12. Обнаружение с использованием запросов ODBC SQL

Обзор

Этот тип низкоуровневого обнаружения осуществляется с использованием SQL запросов, результаты которых автоматически преобразуются в объект JSON, пригодный для низкоуровневого обнаружения.

Ключ элемента данных

SQL-запросы выполняются при помощи элементов данных типа «Монитор баз данных». Так что большая часть указаний со страницы ODBC мониторинга применима к получению работающего правила обнаружения «Монитора баз данных».

В правилах обнаружения «Монитор баз данных» можно использовать два ключа элементов данных:

• db.odbc.discovery[<уникальное короткое описание>,<dsn>,<строка подключения>] — этот элемент данных преобразует результат SQL-запроса в массив JSON, превращает имена столбцов из результата запроса в имена макросов низкоуровневого обнаружения в парах с обнаруженными значениями полей. Эти макросы можно использовать при создании прототипов элементов данных, триггеров и т.п. Смотрите также: Использование db.odbc.discovery.

• db.odbc.get[<уникальное короткое описание>,<dsn>,<строка подключения>] — этот элемент данных преобразует результат SQL-запроса в массив JSON, сохраняя оригинальные имена столбцов из результата запроса в качестве имён полей в JSON в сочетании с обнаруженными значениями. В сравнении с db.odbc.discovery[], этот элемент данных не создает макросы низкоуровневого обнаружения в возвращаемом JSON, поэтому не требуется проверять, могут ли имена столбцов быть корректными именами макросов. Макросы низкоуровневого обнаружения можно определить дополнительным шагом по мере необходимости, используя функционал настраиваемых макросов с JSONPath, указывающим на обнаруженные значения в полученном JSON. Смотрите также: Использование db.odbc.get.

Использование db.odbc.discovery

Следующий пример демонстрирует, как SQL-запрос преобразуется в JSON с использованием низкоуровневого обнаружения прокси Zabbix на основе ODBC-запроса к базе данных Zabbix. Это полезно для автоматического создания внутренних элементов данных "zabbix[proxy,<name>,lastaccess]" internal items, чтобы отслеживать, какие прокси активны.

Начните с настройки правила обнаружения:

Все обязательные поля ввода отмечены красной звездочкой.

Здесь используется следующий прямой запрос к базе данных Zabbix, чтобы выбрать все прокси Zabbix вместе с количеством узлов сети, которые они отслеживают. Количество узлов сети можно использовать, например, для исключения пустых прокси:

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)

Внутренним механизмом элемента данных "db.odbc.discovery[,{$DSN}]" результат этого запроса автоматически преобразуется в следующий JSON:

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

Как видно, имена столбцов становятся именами макросов, а выбранные строки - значениями этих макросов.

$ 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.

Теперь, когда мы понимаем, как SQL-запрос преобразуется в JSON-объект, мы можем использовать макрос {#HOST} в прототипах элементов данных:

После выполнения обнаружения для каждого прокси будет создан элемент данных:

Использование db.odbc.get

При использовании db.odbc.get[,{$DSN}] и следующего примера SQL:

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)

вернётся этот JSON:

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

Как вы можете видеть, макросы низкоуровневого обнаружения здесь отсутствуют. Однако, можно создать настраиваемые макросы низкоуровневого обнаружения на вкладке LLD макросы правила обнаружения, используя JSONPath, например:

{#HOST} → $.host

Теперь, этот макрос {#HOST} можно использовать в прототипах элементов данных: