zabbix數據庫表結構解析

 

 

 下面開始介紹：

1.添加監控表結構詳解

（1）hosts，存儲被監控的機器的信息，表結構如下：

 

（2）items

（3）hosts_templates，存儲機器和模版或者模版和模版之間的關系

由於模版和機器都存儲在hosts表中，所以hosts_templates和hosts 之間可以hostid關聯也可以通過templateid關聯。

 （4）interface，存儲了所有設備的ip和端口的數據。（由於hosts表中不僅保存了設備信息還保存了模版信息，所以統計實際監控的設備，此表更加准確）

 

 2.數據存儲表結構詳解

 

將clock 轉化為人性化時間：

3.報警相關表結構詳解

 

（1）triggers

 

 

 

附 functions 表結構：

 （2）events

 

 

例子：

1. 找出某台主機的所有items ,含有某個key_的item , 統計items 總個數
SELECT * FROM HOSTS WHERE hostid=10157;
SELECT * FROM items WHERE hostid=10157 AND key_ LIKE '%agent%';
SELECT COUNT(*) FROM items;

2. 找出觸發trigger次數最多的事件，並按trigger 降序排列。
SELECT a.description, COUNT(*) cnt FROM TRIGGERS a , EVENTS b
WHERE a.triggerid=b.objectid ORDER BY cnt DESC ;
3. 從item記錄各找出一個value類型為整形，浮點型的key_。
統計這兩個key_ 存儲在history或者history_uint 某一個時間段（比如2017/06/12）
的最大值，最小值，平均值，然后與 trends 或者 trends_unint 中相應時間段做對比

整型
SELECT * FROM items WHERE value_type=3 AND hostid=10157 LIMIT 1;
SELECT * FROM history_uint a,trends_uint b WHERE a.clock=b.clock AND a.itemid=b.itemid LIMIT 1;

浮點型
SELECT * FROM items WHERE value_type=0 AND hostid=10157 LIMIT 1;
SELECT * FROM history a,trends b WHERE a.clock=b.clock AND a.itemid=b.itemid LIMIT 1;

 

4.統計Zabbix Dashboard中triggers總數的來源。

SELECT  count(*)

  FROM TRIGGERS

WHERE triggerid IN

       (SELECT triggerid

          FROM functions

         WHERE itemid IN (SELECT itemid

                            FROM items

                           WHERE hostid IN (SELECT hostid FROM interface)

                             AND key_ NOT LIKE '%#%'

                             AND key_ NOT LIKE '%discovery%'

                             AND STATUS != 1));

 

說明：

通過之前對zabbix 表結構的學習，我們知道，表 triggers 和 functions 相關聯，而 functions 和 items 相關聯，那么，要對 triggers 做統計，就需要從這三張表下手。

關鍵就是對items 表中的數據做出篩選， key_ 中帶“ # ”和“ discovery ”的和 status=1 （不可用狀態）都要排除，這樣就統計出來了。