14個開源免費數據庫監控工具，MySQL、Oracle、Postgres或MSSQL
在信息系統項目中，UI、業務邏輯、數據庫操作、文件操作、網絡、API調用等許多環節都有可能產生性能問題，其中，數據庫讀寫是最為常見的操作，我們也發現其實許多項目中的大部分瓶頸多來自于數據庫操作。因此，在做性能優化的過程中，我們總是特別關注持久層的代碼、數據庫的設計和數據庫的物理環境。
除了架構設計和代碼質量的優劣以外，數據庫的監控對于確保數據庫的最佳性能和健康至關重要。以下是讓必須重視數據庫的幾個原因：
- 有助于性能優化：數據庫監控有助于識別性能瓶頸。通過監控關鍵指標，管理員和開發人員可以優化查詢語句，找出效率低下的原因，并提高數據庫的整體性能。
- 有助于問題檢測和診斷：實時監控能夠為異常、錯誤或潛在問題提供警報和通知，使管理員能夠采取主動措施并在影響數據庫功能之前解決問題。
- 有助于規劃存儲容量：數據庫監控通過提供對資源利用率（如：CPU、內存和存儲）的深入了解來幫助DBA進行容量規劃、分析趨勢、預測未來需求，并就可擴展性和基礎架構改進要求做出決策。
- 有助于數據安全合規：監控有助于確保數據庫的安全性和合規性。通過跟蹤監控數據庫訪問、檢測未經授權的活動、審計數據庫操作。有助于保持數據完整性并滿足安全、法規要求。
俗話說“無監控、不運維”，尤其是現代DevOps團隊的工作，更需要用監控工具來武裝自己，避免成為“瞎子”，也能確保系統穩定高效運行。數據庫的監控更是重中之重。
本文收集了一些適合用于MySQL、Postgres、Oracle或MSSQL等數據庫的開源免費數據庫監控工具，供參考。
1.Netdata
GitHub（65.9K）：https://github.com/netdata/netdata
Netdata是一個開源的數據庫、系統、容器和應用程序監控項目，能夠收集指標，并將信息美觀地呈現在儀表盤中。它可以運行在物理機、虛擬服務器、云平臺、Kubernetes集群或者邊緣設備上。它支持多種數據庫引擎、虛擬機、應用程序指標。
2.Prometheus
GitHub（50.6K）：https://github.com/prometheus/prometheus
Prometheus能夠按時間序列捕獲數據。可以使用Prometheus捕獲MySQL的查詢性能的指標和有關MySQL的統計數據。
使用Prometheus監控MySql，需要安裝一個MySQL exporter，用于從MySQL實例中收集指標，并匯聚到Prometheus服務器。
Prometheus只提供了一個非常基本的可視化層。因此，它通常需要與Grafana一起使用，Grafana是一種用于創建圖表和指標的可視化工具。
3.signoz
GitHub（15.2K）：https://github.com/signoz/signoz
SignNoz是一個開源的APM工具，可以用于監控MySQL數據庫。可以監控整個軟件系統，跟蹤應用程序指標以及基礎架構指標。SignNoz特別適合監控基于微服務和無服務器架構的現代云原生應用程序。
在分布式系統上，使用多個數據庫實例為不同微服務提供數據層支撐。作為一個監控所有服務的APM工具，SignNoz可以監控來自每個服務的數據庫調用的性能。SigNoz提供了一個指標構建器，可以使用它來創建自定義的儀表盤，用于監控MySQL數據庫。監控MySQL數據庫的主機的運行狀況和性能。
4.MySQLTuner-perl
GitHub（8.3K）：https://github.com/major/MySQLTuner-perl
MySQLTuner是一個用Perl編寫的腳本庫，支持速查看MySQL安裝過程，并進行調整以提高性能和穩定性。檢索當前配置變量和狀態數據，并以簡短的格式提供一些基本性能優化建議。
5.Anemometer
慢SQL查詢監控
GitHub（1.4K）：https://github.com/box/Anemometer
Anemometer是一個用于可視化慢Sql監控工具，支持用于MySQL數據庫的慢查詢分析。SQL查詢有時難以捉摸。Anemometer能夠分析數據庫的查詢語句，識別可優化的機會，跟蹤性能趨勢。
Anemometer依靠Percona Toolkit進行高效地收集慢速查詢日志。并利用pt-query-digest來解析慢查詢日志，并將它們無縫地記錄到數據庫中，以形成全面的報告。
使用Anemometer，可以生成跨越各種時間段的圖形和統計數據，支持查看時間段范圍內的查詢過程。此外，它提供了直觀的界面以及實時動態信息，可通過點擊或者拖動輕松地查看感興趣內容。
6.Swiple
GitHub：https://github.com/Swiple/swiple
Swiple是一個自動化數據監控平臺，可幫助數據團隊無縫監控數據質量。通過自動化的數據分析和分析、調度和警報，團隊可以在數據質量問題影響關鍵任務資源之前解決這些問題。
發現問題之后，Swiple可以通過電子郵件、Slack、Microsoft Teams、OpsGenie、PagerDuty等系統通知管理員。
功能特征：
- 評估SQL查詢、表或視圖的數據質量。
- 使用自動數據分析生成數據預期。
- 以任意重復間隔運行驗證計劃。
- 數據文檔自動化。
- 為數據添加SLA。
- 當數據質量發生變化時，發送通知。
支持的數據庫：
- MySQL
- Athena
- PostgreSQL
- Trino
- Snowflake
- BigQuery
- Redshift
7.DBA Dash、SQL Server監控工具
GitHub：https://github.com/trimble-oss/dba-dash
DBA Dash是一款面向SQL Server DBA的工具，可進行日常檢查、性能監控和變更跟蹤。它提供的功能包括：每日DBA檢查、操作系統性能監控、自定義指標性能監控、跟蹤配置、代理作業監控，還可通過S3存儲桶監控隔離環境中的實例。
8.Dolphie
MySQL監控工具
GitHub：https://github.com/charles-001/dolphie
Dolphie是一個強大的終端應用程序，能夠實時監控MySQL數據庫。提供直觀的用戶界面和豐富的功能，能夠毫不費力地跟蹤、分析MySQL數據庫的性能。不論是監控查詢執行、分析服務器指標還是識別潛在的瓶頸，對它來說都不在話下。通過Dolphie提供的全面監控功能，可隨時了解MySQL環境。
9.pgDoctor
GitHub：https://github.com/thumbtack/pgdoctor
pgDoctor是一個免費的開源的輕量級Web服務，用于對PostgreSQL實例執行運行狀況檢查。
10.pg_Insights
GitHub：
https://github.com/lob/pg_insights
pg_insights是一個方便的SQL工具，用于監視Postgres數據庫的健康狀況。這個倉庫的靈感來自Heroku的pg_extras倉庫。它提供了一個SQL查詢集合，用于監視Postgres數據庫的健康狀況。
11.Blip MySQL Monitor
GitHub：https://github.com/cashapp/blip
Blip是一個強大的MySQL監控器，可以無縫地收集MySQL的基本指標，并準確地報告給其他監控平臺（如：Datadog）。它完全兼容MySQL 5.7和8.0的所有發行版。其靈活的插件架構允許與任何監控平臺輕松集成，如：Datadog、Splunk和Chronosphere等流行平臺。
12.Soda Core
GitHub：https://github.com/sodadata/soda-core
Soda Core是一個開源Python庫，主要用于SQL、Spark和Pandas中的數據質量檢測。它允許在工作流中進行數據質量測試，并執行檢查以識別無效或異常數據。
13.oracle-db-appdev-monitoring
GitHub：https://github.com/oracle/oracle-db-appdev-monitoring
oracle-db-appdev-monitoring項目用于監控Oracle數據庫指標和問題診斷，支持與Spring Boot等框架集成。該項目支持云平臺和本地數據庫，也包括Kubernetes和容器中的數據庫。
14.pg-Index-Health-SQL
GitHub：https://github.com/mfvanek/pg-index-health-sql
pg-index-health-sql是一個SQL集合，用于分析和維護PostgreSQL數據庫中索引和表的健康狀況。它可以幫助檢測各種問題，如：無效、重復、未使用的索引、沒有關聯索引的外鍵、具有空值的索引、缺少索引、沒有主鍵的表、索引和表膨脹、沒有描述的表和列、JSON類型的列、以及序列類型的非主鍵列等。
