询的灵活性。 metricbeat 输入可作为任何生产用途的 GA。 在这里,你可以找到有关为不同驱动程序配置通用 SQL的更多信息以及各种示例。

使用通用 SQL:输入包

输入包为高级用户提供了灵活的解决方案,用于在 Elastic 中定制他们的摄取体验。 通用 SQL 现在也可作为 SQL 输入包使用。 输入包目前可作为测试版供早期用户使用。 让我们来看看用户如何通过输入包使用通用 SQL。

通用 SQL 输入包的配置:

通用 SQL 输入包的配置选项如下:

  • Driver:这是你要使用该包的 SQL 数据库。 本例中,我们以 mysql 为例。
  • Hosts:用户在此处输入连接字符串以连接到数据库。 它会根据所使用的数据库/驱动程序而有所不同。 请参阅此处的示例。
  • SQL Queries:用户在此处编写他们想要触发的 SQL 查询并指定 response_format。
  • Data set:用户指定响应字段映射到的数据集名称。
  • 合并结果:这是一项高级设置,用于将查询合并到单个事件中。
SQL 输入包的配置参数

指标映射到 “sql_first_dataset” 创建的索引

通过自定义 SQL 查询实现指标可扩展性

假设用户正在使用 MYSQL Integration,它提供了一组固定的指标。 他们的要求现在扩展到通过触发新的自定义 SQL 查询从 MYSQL 数据库检索更多指标。

这可以通过添加 SQL 输入包的实例、编写自定义查询并指定新的 data set 名称来实现,如下面的屏幕截图所示。

 这样用户就可以通过执行相应的查询来获取任何指标。 查询的结果指标将被索引到新数据集 sql_second_dataset。

摄取管道和映射的定制

当存在多个查询时,用户可以通过启用 “Merge Result” 开关将它们组合到单个事件中。

定制用户体验

用户可以通过编写自己的摄取管道并提供自定义映射来自定义数据。 用户还可以构建自己的定制仪表板。

摄取管道和映射的定制

正如我们在上面所看到的,SQL 输入包提供了通过运行新查询来获取新指标的灵活性,这在默认的 MYSQL 集成中是不支持的(用户从一组预定的查询中获取指标)。

SQL 输入包还支持多种驱动程序:mssql、postgresql 和 oracle。 因此,可以使用单个输入包来满足所有这些数据库的需求。

注意:SQL 输入包尚不支持 fetch_from_all_databases 功能。

试试看!

现在你已经了解了通用 SQL 的各种用例和功能,开始使用 Elastic Cloud 并尝试为你的 SQL 数据库使用 SQL 输入包并获得定制的体验和指标。 如果你正在为我们现有的一些基于 SQL 的集成(例如 Microsoft SQL Server、Oracle 等)寻找更新的指标,请继续尝试 SQL 输入包。

本文中描述的任何特性或功能的发布和时间安排均由 Elastic 自行决定。 当前不可用的任何特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1052232.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于SpringBoot的课程答疑系统

目录 前言 一、技术栈 二、系统功能介绍 学生信息管理 科目类型管理 老师回答管理 我的收藏管理 学生问题 留言反馈 交流区 三、核心代码 1、登录模块 2、文件上传模块 3、代码封装 前言 随着信息互联网信息的飞速发展,无纸化作业变成了一种趋势&#x…

SPSS探索性分析

前言: 本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》,由于软件版本原因,部分内容有所改变,为适应软件版本的变化,特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为:SPSS25.0 本专栏所有的数据文件可在个人主页—…

求解平面上物体的有向3d包围盒

算法流程: (1)点云下采样(体素滤波); (2)ransac算法分割拟合地面平面; (3)裁剪工作区域(指定空间中四个点,裁剪点云只保留…

C++_基础语法

一、关键字 常用语法 #include<iostream>using namespace std;// 全局常量 #define DAY 30void main() {/** 变量与输出*/// 局部常量const int year 2023;// 控制台输出cout << "hello world" << endl;cout << "天&#xff1a;"…

国庆加速度!新增功能点锁定功能,敏捷开发新增估算功能,助力项目快速突破!

大家好&#xff0c;CoCode开发云旗下Co-Project V3.6智能项目管理平台正式发布&#xff0c;平台新增功能点锁定功能、敏捷开发模式新增估算板块和两种估算方式。 功能点锁定功能进一步提高了项目估算的灵活性和准确性&#xff0c;有利于提高项目估算效率&#xff1b;而敏捷开发…

Unity2023打包首包从78Mb到3.0Mb-震惊-我做对了什么

&#xff08;全程并没有使用AssetBundle , 历史原因&#xff0c;Resources目录还有不少资源残留&#xff09; 曾经的我在2019打包过最小包10m左右&#xff0c;后来发现到了Unity2020之后暴增到40m&#xff0c;又加上2023版本URP&#xff0c;1个Unity输出包可能至少55M 如下图…

Ubuntu基于Docker快速配置GDAL的Python、C++环境

本文介绍在Linux的Ubuntu操作系统中&#xff0c;基于Docker快速配置Python、C等不同编程语言均可用的地理数据处理库GDAL的方法。 首先&#xff0c;我们访问GDAL库的Docker镜像官方网站&#xff08;https://github.com/OSGeo/gdal/tree/master/docker&#xff09;。其中&#x…

Abstract Factory 抽象工厂模式简介与 C# 示例【创建型】

〇、简介 1、什么是抽象工厂模式&#xff1f; 一句话解释&#xff1a; 提供一个接口&#xff0c;以创建一系列相关或相互依赖的抽象对象&#xff0c;而无需指定它们具体的类。&#xff08;将一系列抽象类装进接口&#xff0c;一次接口实现&#xff0c;就必须实例化这一系列抽象…

如何在Ubuntu中切换root用户和普通用户

问题 大家在新装Ubuntu之后&#xff0c;有没有发现自己进入不了root用户&#xff0c;su root后输入密码根本进入不了&#xff0c;这怎么回事呢&#xff1f; 打开Ubuntu命令终端&#xff1b; 输入命令&#xff1a;su root&#xff1b; 回车提示输入密码&#xff1b; 提示&…

[ubuntu]ubuntu设置虚拟内存

首先查看自己是否加过虚拟内存或者查看虚拟内存当前状态可以命令&#xff1a; free -mh 创建交换分区&#xff1a; sudo mkdir /swap cd /swap sudo dd if/dev/zero ofswapfile bs1024 count12582912 其中count是自己分配内存大小&#xff0c;上面为12GB&#xff0c;你可…

视频异常检测:Human Kinematics-inspired Skeleton-based Video Anomaly Detection

论文作者&#xff1a;Jian Xiao,Tianyuan Liu,Genlin Ji 作者单位&#xff1a;Nanjing Normal University;The Hong Kong Polytechnic University 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2309.15662v1 内容简介&#xff1a; 1&#xff09;方向&#xff1a;视频异常检测…

Opengl之混合

OpenGL中,混合(Blending)通常是实现物体透明度(Transparency)的一种技术。透明就是说一个物体(或者其中的一部分)不是纯色(Solid Color)的,它的颜色是物体本身的颜色和它背后其它物体的颜色的不同强度结合。一个有色玻璃窗是一个透明的物体,玻璃有它自己的颜色,但它最终的…

rtp流广播吸顶喇叭网络有源吸顶喇叭

SIP-7043 rtp流广播吸顶喇叭网络有源吸顶喇叭 一、描述 SIP-7043是我司的一款SIP网络有源吸顶喇叭&#xff0c;具有10/100M以太网接口&#xff0c;内置有一个高品质扬声器&#xff0c;将网络音源通过自带的功放和喇叭输出播放&#xff0c;可达到功率20W。SIP-7043作为SIP系统的…

【分布式云储存】Springboot微服务接入MinIO实现文件服务

文章目录 前言技术回顾准备工作申请accessKey\secretKey创建数据存储桶公共资源直接访问测试 接入springboot实现文件服务依赖引入配置文件MinIO配置MinIO工具类 OkHttpSSLSocketClient兼容ssl静态资源预览解决方案资源上传预览测试测试结果 前言 上篇博客我们介绍了分布式云存…

四川玖璨电子商务有限公司提供专业的抖音培训课程

在今天的数字时代&#xff0c;抖音等社交媒体平台已经成为企业和个人扩大影响力、提高品牌知名度的主要战场。然而&#xff0c;如何在繁杂的社交媒体市场中取得成功呢&#xff1f;四川玖璨电子商务有限公司为你提供了一个解决方案——高质量的抖音培训课程。 四川玖璨电子商务…

黑马程序员Docker快速入门到项目部署(学习笔记)

目录 一、Docker简介 二、安装Docker 2.1、卸载旧版 2.2、配置Docker的yum库 2.3、安装Docker 2.4、启动和校验 2.5、配置镜像加速 2.5.1、注册阿里云账号 2.5.2、开通镜像服务 2.5.3、配置镜像加速 三、快速入门 3.1、部署MYSQL 3.2、命令解读 四、Docker基础 …

PostMan的学习

PostMan的学习 目录 环境变量和全局变量接口关联内置动态参数以及自定义动态参数实现业务闭环Postman断言批量运行collection数据驱动之CSV文件和JSON文件测试必须带请求头的接口Mock Serviers 服务器Cookie鉴权NewmanPostManNewManjenkins实现接口测试持续集成 参考资料&am…

在线文档生成:Swagger

1 简介 现在的项目开发都是前后端分离&#xff0c;前端和后端是两拨人在开发&#xff0c;所以这就涉及到前后端人员的接口交互了。如果使用自己维护的接口文档或口口相传的话&#xff0c;很容易出现接口更新不及时的问题。这个时候就需要像Swagger这样的在线文档生成框架出马了…

300元左右的耳机哪个性价比最好、好用的开放式耳机推荐

作为经常使用蓝牙耳机的小伙伴们而言&#xff0c;入耳式耳机戴久了会带来不舒适的感觉&#xff0c;开放式耳机显然是最舒服的选择&#xff0c;不入耳不会产生异物感&#xff0c;在户外运动可以时刻保持与外界连接更安全&#xff0c;也不会因为耳塞的卫生问题造成耳道感染&#…

嵌入式学习笔记(35)外部中断

6.9.1什么是外部中断 (1)内部中断就是指中断源来自于SoC内部&#xff08;一般是内部外设&#xff09;&#xff0c;譬如串口、定时器等部件产生的中断&#xff1b;外部中断是SoC外部的设备&#xff0c;通过外部中断对应的GPIO引脚产生的中断。 (2)按键在SoC中就使用了外部中断…