Database Monitoring te proporciona una amplia visibilidad de tus bases de datos Postgres mediante la exposición de métricas de consultas, muestras de consultas, explain-plans, estados de bases de datos, conmutaciones por error y eventos.

El Agent recopila telemetría directamente de la base de datos iniciando sesión como usuario de sólo lectura. Realiza la siguiente configuración para habilitar Database Monitoring con tu base de datos Postgres:

1. Configura parámetros de bases de datos.
2. Concede al Agent acceso a la base de datos.
3. Instala y configura el Agent.
4. Instala la integración Cloud SQL

Antes de empezar

Versiones de PostgreSQL compatibles

10, 11, 12, 13, 14, 15

Versiones del Agent compatibles

v7.36.1 o posterior

Impacto en el rendimiento

La configuración de Database Monitoring predeterminada del Agent es conservadora, pero puedes ajustar algunos parámetros como el intervalo de recopilación y la frecuencia de muestreo de consultas según tus necesidades. Para la mayoría de las cargas de trabajo, el Agent representa menos del uno por ciento del tiempo de ejecución de la consulta en la base de datos y menos del uno por ciento del uso de CPU.

Database Monitoring se ejecuta como una integración sobre el Agent de base (consulta las referencias).

Proxies, balanceadores de carga y agrupadores de conexiones

El Datadog Agent debe conectarse directamente al host que se está monitorizando. Para las bases de datos autoalojadas, se prefiere 127.0.0.1 o el socket. El Agent no debe conectarse a la base de datos a través de un proxy, balanceador de carga o agrupador de conexiones como pgbouncer. Si el Agent se conecta a diferentes hosts mientras se ejecuta (como en el caso de la conmutación por error, el balanceo de carga, etc.), el Agent calcula la diferencia en las estadísticas entre dos hosts, lo que produce inexactitudes en las métricas.

Consideraciones sobre la seguridad de los datos

Para saber qué datos recopila el Agent de tus bases de datos y cómo garantizar su seguridad, consulta Información confidencial.

Configuración de parámetros de Postgres

Configura los siguientes parámetros en las marcas de bases de datos y luego reinicia el servidor para que la configuración surta efecto. Para obtener más información sobre estos parámetros, consulta la documentación de Postgres.

Conceder acceso al Agent

El Datadog Agent requiere acceso de sólo lectura al servidor de la base de datos para recopilar estadísticas y consultas.

Los siguientes comandos SQL deben ejecutarse en el servidor de base de datos primario (el escritor) en el clúster, si Postgres está replicado. Elige una base de datos PostgreSQL en el servidor de base de datos para que el Agent se conecte a ella. El Agent puede recopilar telemetría de todas las bases de datos del servidor de bases de datos independientemente de a cuál se conecte, por lo que una buena opción es utilizar la base de datos predeterminada postgres. Elige una base de datos diferente sólo si necesitas que el Agent ejecute consultas personalizadas con datos exclusivos de esa base de datos.

Conéctate a la base de datos elegida como superusuario (u otro usuario con permisos suficientes). Por ejemplo, si la base de datos elegida es postgres, conéctate como el usuario postgres a través de psql ejecutando:

psql -h mydb.example.com -d postgres -U postgres

Crea el usuario datadog:

CREATE USER datadog WITH password '<PASSWORD>';

Crea el siguiente esquema en cada base de datos:

CREATE SCHEMA datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA datadog TO datadog;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO datadog;
GRANT pg_monitor TO datadog;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

Crea la función en cada base de datos para permitir al Agent recopilar explain-plans.

CREATE OR REPLACE FUNCTION datadog.explain_statement(
   l_query TEXT,
   OUT explain JSON
)
RETURNS SETOF JSON AS
$$
DECLARE
curs REFCURSOR;
plan JSON;

BEGIN
   OPEN curs FOR EXECUTE pg_catalog.concat('EXPLAIN (FORMAT JSON) ', l_query);
   FETCH curs INTO plan;
   CLOSE curs;
   RETURN QUERY SELECT plan;
END;
$$
LANGUAGE 'plpgsql'
RETURNS NULL ON NULL INPUT
SECURITY DEFINER;

Verificación

Para verificar que los permisos son correctos, ejecuta los siguientes comandos para confirmar que el usuario del Agent puede conectarse a la base de datos y leer las tablas principales:

psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_database limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres connection - OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot connect to Postgres\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_activity limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_activity read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_activity\e[0m"
psql -h localhost -U datadog postgres -A \
  -c "select * from pg_stat_statements limit 1;" \
  && echo -e "\e[0;32mPostgres pg_stat_statements read OK\e[0m" \
  || echo -e "\e[0;31mCannot read from pg_stat_statements\e[0m"

Cuando se te pida una contraseña, utiliza la que introdujiste al crear el usuario datadog.

Instalación y configuración del Agent

Para monitorizar hosts de Cloud SQL, instala el Datadog Agent en tu infraestructura y configúralo para conectarse a cada endpoint de instancia de forma remota. El Agent no necesita ejecutarse en la base de datos, sólo necesita conectarse a ella. Para conocer otros métodos de instalación del Agent no mencionados aquí, consulta las instrucciones de instalación del Agent.

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["postgres"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<INSTANCE_ADDRESS>",
    "port": 5432,
    "username": "datadog",
    "password": "<UNIQUEPASSWORD>",
    "gcp": {
      "project_id": "<PROJECT_ID>",
      "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
    }
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

FROM gcr.io/datadoghq/agent:7.36.1

LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["postgres"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<INSTANCE_ADDRESS>", "port": 5432,"username": "datadog","password": "<UNIQUEPASSWORD>", "gcp": {"project_id": "<PROJECT_ID>", "instance_id": "<INSTANCE_ID>"}}]'

cluster_check: true  # Asegúrate de incluir esta marca
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<INSTANCE_ADDRESS>'
    port: 5432
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    # Después de añadir tu proyecto y tu instancia, configura la integración GCP de Datadog para extraer datos de nube adicionales como CPU, memoria, etc.
    gcp:
      project_id: '<PROJECT_ID>'
      instance_id: '<INSTANCE_ID>'

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: postgres
  labels:
    tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
    tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["postgres"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<INSTANCE_ADDRESS>",
          "port": 5432,
          "username": "datadog",
          "password": "<UNIQUEPASSWORD>",
          "gcp": {
            "project_id": "<PROJECT_ID>",
            "instance_id": "<INSTANCE_ID>"
          }
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 5432
    protocol: TCP
    targetPort: 5432
    name: postgres

Validación

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca postgres en la sección Checks o visita la página Bases de datos para empezar.

Ejemplo de configuraciones del Agent

One agent connecting to multiple hosts

It is common to configure a single Agent host to connect to multiple remote database instances (see Agent installation architectures for DBM). To connect to multiple hosts, create an entry for each host in the Postgres integration config. In these cases, Datadog recommends limiting the number of instances per Agent to a maximum of 10 database instances to guarantee reliable performance.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: example-service–replica-1.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: example-service–replica-2.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
    [...]

Monitoring multiple databases on a database host

Use the database_autodiscovery option to permit the Agent to discover all databases on your host to monitor. You can specify include or exclude fields to narrow the scope of databases discovered. See the sample postgres.d/conf.yaml for more details.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    database_autodiscovery:
      enabled: true
      # Optionally, set the include field to specify
      # a set of databases you are interested in discovering
      include:
        - mydb.*
        - example.*
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'

Running custom queries

To collect custom metrics, use the custom_queries option. See the sample postgres.d/conf.yaml for more details.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    custom_queries:
    - metric_prefix: employee
      query: SELECT age, salary, hours_worked, name FROM hr.employees;
      columns:
        - name: custom.employee_age
          type: gauge
        - name: custom.employee_salary
           type: gauge
        - name: custom.employee_hours
           type: count
        - name: name
           type: tag
      tags:
        - 'table:employees'

Monitoring relation metrics for multiple databases

In order to collect relation metrics (such as postgresql.seq_scans, postgresql.dead_rows, postgresql.index_rows_read, and postgresql.table_size), the Agent must be configured to connect to each database (by default, the Agent only connects to the postgres database).

Specify a single “DBM” instance to collect DBM telemetry from all databases. Use the database_autodiscovery option to avoid specifying each database name.

init_config:
instances:
  # This instance is the "DBM" instance. It will connect to the
  # all logical databases, and send DBM telemetry from all databases
  - dbm: true
    host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    database_autodiscovery:
      enabled: true
      exclude:
        - ^users$
        - ^inventory$
    relations:
      - relation_regex: .*
  # This instance only collects data from the `users` database
  # and collects relation metrics from tables prefixed by "2022_"
  - host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    dbname: users
    dbstrict: true
    relations:
      - relation_regex: 2022_.*
        relkind:
          - r
          - i
  # This instance only collects data from the `inventory` database
  # and collects relation metrics only from the specified tables
  - host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    dbname: inventory
    dbstrict: true
    relations:
      - relation_name: products
      - relation_name: external_seller_products

Collecting schemas

To enable this feature, use the collect_schemas option. You must also configure the Agent to connect to each logical database.

Use the database_autodiscovery option to avoid specifying each logical database. See the sample postgres.d/conf.yaml for more details.

init_config:
# This instance only collects data from the `users` database
# and collects relation metrics only from the specified tables
instances:
  - dbm: true
    host: example-service-primary.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    dbname: users
    dbstrict: true
    collect_schemas:
      enabled: true
    relations:
      - products
      - external_seller_products
  # This instance detects every logical database automatically
  # and collects relation metrics from every table
  - dbm: true
    host: example-service–replica-1.example-host.com
    port: 5432
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    database_autodiscovery:
      enabled: true
    collect_schemas:
      enabled: true
    relations:
      - relation_regex: .*

Working with hosts through a proxy

If the Agent must connect through a proxy such as the Cloud SQL Auth proxy, all telemetry is tagged with the hostname of the proxy rather than the database instance. Use the reported_hostname option to set a custom override of the hostname detected by the Agent.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 5000
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    reported_hostname: example-service-primary
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 5001
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    reported_hostname: example-service-replica-1

Instalar la integración Cloud SQL

Para recopilar métricas de base de datos más completas de Cloud SQL, instala la integración Cloud SQL (opcional).

Solucionar problemas

Si has instalado y configurado las integraciones y el Agent como se describe, pero no funcionan como se esperaba, consulta Solucionar problemas.

Referencias adicionales

Más enlaces, artículos y documentación útiles:

Integración Postgres básicaDOCUMENTACIÓN