db.odbc.discovery[<unique short description>,<dsn>,<connection string>] - このアイテムは SQL クエリ結果を JSON 配列に変換し、クエリ結果の列名を、検出されたフィールド値と組み合わされた low-level discovery マクロ名に変換します。
これらのマクロは、アイテム、トリガーなどのプロトタイプを作成する際に使用できます。
参照: db.odbc.discovery の使用。
db.odbc.get[<unique short description>,<dsn>,<connection string>] - このアイテムは SQL クエリ結果を JSON 配列に変換し、クエリ結果の元の列名を、検出された値と組み合わされた JSON 内のフィールド名として保持します。
db.odbc.discovery[] と比較すると、このアイテムは返される JSON 内に low-level discovery マクロを作成しないため、列名が有効なマクロ名になり得るかを確認する必要はありません。
low-level discovery マクロは、必要に応じて追加手順として定義できます。返された JSON 内の検出された値を指す JSONPath を使用するカスタム LLD マクロ機能を利用してください。
参照: db.odbc.get の使用。

db.odbc.discovery の使用

以下の例では、Zabbix データベースに対する ODBC クエリに基づいて、Zabbix プロキシの低レベルディスカバリを使用し、SQL クエリがどのように JSON に変換されるかを示します。
これは、どのプロキシが稼働しているかを監視するための zabbix[proxy,<name>,lastaccess] 内部アイテムを自動作成するのに役立ちます。

まず、ディスカバリルールの設定から始めます。

$lld\_rule\_odbc.png$

必須の入力フィールドには赤いアスタリスクが付いています。

ここでは、Zabbix データベースに対して次の直接クエリを使用し、すべての Zabbix プロキシと、それぞれが監視しているホスト数を取得します。
ホスト数は、たとえば空のプロキシを除外するために使用できます。

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)

db.odbc.discovery[,{$DSN}] アイテムの内部処理により、このクエリの結果は自動的に次の JSON に変換されます。

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

列名がマクロ名になり、選択された行がそれらのマクロの値になることがわかります。

列名がどのようにマクロ名へ変換されるかが明確でない場合は、上の例のように COUNT(h2.host) AS count のような列エイリアスを使用することを推奨します。

列名を有効なマクロ名に変換できない場合、ディスカバリルールはサポートされていない状態になり、エラーメッセージには問題のある列番号が詳細に示されます。
追加のヘルプが必要な場合は、取得された列名が Zabbix サーバーのログファイルで DebugLevel=4 の下に表示されます。

$ 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.

SQL クエリが JSON オブジェクトにどのように変換されるかを理解できたので、アイテムプロトタイプで {#HOST} マクロを使用できます。

$item\_prototype\_odbc.png$

ディスカバリが実行されると、各プロキシに対してアイテムが作成されます。

$discovered\_items\_odbc1.png$

db.odbc.get の使用

db.odbc.get[,{$DSN}] と次の SQL の例を使用します。

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)

この JSON が返されます。

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

ご覧のとおり、low-level discovery マクロは含まれていません。ただし、JSONPath を使用して、discovery rule の LLD macros タブでカスタム low-level discovery マクロを作成できます。たとえば、次のようにします。

{#HOST} → $.host

これで、この {#HOST} マクロをアイテムプロトタイプで使用できます。

$item\_prototype\_odbc.png$

Docs

ODBC SQLクエリを使用したディスカバリ

概要

アイテムキー

db.odbc.discovery の使用

db.odbc.get の使用

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