12 利用ODBC SQL查询执行自动发现

概述

这种类型的低级发现是使用 SQL 查询完成的，其结果会自动转换为适用于低级发现的 JSON 对象。

监控项键值

SQL 查询使用“Database monitor”监控项类型执行。 因此，为了使“Database monitor”发现规则正常工作，ODBC monitoring 页面中的大多数说明同样适用。

在“Database monitor”发现规则中可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，把查询结果中的列名转换为低级别发现宏名称，并与发现的字段值配对。 这些宏可用于创建监控项、触发器等原型。 另请参见：Using 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，保留查询结果中的原始列名作为 JSON 中的字段名，并与发现的值配对。 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。 可根据需要使用 custom LLD macro 功能，并通过指向返回 JSON 中已发现值的 JSONPath，在附加步骤中定义低级别发现宏。 另请参见：Using db.odbc.get。

使用 db.odbc.discovery

以下示例演示了如何基于对 Zabbix 数据库的 ODBC 查询，使用 Zabbix proxy 的低级别发现将 SQL 查询转换为 JSON。 这对于自动创建用于监控哪些 proxy 处于存活状态的 "zabbix[proxy,<name>,lastaccess]" 内部监控项 很有用。

首先从发现规则配置开始：

lld\_rule\_odbc.png

所有必填输入字段都用红色星号标记。

这里，使用了以下针对 Zabbix 数据库的直接查询来选择所有 Zabbix proxy，以及它们正在监控的主机数量。 例如，主机数量可用于过滤掉空的 proxy：

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)

通过 "db.odbc.discovery[,{$DSN}]" 监控项的内部工作机制，此查询结果会被自动转换为以下 JSON：

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

可以看到，列名会变成宏名称，而选中的行会成为这些宏的值。

如果列名将如何转换为宏名称并不明显，建议像上面的示例那样使用列别名，例如 "COUNT(h2.host) AS count"。

如果某个列名无法转换为有效的宏名称，则发现规则会变为不支持状态，错误消息中会详细说明有问题的列编号。 如果需要更多帮助，可在 Zabbix 服务器日志文件中通过 DebugLevel=4 查看获取到的列名：

$ 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.

现在我们已经了解了 SQL 查询如何被转换为 JSON 对象，就可以在监控项原型中使用 {#HOST} 宏：

item\_prototype\_odbc.png

一旦执行发现，就会为每个 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} 宏可在监控项原型中使用：

item\_prototype\_odbc.png