# 基本信息

DBdoctor是聚好看科技股份有限公司自主研发的一款数据库内核级性能诊断工具，首次将eBPF技术聚焦在了数据库领域，一分钟内定位数据库性能问题并给出优化建议，实现数据库性能诊断百倍提效。




# 产品特性
![image.png](/static/img/ce7628b55c407f5756f3ef06d97facad.image.webp)

# 应用场景
![image.png](/static/img/11e885dcfbda3f7b12237b462cf45a31.image.webp)

# 版本功能
![image.png](/static/img/810c979e4a9d9f8d686a80ec74518c2f.image.webp)

DBdoctor产品介绍

# DBdoctor支持[安装包解压一键安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Quick-Install?id=%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%8c%85%e8%a7%a3%e5%8e%8b%e4%b8%80%e9%94%ae%e5%ae%89%e8%a3%85)与[docker镜像手动导入安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Quick-Install?id=docker%e9%95%9c%e5%83%8f%e6%89%8b%e5%8a%a8%e5%af%bc%e5%85%a5%e5%ae%89%e8%a3%85)两种快速安装模式。

其中，*安装包解压一键安装模式*目前仅支持Linux系统（支持的操作系统参见 [13. FAQ](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/13-FAQ)）；*Docker镜像手动导入安装模式*支持Linux和Mac系统。



## [安装包解压一键安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Quick-Install?id=%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%8c%85%e8%a7%a3%e5%8e%8b%e4%b8%80%e9%94%ae%e5%ae%89%e8%a3%85)

安装包下载地址：

预估时间：1分钟

通过一键拉起的方式，零依赖自动在主机上部署所需的docker。

将下载的tar.gz安装包解压缩，进入解压后的根目录，执行`./dbd -I`进行DBdoctor的快速安装。例如：

```
tar -zxvf DBdoctorV3.2.0_20240521.tar.gz -C ${INSTALL_PATH} 
cd ${INSTALL_PATH}
./dbd -I
```

注：使用`./dbd -I`参数执行脚本会进行单机版的一键安装。如果需要安装集群版，请参考[集群安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Install-Cluster)。

关于dbd命令的更多参数说明，请参考[dbd命令参数说明](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.2-Cmd-Options-dbd)。

./dbd `--install`或`-I`执行安装时，可以添加选项`--unlimited`忽略4c8g的限制。

安装成功后会打印访问地址：

```
WebSite:   http://xxx.xxx.xxx.xxx:13000/#/login
Default User:     tester
Default Password: Root2023!
```

其中，`xxx.xxx.xxx.xxx`为用户安装的主机IP地址。

脚本会自动创建一个初始测试账号`tester`（初始密码`Root2023!`）和一个初始管理员账号`admin`（初始密码`123456`）。

日志路径

```
mysql日志：${INSTALL_PATH}/service/mysql/mysql_error.log
agent日志：${INSTALL_PATH}/usr/local/dra-agent/logs/*.log
kafka日志：${INSTALL_PATH}/service/kafka/logs/server.log
dra-pi日志：${INSTALL_PATH}/service/dra-pi/logs/*.log
dra-data-sample日志：${INSTALL_PATH}/service/dra-data-sample/logs/*.log
```

## [docker镜像手动导入安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Quick-Install?id=docker%e9%95%9c%e5%83%8f%e6%89%8b%e5%8a%a8%e5%af%bc%e5%85%a5%e5%ae%89%e8%a3%85)

预估时间：1分钟

1、需要提前安装并启动Docker服务，需要检查docker所在磁盘空间充足

2、下载镜像文件并解压，得到`dbdoctor-server-<version>.tar`

3、导入镜像`docker load -i ./dbdoctor-server-<version>.tar`

4、执行`docker run启动命令，需要注意Mac版与Linux版启动差异

* Linux版本：demo实例支持锁分析功能，需要挂载系统目录。

```
docker run -d \
    -e HOST_IP=<hostip> \
    -e HOST_PORT=<webport> \
    -e KAFKA_HOST_PORT=<kafkaport> \
    -e OS=linux \
    -p <webport>:13000 \
    -p <kafkaport>:9092 \
    -v /proc:/host/proc:ro \
    -v /lib/modules:/lib/modules \
    -v /usr/src:/usr/src:ro \
    -v /sys/kernel/debug:/sys/kernel/debug \
    -v /<datadir>:/data \
    --privileged \
    --name dbdoctor \
    dbdoctor-server:3.2.0
```

* Mac版本：demo实例不支持锁分析功能，不需要挂载系统目录。

```
docker run -d \
   -e HOST_IP=<hostip> \
   -e HOST_PORT=<webport> \
   -e KAFKA_HOST_PORT=<kafkaport> \
   -e OS=mac \
   -p <webport>:13000 \
   -p <kafkaport>:9092 \
   --name dbdoctor \
   dbdoctor-server:3.2.0
```

5、检查启动日志`docker logs -f dbdoctor`，启动成功后会打印WEB地址与账号密码。

默认DBA用户`tester`密码`Root2023!`，默认管理员账号`admin`密码`123456`。

6、Server启动后自带一套纳管的本地Demo实例，通过Web页面添加的纳管实例所在机器有如下要求：

* 要在官方支持的[Linux版本列表范围](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/13-FAQ)内
* 需要与server端使用相同CPU架构

## DockerHub镜像仓库下载[一键安装](https://dbdoctor.hisensecloud.com/modules/dbDoctor/mdPreview/index.html?readme=help#/mdManageDocument/6.1.1-Quick-Install?id=%e5%ae%89%e8%a3%85%e5%8c%85%e8%a7%a3%e5%8e%8b%e4%b8%80%e9%94%ae%e5%ae%89%e8%a3%85)

DockerHub仓库中下载DBdoctor的docker镜像：

1）DBdoctor Server服务端下载地址：https://hub.docker.com/r/dbdoctor/dbdoctor

a）Run on LinuxAdvanced features require kernel-devel.

check by:

ls /lib/modules/$(uname -r)/build/include

install by:

yum install -y kernel-devel-$(uname -r)orapt install -y linux-headers-$(uname -r)

docker run command:

docker run -d \ -e HOST_IP=<host ip> \ -e HOST_PORT=<web port> \ -e KAFKA_HOST_PORT=<kafka port> \ -e OS=linux \ -p <web port>:13000 \ -p <kafka port>:9092 \ -v /proc:/host/proc:ro \ -v /lib/modules:/lib/modules \ -v /usr/src:/usr/src:ro \ -v /sys/kernel/debug:/sys/kernel/debug \ -v /<datadir>:/data \ --privileged \ --name dbdoctor \ dbdoctor/dbdoctor:<tag>

b）Run on Mac

The demo instance on mac does not support advanced features.

docker run -d \ -e HOST_IP=<host ip> \ -e HOST_PORT=<web port> \ -e KAFKA_HOST_PORT=<kafka port> \ -e OS=mac \ -p <web port>:13000 \ -p <kafka port>:9092 \ --name dbdoctor \ dbdoctor/dbdoctor:<tag>

c）Get Website

docker logs -f dbdoctor

or

http://<host ip>:<web port>/#/login

d）Default User And Password

|User|Password|Description|
| --- | --- | --- |
|tester|Root2023!|Manage DB|
|admin|123456|Manage tenant,user,license|

2）DBdoctor Agent下载地址：‍https://hub.docker.com/r/dbdoctor/dbdoctor-agent

Advanced features require kernel-devel.

check by:

ls /lib/modules/$(uname -r)/build/include

install by:

yum install -y kernel-devel-$(uname -r)orapt install -y linux-headers-$(uname -r)

docker run command:

docker run -d \ -e HOST_IP=<host ip> \ -e KAFKA_IP=<server ip>\ -e KAFKA_PORT=<kafka port> \ -e OS=linux \ -v /proc:/host/proc:ro \ -v /lib/modules:/lib/modules \ -v /usr/src:/usr/src:ro \ -v /sys/kernel/debug:/sys/kernel/debug \ -v /<datadir>:/usr/local/dra-agent/logs \ -p 22888:22888 \ --privileged \ --name dra-agent \ dbdoctor-agent:<tag>

DBdoctor支持安装包解压一键安装与docker镜像手动导入安装两种快速安装模式

# DBdoctor-利用eBPF技术探测数据库内核的性能诊断工具

> [DBdoctor如何纳管公有云RDS](https://mp.weixin.qq.com/s/MtayXFwPSPdNaf08NU-nlA?poc_token=HBjhX2ajWY3spXUEy7I9vTfShMONpMHdywzUBHuj)

DBdoctor是一款内核级数据库性能诊断工具，致力于解决一切数据库性能问题。现推出长久免费版，具备：SQL审核、巡检报表、监控告警、存储诊断、审计日志、权限管理等功能，不限实例个数，可基于长久免费版快速搭建企业级数据库监控诊断平台，官网可快速下载，零依赖一键部署。



安装完成后，需要开启如下程序：


```js
[root@wtj1vpdbmgicp01 Dbdoctor]# pwd
/acdata/dba_tools/Dbdoctor
# chroot dbdoctor-3.2.0
# python3 UniteServer.py&
```

DBdoctor-利用eBPF技术探测数据库内核的性能诊断工具，一分钟诊断MySQL性能问题，给出解决建议

# 使用docker-compose部署


```bash
# cd /acdata/dba_tools/dujiaoka/dujiaoka
# docker-compose -f docker-compose.yml up -d web
```

部署完成后，使用chrome访问测试：

http://112.126.76.183:8080/




## 问题一：

![image.png](/static/img/611d8bd30fc37f435a55f9a5e00113cd.image.webp)


/app/

```php
UnexpectedValueException
The stream or file "/app/storage/logs/laravel.log" could not be opened in append mode: failed to open stream: Permission denied 
The exception occurred while attempting to log: The stream or file "/app/storage/logs/laravel.log" could not be opened in append mode: failed to open stream: Permission denied 
The exception occurred while attempting to log: The stream or file "/app/storage/logs/laravel.log" could not be opened in append mode: failed to open stream: Permission denied 

```

## 解决办法：


```bash
root@iZ2ze9q81xgt0hey2qih17Z:/acdata/dba_tools/dujiaoka/dujiaoka# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                                                                       NAMES
cf5448ebf635   dujiaoka_web   "/entrypoint sh -c /…"   30 minutes ago   Up 30 minutes   443/tcp, 0.0.0.0:9000->9000/tcp, :::9000->9000/tcp, 0.0.0.0:8080->80/tcp, :::8080->80/tcp   dujiaoka

root@iZ2ze9q81xgt0hey2qih17Z:/acdata/dba_tools/dujiaoka/dujiaoka# docker exec -it cf5448ebf635 bash

root@cf5448ebf635:/app# chmod 777 -R storage/
```

## 问题二：
![image.png](/static/img/b27e94f8e59421a9907f8f9481b900d1.image.webp)


## 解决办法：
修改.env后，要更新缓存。登录到容器中，更新缓存。


```bash
root@cf5448ebf635:/app# cat .env
APP_NAME=独角数卡
APP_ENV=local
APP_KEY=base64:hDVkYhfkUjaePiaI1tcBT7G8bh2A8RQxwWIGkq7BO18=32sfs
APP_DEBUG=true
APP_URL=http://112.126.76.183:8080/

LOG_CHANNEL=stack

# 数据库配置
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=172.24.52.4
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=dujiaoka
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=pC52liycziojMi_2028

# redis配置
REDIS_HOST=172.24.52.4
REDIS_PASSWORD=
REDIS_PORT=6379

BROADCAST_DRIVER=log
SESSION_DRIVER=file
SESSION_LIFETIME=120


# 缓存配置
# file为磁盘文件  redis为内存级别
# redis为内存需要安装好redis服务端并配置
CACHE_DRIVER=file

# 异步消息队列
# sync为同步  redis为异步
# 使用redis异步需要安装好redis服务端并配置
QUEUE_CONNECTION=redis

# 后台语言
## zh_CN 简体中文
## zh_TW 繁体中文
## en    英文
DUJIAO_ADMIN_LANGUAGE=zh_CN

# 后台登录地址
ADMIN_ROUTE_PREFIX=/admin
```

```bash
root@iZ2ze9q81xgt0hey2qih17Z:/acdata/dba_tools/dujiaoka/dujiaoka# docker exec -it cf5448ebf635 bash
root@cf5448ebf635:/app# php artisan config:cache
Configuration cache cleared!
Configuration cached successfully!
```

独角数卡部署遇到问题记录及解决方法

![image.png](/static/img/d7bf88612628fb1de73a4cafa5b846ee.image.webp)

**MySQL和PostgreSQL是两种常见的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们有一些区别和适用场景。**



# 数据模型和特性：
## MySQL:
-    MySQL是一种基于客户端-服务器架构的数据库系统，它采用了主要使用SQL的关系型数据模型。它支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，并提供了多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等，可以根据需求选择适当的存储引擎。MySQL也具有较好的可扩展性和性能。
## PostgreSQL: 

- PostgreSQL也是一种关系型数据库管理系统，支持SQL语言和ACID事务。与MySQL相比，PostgreSQL提供了更丰富的数据类型、更强大的功能和更高级的扩展性。它支持复杂的查询、触发器、视图、存储过程、自定义函数、地理空间数据和全文搜索等。

# 使用场景：
## MySQL: 
- MySQL通常用于Web应用程序、小型到中型规模的数据存储需求，以及需要快速读取和写入数据的场景。它在处理大量事务和高并发读取方面表现良好，也适合用于数据驱动型应用程序。
## PostgreSQL:
- PostgreSQL适用于需要高级功能、复杂查询和更严格数据完整性的场景。它在数据分析、地理信息系统（GIS）、科学研究和大型企业应用程序等领域广泛应用。
# 扩容成本：
## MySQL: 
- 在MySQL中，扩容的成本相对较低。可以通过水平扩展（例如，使用主从复制或分片）来增加系统的处理能力和存储容量。MySQL的生态系统非常丰富，有许多工具和解决方案可供选择，支持高可用性和负载均衡。
## PostgreSQL:
1. PostgreSQL的扩容成本相对较高。由于其高级功能和复杂性，需要更多的配置和管理工作。扩展PostgreSQL可能涉及到分区、复制、并行查询等技术，需要更多的资源和专业知识。

需要根据具体的业务需求、数据规模和性能要求来选择适合的数据库系统。如果需要简单的、易于使用和部署的解决方案，MySQL可能更适合。如果需要更高级的功能、更强大的扩展性和数据完整性，以及更复杂的查询需求，那么PostgreSQL可能是更好的选择。

:::warning{title="注意"}
请注意，扩容的成本不仅仅取决于数据库系统本身，还受到应用程序的架构、硬件资源、数据复制和同步的要求等多个因素的影响。因此，在进行扩容之前，需要仔细评估和规划，并根据实际需求选择合适的扩容方案。
:::


**MySQL和PostgreSQL都提供了多种扩容方案，可以根据需求和情况选择适合的方法。以下是一些常见的扩容方案：**

## 垂直扩展（Vertical Scaling）：
垂直扩展是通过增加单个数据库服务器的计算能力和存储资源来进行扩容。可以升级硬件、增加内存、CPU或存储容量来提高性能和处理能力。这种扩展方案相对简单，但在达到硬件极限后可能会受到限制。
## 水平扩展（Horizontal Scaling）：
水平扩展是通过增加多个数据库服务器来进行扩容，以分担负载和提高性能。常见的水平扩展方案有：
- 主从复制（Master-Slave Replication）：通过将写操作发送到主服务器，然后将数据复制到一个或多个从服务器，实现读写分离，提高读取性能和可用性。
- 分片（Sharding）：将数据分成多个较小的分片，并将每个分片分配给不同的数据库服务器。这种方式可以增加存储容量和处理能力，但需要在应用程序中进行分片逻辑的处理。
- 数据库集群（Database Clustering）：使用集群技术将多个数据库服务器组合在一起，共享负载和资源，提供高可用性和扩展性。常见的集群解决方案包括MySQL的MySQL Cluster和PostgreSQL的PostgreSQL集群。

## 数据复制和分区：
- 数据复制和分区是常用的扩容方案，旨在将数据分散到不同的数据库服务器上。这些方案可以提高读取性能、容量和可用性，并允许更好地处理大量数据。
- MySQL中的复制技术包括主从复制和组复制。PostgreSQL中的复制技术包括流复制和逻辑复制。通过配置适当的复制拓扑和复制策略，可以实现数据的备份、负载均衡和高可用性。
- 分区是将表数据分割为多个逻辑部分，存储在不同的物理位置。MySQL和PostgreSQL都提供了分区表功能，可以根据分区键将数据分散到不同的分区，以提高查询性能和数据管理。
## 云托管服务：
- 选择将数据库迁移到云平台的托管服务（如Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure Database等）也是一种简化扩容和管理的方法。这些服务提供了自动化的扩展、备份和监控功能，使数据库的扩容过程更加简单和便捷。

:::tip{title="提示"}
用户需要根据具体的需求、数据规模、性能要求和预算等因素来选择合适的扩容方案。在进行扩容之前，建议进行充分的规划、测试和评估，确保选取的方案能够满足业务需求。
:::

基本信息

DBdoctor支持安装包解压一键安装与docker镜像手动导入安装两种快速安装模式。

DBdoctor-利用eBPF技术探测数据库内核的性能诊断工具

使用docker-compose部署