Docker コンテナ内の PostgreSQL クエリをログ記録してトラブルシューティングを行う

2024-05-15

PostgreSQL 公式 Docker イメージでクエリをすべてログ記録する方法

概要

手順

  1. Dockerfile で環境変数を設定する
ENV PG_LOG_QUERIES=1
  1. Docker コマンドを実行する
docker run -e PG_LOG_QUERIES=1 postgres
  1. ログを確認する

ログは、postgres コンテナ内に /var/log/postgresql/postgresql.log ファイルに記録されます。

ログフォーマットは次のとおりです。

2024-05-14 21:04:05 PDT [12345] LOG: statement: SELECT * FROM customers;
2024-05-14 21:04:05 PDT [12345] DETAIL: duration: 0.010 ms
  • 2024-05-14 21:04:05 PDT: ログのタイムスタンプ
  • [12345]: プロセス ID
  • LOG: ログレベル
  • statement: 実行された SQL ステートメント
  • DETAIL: ステートメントの実行時間

ログの使用方法

ログを使用して、次のことを確認できます。

  • 実行されている SQL クエリ
  • 各クエリの所要時間
  • クエリのパフォーマンスに関する潜在的な問題

注意事項

  • すべてのクエリがログ記録されるため、ログファイルが大きくなる可能性があります。
  • デバッグ目的でのみログ記録を有効にすることをお勧めします。
  • ログファイルは機密情報を含む可能性があるため、アクセス制御を適切に設定する必要があります。

PostgreSQL 公式 Docker イメージでクエリをすべてログ記録するには、Dockerfile で PG_LOG_QUERIES 環境変数を設定する必要があります。 ログを使用して、実行されている SQL クエリ、各クエリの所要時間、クエリの潜在的なパフォーマンス問題を確認できます。




PostgreSQL 公式 Docker イメージでクエリをすべてログ記録するサンプルコード

Dockerfile

FROM postgres

ENV PG_LOG_QUERIES=1

docker run コマンド

docker run -e PG_LOG_QUERIES=1 -d postgres

ログ確認

2024-05-14 21:04:05 PDT [12345] LOG: statement: SELECT * FROM customers;
2024-05-14 21:04:05 PDT [12345] DETAIL: duration: 0.010 ms

注意事項




PostgreSQL 公式 Docker イメージでクエリをログ記録するその他の方法

pgBadger は、PostgreSQL クエリログを分析して、パフォーマンス問題を特定するのに役立つツールです。 ログファイルのサイズを縮小し、より読みやすい形式でログを保存することもできます。

使用方法:

  1. pgBadger をインストールします。
  2. pgBadger コマンドを使用してログファイルを分析します。
pgbadger /var/log/postgresql/postgresql.log > output.log

Logstash は、さまざまなソースからのデータを収集して処理し、別の出力先に送信するツールです。 PostgreSQL ログを収集して、Elasticsearch や Kibana などの分析ツールに送信するために使用できます。

  1. Logstash をインストールします。
  2. PostgreSQL ログを収集するための Logstash 設定ファイルを作成します。
  1. Fluentd をインストールします。

pgBadger、Logstash、Fluentd の比較

機能pgBadgerLogstashFluentd
インストールの容易さ容易中程度中程度
セットアップの容易さ容易中程度中程度
ログの分析機能基本的な高度な高度な
ログの可視化機能基本的な高度な高度な
リソース要件低い中程度中程度

PostgreSQL 公式 Docker イメージでクエリをログ記録するには、いくつかの方法があります。 最適な方法は、ニーズと要件によって異なります。

  • シンプルで使いやすいソリューションが必要な場合は、PG_LOG_QUERIES 環境変数がおすすめです。
  • ログを分析してパフォーマンス問題を特定する必要がある場合は、pgBadger がおすすめです。
  • ログを収集して、Elasticsearch や Kibana などの分析ツールに送信する必要がある場合は、Logstash または Fluentd がおすすめです。

上記の情報は提供のみを目的としており、いかなる保証もありません。 PostgreSQL 公式 Docker イメージの使用に関する問題については、PostgreSQL コミュニティに問い合わせてください。


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