12 使用ODBC SQL的发现queries

概述

这类底层discovery操作通过SQLqueries实现，其结果get会自动转换为适用于低级发现的JSONobject格式。

监控项键值

SQL 查询通过 "Database monitor" 监控项类型执行。 因此，关于 ODBC 监控 页面上的大多数说明都适用，以便获得一个可工作的 "Database monitor" 发现规则。

在 "Database monitor" 发现规则中可以使用两个监控项键值：

  • db.odbc.discovery[<unique short description>,<dsn>,<connection string>] - 此监控项会将 SQL 查询结果转换为 JSON 数组，并将查询结果中的列名转换为低级别发现宏名称，同时与发现到的字段值配对。 这些宏可用于创建监控项、触发器等原型。 另请参见：使用 db.odbc.discovery。

  • db.odbc.get[<unique short description>,<dsn>,<connection string>] - 此监控项会将 SQL 查询结果转换为 JSON 数组，并保留查询结果中的原始列名作为 JSON 中的字段名，同时与发现到的值配对。 与 db.odbc.discovery[] 相比，此监控项不会在返回的 JSON 中创建低级别发现宏，因此无需检查列名是否可以作为有效的宏名称。 如有需要，可以使用 自定义 LLD 宏 功能作为额外步骤来定义低级别发现宏，并通过指向返回 JSON 中已发现值的 JSONPath 来实现。 另请参见：使用 db.odbc.get。

使用 db.odbc.discovery

作为说明SQLquery如何转换为JSON的实际示例，让我们考虑通过对Zabbix数据库执行ODBCquery来实现Zabbix proxies的低级发现。 这对于自动创建"zabbix[proxy,<name>,lastaccess]"internal items以监控哪些proxies处于活动状态非常有用。

让我们从发现规则配置开始：

lld\_rule\_odbc.png

所有必填字段都用红色星号标记。

这里使用以下直接对Zabbix数据库的query来选择所有Zabbix proxies，以及它们监控的主机数量。 主机的数量可用于过滤掉空的proxies：

mysql> SELECT h1.host, COUNT(h2.host) AS count FROM hosts h1 LEFT JOIN hosts h2 ON h1.hostid = h2.proxyid WHERE h1.status IN (5, 6) GROUP BY h1.host;
+---------+-------+
| host    | count |
+---------+-------+
| Japan 1 |     5 |
| Japan 2 |    12 |
| Latvia  |     3 |
+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)

根据"db.odbc.discovery[,{$DSN}]"监控项的内部工作原理，此query的结果会自动转换为以下JSON：

[
    {
        "{#HOST}": "Japan 1",
        "{#COUNT}": "5"
    },
    {
        "{#HOST}": "Japan 2",
        "{#COUNT}": "12"
    },
    {
        "{#HOST}": "Latvia",
        "{#COUNT}": "3"
    }
]

可以看到列名变为宏名称，选中的行成为这些宏的值。

如果不清楚列名如何转换为宏名，建议使用列别名，如上面示例中的"COUNT(h2.主机) AS count"。

如果列名无法转换为有效的宏名，则发现规则将不受支持，并显示错误消息详细说明有问题的列号。 如果需要其他帮助，在Zabbix server日志file的DebugLevel=4下会提供获取的列名：

$ grep db.odbc.discovery /tmp/zabbix_server.log
 ...
 23876:20150114:153410.856 In db_odbc_discovery() query:'SELECT h1.host, COUNT(h2.host) FROM hosts h1 LEFT JOIN hosts h2 ON h1.hostid = h2.proxy_hostid WHERE h1.status IN (5, 6) GROUP BY h1.host;'
 23876:20150114:153410.860 db_odbc_discovery() column[1]:'host'
 23876:20150114:153410.860 db_odbc_discovery() column[2]:'COUNT(h2.host)'
 23876:20150114:153410.860 End of db_odbc_discovery():NOTSUPPORTED
 23876:20150114:153410.860 Item [Zabbix server:db.odbc.discovery[proxies,{$DSN}]] error: Cannot convert column #2 name to macro.

现在我们了解了SQLquery如何转换为JSONobject，我们可以在监控项原型中使用{#主机}宏：

item\_prototype\_odbc.png

一旦执行发现，将为每个proxy创建一个监控项：

discovered\_items\_odbc1.png

使用 db.odbc.get

使用 db.odbc.get[,{$DSN}] 和以下 SQL 示例：

mysql> SELECT h1.host, COUNT(h2.host) AS count FROM hosts h1 LEFT JOIN hosts h2 ON h1.hostid = h2.proxyid WHERE h1.status IN (5, 6) GROUP BY h1.host;
+---------+-------+
| host    | count |
+---------+-------+
| Japan 1 |     5 |
| Japan 2 |    12 |
| Latvia  |     3 |
+---------+-------+
3 rows in set (0.01 sec)

将返回以下 JSON：

[
    {
        "host": "Japan 1",
        "count": "5"
    },
    {
        "host": "Japan 2",
        "count": "12"
    },
    {
        "host": "Latvia",
        "count": "3"
    }
]

如你所见，其中没有低级别发现宏。 不过，可以在发现规则的 LLD 宏 选项卡中使用 JSONPath 创建自定义低级别发现宏，例如：

{#HOST} → $.host

现在，这个 {#HOST} 宏可以在监控项原型中使用：

item\_prototype\_odbc.png