Database Monitoring は、InnoDB ストレージエンジンのクエリメトリクス、クエリサンプル、実行計画、接続データ、システムメトリクス、テレメトリを公開することにより、MySQL データベースの詳細な可視性を提供します。

Agent は、読み取り専用のユーザーとしてログインすることでデータベースから直接テレメトリーを収集します。MySQL データベースで Database Monitoring を有効にするには、以下の設定を行ってください。

1. データベースのパラメーターを構成する
2. Agent にデータベースへのアクセスを付与する
3. Agent をインストールする
4. RDS インテグレーションをインストールする

はじめに

サポートされている MySQL バージョン

5.6、5.7、8.0 以降

サポートされている Agent バージョン

7.36.1 以降

パフォーマンスへの影響

Database Monitoring のデフォルトの Agent 構成は保守的ですが、収集間隔やクエリのサンプリングレートなどの設定を調整することで、よりニーズに合ったものにすることができます。ワークロードの大半において、Agent はデータベース上のクエリ実行時間の 1 % 未満、CPU の 1 % 未満を占めています。

Database Monitoring は、ベースとなる Agent 上のインテグレーションとして動作します (ベンチマークを参照してください)。

プロキシ、ロードバランサー、コネクションプーラー

Datadog Agent は、監視対象のホストに直接接続する必要があり、できればインスタンスエンドポイントを通じて行うことが望ましいです。Agent をプロキシ、ロードバランサー、コネクションプーラー、または Aurora クラスターエンドポイントを経由してデータベースに接続しないでください。クラスターエンドポイントに接続されている場合、Agent はランダムな 1 つのレプリカからデータを収集し、そのレプリカの可視性だけを提供します。Agent が実行中に異なるホストに接続した場合 (フェイルオーバーやロードバランシングなどの場合)、Agent は 2 つのホスト間の統計の差を計算し、不正確なメトリクスを生成します。

データセキュリティへの配慮

Agent がデータベースから収集するデータの種類や、そのデータの安全性をどのように保証するかについては、機密情報をご覧ください。

MySQL 設定を構成する

DB パラメーターグループで以下の設定を行い、サーバーを再起動すると設定が反映されます。

注: Agent へのアクセス権限付与の一貫として、Agent がランタイム時に動的に performance-schema-consumer-* 設定を有効にできるようにすることを推奨します。ランタイムセットアップコンシューマーを参照してください。

Agent にアクセスを付与する

Datadog Agent が統計やクエリを収集するためには、データベースへの読み取り専用のアクセスが必要となります。

次の手順では、datadog@'%' を使用して任意のホストからログインする権限を Agent に付与します。datadog@'localhost' を使用して、datadog ユーザーが localhost からのみログインできるように制限できます。詳細については、MySQL ドキュメントを参照してください。

CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED BY '<UNIQUEPASSWORD>';
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';

CREATE USER datadog@'%' IDENTIFIED by '<UNIQUEPASSWORD>';
ALTER USER datadog@'%' WITH MAX_USER_CONNECTIONS 5;
GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO datadog@'%';
GRANT PROCESS ON *.* TO datadog@'%';
GRANT SELECT ON performance_schema.* TO datadog@'%';

次のスキーマを作成します。

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS datadog;
GRANT EXECUTE ON datadog.* to datadog@'%';
GRANT CREATE TEMPORARY TABLES ON datadog.* TO datadog@'%';

Agent が実行計画を収集できるように、 explain_statement プロシージャを作成します。

DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.explain_statement(IN query TEXT)
    SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
    SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
    PREPARE stmt FROM @explain;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;

さらに、実行計画を収集するすべてのスキーマでこのプロシージャを作成します。<YOUR_SCHEMA> をデータベーススキーマに置き換えます。

DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement(IN query TEXT)
    SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
    SET @explain := CONCAT('EXPLAIN FORMAT=json ', query);
    PREPARE stmt FROM @explain;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE <YOUR_SCHEMA>.explain_statement TO datadog@'%';

ランタイムセットアップコンシューマー

Datadog では、ランタイムで performance_schema.events_* コンシューマーを有効にする機能を Agent に与えるために、次のプロシージャを作成することをお勧めしています。

DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers()
    SQL SECURITY DEFINER
BEGIN
    UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name LIKE 'events_statements_%';
    UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled='YES' WHERE name = 'events_waits_current';
END $$
DELIMITER ;
GRANT EXECUTE ON PROCEDURE datadog.enable_events_statements_consumers TO datadog@'%';

Agent のインストール

Aurora ホストを監視するには、インフラストラクチャーに Datadog Agent をインストールし、各インスタンスのエンドポイントにリモートで接続するように構成します。Agent はデータベース上で動作する必要はなく、データベースに接続するだけで問題ありません。ここに記載されていないその他の Agent のインストール方法については、Agent のインストール手順を参照してください。

init_config:

instances:
  - dbm: true
    host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
    port: 3306
    username: datadog
    password: '<YOUR_CHOSEN_PASSWORD>' # 前の CREATE USER ステップから

# プロジェクトとインスタンスを追加した後、CPU やメモリなどの追加のクラウドデータをプルできるよう、Datadog AWS インテグレーションを構成します。
aws:
instance_endpoint: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1

docker run -e "DD_API_KEY=${DD_API_KEY}" \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
  -l com.datadoghq.ad.check_names='["mysql"]' \
  -l com.datadoghq.ad.init_configs='[{}]' \
  -l com.datadoghq.ad.instances='[{
    "dbm": true,
    "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
    "port": 3306,
    "username": "datadog",
    "password": "<UNIQUEPASSWORD>"
  }]' \
  gcr.io/datadoghq/agent:${DD_AGENT_VERSION}

FROM gcr.io/datadoghq/agent:7.36.1

LABEL "com.datadoghq.ad.check_names"='["mysql"]'
LABEL "com.datadoghq.ad.init_configs"='[{}]'
LABEL "com.datadoghq.ad.instances"='[{"dbm": true, "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 3306,"username": "datadog","password": "<UNIQUEPASSWORD>"}]'

helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update

helm install <RELEASE_NAME> \
  --set 'datadog.apiKey=<DATADOG_API_KEY>' \
  --set 'clusterAgent.enabled=true' \
  --set 'clusterAgent.confd.mysql\.yaml=cluster_check: true
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: <INSTANCE_ADDRESS>
    port: 3306
    username: datadog
    password: "<UNIQUEPASSWORD>"' \
  datadog/datadog

cluster_check: true  # このフラグを必ず含めてください
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: '<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>'
    port: 3306
    username: datadog
    password: '<UNIQUEPASSWORD>'

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql
  labels:
    tags.datadoghq.com/env: '<ENV>'
    tags.datadoghq.com/service: '<SERVICE>'
  annotations:
    ad.datadoghq.com/service.check_names: '["mysql"]'
    ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/service.instances: |
      [
        {
          "dbm": true,
          "host": "<AWS_INSTANCE_ENDPOINT>",
          "port": 3306,
          "username": "datadog",
          "password": "<UNIQUEPASSWORD>"
        }
      ]      
spec:
  ports:
  - port: 3306
    protocol: TCP
    targetPort: 3306
    name: mysql

検証

Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで mysql を探します。または、データベースのページを参照してください。

Agent の構成例

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 MySQL 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: 3306
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: example-service-replica-1.example-host.com
    port: 3306
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    options:
      replication: true
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
  - dbm: true
    host: example-service-replica-2.example-host.com
    port: 3306
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    options:
      replication: true
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
    [...]

Storing passwords securely

While it is possible to declare passwords directly in the Agent configuration files, it is a more secure practice to encrypt and store database credentials elsewhere using secret management software such as Vault. The Agent is able to read these credentials using the ENC[] syntax. Review the secrets management documentation for the required setup to store these credentials. The following example shows how to declare and use those credentials:

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 3306
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'

Running custom queries

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

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 3306
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    custom_queries:
    - 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'

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: '<PASSWORD>'
    reported_hostname: example-service-primary
  - dbm: true
    host: localhost
    port: 5001
    username: datadog
    password: '<PASSWORD>'
    reported_hostname: example-service-replica-1

RDS インテグレーションをインストール

AWS からより包括的なデータベースメトリクスを収集するには、RDS インテグレーションをインストールします (オプション)。

トラブルシューティング

インテグレーションと Agent を手順通りにインストール・設定しても期待通りに動作しない場合は、トラブルシューティングを参照してください。

その他の参考資料

お役に立つドキュメント、リンクや記事:

基本的な MySQL インテグレーションドキュメント