如何提升关键词排名软件,揭密首个面向IaaS的查询言语：ZStack Query Language（ZQL）

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为了简化UI事情并为运维职员供应一种越发天真的资本查询体式格局，ZStack在2.6版本中推出了首个面向IaaS的查询言语 —— ZStack Query Language，简称ZQL。

背景

IaaS治理着海量的数据中心资本，怎样对这些资本举行天真疾速的查询是运维职员面对的一个困难。在以往的IaaS软件中，每每只对单个资本的某些字段供应有限的API查询支撑，比方可以经由过程虚拟机的IP字段查询，这不充足也不天真。运维职员在做庞杂查询时每每得绕开IaaS软件直接查询其后端数据库，这既要求运维职员要相识IaaS资本的内部关联，又带来了数据库误操作的风险。

从ZStack正式宣布的第一个版本ZStack0.6入手下手，我们就努力在API层面供应跟数据库级别的查询功用，ZStack的每一个资本都包括一个Query API，可以经由过程资本的自身字段以及资本的关联资本字段举行查询。比方

QueryVmInstance name~=web-vm state=Running

这里查询一切名字包括web-vm字符串，正在运转中的VM。又比方

QueryVmInstance vmNics.eip.vip.ip=’22.22.22.22′

EIP是虚拟机的关联资本，这里查询网卡绑定了EIP为22.22.22.22的虚拟机。

Query API功用壮大：

用户可以经由过程count参数返回满足查询前提资本数目，相似SQL的count()；

经由过程fields参数指定要返回的字段，相似SQL的uuid,name from；

经由过程sortBy、sortDirection参数指定排序的字段和方向，相似SQL的order by；

经由过程start、limit参数完成分页查询，相似SQL的limit和offset。

Query API除了运用轻易外，定义也很简朴。程序员在ZStack中增加了一种新资本后，只须要在代码中定义以下class:

@AutoQuery(replyClass = APIQueryVmInstanceReply.class, inventoryClass = VmInstanceInventory.class)

public class APIQueryVmInstanceMsg extends APIQueryMessage {

}

不须要写任何完成，对应资本就具有了Query API。

ZStack内部包括一个Query Service负责处理一切资本的Query API，将他们翻译成响应的SQL语句，在查询前提中包括关联资本前提时会生成对应的Join子句。

基于Query API， ZStack0.6版本就包括了凌驾400万个单项查询前提，组合查询前提数为400万的阶乘。极大的轻易了运维和庞杂UI的设想。但Query API依然包括一些缺点：

查询前提之间只能是AND逻辑，没法实行OR逻辑，前提之间也没法加括号完成庞杂逻辑组合

不支撑相似SQL中的sub query子句

单个API只能查询一种资本，查询多种资本时须要挪用多个API

不支撑跟监控体系的查询言语整合

跟着ZStack UI的场景愈来愈雄厚，Query API的限制使得UI端的事情愈来愈多，许多场景须要屡次挪用Query API举行数据组合。比方在监控Top 5页面（用于检测体系中CPU、内存、磁盘、收集等资本运用率最高5个资本的页面），须要先采纳Query API将虚拟机、物理机等资本信息查询返来，再挪用监控体系ZWatch的API查询对应的监控数据。

Query API在将来的ZStack版本中会一向保存并保护，其后端完成已从本来的Query Service替换成ZQL。

ZStack Query Language

运用过有名issue治理体系JIRA的开发者都晓得JIRA在举行高等搜刮的时刻供应一种查询言语JQL (JIRA Query Language)，可以运用一种相似SQL的DSL（Domain Specific Language）对JIRA中ticket的各个字段举行高效的查询。ZQL跟JQL相似，也是一种相似SQL的DSL，先来看一个例子：

query vminstance where name=’webvm’ or vmnics.ip=’192.168.0.10′ or (vmnics.eip = ‘172.20.100.100’ (cpuNum >= 8 or clusterUuid in (‘fe13b725c80e45709f0414c266a80239′,’73ca1ca7603d454f8fa7f3bb57097f80’)))

在这个简朴例子中，可以看到许多熟习的SQL元素，比方and/or前提、括号、>=/in操作符等。ZQL可以看做SQL的一个子集外加ZStack依据自身需求举行的加强的查询言语。它的基础构造以下：

QUERY queryTarget (WHERE condition+)? restrictBy? returnWith? groupBy? orderBy? limit? offset? filterBy? namedAs?

query关键词

一条ZQL语句通常以query关键字开头，queryTarget示意要查询的资本或资本字段的鸠合。前面的例子中vminstance代表虚拟机，比方host代表物理机、zone代表地区，一切可被查询的资本都有自身的称号。假如不愿望返回资本的一切字段，只愿望取得资本的一个或多个字段，完成相似SQL的uuid,name from …的功用，可以在资本名后指定字段名，多个字段名用逗号断绝，比方：

query vminstance.uuid,name,cpuNum

该查询返回一切虚拟机的UUID、称号以及CPU数目。

除了query关键字，查询也能以count和sum关键字开头，前者返回满足查询前提资本的总数，后者可以对资本的某个字段举行乞降。比方：

vminstance where cpuNum > 8

返回体系中CPU数目凌驾8核的虚拟机的总数。

sum vminstance.memorySize by name where cpuNum > 8 

用虚拟机名字对CPU核数凌驾8个的虚拟机举行分组，对它们的memorySize字段举行乞降。假如体系中有两个10CPU8G的虚拟机都名为webvm，则乞降后返回webvm虚拟机总内存运用数为16G。翻译成SQL则为：

sum(memorySize) from vminstance where cpuNum > 8 group by name

WHERE从句

ZQL的WHERE从句跟SQL的WHERE从句相似，支撑and/or逻辑操作符、括号组合，前提的比较符支撑=，!=，>，>=，<, <=, like, not like, is null, is not null, in, not in，查询前提名为资本的字段名。跟SQL不一样的处地点于，ZQL的查询前提可所以关联资本的字段，比方：

query vminstance where 

vmNics.eip.vip.ip=’22.22.22.22′

注重where从句前无需写相似SQL的from xx从句，因为query vminstance已限制了被查询的资本

这里vip跟eip关联，eip跟vmnic关联，vmnic又跟vminstance关联，则我们可以指定vip的IP作为查询前提。这正是ZQL的壮大的地方，关于多个关联资本的查询，无需挪用屡次API在运用端组合数据，也无需像SQL一样写庞杂的join从句，只须要像编程一样经由过程点号（.)援用另一个资本即可， ZQL的翻译器会自动将跨资本援用翻译成对应的SQL join从句。

WHERE从句可以包括子查询，相似于SQL的sub query功用，比方：

query vminstance where vmNics.l3NetworkUuid in (query l3network.uuid 

where ipRanges.networkCidr=’10.1.0.0/24′)

这里找出一切CIRD为10.1.0.0/24的三层收集上运转的虚拟机。

上面这个例子也可以用更简朴的要领完成：query vminstance where vmNics.l3network.ipRanges.networkCidr=’10.1.0.0/24’，这里只是为了演示子查询功用

GROUP BY、ORDER BY、LIMIT、OFFSET 子句

跟SQL一样，ZQL支撑GROUP BY、ORDER BY、LIMIT、OFFSET关键字，以完成分组、排序、分页等功用。

GROUP BY：

经由过程虚拟机的地区UUID和集群UUID分组，统计各地区中各集群中虚拟机的数目。

vminstance group by zoneUuid,clusterUuid

ORDER BY：

查询一切虚拟机，运用cpuNum字段降序排序。

1.query vminstance order by cpuNum desc

LIMIT、OFFSET：

运用limit和offset完成分页：

query vminstance limit 100 offset 10

多资本查询

关于多个资本的查询，可以经由过程多条query查询语句完成，语句之间运用分号分开，比方：

query vminstance where name = ‘my-vm’;

query host where cpuNum > 10;

query zone;

则一次挪用即可返回三种资本的查询效果。因为返回的效果是一个map的JSON构造，为了轻易取得对应语句的查询效果，可以运用named as关键字对查询语句定名，比方：

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query vminstance where name = ‘my-vm’ named as ‘vm’;

query host where cpuNum > 10 named as ‘host’;

query zone named as ‘zone’;

则在返回的JSON map中，可以经由过程vm、host、zone作为key取得对应语句的查询效果。

兼并监控查询 (return with从句)

在ZStack中运用了两种数据库：关联数据库寄存元数据，时序数据库寄存监控数据。因为差别数据库查询体式格局不一样，在ZQL之前，用户要查询一个资本的监控数据，须要先经由过程Query API取得该资本的元数据，再经由过程ZWatch的查询API取得其监控数据。比方要查询一个名为webvm虚拟机的CPU运用率监控数据，要实行以下API：

QueryVmInstance fields=uuid name=webvm

GetMetricData namespace=ZStack/VM metricName=CPUUsedUtilization labels=VMUuid=QueryVmInstance返回的UUID offsetAheadOfCurrentTime=60

ZQL经由过程return with子句处理这个问题。return with是一种插件机制，它许可子体系 经由过程插件将自身的查询前提注入ZQL中，ZQL会先实行关联数据库查询，将满足前提资本的原数据查询出来后，再将资本的主键(primary key)作为输入前提挪用完成return with子句的插件，末了将插件的查询效果一并返回给ZQL的挪用者。

上述查询虚拟机监控数据的需求可以经由过程一条ZQL语句完成：

query vminstance.hostUuid,uuid where name = ‘webvm’ return with (zwatch{resultName=’webvm-cpu’,metricName=’CPUAllUsedUtilization’,offsetAheadOfCurrentTime=60})

返回：

{

“results”: [

{

“inventories”: [

{

“hostUuid”: “f8271f58468b4281a212a43e530b5535”,

“uuid”: “05781209d24341ac84fc055ae71820ac”

}

],

“returnWith”: {

“webvm-cpu”: [

{

“labels”: {

“VMUuid”: “05781209d24341ac84fc055ae71820ac”

},

“time”: 1533280402,

“value”: 0.8

},

{

“labels”: {

“VMUuid”: “05781209d24341ac84fc055ae71820ac”

},

“time”: 1533280462,

“value”: 0.8

}

]

}

}

],

“success”: true

}

这里我们用一条ZQL语句中即返回了我们感兴趣的元数据字段：uuid和hostUuid，也返回了该虚拟机的监控数据。仔细的读者已注重到我们在ZWatch查询字段中指定了参数resultName=’webvm-cpu’，而且在返回的JSON map中监控数据的key也是webvm-cpu。跟named as关键字一样，这是为了实行多条ZWatch查询子句时轻易检索返回效果预备的。 ZStack UI运用异常庞杂的ZQL查询语句，比方在TOP 5页面，一条ZQL查询包括多达13个ZWatch查询：

ZQLQuery zql=”query vmInstance.uuid,name where zoneUuid=’89e148fb667c404dbc5309a2e956fa28′ hypervisorType=’KVM’ type=’UserVm’ state=’Running’ return with (zwatch{resultName=’CPUAllUsedUtilization’,metricName=’CPUAllUsedUtilization’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’MemoryUsedInPercent’,metricName=’MemoryUsedInPercent’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’MemoryFreeInPercent’,metricName=’MemoryFreeInPercent’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’DiskAllReadOps’,metricName=’DiskAllReadOps’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’DiskAllWriteOps’,metricName=’DiskAllWriteOps’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’DiskAllReadBytes’,metricName=’DiskAllReadBytes’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’DiskAllWriteBytes’,metricName=’DiskAllWriteBytes’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkOutBytes’,metricName=’NetworkOutBytes’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkInBytes’,metricName=’NetworkInBytes’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkOutPackets’,metricName=’NetworkOutPackets’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkInPackets’,metricName=’NetworkInPackets’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkOutErrors’,metricName=’NetworkOutErrors’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’},zwatch{resultName=’NetworkInErrors’,metricName=’NetworkInErrors’,offsetAheadOfCurrentTime=60,period=6,functions=’average(groupBy=\”VMUuid,NetworkDeviceLetter\”)’,functions=’top(num=5)’})”

上例是在ZStack CLI中实行时的例子，运用\对引号转义

当资本迥殊多时，时序数据库查询机能大概成为多条ZWatch查询的机能瓶颈，故return with会经由过程并发的体式格局实行插件，默许并发度为10。比方上述例子中的13条ZWatch查询会在10个线程中并发实行。用户可以经由过程全局设置zql.returnWith.concurrency变动并发度，比方

UpdateGlobalConfig category=query name=zql.returnWith.concurrency value=15

限制查询 （restrict by从句）

ZStack的企业治理模块包括一个功用，可以对治理绑定某个地区，使得该治理员只能治理该地区内的资本，这就要求我们的ZQL对该治理员的查询要求只返回与其绑定戋戋中的资本。

关于虚拟机如许的资本，其元数据自身就带zoneUuid字段用于标识地点地区。但关于eip如许的资本，其元数据并没有任何字段示意地区属性，地区属性是由其地点的三层收集或绑定的虚拟机肯定的。比方要查询某个地区内的eip，可以运用：

# 经由过程与虚拟机的绑定关联查询

query eip where vmNic.vmInstance.zoneUuid = ’52fdad0a2c0d4131a6c0fc6c1b7141a6′

或

# 经由过程地点三层收集肯定

query eip where vip.l3Network.zoneUuid = ’52fdad0a2c0d4131a6c0fc6c1b7141a6′

不管那种体式格局，都须要挪用者相识晓得eip跟zone之间的关联关联，这对API的运用者提出了异常刻薄的要求。ZQL经由过程restrict by从句处理这个问题。跟return with从句相似，restrict by也是个插件框架，它许可别的效劳经由过程插件解读restrict by从句中指定的前提，向生成的SQL中注入分外前提。比方上面的eip例子经由过程restrict by从句可以写成：

query eip restrict by (zone.uuid=’52fdad0a2c0d4131a6c0fc6c1b7141a6′)

这里挪用者无需晓得eip跟zone之间的逻辑关联，restrict by的途径插件会自动盘算二者的逻辑关联，并生成对应的SQL join从句。这里eip既可以经由过程地点三层收集，也可以经由过程绑定的虚拟机肯定和地区的关联，插件会自动盘算途径权重，运用权重最高的途径生成SQL语句。

关于eip这个例子，插件会拔取经由过程三层收集的关联生成SQL语句。因为eip大概没有跟虚拟机绑定，但其肯定处于某个三层收集，故三层收集这条途径的权重更高。

restrict by支撑多个前提，经由过程逗号分开，多个前提之间是AND关联。

除了给ZQL挪用者运用外，restrict by插件在ZStack内部也被别的效劳普遍运用。比方账号体系会经由过程插件在一般账户挪用ZQL的时刻注入跟账号关联的SQL语句，使得一般账号只能查询到属于该账号的资本；又比方SNS效劳会经由过程插件注入语句让ZQL只能查询到非体系范例的吸收端。

将来

ZQL为ZStack供应了一种相似SQL的IaaS查询言语，而且可以经由过程return with插件框架跟别的非关联数据库体系举行查询整合。在将来的版本中我们还会继承雄厚其功用，现在有两个方向：

filter by从句

虽然return with的ZWatch插件能让我们在查询资本元数据的同时查询其监控数据，但还不能将监控数据作为元数据的查询前提，比方没法经由过程一条ZQL完成查询某个集群中一切CPU运用率凌驾90%的虚拟机。这在将来版本中会经由过程filter by从句完成，比方：

query vminstance where clusterUuid = ’33e26bd547d149fbb190436cc9aca824′ filter by (zwatch{metricName=’CPUAllUsedUtilization’, offsetAheadOfCurrentTime=60, threshold>90})

一样，filter by从句会完成成相似return with的插件框架，用于整合非关联数据库的查询前提。

智能CLI

ZQL有大批的从句，每一个ZStack又有大批的可查询字段，现在ZStack CLI可以对Query API的可查询字段举行补全，但ZQL还临时没法补全。将来版本中，我们会对CLI举行在加强，使其对一切查询前提可以举行提醒和补全。

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