从zabbix的数据库获取数据
如何从Zabbix数据库中获取监控数据
做过Zabbix的同学都知道,Zabbix通过专用的Agent或者SNMP收集相关的监控数据,然后存储到数据库里面实时在前台展示。Zabbix监控数据主要分为以下两类:
历史数据:history相关表,从history_uint表里面可以查询到设备监控项目的最大,最小和平均值,即存储监控数据的原始数据。
趋势数据:trends相关表,趋势数据是经过Zabbix计算的数据,数据是从history_uint里面汇总的,从trends_uint可以查看到监控数据每小时最大,最小和平均值,即存储监控数据的汇总数据。
Zabbix可以通过两种方式获取历史数据:
1.通过Zabbix前台获取历史数据
通过Zabbix前台查看历史数据非常简单,可以通过检测中->最新数据 的方式查看。也可以点击右上角的As plain test按钮保存成文本文件。
2.通过前台获取的数据进行处理和二次查询有很多限制,因此可以通过SQL语句直接从后台DB查询数据。
首先大家应该熟悉SQL语句Select 常用用法:
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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 ] ]
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说明:
1)SELECT子句指定要查询的特定表中的列,它可以是*,表达式,列表等。
2)INTO子句指定要生成新的表。
3)FROM子句指定要查询的表或者视图。
4)WHERE子句用来限定查询的范围和条件。
5)GROUP BY子句指定分组查询子句。
6)HAVING子句用于指定分组子句的条件。
7)ORDER BY可以根据一个或者多个列来排序查询结果,在该子句中,既可以使用列名,也可以使用相对列号,ASC表示升序,DESC表示降序。
8)mysql聚合函数:sum(),count(),avg(),max(),avg()等都是聚合函数,当我们在用聚合函数的时候,一般都要用到GROUP BY 先进行分组,然后再进行聚合函数的运算。运算完后就要用到Having子句进行判断了,例如聚合函数的值是否大于某一个值等等。
从Zabbix数据库中查询监控项目方法,这里已查询主机的网卡流量为例子:
1)通过hosts表查找host的ID。
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mysql> select host,hostid from hosts where host= "WWW05" ;
+ -------+--------+
| host | hostid |
+ -------+--------+
| WWW05 | 10534 |
+ -------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
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2)通过items表查找主的监控项和key以及itemid。
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mysql> select itemid, name ,key_ from items where hostid=10534 and key_= "net.if.out[eth0]" ;
+ --------+-----------------+------------------+
| itemid | name | key_ |
+ --------+-----------------+------------------+
| 58860 | 发送流量: | net.if. out [eth0] |
+ --------+-----------------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
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3)通过itemid查询主机的监控项目(history_uint或者trends_uint),单位为M。
主机流入流量:
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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)
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主机流出流量:
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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)
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4)如果是两台设备,汇总流量,假如公司出口有两台设备,可以用下面的SQL语句汇总每天的流量。下面SQL语句是汇总上面主机网卡的进出流量的。
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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)
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5)查询一天中主机流量的最大值,最小值和平均值。
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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)
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6)查询主机组里面所有主机CPU Idle平均值(原始值)。
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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 as 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 = '上海机房--项目测试' 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 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 94.3960 |
| 2014-09-24 00:07 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 95.2086 |
| 2014-09-24 00:12 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 95.4308 |
| 2014-09-24 00:17 | 上海机房 --项目测试 | testwe01 | 95.4580 |
| 2014-09-24 00:22 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 95.4611 |
| 2014-09-24 00:27 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 95.2939 |
| 2014-09-24 00:32 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 96.0896 |
| 2014-09-24 00:37 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 96.5286 |
| 2014-09-24 00:42 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 96.8086 |
| 2014-09-24 00:47 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 96.6854 |
+ ------------------+----------------------------+----------+--------------+
10 rows in set (0.75 sec)
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7)查询主机组里面所有主机CPU Idle平均值(汇总值)。
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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 as 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 = '上海机房--项目测试' 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 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9826 |
| 2014-09-10 01:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9826 |
| 2014-09-10 02:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9825 |
| 2014-09-10 03:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9751 |
| 2014-09-10 04:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9843 |
| 2014-09-10 05:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9831 |
| 2014-09-10 06:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9829 |
| 2014-09-10 07:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9843 |
| 2014-09-10 08:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9849 |
| 2014-09-10 09:00 | 上海机房 --项目测试 | testwb01 | 99.9849 |
+ ------------------+----------------------------+----------+--------------+
10 rows in set (0.01 sec)
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8)其它与Zabbix相关的SQL语句。
查询主机已经添加但没有开启监控主机:
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select host from hosts where status=1;
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查询NVPS的值:
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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)
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查询IDC机房的资产信息:
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mysql> select name ,os,tag,hardware from host_inventory where hostid in ( select hostid from hosts_groups where groupid=69) limit 2;
+ -------+----------------------------+------+-------------------+
| name | os | tag | hardware |
+ -------+----------------------------+------+-------------------+
| SHDBM | CentOS release 5.2 (Final) | i686 | ProLiant DL360 G5 |
| SHDBS | CentOS release 5.2 (Final) | i686 | ProLiant DL360 G5 |
+ -------+----------------------------+------+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
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查询Zabbix interval分布情况:
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mysql> select delay, count (*),concat(round( count (*) / ( select count (*) from items where status=0)*100,2), "%" ) as percent from items where status=0 group by delay order by 2 desc ;
+ -------+----------+---------+
| delay | count (*) | percent |
+ -------+----------+---------+
| 3600 | 41168 | 38.92% |
| 300 | 35443 | 33.51% |
| 600 | 16035 | 15.16% |
| 60 | 12178 | 11.51% |
| 0 | 902 | 0.85% |
| 36000 | 46 | 0.04% |
| 30 | 1 | 0.00% |
+ -------+----------+---------+
7 rows in set (0.68 sec)
|
总结:通过SQL语句可以查询出任何监控项目的数据,并且在SQL语句的末尾通过into outfile '/tmp/zabbix_result.txt'直接把查询的结果保存到系统上面,方便后续操作.
引用:http://www.xici.net/d221092545.html
转载于:https://www.cnblogs.com/shuowen/p/9419596.html
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