Mejora del rendimiento de Zabbix + PostgreSQL con particionamiento e indexación

import argparse """     .   20   5000    ( 2500  :  echo,  ;  ping,  ) """ TEMP_HEAD = """ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <zabbix_export> <version>2.0</version> <date>2015-08-17T23:15:01Z</date> <groups> <group> <name>Templates</name> </group> </groups> <templates> <template> <template>Template Zabbix Srv Stress {count} passive {char}</template> <name>Template Zabbix Srv Stress {count} passive {char}</name> <description/> <groups> <group> <name>Templates</name> </group> </groups> <applications/> <items> """ TEMP_END = """</items> <discovery_rules/> <macros/> <templates/> <screens/> </template> </templates> </zabbix_export> """ TEMP_ITEM = """<item> <name>{k}</name> <type>0</type> <snmp_community/> <multiplier>0</multiplier> <snmp_oid/> <key>{k}</key> <delay>1m</delay> <history>3</history> <trends>365</trends> <status>0</status> <value_type>{t}</value_type> <allowed_hosts/> <units/> <delta>0</delta> <snmpv3_contextname/> <snmpv3_securityname/> <snmpv3_securitylevel>0</snmpv3_securitylevel> <snmpv3_authprotocol>0</snmpv3_authprotocol> <snmpv3_authpassphrase/> <snmpv3_privprotocol>0</snmpv3_privprotocol> <snmpv3_privpassphrase/> <formula>1</formula> <delay_flex/> <params/> <ipmi_sensor/> <data_type>0</data_type> <authtype>0</authtype> <username/> <password/> <publickey/> <privatekey/> <port/> <description/> <inventory_link>0</inventory_link> <applications/> <valuemap/> <logtimefmt/> </item> """ TMP_FNAME_DEFAULT = "Template_App_Zabbix_Server_Stress_{count}_passive_{char}.xml" chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser( description='     zabbix') parser.add_argument('--items', dest='items', type=int, default=1000, help='-   (default: 1000)') parser.add_argument('--templates', dest='templates', type=int, default=1, help=f'-  [1-{len(chars)}] (default: 1)') args = parser.parse_args() items_count = args.items tmps_count = args.templates if not (tmps_count >= 1 and tmps_count <= len(chars)): sys.exit(f"Templates must be in range 1 - {len(chars)}") for i in range(tmps_count): fname = TMP_FNAME_DEFAULT.format(count=items_count, char=chars[i]) with open(fname, "w") as output: output.write(TEMP_HEAD.format(count=items_count, char=chars[i])) for k,t in [('stress.ping[{}-I-{:06d}]',3), ('stress.echo[{}-S-{:06d}]',4)]: for j in range(int(items_count/2)): output.write(TEMP_ITEM.format(k=k.format(chars[i],j),t=t)) output.write(TEMP_END) 

 # Versión DB: 11
 # Tipo de sistema operativo: linux
 # Tipo de base de datos: web
 # Memoria total (RAM): 8 GB
 # Número de CPU: 1
 # Conexiones num .: 100
 # Almacenamiento de datos: disco duro

 max_connections = 100 # número máximo de conexiones de bases de datos concurrentes
 shared_buffers = 2GB # tamaño de memoria para varios buffers (principalmente caché de bloques de tabla y bloques de índice) en memoria compartida
 eficaz_caché_tamaño = 6 GB # tamaño máximo de memoria requerida para la ejecución de consultas mediante índices
 maintenance_work_mem = 512MB # afecta la velocidad de las operaciones VACÍO, ANALIZAR, CREAR ÍNDICE
 checkpoint_completion_target = 0.7 # tiempo objetivo para completar el procedimiento de punto de control
 wal_buffers = 16MB # cantidad de memoria utilizada por la memoria compartida para mantener registros de transacciones
 default_statistics_target = 100 # cantidad de estadísticas recopiladas por el comando ANALYZE: al aumentar, el optimizador crea consultas más lentamente, pero mejor
 random_page_cost = 4 # costo condicional del acceso al índice a páginas de datos - afecta la decisión de usar el índice
 efectivos_io_concurrencia = 2 # número de operaciones de E / S asíncronas que el DBMS intentará realizar en una sesión separada
 work_mem = 10485kB # la cantidad de memoria utilizada para ordenar y tablas hash antes de usar archivos temporales en el disco
 min_wal_size = 1GB # límites por debajo del número de archivos WAL que se reciclarán para uso futuro
 max_wal_size = 2GB # limita la cantidad de archivos WAL que se reciclarán para uso futuro 

 # gestión de manejadores de solicitudes concurrentes
 max_worker_processes = 8 # el número máximo de procesos en segundo plano, al menos uno por base de datos
 max_parallel_workers_per_gather = 4 # número máximo de procesos paralelos dentro de una sola solicitud
 max_parallel_workers = 8 # el número máximo de procesos de trabajo que el sistema puede soportar para operaciones paralelas

 # configuración de registro (una manera fácil de conocer el tiempo de ejecución de las solicitudes sin usar la extensión pg_stat_statements)
 log_min_duration_statement = 3000 # escribe en los registros la duración de la ejecución de todos los comandos cuyo tiempo de operación> = del valor especificado en ms
 log_duration = off # registra la duración de cada comando completado
 log_statement = 'none' # qué comandos SQL escribir en el registro, valores: none (deshabilitado), ddl, mod y all (todos los comandos)
 debug_print_plan = off # salida del árbol del plan de consulta para su posterior análisis

 # exprima el máximo de la base de datos y esté listo para obtenerlo ante cualquier falla (para los más reprimidos, que ignoran la existencia de SSD y un clúster distribuido)
 #fsync = off # escritura física en el disco de cambios, deshabilitar fsync proporciona una ganancia de velocidad, pero puede provocar fallas permanentes
 #synchronous_commit = off # le permite responder al cliente incluso antes de que la información de la transacción esté en el WAL, una alternativa casi segura para deshabilitar fsync
 #full_page_writes = off # shutdown acelera las operaciones normales, pero puede provocar corrupción o corrupción de datos si el sistema falla 

  mount / dev / sdc1 / var / lib / pgsql / 10 / data / base -o noatime 

 # donde UUID es el identificador del disco, puede verlo usando la utilidad blkid
 UUID = 121efe29-70bf-410b-bc71-90704568ce3b / var / lib / pgsql / 10 / data / base ext4 por defecto, noatime 0 0 

 yum install pg_pathman10
 nano /var/pgsqldb/postgresql.conf
 shared_preload_libraries = 'pg_pathman' # importante: aquí escriba pg_pathman último en la lista

 systemctl restart postgresql-10.service
 psql -d zabbix -U postgres
 CREAR EXTENSIÓN pg_pathman;
 # configurar un día para las tablas de datos de monitoreo primario
 # 1552424400 - cuenta regresiva como marca de tiempo Unix, 86400 - segundos en días
 seleccione create_range_partitions ('historial', 'reloj', 1552424400, 86400);
 seleccione create_range_partitions ('history_uint', 'clock', 1552424400, 86400);
 seleccione create_range_partitions ('history_text', 'clock', 1552424400, 86400);
 seleccione create_range_partitions ('history_str', 'clock', 1552424400, 86400);
 seleccione create_range_partitions ('history_log', 'clock', 1552424400, 86400);
 # configurar durante tres días para tablas de datos de monitoreo agregados
 # 1552424400 - cuenta regresiva como marca de tiempo Unix, 259200 - segundos en tres días
 seleccione create_range_partitions ('tendencias', 'reloj', 1545771600, 259200);  
 seleccione create_range_partitions ('trends_uint', 'clock', 1545771600, 259200); 

 # lista general de tablas particionadas, almacenamiento de configuración principal:
 seleccione * de pathman_config;
 # representación con todas las secciones existentes, así como sus padres y límites de rango:
 seleccione * de pathman_partition_list;
 # parámetros adicionales que anulan el comportamiento estándar de pg_pathman:
 seleccione * de pathman_config_params;
 # copie el contenido nuevamente en la tabla principal y elimine las particiones:
 seleccione drop_partitions ('nombre_tabla' :: regclass, falso);

 /*       */ SELECT nspname AS schemaname, relname, relkind, cast (reltuples as int), pg_size_pretty(pg_relation_size(C.oid)) AS "size" FROM pg_class C LEFT JOIN pg_namespace N ON (N.oid = C.relnamespace) WHERE nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema') and (relname like 'history%' or relname like 'trends%') and relkind = 'r' -- and reltuples > 0 -- and pg_relation_size(C.oid) >= 0 ORDER BY schemaname, relname 

 CREAR O REEMPLAZAR LA FUNCIÓN public.delete_old_partitions (history_days integer, trends_days integer, str_days integer)
  Texto de DEVOLUCIONES
  IDIOMA plpgsql
 AS $ función $
 / *
 La función elimina todas las particiones anteriores al número de días especificado:
 history_days: para particiones history_x, history_uint_x
 trends_days - para particiones trends_x, trends_uint_x
 str_days: para particiones history_str_x, history_text_x, history_log_x
 * /
 declarar clock_today_start int;
 declarar clock_delete_less_history int = 0;
 declarar clock_delete_less_trends int = 0;
 declarar clock_delete_less_strings int = 0;
 clock_delete_less int = 0;
 declarar iterador int = 0;
 declare result_str text = '';
 declarar texto buf_table_size;
 declarar texto buf_table_len;
 declarar texto de nombre de partición;
 declarar texto clock_max;
 declarar err_detail text;
 declarar t_start timestamp = clock_timestamp ();
 declarar t_end marca de tiempo;
 comenzar
     si $ 1 <= 0, entonces devuelve 'ups, algo mal: el argumento history_days debe ser un valor entero positivo';  terminar si;
     si $ 2 <= 0, entonces devuelve 'ups, algo mal: el argumento trends_days debe ser un valor entero positivo';  terminar si;
     si $ 3 <= 0, entonces devuelve 'ups, algo mal: el argumento str_days debe ser un valor entero positivo';  terminar si;
     clock_today_start = extract (epoch from date_trunc ('day', now ())) :: int;
     clock_delete_less_history = extract (época de date_trunc ('día', ahora ()) - ($ 1 :: texto || 'días') :: intervalo) :: int;
     clock_delete_less_trends = extract (época de date_trunc ('día', ahora ()) - ($ 2 :: texto || 'días') :: intervalo) :: int;
     clock_delete_less_strings = extract (época de date_trunc ('día', ahora ()) - ($ 3 :: texto || 'días') :: intervalo) :: int;
     clock_delete_less = least (clock_delete_less_history, clock_delete_less_trends, clock_delete_less_strings);
     - aviso de subida 'clock_today_start% (%)', to_timestamp (clock_today_start), clock_today_start;
     --seguir aviso 'clock_delete_less_history% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_history), clock_delete_less_history, $ 1;
     - aviso de subida 'clock_delete_less_trends% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_trends), clock_delete_less_trends, $ 2;
     - elevar el aviso 'clock_delete_less_strings% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_strings), clock_delete_less_strings, $ 3;
     para nombre_partición, clock_max en la partición seleccionada, range_max de pathman_partition_list donde 
     range_max :: int <= greatest (clock_delete_less_history, clock_delete_less_trends, clock_delete_less_strings) y 
     (partición :: texto como 'historial%' o partición :: texto como 'tendencias%') ordenar por partición asc
     bucle
         if (nombre_partición ~ 'history_uint_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_history)
         o (nombre_partición ~ 'history_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_history)
         o (nombre_partición ~ 'trends_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_trends)
         o (nombre_partición ~ 'history_log_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         o (nombre_de_partición ~ 'history_str_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         o (nombre_partición ~ 'history_text_ \ d' y clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         entonces 
             iterador = iterador + 1;
             elevar el aviso '%', formato ('!!! eliminar% s% s', nombre_partición, reloj_max);
             seleccione max (reltuples :: int), pg_size_pretty (sum (pg_relation_size (pg_class.oid)))) como "tamaño" de pg_class donde renombre como partición_nombre ||  '%' en estricto buf_table_len, buf_table_size;
             if result_str! = '' entonces result_str = result_str ||  ',';  terminar si;
             result_str = result_str ||  formato ('% s (dt <% s, len% s,% s)', nombre_partición, to_char (to_timestamp (clock_max :: int), 'YYYY-MM-DD'), buf_table_len, buf_table_size);
             ejecutar formato ('eliminar tabla si existe% s', nombre_partición);
         terminar si;
     bucle final
     if iterator = 0 then result_str = format ('no hay particiones para eliminar anteriores, entonces% s date', to_char (to_timestamp (clock_delete_less), 'YYYY-MM-DD')); 
     de lo contrario result_str = format ('particiones% s eliminadas en% s segundos:', iterador, trunc (extract (segundos de (clock_timestamp () - t_start)) :: numeric, 3)) ||  result_str;
     terminar si;
     --avisar aviso '%', result_str;
     return result_str;
 excepción cuando otros entonces
    obtener diagnósticos apilados err_detail = PG_EXCEPTION_CONTEXT;
    formato de retorno ('ups, algo mal:% s [código de error% s],% s', sqlerrm, sqlstate, err_detail);
 fin 
 $ función $;

 - tipo: monitor de base de datos
 - nombre: delete_old_history_partitions
 - clave: db.odbc.select [delete_old_history_partitions, zabbix]
 - expresión sql: seleccione delete_old_partitions (3, 30, 30);
 # aquí, los parámetros de la llamada a la función delete_old_partitions indican el tiempo de almacenamiento en días 
 # para valores numéricos, valores numéricos agregados y valores de cadena
 - tipo de datos: texto
 - intervalo de actualización: 0
 - intervalo de usuario: programado en h2
 - período de almacenamiento del historial: 90 días
 - grupo de elementos de datos: base de datos

  2019-09-16 02:00:00, borrado 3 particiones en 0.024 segundos: trends_78 (dt <2019-08-17, len 1, 48 kB), history_193 (dt <2019-09-13, len 85343, 9448 kB ), history_uint_186 (dt <2019-09-13, len 27969, 3480 kB)

/*
     gin    biginteger  integer    .
 -   gin     int2, int4, int8,
       bigint     ,     bigint (<= 2147483647)
        intger_ops,  :
create index on tablename using gin(columnname int8_family_ops) with (fastupdate = false);
*/

--       btree_gin
CREATE EXTENSION btree_gin;

CREATE OPERATOR FAMILY integer_ops using gin;

CREATE OPERATOR CLASS int4_family_ops
FOR TYPE int4 USING gin FAMILY integer_ops
AS
    OPERATOR 1 <,
    OPERATOR 2 <=,
    OPERATOR 3 =,
    OPERATOR 4 >=,
    OPERATOR 5 >,
    FUNCTION 1 btint4cmp(int4,int4),
    FUNCTION 2 gin_extract_value_int4(int4, internal),
    FUNCTION 3 gin_extract_query_int4(int4, internal, int2, internal, internal),
    FUNCTION 4 gin_btree_consistent(internal, int2, anyelement, int4, internal, internal),
    FUNCTION 5 gin_compare_prefix_int4(int4,int4,int2, internal),
STORAGE int4;

CREATE OPERATOR CLASS int8_family_ops
FOR TYPE int8 USING gin FAMILY integer_ops
AS
    OPERATOR 1 <,
    OPERATOR 2 <=,
    OPERATOR 3 =,
    OPERATOR 4 >=,
    OPERATOR 5 >,
    FUNCTION 1 btint8cmp(int8,int8),
    FUNCTION 2 gin_extract_value_int8(int8, internal),
    FUNCTION 3 gin_extract_query_int8(int8, internal, int2, internal, internal),
    FUNCTION 4 gin_btree_consistent(internal, int2, anyelement, int4, internal, internal),
    FUNCTION 5 gin_compare_prefix_int8(int8,int8,int2, internal),
STORAGE int8;

ALTER OPERATOR FAMILY integer_ops USING gin add
  OPERATOR 1 <(int4,int8),
  OPERATOR 2 <=(int4,int8),
  OPERATOR 3 =(int4,int8),
  OPERATOR 4 >=(int4,int8),
  OPERATOR 5 >(int4,int8);

ALTER OPERATOR FAMILY integer_ops USING gin add
  OPERATOR 1 <(int8,int4),
  OPERATOR 2 <=(int8,int4),
  OPERATOR 3 =(int8,int4),
  OPERATOR 4 >=(int8,int4),
  OPERATOR 5 >(int8,int4);

/*
        
*/

--   
drop index history_1;
drop index history_uint_1;
drop index history_str_1;
drop index history_text_1;
drop index history_log_1;
--          PK 
-- (   ,         )
alter table trends drop constraint trends_pk;
alter table trends_uint drop constraint trends_uint_pk;

--     bree-gin   itemid    
--   btree-gin  bigint       
-- https://habr.com/ru/company/postgrespro/blog/340978/#comment_10545932
--    create extension btree_gin;
create index on history using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on history_uint using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on history_str using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on history_text using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on history_log using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on trends using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);
create index on trends_uint using gin(itemid int8_family_ops) with (fastupdate = false);

--     bree-gin   itemid    
--     brin    128 ,    
--           ,
--      https://habr.com/ru/company/postgrespro/blog/346460/
create index on history using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on history_uint using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on history_str using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on history_text using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on history_log using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on trends using brin(clock) with (pages_per_range = 128);
create index on trends_uint using brin(clock) with (pages_per_range = 128);

 CREATE EXTENSION pg_stat_statements; 

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'
pg_stat_statements.max = 10000 #   sql ,     (     );
pg_stat_statements.track = all # all -   (    ), top -   /, none -  
pg_stat_statements.save = true #     

 SELECT pg_stat_statements_reset(); 

 select substring(query from '[^(]*') as query_sub, sum(calls) as calls, avg(mean_time) as mean_time from pg_stat_statements where query ~ 'insert into' or query ~ 'update trends' group by substring(query from '[^(]*') order by calls desc