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Maintainer: openGauss AI-SIG
DBMind作为openGauss数据库的一部分，为openGauss数据库提供了自动驾驶能力，是一款领先的开源数据库自治运维平台。通过DBMind, 您可以很容易地发现数据库的问题，同时可以实现秒级的数据库问题根因分析。
DBMind的特点：
DBMind支持的主要能力：
DBMind基于Python语言实现，在使用DBMind时，需要运行环境具备Python虚拟机，同时安装好所需的第三方依赖。
DBMind主要使用Python语言进行编写，因此，可以在下载获取DBMind的源代码后，使用操作系统上安装的Python虚拟机直接运行，不过该过程中的第三方依赖需要用户手动安装。
用户可以通过 git clone 命令从Gitee或者Github上下载代码，例如：
git clone --depth 1 https://gitee.com/opengauss/openGauss-DBMind.git
也可以通过Gitee或者Github提供的zip包下载路径进行下载，而后解压缩该zip包即可。
下载DBMind后，会产生一个名为 openGauss-DBMind 的目录， 将该目录的路径添加到环境变量PATH中，即可调用该目录中的可执行文件。例如可以执行下述命令完成：
chmod +x openGauss-DBMind/gs_dbmind
echo PATH=`pwd`/openGauss-DBMind:'$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
DBMind会定期在openGauss-DBMind项目的release页面发布DBMind的安装包，可以通过下载该DBMind安装包进行安装部署。该安装包会自动将DBMind解压到指定目录，并配置好环境变量。
安装包和校验码的下载地址为：
| Name | Download | Remarks |
|---|---|---|
| DBMind X86 | dbmind-installer-x86_64-python3.11.sh.tar.gz | X86架构下DBMind安装包 |
| DBMind X86 SHA256 | dbmind-installer-x86_64-python3.11.sh.tar.gz.sha256 | DBMind X86安装包SHA256校验文件 |
| DBMind ARM | dbmind-installer-aarch64-python3.11.sh.tar.gz | ARM架构下DBMind安装包 |
| DBMind ARM SHA256 | dbmind-installer-aarch64-python3.11.sh.tar.gz.sha256 | DBMind ARM安装包SHA256校验文件 |
安装包使用：
解压：tar zxvf dbmind-installer-x86_64-python3.11.sh.tar.gz
DBMind安装: sh dbmind-installer-x86_64-python3.11.sh
需要至少为Python3.7的版本。虽然在DBMind的实现中对Python3.7以下的环境尽可能地进行了兼容，但是这些低版本的Python环境疏于测试，可能会引发意料之外的异常。同时，在DBMind启动时，也会尝试校验Python版本，如果Python版本不符合要求，则默认不会继续执行后续的动作。
DBMind的Python版本由根目录下的constant文件中的变量做约束
如果您的环境需要安装多个版本的Python运行时，并且它们可能会引起冲突，那么我们建议您将DBMind所需的Python运行环境安装到DBMind根目录下的 python 目录中，DBMind会优先选择使用在其根目录下 python 目录中的环境。即 gs_dbmind 命令会首先在python/bin 目录下寻找 python3 命令执行后续的Python功能。
DBMind所使用的第三方依赖通过DBMind根目录下的 requirements-xxx.txt 文件指定。对于x86架构（amd64）以及ARM架构（aarch64），使用了不同的文件名进行标识。这是因为ARM平台对于某些第三方依赖并不友好，必须指定特定的版本才可以安装。
可以使用pip工具对第三方依赖进行安装。与前文所述的情况类似，如果您当前的操作系统不得不安装多个Python运行环境，那么，DBMind也支持对第三方依赖进行优先选择。即可以将第三方依赖库存储到DBMind根目录下的 3rd 目录中。 在通过 gs_dbmind 命令使用DBMind功能时，会优先选择该目录下的 3rd 目录中的第三方依赖库进行加载。
以x86环境为例，可以使用下述pip命令安装DBMind的第三方依赖库：
python3 -m pip install -r requirements-x86.txt
如果希望指定下载的第三方依赖库地址，则可以通过 --target 或 -t 选项进行指定，例如
python3 -m pip install -r requirements-x86.txt -t 3rd
可以通过 Prometheus 官方网站获取下载方式，下载并部署Prometheus，以便汇集对openGauss实例的监控结果。
下载并启动 Prometheus node exporter.
Node exporter 可以用于监控Linux系统，因此每个Linux环境（或容器内）只需要部署一个实例即可。
如果希望将DBMind作为后台服务运行，则下面的DBMind组件是必须安装的，否则获取不到数据库的监控信息。为了获得更高的安全机制，DBMind提供的exporter默认是使用Https协议的，如果您觉得您的场景中不需要使用Https协议，则可以通过 --disable-https 选项禁用。
openGauss exporter 从openGauss数据库中读取系统表（或系统视图）的数据，并通过Prometheus存储起来。由于openGauss exporter需要读取监控数据库的系统表信息，因此至少应该具备 monadmin 权限。例如，可以通过下述SQL语句为名为 dbmind_monitor 用户赋予权限：
ALTER USER dbmind_monitor monadmin;
使用 gs_dbmind component opengauss_exporter ... 命令即可启动该openGauss exporter组件。例如，可以通过下述命令监控某个数据库，通过 --url 参数指定被监控的数据库实例地址：
gs_dbmind component opengauss_exporter --url postgresql://username:password@host:port/database --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9187 --log.level warn --disable-https ...
--url 表示的是数据库的DSN地址，其格式可以参考此处。
可以通过下述命令检查openGauss exporter是否已经启动：
curl -vv http://localhost:9187/metrics
reprocessing exporter 是一个用于二次加工处理数据的exporter. 由于node exporter、openGauss exporter保存到Prometheus中的数据是即时的监控信息，而只通过这些信息是无法反应某些指标的瞬时增量信息的，例如TPS、iops信息等。因此，reprocessing exporter可以用来计算增量信息或者聚合结果等。
由于reprocessing是从Prometheus中获取指标数据，进行二次加工处理后再返回给Prometheus. 因此，它与Prometheus是一一对应的，即如果只有一个Prometheus服务，则只需要一个reprocessing exporter即可。例如，可以通过下述命令启动reprocessing exporter:
gs_dbmind component reprocessing_exporter 127.0.0.1 9090 --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9189
如果您的Prometheus使用了basic authorization方式进行登录校验，则需要额外指定 --prometheus-auth-user 以及 --prometheus-auth-password 选项的值。
DBMind后台服务是常驻内存的。因此，您需要首先配置一个配置文件目录，在该目录中保存多个DBMind的配置文件。可以通过 gs_dbmind service 命令来进行配置文件目录的生成以及服务的启动。该命令的使用说明为：
$ gs_dbmind service --help
usage: service [-h] -c DIRECTORY [--only-run {...}] [--interactive | --initialize] {setup,start,stop}
positional arguments:
{setup,start,stop} perform an action for service
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-c DIRECTORY, --conf DIRECTORY
set the directory of configuration files
--only-run {slow_query_diagnosis,forecast}
explicitly set a certain task running in the backend
--interactive configure and initialize with interactive mode
--initialize initialize and check configurations after configuring.
下面，分别介绍配置文件目录生成，以及服务的启停操作。
DBMind提供两种方式进行配置文件的生成。一种是交互式的，通过 --interactive 选项指定；另一种则需要用户自己手动来修改，这也是默认方式。
交互式配置方式
下面是一些使用示例，这里我们用 CONF_DIRECTORY 标识我们的配置文件目录：
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY --interactive
通过上述命令，用户可以在交互式界面中，根据提示信息输入需要监控的openGauss实例信息和参数。
手动配置方式
下面的命令演示了如何通过手动方式进行DBMind配置：
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY
在执行完上述命令后，会生成一个名为 CONF_DIRECTORY 的目录，这个目录里面包含有很多的配置文件。不过，用户需要配置 CONF_DIRECTORY/dbmind.conf 文件即可。当用户配置完该文件后，则需要执行一下下述命令，DBMind会根据用户刚刚配置的信息初始化DBMind系统：
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY --initialize
当用户配置完DBMind数据库后，则可以直接通过下述命令启动DBMind后台服务：
gs_dbmind service start -c CONF_DIRECTORY
通过下述命令关闭DBMind服务：
gs_dbmind service stop -c CONF_DIRECTORY
如前文所述，DBMind基于一种插件化设计，这个组件（component）即为DBMind提供的插件（plugin）。通过插件式设计，DBMind可以任意进行功能扩展。如果想要使用某个组件的功能，则需要执行component子命令。例如某个名为xtuner的组件可以进行数据的参数调优，那么可以执行下述命令来使用xtuner的功能。
gs_dbmind component xtuner --help
DBMind支持Docker, 同时也会在Docker Hub上定期发布openGauss-DBMind的docker镜像，镜像的地址是：
https://hub.docker.com/r/dbmind/opengauss_dbmind
可以通过下述命令拉取该镜像：
docker pull dbmind/opengauss_dbmind
在某些情况下，您可能希望手动创建DBMind的docker镜像，例如想要创建基于最新代码的镜像时。那么，可以通过DBMind代码根目录下的 Dockerfile 文件创建。例如在DBMind的根目录中执行下述命令，即可创建名为 opengauss_dbmind 的镜像：
docker build -t opengauss_dbmind .
DBMind的docker镜像的默认执行文件是 docker_run.py，该启动脚本可以在容器中启动DBMind所需的大多数依赖服务，包括Prometheus, openGauss exporter, reprocessing exporter. 但是，却无法在该镜像容器内运行node exporter来监控远端服务器上的信息。
用户可以通过下述环境变量，将需要监控的openGauss服务信息传递给DBMind的docker镜像：
OPENGAUSS_DSNS: 需要监控的openGauss数据库实例的DSN信息，多个DSN信息用逗号(,)隔开
NODE_EXPORTERS: openGauss数据库实例所在机器的node exporter地址，多个地址用逗号(,)隔开
METADATABASE: 可选，将DBMind的离线计算结果存储起来的位置，用DSN形式标识数据库的连接信息；若为空，则默认使用SQLite进行存储
SCRAPE_INTERVAL: 可选，指标信息的采集间隔，单位是秒；默认为15秒
MASTER_USER: 可选，具有管理员权限的数据库用户名，可以用来执行某些数据库变更动作或者查询当前数据库的即时状态信息；若为空，则采用 OPENGAUSS_DSNS 中提供的用户
MASTER_USER_PWD: 可选，上述 MASTER_USER 对应的用户密码
注：DSN的配置格式可以参考常见问题中的说明。
使用docker run的-v参数可以将路径进行映射，docker容器内的日志统一写到 /log 目录中，持久化的数据统一存放在 /data 目录中。使用 -p 参数可以将容器内的端口号进行映射，Prometheus的容器内端口是9090, DBMind的web服务则使用8080端口。下面是个启动docker服务的例子：
docker run -it \
-e OPENGAUSS_DSNS="dbname=postgres user=dbmind_monitor password=DBMind@123 port=6789 host=192.168.1.100, dbname=postgres user=dbmind_monitor password=DBMind@123 port=6789 host=192.168.1.101, dbname=postgres user=dbmind_monitor password=DBMind@123 port=6789 host=192.168.1.102" \
-e NODE_EXPORTERS="http://192.168.1.100:9100,http://192.168.1.101:9100,http://192.168.1.102:9100" \
-e METADATABASE='postgresql://dbmind_metadb:DBMind%40123@192.168.1.100:6789/dbmind_metadb' \
-e MASTER_USER='dbmind_sys' \
-e MASTER_USER_PWD='DBMind@123' \
-e SCRAPE_INTERVAL=30 \
-p 38080:8080 -p 39090:9090 \
-v `pwd`/data:/data -v `pwd`/log:/log \
dbmind/opengauss_dbmind
上面的例子是一主二备节点的部署形态，他们的IP地址分别是192.168.1.100、192.168.1.101以及192.168.1.102，数据库的端口号都是6789. 上面我们使用了三个用户，为了方便演示，它们的密码都设置为DBMind@123。其中dbmind_monitor负责从openGauss数据库中抓取指标监控，需要具备 monitor admin权限；dbmind_sys 至少需要具备 monitor admin权限，以便可以获取数据库的即时状态，如果具备sysadmin权限，则可以完成一些数据库变更动作，如慢SQL查杀；dbmind_metadb 只是负责数据保存，具备指定数据库的使用权限即可；同时，这里也进行了端口和目录的映射。
如果希望使用命令行的形式运行DBMind，则可以直接在该docker镜像内调用 gs_dbmind 命令即可，Python运行时和第三方依赖等都已经打包在docker镜像中了，无需再次安装。例如，希望使用DBMind的参数调优组件提供的功能，则可以执行下述命令：
docker run -it dbmind/opengauss_dbmind \
gs_dbmind component xtuner recommend \
--database tpcds \
--db-host 192.168.1.100 \
--host-user omm \
--db-user tpcds \
--db-port 16000
注：在使用docker run 命令运行 gs_dbmind 时，需要指定 -it 参数，以便创建一个tty.
DSN是Database Source Name的缩写，这里支持两种格式，一种是K-V格式，如dbname=postgres user=username password=password_value port=6789 host=127.0.0.1；另一种是URL形式，例如postgresql://username:password_value@127.0.0.1:6789/postgres；对于采用URL格式的DSN，由于@等特殊字符用来分割URL串中各个部分的内容，故需要URL编码（URL encode）。例如某个用户dbmind的密码为DBMind@123，则URL形式的DSN可以是postgresql://dbmind:DBMind%40123@127.0.0.1:6789，即将@字符编码为%40. 类似地，需要编码的字符还包括其他可能引起歧义的字符，如/, \, ?, &.
DBMind is a part of openGauss, which empowers openGauss to carry the autonomous operations and maintenance capabilities. DBMind is leading and open-source. Through DBMind, users can easily discover database problems and the root causes of the problems in seconds.
In order to run DBMind, the following components should be configured and running.
At least Python 3.7.
Use pip3 install to install the python dependencies.
Type the pip3 install command with dependencies according to the environment you are running:
pip install -r requirements-aarch64.txt | requirements-x86.txt
Download and run the Prometheus time-series database.
Download and run the Prometheus node exporter. Node-exporter is to monitor the Linux system. Hence, one Linux environment only needs to deploy one node-exporter.
The following DBMind components are required:
Note: If you want to get higher security, you should use the HTTPS scheme.
The openGauss-exporter reads data from the database and places it on the Prometheus time-series database. OpenGauss-exporter is to monitor only one database instance. So if your deployment environment has not only one instance, you should start multiple openGauss-exporters to correspond to monitor multiple database instances. It needs database access with a user having the role of at least monadmin (monitoring administrator) granted to run it. For example, you can grant monadmin privilege to role dbmind as below:
ALTER USER dbmind monadmin;
Use the following command with the parameters below:
gs_dbmind component opengauss_exporter ...
You can get detailed explanations of this component through passing --help:
gs_dbmind component opengauss_exporter --help
For example, the following command starts it:
gs_dbmind component opengauss_exporter --url postgresql://username:password@host:port/database --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9187 --log.level warn --disable-https ...
To test that the exporter is up, type the following command on its host (or use change the localhost to the server address):
curl -vv http://localhost:9187/metrics
Reprocessing-exporter is a re-processing module for metrics stored in the Prometheus server. It helps Prometheus to reprocess the metric data then dump the new data into Prometheus. Therefore, only one needs to be started in a deployment environment. To run it use the command below:
gs_dbmind component reprocessing_exporter ...
Users can see usage by using --help too.
See this example for running the exporter in a single machine development environment:
gs_dbmind component reprocessing_exporter 127.0.0.1 9090 --web.listen-address 0.0.0.0 --web.listen-port 9189
Use the following command to check that the service is up:
curl http://127.0.0.1:9189/metrics
DBMind service is a memory-resident backend service. Therefore, users should configure it first then start or stop the service by using the configuration.
Service usages:
$ gs_dbmind service --help
usage: service [-h] -c DIRECTORY [--only-run {slow_query_diagnosis,forecast,anomaly_detection,alarm_log_diagnosis,index_recommendation,knob_recommendation}] [--dry-run] [-f]
[--interactive | --initialize]
{setup,start,stop,restart}
positional arguments:
{setup,start,stop,restart}
perform an action for service
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-c DIRECTORY, --conf DIRECTORY
set the directory of configuration files
--only-run {slow_query_diagnosis,forecast,anomaly_detection,alarm_log_diagnosis,index_recommendation,knob_recommendation}
explicitly set a certain task running in the backend
--dry-run run the backend task(s) once. the task to run can be specified by the --only-run argument
-f, --force force to stop the process and cancel all in-progress tasks
--interactive configure and initialize with interactive mode
--initialize initialize and check configurations after configuring.
DBMind offers two methods to configure. The one is an interactive mode by using --interactive argument, the other is a modification by hands.
See this example for configuring in the interactive mode:
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY --interactive
Then users can type parameters into the shell terminal.
See the following example for configuring by hands:
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY
After executing the above command, the directory CONF_DIRECTORY will generate too many configuration files. Therefore, users should modify these parameters in the CONF_DIRECTORY/dbmind.conf. While users finish configuring, this command needs to be run to initialize DBMind according to the CONF_DIRECTORY/dbmind.conf.
gs_dbmind service setup -c CONF_DIRECTORY --initialize
After configuring, specify your CONF_DIRECTORY, users can start or stop the service directly.
gs_dbmind service start/stop -c CONF_DIRECTORY
If users want to use a specific component offline. They can use the sub-command component:
gs_dbmind component xxx ...
xxx is the name of a component. Users can also get the component list by using the --help argument.
For example, use the following component to tune the knobs of a database:
gs_dbmind component xtuner --help
Mulan PSL v2
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