如何从Zabbix数据库中获取监控数据

Posted 2023-05-03

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Monitoring->Lastest data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：
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] ]

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。
mysql> select host,hostid from hosts where host="WWW05";
+-------+--------+
| host | hostid |
+-------+--------+
| WWW05 | 10534 |
+-------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

2）通过items表查找主的监控项和key以及itemid。
mysql> select itemid,name,key_ from items where hostid=10534 and key_="net.if.out[eth0]";
+--------+-----------------+------------------+
| itemid | name | key_ |
+--------+-----------------+------------------+
| 58860 | 发送流量： | net.if.out[eth0] |
+--------+-----------------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)

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：
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)

主机流出流量：
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。
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)查询一天中主机流量的最大值，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）查询主机组里面所有主机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)

7)查询主机组里面所有主机 CPU Idle平均值（汇总值）。
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)

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：
select host from hosts where status=1;

查询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)

望采纳 参考技术A 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Monitoring->Lastest data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：

　　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] ]
　　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。

zabbix监控

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监控基本介绍：

使用 SNMP 协议获取主机 CPU、内存、磁盘、网卡流量等数据.

用脚本将获取到的 SNMP 数据存入数据库中,然后再使用一种名为 MRTG 的软件根据获取的数据绘制图表来分析数据的变化。MRTG(Multi Router Traffic Grapher),顾名思义,这款软件最初是设计用于监控网络链路流量负载的。它可以用过 SNMP 获取到设备的流量信息,并根据这些信息绘制成图表并保存为 PNG 格式的图片,再将这些 PNG 图片以HTML 页面的方式显示给用户。用户能够非常直观的一图标的形式观察系统的运行状况，并提供了多样化报警设置。

一.zabbix架构图

二.zabbix组件
zabbix由以下几个组件部分构成：
1、Zabbix Server：负责接收agent发送的报告信息的核心组件，所有配置，统计数据及操作数据均由其组织进行；
2、Database Storage：专用于存储所有配置信息，以及由zabbix收集的数据；
3、Web interface：zabbix的GUI接口，通常与Server运行在同一台主机上；
4、Proxy：可选组件，常用于监控节点很多的分布式环境中，代理server收集部分数据转发到server，可以减轻server的压力；
5、Agent：部署在被监控主机上，负责收集本地数据并发往Server端或Proxy端；

三.相关术语
主机（host）：要监控的网络设备，可由IP或DNS名称指定；
主机组（host group）：主机的逻辑容器，可以包含主机和模板，但同一个组织内的主机和模板不能互相链接；主机组通常在给用户或用户组指派监控权限时使用；
监控项（item）：一个特定监控指标的相关的数据；这些数据来自于被监控对象；item是zabbix进行数据收集的核心，相对某个监控对象，每个item都由"key"标识；
触发器（trigger）：一个表达式，用于评估某监控对象的特定item内接收到的数据是否在合理范围内，也就是阈值；接收的数据量大于阈值时，触发器状态将从"OK"转变为"Problem"，当数据再次恢复到合理范围，又转变为"OK"；
事件（event）：触发一个值得关注的事情，比如触发器状态转变，新的agent或重新上线的agent的自动注册等；
动作（action）：指对于特定事件事先定义的处理方法，如发送通知，何时执行操作；
报警媒介类型（media）：发送通知的手段或者通道，如Email、Jabber或者SMS等；
模板（template）：用于快速定义被监控主机的预设条目集合，通常包含了item、trigger、graph、screen、application以及low-level discovery rule；模板可以直接链接至某个主机；
前端（frontend）：Zabbix的web接口

四.监控流程
一个监控系统运行的大概的流程是这样的：
agentd需要安装到被监控的主机上，它负责定期收集各项数据，并发送到zabbix server端，zabbix server将数据存储到数据库中，zabbix web根据数据在前端进行展现和绘图。
这里agentd收集数据分为主动和被动两种模式：
主动：agent请求server获取主动的监控项列表，并主动将监控项内需要检测的数据提交给server/proxy
被动：server向agent请求获取监控项的数据，agent返回数据。

【主动监测】通信过程如下：
zabbix首先向ServerActive配置的IP请求获取active items，获取并提交active items数据值server或者proxy。很多人会提出疑问：zabbix多久获取一次active items？它会根据配置文件中的RefreshActiveChecks的频率进行，如果获取失败，那么将会在60秒之后重试。分两个部分：
获取ACTIVE ITEMS列表
? Agent打开TCP连接
? Agent请求items检测列表
? Server返回items列表
? Agent 处理响应
? 关闭TCP连接
? Agent开始收集数据