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PostgreSQL的日志文件和数据加载

发表于：2025-11-13 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年11月13日，原文： https://www.enmotech.com/web/detail/1/798/1.html导读：本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项，从csv日志中载入数据库。通过灵

千家信息网最后更新 2025年11月13日PostgreSQL的日志文件和数据加载

原文： https://www.enmotech.com/web/detail/1/798/1.html

导读：本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项，从csv日志中载入数据库。通过灵活的数据加载方式，让SQL在处理很多问题上更加简捷便利。

运行日志参数

1.1 运行日志主要参数

运行日志主要相关的参数如下，默认没有开启的话没有log目录，开启后会自动生成。

1.2 注意事项

设置csv格式日志的话一定要设置logging_collector 为 on
pg10版本的运行日志一般在$PGDATA/log目录下
log目录是开启运行日志后自动生成的
可以通过log_rotation_age来设置多久重新生成一个日志文件
可以通过log_rotation_size来设置多大的日志来重新生成日志文件
上面两个都需要配合log_truncate_on_rotation 为 on来使用
可以开启log_duration来记录sql执行时间
可以开启log_statement来记录数据库ddl

1.3 csv日志载入数据库

Oracle有外部表，pg也有fdw。oracle可以用外部表的方式将alert日志载入到数据库中用SQL来查看。PG可以用copy命令将csv日志载入到数据库中用SQL来查看。这种方式都可以很方便得用sql来查询想要的日志内容。这种方式的有点是显而易见的，就是可以很容易得用SQL来查询和过滤日志，pg的日志文件可以截断分割成若干小文件，可以载入自己需要的日志。而Oracle的alert通常会很大。

缺点也是显而易见的，如果数据库挂了就不能用这种方式来查看日志。而且pg的csv日志不容易直接阅读。

1.3.1 创建日志表

创建了一个数据库和新的表来载入日志

postgres=# create database test;
CREATE DATABASE
postgres=# \c test
You are now connected to database "test" as user "pg12".
test=# CREATE TABLE pg_log
test-# (
test(# log_time timestamp(3) with time zone,
test(# user_name text,
test(# database_name text,
test(# process_id integer,
test(# connection_from text,
test(# session_id text,
test(# session_line_num bigint,
test(# command_tag text,
test(# session_start_time timestamp with time zone,
test(# virtual_transaction_id text,
test(# transaction_id bigint,
test(# error_severity text,
test(# sql_state_code text,
test(# message text,
test(# detail text,
test(# hint text,
test(# internal_query text,
test(# internal_query_pos integer,
test(# context text,
test(# query text,
test(# query_pos integer,
test(# location text,
test(# application_name text,
test(# PRIMARY KEY (session_id, session_line_num)
test(# );
CREATE TABLE
test=#

1.3.2 查看日志文件名字

[pg12@whf307 ~]$ cd $PGDATA/log
[pg12@whf307 log]$ ls -rtl
total 24
-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log
-rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log
-rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log
-rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log
-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.csv
[pg12@whf307 log]$
[pg12@whf307 log]$ pwd
/soft/pg_data/log
[pg12@whf307 log]$

1.3.3 载入到数据库

[pg12@whf307 log]$ psql test
psql (12beta1)
Type "help" for help.
test=# \d
List of relations
Schema | Name | Type | Owner
--------+--------+-------+-------
public | pg_log | table | pg12
(1 row)
test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-30_133324.csv' with csv;
COPY 32

1.3.4 查看日志

这样就可以用sql来查看了。执行一个普通查询

test=# select relfilenode from pg_class where relname='pg_log';
relfilenode
-------------
16385
(1 row)

载入最新的日志。这里可以重复载入，不会覆盖之前的数据。

[pg12@whf307 log]$ ls -rtl
total 32
-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.log
-rw------- 1 pg12 pg12 496 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133202.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.log
-rw------- 1 pg12 pg12 170 May 30 13:32 postgresql-2019-05-30_133254.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 166 May 30 13:33 postgresql-2019-05-30_133324.log
-rw------- 1 pg12 pg12 6566 May 30 16:16 postgresql-2019-05-30_133324.csv
-rw------- 1 pg12 pg12 0 May 31 00:00 postgresql-2019-05-31_000000.log
-rw------- 1 pg12 pg12 4545 May 31 00:37 postgresql-2019-05-31_000000.csv
[pg12@whf307 log]$ psql test
psql (12beta1)
Type "help" for help.
test=# copy pg_log from '/soft/pg_data/log/postgresql-2019-05-31_000000.csv' with csv;
COPY 28

再次查看日志

test=# SELECT COUNT(*) FROM PG_LOG;
count
-------
60
(1 row)

test=# select log_time at time zone 'UTC' ,database_name,connection_from,query from pg_log where log_time>to_timestamp('2019-05-31 14:35:00','yyyy-mm-dd hh34:mi:ss');
timezone | database_name | connection_from | query
-------------------------+---------------+-----------------+-----------------------------------------------------------
2019-05-31 06:35:42.843 | test | [local] |
2019-05-31 06:35:57.582 | test | [local] |
2019-05-31 06:36:54.369 | test | [local] | selectt relfilenode from pg_class where relname='pg_log';
2019-05-31 06:36:58.002 | test | [local] |
2019-05-31 06:37:00.192 | test | [local] |
2019-05-31 06:37:11.651 | | [local] |
2019-05-31 06:37:11.651 | test | [local] | (7 rows)

可以看到记录数变成了60，之前的记录没有被覆盖，我们可以一直使用该表，可以用sql来查看sql，数据库，登录时间等等的所有日志。

查看日志起始结束时间：

test=# select min(log_time) at time zone 'UTC',max(log_time) at time zone 'UTC' from pg_log;
timezone | timezone
-------------------------+-------------------------
2019-05-30 19:33:24.892 | 2019-05-31 06:37:11.651
(1 row)

有了灵活的数据加载方式，让SQL处理很多问题更加简捷便利。