La Monitorización de base de datos proporciona una amplia visibilidad de tus bases de datos MySQL mediante la exposición de métricas de consultas, ejemplos de consultas, planes de explicación, datos de conexión, métricas de sistemas y telemetría para el motor de almacenamiento InnoDB.

El Agent recopila telemetría directamente de la base de datos iniciando sesión como usuario de sólo lectura. Realiza los siguientes pasos para habilitar la monitorización de base de datos con tu base de datos de MySQL:

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 de Azure MySQL.

Antes de empezar

Versiones de MySQL compatibles

5.7, o 8.0+

Tipos de despliegue de Azure MySQL compatibles

MySQL en máquinas virtuales de Azure, Single Server, Flexible Server (la Actividad de consulta y Recopilación de eventos de espera no son compatibles con Flexible Server).

Versiones compatibles del Agent

7.36.1+

Impacto del rendimiento

el valor predeterminado de configuración del Agent para la Monitorización de base de datos es conservador, pero puedes ajustar parámetros como el intervalo de recopilación y la frecuencia de muestreo de consultas para que se adapten mejor a tus necesidades. Para la mayoría de las cargas de trabajo, el Agent representa menos del uno por ciento del tiempo de ejecución de consultas en la base de datos y menos del uno por ciento de la CPU.

La Monitorización de base de datos se ejecuta como integración sobre el Agent base (ver valores de referencia).

Proxies, equilibradores de carga y agrupadores de conexiones

el Datadog Agent debe conectarse directamente al host que está siendo monitorizado, preferiblemente a través del endpoint de la instancia. El Agent no debe conectarse a la base de datos a través de un proxy, equilibrador de carga o agrupador de conexiones. Si el Agent se conecta a diferentes hosts mientras se está ejecutando (como en el caso de la conmutación por error, equilibrio de carga, etc.), el Agent calcula la diferencia en las estadísticas entre dos hosts, produciendo métricas inexactas.

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 MySQL

Configura los siguientes parámetros del servidor y, a continuación, reinicia el servidor para que los ajustes surtan efecto:

El Agent también requiere que los consumidores de performance_schema.events_statements_* se establezcan en ON para recopilar las consultas que se están ejecutando actualmente. De forma predeterminada, Azure MySQL Database habilita los consumidores de esquemas de rendimiento, por lo que no se requiere una configuración adicional.

Conceder acceso al Agent

El Datadog Agent requiere acceso de solo lectura a la base de datos para poder recopilar estadísticas y realizar consultas.

Crea el usuario datadog y concédele permisos básicos:

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@'%';

Crea el siguiente esquema:

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

Crea el procedimiento explain_statement para que el Agent pueda recopilar los planes de explicación:

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 ;

Además, crea este procedimiento en cada esquema del que desees recopilar planes de explicación. Sustituye <YOUR_SCHEMA> por el esquema de tu base de datos:

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@'%';

Para recopilar las métricas de índice, concede al usuario datadog un privilegio adicional:

GRANT SELECT ON mysql.innodb_index_stats TO datadog@'%';

A partir del Agent v7.65, el Datadog Agent puede recopilar información de esquemas de bases de datos MySQL. Consulta la sección Recopilación de esquemas a continuación para obtener más información sobre cómo conceder al Agent permisos para esta recopilación.

Guardar tu contraseña de forma segura

Store your password using secret management software such as Vault. You can then reference this password as ENC[<SECRET_NAME>] in your Agent configuration files: for example, ENC[datadog_user_database_password]. See Secrets Management for more information.

The examples on this page use datadog_user_database_password to refer to the name of the secret where your password is stored. It is possible to reference your password in plain text, but this is not recommended.

Instala y configura el Agent

Para monitorizar hosts de Azure, 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, solo necesita conectarse a ella. Para conocer otros métodos de instalación del Agent no mencionados aquí, consulta las Instrucciones de instalación del Agent.

init_config:

instances:
  - dbm: true
    host: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'
    port: 3306
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]' # from the CREATE USER step earlier, stored as a secret

    # After adding your project and instance, configure the Datadog Azure integration to pull additional cloud data such as CPU and Memory.
    azure:
      deployment_type: '<DEPLOYMENT_TYPE>'
      fully_qualified_domain_name: '<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>'

export DD_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export DD_AGENT_VERSION=7.36.1

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

FROM datadog/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": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>", "port": 3306,"username": "datadog","password": "ENC[datadog_user_database_password]", "azure": {"deployment_type": "<DEPLOYMENT_TYPE>", "fully_qualified_domain_name": "<AZURE_INSTANCE_ENDPOINT>"}}]'

cluster_check: true  # Make sure to include this flag
init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: <INSTANCE_ENDPOINT>
    port: <PORT>
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    azure:
      fully_qualified_domain_name: <INSTANCE_ENDPOINT>

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": "<INSTANCE_ENDPOINT>",
          "port": <PORT>,
          "username": "datadog",
          "password": "ENC[datadog_user_database_password]",
          "azure": {
            "fully_qualified_domain_name": "<INSTANCE_ENDPOINT>"
          }
        }
      ]
spec:
  ports:
  - port: <PORT>
    protocol: TCP
    targetPort: <PORT>
    name: mysql

Validación

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca mysql en la sección Checks. Si no, visita la página Bases de datos para empezar.

Configuraciones del Agent de ejemplo

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.

init_config:
instances:
  - dbm: true
    host: example-service-primary.example-host.com
    port: 3306
    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: 3306
    username: datadog
    password: 'ENC[datadog_user_database_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: 'ENC[datadog_user_database_password]'
    options:
      replication: true
    tags:
      - 'env:prod'
      - 'team:team-discovery'
      - 'service:example-service'
    [...]

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: 'ENC[datadog_user_database_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'

Collecting schemas

To enable this feature, use the collect_schemas option. See the sample mysql.d/conf.yaml for more details.

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

Note: For Agent v7.68 and below, use schemas_collection instead of collect_schemas.

Note: To collect schemas for a table, MySQL requires that the Datadog Agent has SELECT access for it. This is a MySQL-enforced restriction. Without SELECT access, the table will not appear in metadata queries.

The Agent does not use SELECT to access or read your table data. This permission is needed solely to retrieve schema details, due to how MySQL handles metadata visibility.

To grant SELECT permissions to a Datadog user, use one or a combination of the following commands:

• All databases:

  GRANT SELECT ON *.* TO datadog@'%';
  

• Per database basis:

  GRANT SELECT ON [database name].* TO datadog@'%';
  

• Per table basis:

  GRANT SELECT ON [database name].[table name] TO datadog@'%';
  

• Per column basis:

  GRANT SELECT ([column name1], [column name 2]) ON [database name].[table name] TO datadog@'%';
  

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

Instalación de la integración Azure MySQL

Para recopilar métricas de base de datos más completas de Azure, instala la integración MySQL (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 básica de MySQLDOCUMENTACIÓN