中文字幕亚洲爆乳无码专区_ PostgreSQL的日志文件和數據加載

墨墨導讀：本文主要介紹PostgreSQL的日志文件參數及注意事項，從csv日志中載入數據庫。通過(guò)靈活的數據加載方式，讓SQL在處理很多問(wèn)題上更加簡(jiǎn)捷便利。

運行日志參數

1.1 運行日志主要參數

運行日志主要相關(guān)的參數如下，默認沒(méi)有開(kāi)啟的話(huà)沒(méi)有log目錄，開(kāi)啟后會(huì )自動(dòng)生成。

1.2 注意事項

設置csv格式日志的話(huà)一定要設置logging_collector 為 on
pg10版本的運行日志一般在$PGDATA/log目錄下
log目錄是開(kāi)啟運行日志后自動(dòng)生成的
可以通過(guò)log_rotation_age來(lái)設置多久重新生成一個(gè)日志文件
可以通過(guò)log_rotation_size來(lái)設置多大的日志來(lái)重新生成日志文件
上面兩個(gè)都需要配合log_truncate_on_rotation 為 on來(lái)使用
可以開(kāi)啟log_duration來(lái)記錄sql執行時(shí)間
可以開(kāi)啟log_statement來(lái)記錄數據庫ddl

1.3 csv日志載入數據庫

Oracle有外部表，pg也有fdw。oracle可以用外部表的方式將alert日志載入到數據庫中用SQL來(lái)查看。PG可以用copy命令將csv日志載入到數據庫中用SQL來(lái)查看。這種方式都可以很方便得用sql來(lái)查詢(xún)想要的日志內容。這種方式的有點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的，就是可以很容易得用SQL來(lái)查詢(xún)和過(guò)濾日志，pg的日志文件可以截斷分割成若干小文件，可以載入自己需要的日志。而Oracle的alert通常會(huì )很大。

缺點(diǎn)也是顯而易見(jiàn)的，如果數據庫掛了就不能用這種方式來(lái)查看日志。而且pg的csv日志不容易直接閱讀。

1.3.1 創(chuàng )建日志表

創(chuàng )建了一個(gè)數據庫和新的表來(lái)載入日志

postgres=# create database test;CREATE DATABASEpostgres=# \c testYou are now connected to database "test" as user "pg12".test=# CREATE TABLE pg_logtest-# (test(# log_time timestamp(3) with time zone,test(# user_name text,test(# database_name text,test(# process_id integer,test(# connection_from text,test(# session_id text,test(# session_line_num bigint,test(# command_tag text,test(# session_start_time timestamp with time zone,test(# virtual_transaction_id text,test(# transaction_id bigint,test(# error_severity text,test(# sql_state_code text,test(# message text,test(# detail text,test(# hint text,test(# internal_query text,test(# internal_query_pos integer,test(# context text,test(# query text,test(# query_pos integer,test(# location text,test(# application_name text,test(# PRIMARY KEY (session_id, session_line_num)test(# );

CREATE TABLEtest=#

1.3.2 查看日志文件名字

[pg12@whf307 ~]$ cd $PGDATA/log[pg12@whf307 log]$ ls -rtltotal 24-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log-rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log-rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log-rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.csv[pg12@whf307 log]$

[pg12@whf307 log]$ pwd/soft/pg_data/log[pg12@whf307 log]$

1.3.3 載入到數據庫

[pg12@whf307 log]$ psql testpsql (12beta1)Type "help" for help.

test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-30_133324.csv' with csv; COPY 32

1.3.4 查看日志

這樣就可以用sql來(lái)查看了。執行一個(gè)普通查詢(xún)

test=# select relfilenode from pg_class where relname='pg_log'; relfilenode ------------- 16385(1 row)

載入最新的日志。這里可以重復載入，不會(huì )覆蓋之前的數據。

[pg12@whf307 log]$ ls -rtltotal 32-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log-rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log-rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log-rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log-rw------- 1 pg12 pg12 4545 May 31 00:37 postgresql-2019-05-31_000000.csv[pg12@whf307 log]$ psql testpsql (12beta1)Type "help" for help.

test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-31_000000.csv' with csv; COPY 28

再次查看日志

test=# SELECT COUNT(*) FROM PG_LOG; count ------- 60(1 row)

test=# select log_time at time zone 'UTC' ,database_name,connection_from,query from pg_log where log_time>to_timestamp('2019-05-31 14:35:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');

可以看到記錄數變成了60，之前的記錄沒(méi)有被覆蓋，我們可以一直使用該表，可以用sql來(lái)查看sql，數據庫，登錄時(shí)間等等的所有日志。

查看日志起始結束時(shí)間：

test=# select min(log_time) at time zone 'UTC',max(log_time) at time zone 'UTC' from pg_log; timezone | timezone -------------------------+------------------------- 2019-05-30 19:33:24.892 | 2019-05-31 06:37:11.651(1 row)

有了靈活的數據加載方式，讓SQL處理很多問(wèn)題更加簡(jiǎn)捷便利。

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