資料庫監控項
Ⅰ 常用的資料庫訪問行為實時監控技術有哪些(資料庫監控一般監控什麼)
資料庫防火牆系統，串聯部署在資料庫伺服器之前，解決資料庫應用側和運維側兩方面的問題，是一款基於資料庫協議分棗孝析與控制技術的資料庫安全防護系統。DBFirewall基於主動防禦機制，實現資料庫的訪問行為控制、危險操作阻斷、可疑行為審計。
資料庫安全技術之一，資料庫安全技術主要包括：資料庫漏掃凳數稿、資料庫加密、資料庫防火牆、數據畢纖脫敏、資料庫安全審計系統。
資料庫安全風險包括：刷庫、拖庫、撞庫。
資料庫安全攻擊手段包括：sql注入攻擊。
Ⅱ 如何從Zabbix資料庫中獲取監控數據
Zabbix可以通過兩種方式獲取歷史數據：
1.通過Zabbix前台獲取歷史數據
通過Zabbix前台查看歷史數據非常簡單，可以通過Monitoring->Lastest data的方式查看。也可以點擊右上角的As plain test按鈕保存成文本文件。
2.通過侍型前台獲取的數據進行處理和二次查詢有很多限制，因此可以通過SQL語句直接從後台DB查詢數據。
首先大家應該熟悉SQL語句Select 常用用法：
SELECT [ALL | DISTINCT] Select_List [INTO [New_Table_name]
FROM { Table_name | View_name} [ [,{table2_name | view2_name}
[,...] ]
[ WHERE Serch_conditions ]
[ GROUP BY Group_by_list ]
[ HAVING Serch_conditions ]
[ ORDER BY Order_list [ASC| DEsC] ]
說明：
1)SELECT子句指定要查詢的特定表中的列，它可以是*，表達式，列表等。
2)INTO子句指定要生成新的表。
3)FROM子句指定要查詢的表或者視圖。
4)WHERE子句用來限定查詢的范圍和條件。
5)GROUP BY子句指定分組查詢子句。
6)HAVING子句用於指定分組子句的條件。
7)ORDER BY可以根據一個或者多個列來排序查詢結果睜談散，在該子句中，既可以使用列名，也可以使用相對列號，ASC表示升序，DESC表示降序。
8）mysql聚合函數：sum()，count()，avg()，max()，avg()等都是聚合函數，當我們在用聚合函數的時候，一般都要用到GROUP BY 先進行分組，然後再進行聚合函數的運算。運算完後就要用到Having子句進行判斷了,例如聚合函數的值是否大於某一個值等等。
從Zabbix資料庫中查詢監控項目方法,這里已查詢主機的網卡流量為例子：
1）通過hosts表查找host的ID。
mysql> select host,hostid from hosts where host="WWW05";
+-------+--------+
| host | hostid |
+-------+--------+
| WWW05 | 10534 |
+-------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
2）通過items表查找主的悉氏監控項和key以及itemid。
mysql> select itemid,name,key_ from items where hostid=10534 and key_="net.if.out[eth0]";
+--------+-----------------+------------------+
| itemid | name | key_ |
+--------+-----------------+------------------+
| 58860 | 發送流量： | net.if.out[eth0] |
+--------+-----------------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
3）通過itemid查詢主機的監控項目（history_uint或者trends_uint)，單位為M。
主機流入流量：
mysql> select from_unixtime(clock) as DateTime,round(value/1024/1024,2) as Traffic_in from history_uint where itemid="58855" and from_unixtime(clock)>='2014-09-20' and from_unixtime(clock)<'2014-09-21' limit 20;
+---------------------+------------+
| DateTime | Traffic_in |
+---------------------+------------+
| 2014-09-20 00:00:55 | 0.10 |
| 2014-09-20 00:01:55 | 0.09 |
| 2014-09-20 00:02:55 | 0.07 |
| 2014-09-20 00:03:55 | 0.05 |
| 2014-09-20 00:04:55 | 0.03 |
| 2014-09-20 00:05:55 | 0.06 |
| 2014-09-20 00:06:55 | 0.12 |
| 2014-09-20 00:07:55 | 0.05 |
| 2014-09-20 00:08:55 | 0.10 |
| 2014-09-20 00:09:55 | 0.10 |
| 2014-09-20 00:10:55 | 0.12 |
| 2014-09-20 00:11:55 | 0.12 |
| 2014-09-20 00:12:55 | 0.13 |
| 2014-09-20 00:13:55 | 3.16 |
| 2014-09-20 00:14:55 | 0.23 |
| 2014-09-20 00:15:55 | 0.24 |
| 2014-09-20 00:16:55 | 0.26 |
| 2014-09-20 00:17:55 | 0.23 |
| 2014-09-20 00:18:55 | 0.14 |
| 2014-09-20 00:19:55 | 0.16 |
+---------------------+------------+
20 rows in set (0.82 sec)
主機流出流量：
mysql> select from_unixtime(clock) as DateTime,round(value/1024/1024,2) as Traffic_out from history_uint where itemid="58860" and from_unixtime(clock)>='2014-09-20' and from_unixtime(clock)<'2014-09-21' limit 20;
+---------------------+-------------+
| DateTime | Traffic_out |
+---------------------+-------------+
| 2014-09-20 00:00:00 | 4.13 |
| 2014-09-20 00:01:00 | 3.21 |
| 2014-09-20 00:02:00 | 2.18 |
| 2014-09-20 00:03:01 | 1.61 |
| 2014-09-20 00:04:00 | 1.07 |
| 2014-09-20 00:05:00 | 0.92 |
| 2014-09-20 00:06:00 | 1.23 |
| 2014-09-20 00:07:00 | 2.76 |
| 2014-09-20 00:08:00 | 1.35 |
| 2014-09-20 00:09:00 | 3.11 |
| 2014-09-20 00:10:00 | 2.99 |
| 2014-09-20 00:11:00 | 2.68 |
| 2014-09-20 00:12:00 | 2.55 |
| 2014-09-20 00:13:00 | 2.89 |
| 2014-09-20 00:14:00 | 4.98 |
| 2014-09-20 00:15:00 | 6.56 |
| 2014-09-20 00:16:00 | 7.34 |
| 2014-09-20 00:17:00 | 6.81 |
| 2014-09-20 00:18:00 | 7.67 |
| 2014-09-20 00:19:00 | 4.11 |
+---------------------+-------------+
20 rows in set (0.74 sec)
4）如果是兩台設備，匯總流量，假如公司出口有兩台設備，可以用下面的SQL語句匯總每天的流量。下面SQL語句是匯總上面主機網卡的進出流量的。
mysql> select from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as DateTime,sum(round(value/1024/1024,2)) as Traffic_total from history_uint where itemid in (58855,58860) and from_unixtime(clock)>='2014-09-20'and from_unixtime(clock)<'2014-09-21' group by from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 20;
+------------------+---------------+
| DateTime | Traffic_total |
+------------------+---------------+
| 2014-09-20 00:00 | 4.23 |
| 2014-09-20 00:01 | 3.30 |
| 2014-09-20 00:02 | 2.25 |
| 2014-09-20 00:03 | 1.66 |
| 2014-09-20 00:04 | 1.10 |
| 2014-09-20 00:05 | 0.98 |
| 2014-09-20 00:06 | 1.35 |
| 2014-09-20 00:07 | 2.81 |
| 2014-09-20 00:08 | 1.45 |
| 2014-09-20 00:09 | 3.21 |
| 2014-09-20 00:10 | 3.11 |
| 2014-09-20 00:11 | 2.80 |
| 2014-09-20 00:12 | 2.68 |
| 2014-09-20 00:13 | 6.05 |
| 2014-09-20 00:14 | 5.21 |
| 2014-09-20 00:15 | 6.80 |
| 2014-09-20 00:16 | 7.60 |
| 2014-09-20 00:17 | 7.04 |
| 2014-09-20 00:18 | 7.81 |
| 2014-09-20 00:19 | 4.27 |
+------------------+---------------+
20 rows in set (1.52 sec)
5)查詢一天中主機流量的最大值，最小值和平均值。
mysql> select date as DateTime,round(min(traffic)/2014/1024,2) as TotalMinIN,round(avg(traffic)/1024/1024,2) as TotalAvgIN,round(max(traffic)/1024/1024,2) as TotalMaxIN from (select from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d") as date,sum(value) as traffic from history_uint where itemid in (58855,58860) and from_unixtime(clock)>='2014-09-20' and from_unixtime(clock)<'2014-09-21' group by from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") ) tmp;
+------------+------------+------------+------------+
| DateTime | TotalMinIN | TotalAvgIN | TotalMaxIN |
+------------+------------+------------+------------+
| 2014-09-20 | 0.01 | 4.63 | 191.30 |
+------------+------------+------------+------------+
1 row in set (1.74 sec)
6）查詢主機組裡面所有主機CPU Idle平均值（原始值）。
mysql> select from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as DateTime,g.name as Group_Name,h.host as Host, hi.value as Cpu_Avg_Idle from hosts_groups hg join groups g on g.groupid = hg.groupid join items i on hg.hostid = i.hostid join hosts h on h.hostid=i.hostid join history hi on i.itemid = hi.itemid where g.name='上海機房--項目測試' and i.key_='system.cpu.util[,idle]' and from_unixtime(clock)>='2014-09-24' and from_unixtime(clock)<'2014-09-25' group by h.host,from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 10;
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
| DateTime | Group_Name | Host | Cpu_Avg_Idle |
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
| 2014-09-24 00:02 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 94.3960 |
| 2014-09-24 00:07 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 95.2086 |
| 2014-09-24 00:12 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 95.4308 |
| 2014-09-24 00:17 | 上海機房--項目測試 | testwe01 | 95.4580 |
| 2014-09-24 00:22 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 95.4611 |
| 2014-09-24 00:27 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 95.2939 |
| 2014-09-24 00:32 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 96.0896 |
| 2014-09-24 00:37 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 96.5286 |
| 2014-09-24 00:42 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 96.8086 |
| 2014-09-24 00:47 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 96.6854 |
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
10 rows in set (0.75 sec)
7)查詢主機組裡面所有主機 CPU Idle平均值（匯總值）。
mysql> select from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as Date,g.name as Group_Name,h.host as Host, hi.value_avg as Cpu_Avg_Idle from hosts_groups hg join groups g on g.groupid = hg.groupid join items i on hg.hostid = i.hostid join hosts h on h.hostid=i.hostid join trends hi on i.itemid = hi.itemid where g.name='上海機房--項目測試' and i.key_='system.cpu.util[,idle]' and from_unixtime(clock)>='2014-09-10' and from_unixtime(clock)<'2014-09-11' group by h.host,from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 10;
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
| Date | Group_Name | Host | Cpu_Avg_Idle |
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
| 2014-09-10 00:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9826 |
| 2014-09-10 01:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9826 |
| 2014-09-10 02:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9825 |
| 2014-09-10 03:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9751 |
| 2014-09-10 04:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9843 |
| 2014-09-10 05:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9831 |
| 2014-09-10 06:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9829 |
| 2014-09-10 07:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9843 |
| 2014-09-10 08:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9849 |
| 2014-09-10 09:00 | 上海機房--項目測試 | testwb01 | 99.9849 |
+------------------+----------------------------+----------+--------------+
10 rows in set (0.01 sec)
8）其它與Zabbix相關的SQL語句。
查詢主機已經添加但沒有開啟監控主機：
select host from hosts where status=1;
查詢NVPS的值：
mysql> SELECT round(SUM(1.0/i.delay),2) AS qps FROM items i,hosts h WHERE i.status='0' AND i.hostid=h.hostid AND h.status='0' AND i.delay<>0;
+--------+
| qps |
+--------+
| 503.40 |
+--------+
1 row in set (0.11 sec)
望採納
Ⅲ 如何監控MySQL
首先介紹下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一個工具，說起 PT 工具包大家都不陌生，平時常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自於這個工具包，這里就不多介紹了。
pt-stalk 的主要功能是在出現問題時收集 OS 及 MySQL 的診斷信息，這其中包括：
1. OS 層面的 CPU、IO、內存、磁碟、網路等信息；
2. MySQL 層面的行鎖等待、會話連接、主從復制，狀態參數等信息。
而且 pt-stalk 是一個 Shell腳本，對於我這種看不懂 perl 的人來說比較友好，腳本裡面的監控邏輯與監控命令也可以拿來參考，用於構建自己的監控體系。
三、使用
接著我們來看下如何使用這個工具。
pt-stalk 通常以後台服務形式監控 MySQL 並等待觸發條件，當觸發條件時收集相關診斷數據。
觸發條件相關的參數有以下幾個：
function：
∘默認為 status，代表監控 SHOW GLOBAL STATUS 的輸出；
∘也可以設置為 processlist，代表監控 show processlist 的輸出；
variable：
∘默認為 Threads_running，代表 監控參數，根據上述監控輸出指定具體的監控項；
threshold：
∘默認為 25，代表 監控閾值，監控參數超過閾值，則滿足觸發條件；
∘監控參數的值非數字時，需要配合 match 參數一起使用，如 processlist 的 state 列；
cycles：
∘默認為 5，表示連續觀察到五次滿足觸發條件時，才觸發收集；
其他一些重要參數：
iterations：該參數指定 pt-stalk 在觸發收集幾次後退出，默認會一直運行。
run-time：觸發收集後，該參數指定收集多長時間的數據，默認 30 秒。
sleep：該參數指定在觸發收集後，sleep 多久後繼續監控，默認 300 秒。
interval：指定狀態參數的檢查頻率，判斷是否需要觸發收集，默認 1 秒。
dest：監控數據存放路徑，默認為 /var/lib/pt-stalk。
retention-time ：監控數據保留時長，默認 30 天。
daemonize：以後台服務運行，默認不開啟。
log：後台運行日誌，默認為 /var/log/pt-stalk.log。
collect：觸發發生時收集診斷數據，默認開啟。
∘collect-gdb：收集 GDB 堆棧跟蹤，需要 gdb 工具。
∘collect-strace：收集跟蹤數據，需要 strace 工具。
∘collect-tcpmp：收集 tcpmp 數據，需要 tcpmp 工具。
連接參數：host、password、port、socket。
Ⅳ 資料庫監控是做些什麼的
深入了解資料庫響應對於單個web事務的效率。跟蹤在應用程序中執行後台事務的資料庫響應時間，這些事務是在後台線程中生成的。資料庫性能監視器可以查明阻礙優化應用程序性能的SQL語句，並允許用戶分析錯誤跟蹤，在資料庫性能問題影響您的業務之前解決它們。獲取詳細的性能指標，識別慢速的資料庫調用、以及通過詳細的圖形和表格表示資料庫的總體性能。
資料庫監控是Applications Manager重要功能之一，它能夠幫助資料庫管理員(DBA)和系統管理員監控包含Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、IBM DB2等多種類異構型的資料庫環境。作為無代理的資料庫監控工具，Applications Manager通過執行資料庫查詢來採集性能數據。當資料庫性能超過閾值時，生成告警通知管理員。通過直觀豐富的資料庫性能報表，DBA可以快速排查故障問題以及規劃容量。網頁鏈接
Ⅳ 資料庫監控是做些什麼的
資料庫監控可以根據用戶設置及時有效盯閉燃地將資料庫的異常進行反饋，方便用戶查看各種實時狀態曲線指標態物。並且對監控的性能數據進行統計分析，從運維者到決策者多個層面的視角生成相關報表。
資料庫監控流凱虛程：首先按事先設定的截獲原則完成對特定數據的有效截取，然後對截獲下的數據進行數據還原，最後對還原後的數據進行分析並作出對應的控制決定。
Ⅵ 100項資料庫監控的都是什麼 叫什麼名字
展笑森卜開全部
看到第二行的from後面么。。。rx
tx
分別是Singletons
,Singletons
的別名。
下面春者RX.XXX的意思就是Singletons
中的XX欄位碰穗。
Ⅶ C# 怎麼實現對資料庫的實時監控
如果是監控對表格的數據的操作，可以使用觸發器，如果是對整個資料庫進行監控可以寫個服務監控判斷資料庫是否正常運行以及對整個資料庫的操作
Ⅷ 資料庫性能監視的主要指標有
資料庫性能監視的指標主要有：
1.吞吐量：資料庫的處理能力,開始監視資料庫的最簡單方法是跟蹤資料庫接收的請求數。我們對資料庫抱有很高的期望;我們希望它們能夠可靠地存儲數據並處理我們向它們提出的所有查詢，這可能是一天中的一次大量查詢，或者是用戶整天的數百萬次查詢。吞吐量可以告訴您具體的處理情況。
2.執行時間：資料庫完成工作需要多長時間這個指標看起來很明顯，但往往被忽視了。您不僅想知道資料庫收到了多少請求，還想了解資料庫在每個請求上花費了多長時間。然而，使用上下文來處理執行時間非常重要：對於像InfluxDB這樣的時間序列資料庫而言，緩慢可能意味著毫秒，對凱雹於像MySQL這樣的關系資料庫的SLOW_QUERY變數默認值是10秒。
3.並發：資料庫同時執行了多少個作業，一旦您知道資料庫處理了多少請求以及每個請求需要多長時間，您就需要添加一層復雜性以開始從這些指標中獲取實際價值。並發任務的數量會改變資料庫資源的使用方式。當您考慮連接數和線程數等事項時，您將開始更全盯掘帆面地了解資料庫指標。並發還可以影響延遲，其不僅包括完成任務所花費的時間（執行時間），還包括任務在處理之散租前需要等待的時間。
4.利用率：資料庫繁忙的時間百分比是多少,利用率是描述吞吐量，執行時間和並發性的高峰值時，用於確定資料庫可用的頻率,或者，資料庫忙於響應請求的頻率。
此度量標准對於確定資料庫的整體運行狀況和性能特別有用。如果只有80％的時間可以響應請求，則可以重新分配資源，進行優化或以其他方式進行更改以更接近高可用性。