如何从Zabbix数据库中获取监控数据

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

关于zabbix和MySQL分区表 - 支持zabbix 2.0和2.2，mysql在有外键的表不支持分区表。在zabbix 2.0和2.2中history和trend表没有使用外键，因此是可以在这些表中做分区的。

Index changes:

1.如果zabbix的数据库已经有了数据，更改索引可能需要一些时间，根据具体的数据量，需要的时间长短也不一样。

2.在某些版本的MySQL索引的改变会使整个表上读锁。貌似mysql 5.6没有这个限制。

所述第一步骤是修改几个索引以允许做分区，按照下面的命令：

mysql>

Alter table history_text drop primary key, add index (id), drop index

history_text_2, add index history_text_2 (itemid, id)

Query OK, 0 rows affected (0.49 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql>

Alter table history_log drop primary key, add index (id), drop index

history_log_2, add index history_log_2 (itemid, id)

Query OK, 0 rows affected (2.71 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

Stored Procedures：

下面开始填写存储过程，需要执行下面的几个存储过程语句，只要能看到"Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)"只能就没有什么问题了。

怎样使用zabbix监控服务器的

mysql数据库

进入

zabbix

web

台Configuration-->Hosts

groups-->点击Create

host

group-->选择template

选项卡

选择模板TemplateApp

MySQLTempldate

OS

Linux点击update

即（032.png）

进入zabbix

web

台configuration-->hosts-->点击主机

name-->选择template选

项卡选择模板Template

App

MySQL点击左边Add按钮点击update按钮即(033.png)

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