Amélioration des performances de Zabbix + PostgreSQL avec le partitionnement et l'indexation

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) 

 # Version DB: 11
 # Type de système d'exploitation: linux
 # Type de base de données: web
 # Mémoire totale (RAM): 8 Go
 # CPUs num: 1
 # Nombre de connexions: 100
 # Stockage de données: hdd

 max_connections = 100 # nombre maximum de connexions de base de données simultanées
 shared_buffers = 2 Go # de mémoire pour différents tampons (principalement cache de blocs de table et blocs d'index) en mémoire partagée
 effective_cache_size = 6 Go # taille maximale de mémoire requise pour l'exécution des requêtes à l'aide d'index
 maintenance_work_mem = 512 Mo # affecte la vitesse des opérations VACUUM, ANALYZE, CREATE INDEX
 checkpoint_completion_target = 0.7 # temps cible pour terminer la procédure de point de contrôle
 wal_buffers = 16 Mo de mémoire utilisée par la mémoire partagée pour gérer les journaux de transactions
 default_statistics_target = 100 # quantité de statistiques collectées par la commande ANALYZE - lors de l'augmentation, l'optimiseur crée des requêtes plus lentement, mais mieux
 random_page_cost = 4 # coût conditionnel d'accès à l'index pour les pages de données - affecte la décision d'utiliser l'index
 effective_io_concurrency = 2 # nombre d'opérations d'E / S asynchrones que le SGBD tentera d'effectuer dans une session distincte
 work_mem = 10485kB # la quantité de mémoire utilisée pour le tri et les tables de hachage avant d'utiliser des fichiers temporaires sur le disque
 min_wal_size = 1 Go # limite en dessous du nombre de fichiers WAL qui seront recyclés pour une utilisation future
 max_wal_size = 2 Go # limite au-dessus le nombre de fichiers WAL qui seront recyclés pour une utilisation future 

 # gestion des gestionnaires de demandes simultanées
 max_worker_processes = 8 # le nombre maximum de processus d'arrière-plan - au moins un par base de données
 max_parallel_workers_per_gather = 4 # nombre maximum de processus parallèles au sein d'une même requête
 max_parallel_workers = 8 # le nombre maximum de processus de travail que le système peut prendre en charge pour les opérations parallèles

 # paramètres de journalisation (un moyen simple de connaître le temps d'exécution des requêtes sans utiliser l'extension pg_stat_statements)
 log_min_duration_statement = 3000 # écrire dans les journaux la durée de l'exécution de toutes les commandes dont le temps de fonctionnement> = de la valeur spécifiée en ms
 log_duration = off # enregistre la durée de chaque commande terminée
 log_statement = 'none' # quelles commandes SQL écrire dans le journal, valeurs: none (désactivé), ddl, mod et all (toutes les commandes)
 debug_print_plan = off # sortie de l'arborescence du plan de requête pour une analyse plus approfondie

 # extrayez le maximum de la base de données et soyez prêt à l'obtenir en cas d'échec (pour les plus réprimés, qui ignorent l'existence de ssd et d'un cluster distribué)
 #fsync = off # écriture physique sur le disque des modifications, la désactivation de fsync donne un gain de vitesse, mais peut entraîner des échecs permanents
 #synchronous_commit = off # vous permet de répondre au client avant même que les informations de transaction ne soient dans le WAL - une alternative presque sûre à la désactivation de fsync
 #full_page_writes = off # l'arrêt accélère les opérations normales, mais peut entraîner une corruption des données ou une corruption des données en cas de panne du système 

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

 # où UUID est l'identifiant du disque, vous pouvez le voir en utilisant l'utilitaire blkid
 UUID = 121efe29-70bf-410b-bc71-90704568ce3b / var / lib / pgsql / 10 / data / base ext4 par défaut, noatime 0 0 

 yum install pg_pathman10
 nano /var/pgsqldb/postgresql.conf
 shared_preload_libraries = 'pg_pathman' # important - ici, écrivez pg_pathman en dernier dans la liste

 systemctl restart postgresql-10.service
 psql -d zabbix -U postgres
 CRÉER UNE EXTENSION pg_pathman;
 # configurer un jour pour les tables de données de surveillance principales
 # 1552424400 - Compte à rebours comme horodatage Unix, 86400 - secondes en jours
 sélectionnez create_range_partitions ('historique', 'horloge', 1552424400, 86400);
 sélectionnez create_range_partitions ('history_uint', 'clock', 1552424400, 86400);
 sélectionnez create_range_partitions ('history_text', 'clock', 1552424400, 86400);
 sélectionnez create_range_partitions ('history_str', 'clock', 1552424400, 86400);
 sélectionnez create_range_partitions ('history_log', 'clock', 1552424400, 86400);
 # configurer pendant trois jours pour les tableaux de données de surveillance agrégés
 # 1552424400 - Compte à rebours comme horodatage Unix, 259200 - secondes en trois jours
 sélectionnez create_range_partitions ('tendances', 'horloge', 1545771600, 259200);  
 sélectionnez create_range_partitions ('trends_uint', 'clock', 1545771600, 259200); 

 # liste générale des tables partitionnées, stockage de la configuration principale:
 sélectionnez * dans pathman_config;
 # représentation avec toutes les sections existantes, ainsi que leurs parents et limites de plage:
 sélectionnez * dans pathman_partition_list;
 # paramètres supplémentaires qui remplacent le comportement standard de pg_pathman:
 sélectionnez * dans pathman_config_params;
 # copiez le contenu dans la table parent et supprimez les partitions:
 sélectionnez drop_partitions ('table_name' :: regclass, false);

 /*       */ 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 

 CRÉER OU REMPLACER LA FONCTION public.delete_old_partitions (entier history_days, entier trends_days, entier str_days)
  RETOURNE le texte
  LANGUAGE plpgsql
 AS $ function $
 / *
 La fonction supprime toutes les partitions antérieures au nombre de jours spécifié:
 history_days - pour les partitions history_x, history_uint_x
 trends_days - pour les partitions trends_x, trends_uint_x
 str_days - pour les partitions history_str_x, history_text_x, history_log_x
 * /
 déclarer clock_today_start int;
 déclarer clock_delete_less_history int = 0;
 déclarer clock_delete_less_trends int = 0;
 déclarer clock_delete_less_strings int = 0;
 clock_delete_less int = 0;
 déclarer l'itérateur int = 0;
 declare result_str text = '';
 déclarer le texte buf_table_size;
 déclarer le texte buf_table_len;
 déclarer le texte nom_partition;
 déclarer le texte de clock_max;
 déclarer le texte err_detail;
 déclarer t_start timestamp = clock_timestamp ();
 déclarer l'horodatage t_end;
 commencer
     si $ 1 <= 0 retourne alors 'ups, quelque chose de mal: l'argument history_days doit être une valeur entière positive';  fin si;
     si $ 2 <= 0 retourne alors 'ups, quelque chose de mal: l'argument trends_days doit être une valeur entière positive';  fin si;
     si $ 3 <= 0 retourne alors 'ups, quelque chose de mal: l'argument str_days doit être une valeur entière positive';  fin si;
     clock_today_start = extract (epoch from date_trunc ('day', now ())) :: int;
     clock_delete_less_history = extract (epoch from date_trunc ('day', now ()) - ($ 1 :: text || 'days') :: interval) :: int;
     clock_delete_less_trends = extract (epoch from date_trunc ('day', now ()) - ($ 2 :: text || 'days') :: interval) :: int;
     clock_delete_less_strings = extract (epoch from date_trunc ('day', now ()) - ($ 3 :: text || 'days') :: interval) :: int;
     clock_delete_less = moins (clock_delete_less_history, clock_delete_less_trends, clock_delete_less_strings);
     - avis de montée 'clock_today_start% (%)', to_timestamp (clock_today_start), clock_today_start;
     - avis de montée 'clock_delete_less_history% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_history), clock_delete_less_history, $ 1;
     --raise notice 'clock_delete_less_trends% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_trends), clock_delete_less_trends, $ 2;
     - avis de montée 'clock_delete_less_strings% (%)% days', to_timestamp (clock_delete_less_strings), clock_delete_less_strings, $ 3;
     pour nom_partition, horloge_max dans la partition sélectionnée, plage_max de pathman_partition_list où 
     range_max :: int <= le plus grand (clock_delete_less_history, clock_delete_less_trends, clock_delete_less_strings) et 
     (partition :: texte comme 'history%' ou partition :: texte comme 'trends%') ordre par partition asc
     boucle
         if (nom_partition ~ 'history_uint_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_history)
         ou (nom_partition ~ 'history_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_history)
         ou (nom_partition ~ 'trends_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_trends)
         ou (nom_partition ~ 'history_log_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         ou (nom_partition ~ 'history_str_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         ou (nom_partition ~ 'history_text_ \ d' et clock_max :: int <= clock_delete_less_strings)
         alors 
             itérateur = itérateur + 1;
             augmenter l'avis '%', format ('!!! supprimer% s% s', nom_partition, horloge_max);
             sélectionnez max (reltuples :: int), pg_size_pretty (sum (pg_relation_size (pg_class.oid))) comme "taille" dans pg_class où relname comme nom_partition ||  '%' dans buf_table_len strict, buf_table_size;
             si result_str! = '' alors result_str = result_str ||  ',';  fin si;
             result_str = result_str ||  format ('% s (dt <% s, len% s,% s)', partition_name, to_char (to_timestamp (clock_max :: int), 'YYYY-MM-DD'), buf_table_len, buf_table_size);
             exécuter le format ('supprimer la table s'il existe% s', nom_partition);
         fin si;
     boucle de fin;
     si itérateur = 0, alors result_str = format ('il n'y a pas de partitions à supprimer plus anciennes, alors% s date', to_char (to_timestamp (clock_delete_less), 'YYYY-MM-DD')); 
     else result_str = format ('partitions% s supprimées en% s secondes:', itérateur, trunc (extrait (secondes de (clock_timestamp () - t_start)) :: numérique, 3)) ||  result_str;
     fin si;
     --raise notice '%', result_str;
     return result_str;
 exception quand d'autres alors
    obtenir des diagnostics empilés err_detail = PG_EXCEPTION_CONTEXT;
    format de retour ('ups, quelque chose de mal:% s [code d'erreur% s],% s', sqlerrm, sqlstate, err_detail);
 fin; 
 $ function $;

 - type: moniteur de base de données
 - nom: delete_old_history_partitions
 - clé: db.odbc.select [delete_old_history_partitions, zabbix]
 - expression sql: sélectionnez delete_old_partitions (3, 30, 30);
 # ici, les paramètres de l'appel de la fonction delete_old_partitions indiquent la durée de stockage en jours 
 # pour les valeurs numériques, les valeurs numériques agrégées et les valeurs de chaîne
 - type de données: texte
 - intervalle de mise à jour: 0
 - intervalle utilisateur: prévu en h2
 - période de stockage de l'historique: 90 jours
 - groupe d'éléments de données: base de données

  2019-09-16 02:00:00, supprimé 3 partitions en 0,024 seconde: 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