将 APACHE 日志解析到 SQL 数据库中

 背景

将 Apache HTTPD 访问日志解析到数据库结构中，您可以轻松地针对它运行查询和报告，以更好地了解 Web 流量并检测问题。通过使用 pip 可安装的 apache_log_parser [ 1 ]包和 sqlite3 python 模块[ 2 ]作为标准 python 库的一部分，我们可以快速解析这些访问日志并将条目插入到 sqlite3 数据库中。

方法说明

关于代码中采用的方法需要注意以下几点：

• 选择 sqlite3 是因为它的原生支持和易用性，但其他 DBMS 也可以类似使用
• 模式中不包含自动递增的 id 列，因为 sqlite3 不推荐这样的列，除非必要[ 4 ]。您可能希望为其他数据库系统添加一个
• apache_log_parser 生成 apache 日志条目部分的字典。鉴于此，可用的字典键取决于提供给 make_parser() 函数的 access.log 的日志模式
• 代码片段中的列只是解析器返回的全部键/值的一个子集。您可以通过调用 pprint() 轻松查看从给定行生成的所有键和值
• 在代码中添加了一个额外的“日期”键和值（以 sqlite 日期函数友好的方式），以允许基于日期的查询和标准

代码

#!/usr/bin/env python3   importsys importsqlite3 importapache_log_parser   iflen(sys.argv) !=2:     print("Usage:", sys.argv[0], "/path/to/access.log")     exit(1)   conn =sqlite3.connect('/tmp/logs.db') cur =conn.cursor()   cur.execute("""                 CREATE TABLE IF NOT EXISTS logs (                     status INTEGER,                     request_method TEXT,                     request_url TEXT,                     date TEXT                 )             """)   # Pattern below is from the LogFormat setting in apache2.conf/httpd.conf file # You will likely need to change this value to the pattern your system uses parser =apache_log_parser.make_parser(                    "%h %l %u %t \"%r\" %>s %O \"%{Referer}i\" \"%{User-Agent}i\""          )   log_file =sys.argv[1]   with open(log_file) as f:       forline inf:           d =parser(line)           # Line below adds minimalistic date stamp column         # in format that sqlite3 date functions can work with         d['date'] =d['time_received_datetimeobj'].date().isoformat()           cur.execute("""                         INSERT INTO logs ( status,  request_method,  request_url,  date)                                   VALUES (:status, :request_method, :request_url, :date)                         """, d)   cur.close()   conn.commit(); conn.close();

示例运行

示例 access.log 条目：

# cat /var/log/apache2/access.log ::1 - - [25/Nov/2018:20:13:28 -0500] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 3380 "-" "User agent string" ::1 - - [25/Nov/2018:12:15:26 -0500] "GET /notthere HTTP/1.1" 404 498 "-" "User agent string"

运行上面的代码：

$ ./httpd_log_parser.py /var/log/apache2/access.log

检查结果：

$ sqlite3 -header -column /tmp/logs.db 'SELECT * FROM logs' status      request_method  request_url  date      ----------  --------------  -----------  ---------- 200         GET             /index.html  2018-11-25 404         GET             /notthere    2018-11-25

示例查询

加载日志条目后，您可以开始对它们运行有用的查询。

• 按响应状态显示请求数：

  SELECTcount(1) asnReqs,          status     FROMlogs GROUPBY(status) ORDERBYnReqs DESC;

  nReqs       status    ----------  ---------- 4           200       2           404

• 什么是最常见的 404 网址：

  SELECTcount(1) asnReqs,          request_url     FROMlogs    WHEREstatus = 404 GROUPBY(request_url) ORDERBYnReqs DESC;

  nReqs       request_url ----------  ----------- 2           /notthere

最后的想法

上述方法在日志文件被 apache 进程写出后对其进行处理。这可能特别有用，因为可以将日志文件卸​​载到不同的系统并使用您选择的数据库进行分析，而不会影响网络服务器的性能。这种方法的替代方法是使用类似mod_log_sql（又名libapache2-mod-log-sql）的东西，这是一个专门构建的 apache 模块，可在请求时将请求直接记录到 MySQL DB。任何一种选择都需要权衡取舍，但希望所提供的信息能让您在旅途中抢占先机。保重，祝你好运！

参考

1. GitHub - rory/apache-log-parser - GitHub - amandasaurus/apache-log-parser: Parses log lines from an apache log
2. [Python] sqlite3 — SQLite 数据库的 DB-API 2.0 接口 - sqlite3 — DB-API 2.0 interface for SQLite databases — Python 3.10.5 documentation
3. [SQLite] 日期和时间函数 - Date And Time Functions
4. SQLite 自动增量 - SQLite Autoincrement