使用ELK分析Oracle数据库日志（elk oracle日志）

ELK是一个流行的数据分析工具，用于收集、分析和可视化来自不同来源的日志数据。Oracle数据库是企业中最常用的关系型数据库管理系统之一。在本文中，我们将深入探讨如何使用ELK分析Oracle数据库日志以获得有用的见解和信息。

收集Oracle数据库日志

ELK是一个由三个开源技术组成的堆栈：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎，Logstash是一个流水线工具，用于处理、转换和发送日志数据，而Kibana则用于可视化日志数据。

为了开始分析Oracle数据库日志，我们需要收集日志数据。Oracle支持不同级别的日志记录。例如：可以通过设置SQL_TRC_LEVEL来记录SQL跟踪。默认情况下，Oracle数据库在日志中仅记录故障事件的详细信息。为了更全面地收集日志数据，我们需要配置日志记录级别。可以通过以下方式启用详细日志记录：

1. 在Oracle数据库中，要首先确认 DIAGNOSTIC_DEST参数的设置值，即数据文件的目录。SQL>show parameter diagnostic_dest;

2. 在参数文件中设置日志记录级别：

Log_level_client = severe

Log_level_server = disable

这将启用客户端日志记录，并将记录级别设置为“severe”。这将导致记录最严重的事件。

配置Logstash

收集和过滤Oracle数据库日志后，我们需要传输数据到Elasticsearch中。Logstash是一个流水线工具，用于处理、转换和发送各种类型的数据。我们将使用Logstash来收集、解析、过滤和发送Oracle数据库日志数据。

以下是一个简单的Logstash配置示例，用于收集Oracle数据库日志：

input {

file {

path => “/var/log/oracle/oracle.log”

start_position => “beginning”

sincedb_path => “/dev/null”

type => “oracle”

}

}

filter {

if [type] == “oracle” {

grok {

match => { “message” => “(?\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}),\d{3}:.*%{LOGLEVEL:loglevel}\s+%{NUMBER:code}:%{SPACE}%{GREEDYDATA:message}” }

}

date {

match => [ “timestamp”, “yyyy-MM-dd HH:mm:ss” ]

}

mutate {

add_field => { “host” => “%{ip}” }

}

}

}

output {

elasticsearch {

hosts => [“localhost:9200”]

index => “oracle-%{+YYYY.MM.dd}”

document_type => “log”

}

}

这个配置文件包括三个部分：输入、过滤和输出。Logstash通过输入部分来确定要接收的数据源，如：这里使用file输入，指定Oracle数据库的日志文件路径。过滤器部分用于解析和处理接收到的数据，这里使用了grok过滤器。输出部分使用elasticsearch输出到Elasticsearch中。

配置Kibana

收集、解析和过滤Oracle数据库日志后，我们需要在Kibana中可视化这些数据。Kibana是一个开源的数据可视化工具，可以帮助一个人或公司轻松地探索、分析和呈现大规模数据。

要开始使用Kibana，我们需要设置索引。我们已经在Logstash配置文件中指定了索引名称为“oracle-yyyy.MM.dd”。因此，在Kibana的“Management”选项卡中，可以创建一个名称为“oracle-*”的索引模式以包含所有Oracle数据库日志数据。

接下来，我们可以在Kibana的“Discover”选项卡中选择可视化Oracle数据库日志数据。通过使用Kibana的强大搜索功能，可以创建各种仪表板、可视化工具和图形，以便从日志数据中洞察有价值的信息。

使用ELK分析Oracle数据库日志可以让我们了解我们的数据库运行状况。这些信息可以有效地发现潜在问题、识别性能瓶颈和帮助我们做出更好的决策。通过收集、过滤和可视化Oracle数据库日志数据，我们可以轻松地跟踪和分析数据库状况，以确保业务运行的连续性和可靠性。