Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品，可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题，提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称，寓意此平台对数据库质量公平判断，明察秋毫。
此平台可实现对Oracle、MySQL数据库进行多维度（对象结构、SQL文本、执行计划及执行特征）的审核，用以评估对象结构设计质量及SQL运行效率。可帮助DBA及开发人员，快速发现定位问题；并提供部分辅助诊断能力，提升优化工作效率。全部操作均可通过WEB界面进行，简单便捷。此外，为了更好满足个性化需求，平台还提供了扩展能力，用户可根据需要自行扩展。
Themis，是希腊正义与法律女神，以头脑清晰见称。项目采用此名称，寓意着平台可对数据库质量公平判断，明察秋毫之意。
整个平台的基本实现原理很简单，就是将我们的审核对象（目前支持四种），通过规则集进行筛选。符合规则的审核对象，都是疑似有问题的。平台会将这些问题及关联信息提供出来，供人工甄别使用。由此可见，平台的功能强大与否，主要取决于规则集的丰富程度。平台也提供了部分扩展能力，方便扩展规则集。
图中的方框部分，为平台的主要模块。底色不同的模块，表示当前的进度状态不同。虚线代表数据流，实线代表控制流。其核心为这几个模块：
本项目中会使用到mysql，mongo和redis，python支持2.6、2.7，暂不支持python3。
mysql用来存储pt-query-digest抓取的mysql的慢查询，mongo存储我们的规则、oracle的采集结果、执行job，解析结果集等，redis作为任务调度celery的队列。
在mysql的数据采集部分我们使用的是pt-query-digest工具。
为了减少后面对supervisord.conf配置文件的修改，我们建议使用统一的用户进行安装
后面的操作除了virtualenv安装需要切换到root用户，其他的都默认在themis-test用户下安装
由于在审核过程中需要连接oracle数据库，因此需要先安装cx_Oracle的依赖，参考：http://www.jianshu.com/p/pKz5K7
首先安装virtualenv，参考链接：https://pypi.python.org/simple/virtualenv/，建议安装13.0.3或更新版本
如果联网不方便，或者在公司内网，可以从https://pan.baidu.com/s/1o7AIWlG下载压缩包，提取码：3sy3
压缩包里包括所有需要用到的依赖包
关于virtualenv的使用请参考：https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
首先初始化虚拟环境
解释一下上面的命令：virtualenv的第二个参数python-project是我们建立的虚拟环境的名称，这个名称我们虽然可以随便定义，但是后面supervisor的配置中使用了此名称，建议使用默认的，大家如果对python比较熟悉，可以随意定义。后面我们指定了python的版本,–python可以不加，默认会使用系统自带的python版本构建虚拟环境，当有多个版本的python时，可以使用此命令指定版本。
下面使用source初始化虚拟环境，以后安装的包依赖等都会被装到/home/themis-test/python-project/home/themis-test/python2.7/lib/python2.7/site-packages这里。
如果可以联网，进入源代码目录使用如下命令
单独安装Pyh,下载地址：https://github.com/hanxiaomax/pyh
如果在局域网环境不方便联网请利用的上面网盘里提供的压缩包
file:///home/themis-test/software是压缩包解压的位置
下面以配置文件settings.py为例子说明需要的一些依赖
ORACLE_ACCOUNT和MYSQL_ACCOUNT是我们需要审核的目标机器的帐号和密码，主要是在数据采集部分和对象类审核以及mysql的执行计划类审核部分会用到，因此该帐号因该具有较高的权限，为了安全在生产环境应该设置专有的帐号并设置专有的权限，或者加上一些ip的限制等。
PT_QUERY_USER、PT_QUERY_PORT、PT_QUERY_SERVER、PT_QUERY_PASSWD、PT_QUERY_DB是我们pt-query-digest工具解析目标机器的慢sql后需要存储到的mysql数据库的一些配置。
REDIS_BROKER、REDIS_BACKEND、CELERY_CONF是任务调度工具celery的配置选项。
MONGO_SERVER、MONGO_PORT、MONGO_USER、MONGO_PASSWORD、MONGO_DB是需要存储结果集的mongo的配置选项。
SERVER_PORT是web管理端监听的端口，不要使用9000和5555端口，这两个被分配给了文件下载服务器和flower管理工具。
CAPTURE_OBJ_HOUR、CAPTURE_OBJ_MINUTE、CAPTURE_OTHER_HOUR、CAPTURE_OTHER_MINUTE是针对oracle的数据采集模块需要设置的采集时间，根据自己的实际情况设置不同的时间即可，避开业务高峰期。
请按照相关说明配置该文件
进入源代码目录，使用如下命令进行规则初始化
数据采集分为oracle部分和mysql部分，oracle部分使用的是自己开发的一些脚本，mysql使用的是pt-query-digest工具。
数据采集的频率默认是一天一次，可以根据自己的需要进行修改。
oracle部分依赖于celery的任务调度，会用supervisor托管，pt-query-digest可以加到crontab里。
手动采集oracle obj信息
配置data/capture_obj.json文件
只需要配置db_server和dbport选项，oracle的端口要求是1521，capture_date指定采集数据的日期，现在只支持按天采集
执行命令
手动采集oracle other信息，包括plan、stat、text信息。
配置data/capture_other.json文件。
配置方式同上面的obj
执行命令
手动采集数据一般用于初次采集，后面一般都会通过自动采集完成。
配置settings.py文件里的ORACLE_ACCOUNT，该账号需要具有查询所有表的权限，即select any table。
配置调度时间
如果不对oracle数据库审核，可以不用配置
本平台采用第二种方案
从 https://www.percona.com/get/pt-query-digest 下载并安装pt-query-digest，如果缺少依赖使用yum安装。
使用scirpt/pt_query_digest.sql初始化表结构,不要使用默认的表结构。
在目标机器上配置好script/pt-query-digest.sh脚本:
$event->{hostname}=’127.0.0.1:3306′ 为被搜集慢日志的机器的ip地址和端口号。
主要是配置存储解析结果的mysql机器的帐号，密码，机器ip，端口号，以及慢日志的位置等。
运行pt-query-digest.sh脚本开始搜集mysql慢查询数据，后面可以将其加入定时任务，按固定时间段搜集。
规则解析分为四块：对象类规则解析、文本类规则解析、执行计划类规则解析、统计信息类规则解析。每个模块都可以使用手动或自动的方式进行。
配置data/analysis_o_obj.json文件
配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip选项，其他的保持默认即可，username是需要审核的目标对象的名字。
使用上面的命令开始采集obj数据
配置data/analysis_m_obj.json文件
配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip、db_port选项，其他的保持默认即可。
运行命令：
oracle和mysql对象类规则是不需要依赖于采集的数据的，它是直接连接到数据库里进行查询的，由于有的库较大可能时间会比较久，建议在业务低峰期进行。
配置data/analysis_o_text.json文件
配置sid、username、create_user、task_ip、hostname、startdate、stopdate选项，由于数据是按天采集的，因此暂时只支持startdate和stopdate保持一致，hostname和task_ip可以保开发云主机域名持一致，其他的保持默认即可。
执行下面的命令即可以进行规则解析：
配置data/oracle_m_text.json文件
配置username、create_user、taskip、taskport、hostname、hostname_max、startdate、stopdate选项，hostname和task_ip可以保持一致，其他的保持默认即可。
运行下面的命令即可以进行规则解析：
上面两步中的username为需要审核的对象。
配置data/analysis_o_plan.json文件
主要是对capture_date,username, create_user, sid,db_type,rule_type,task_ip,task_port参数进行配置，type分为SQLPLAN,SQLSTAT,TEXT,OBJ四种类型，rule_type的类型同SQLPLAN，只不过一个是代表模块的类型，一个代表规则的类型，db_type分为”O”和“mysql”两种类型，分别代表oracle和mysql，capture_date为我们欠扁配置的数据的抓取日期。
运行上面的命令即可生成解析结果。
配置data/analysis_m_plan.json文件
type类型的含义同上面oracle，hostname_max为mysql的ip:端口号的形式，每一个hostname_max代表一个mysql实例，startdate和stopdate需要加上时、分、秒，这一点同oracle不大一样。
然后运行上面的命令进行mysql的plan的规则解析。
配置data/analysis_o_stat.json文件
配置sid、username、create_user、task_ip、capture_date选项,其他保持默认即可。
运行命令：
进行数据采集。
配置文件data/analysis_m_text.json
配置username、create_user、task_ip、task_port、hostname、hostname_max、startdate、stopdate选项，hostname和task_ip可以保持一致，其他的保持默认即可。
运行命令：
进行数据采集。
上面介绍的手动规则解析都是可以进行测试，或者在一些特殊情况下使用，大部分情况我们会使用自动规则解析。
自动规则解析我们使用celery来完成，关于celery 的使用，请参考http://docs.celeryproject.org/en/master/getting-started/first-steps-with-celery.html。
下面是常用的一些关于celery的命令:
最后我们会将规则解析都加入到supervisor托管，然后通过web界面生成任务，然后用celery进行调度，通过flower查看任务执行状态。
关于具体使用请参考supervisor的配置。
配置data/export.json文件
配置task_uuid和file_id选项，这是任务的唯一标志，可以通过从mongo中sqlreview库中job集合查看，然后运行：
进行手动任务导出，会生成离线的html压缩包，保存在task_export/downloads下，可以直接解压，然后通过浏览器打开查看报告。
通过在celery配合supervisor托管来实现，具体可参考supervisor的配置。
执行如下命令
访问 http://127.0.0.1:7000 即可打开管理端
注意：如果前边建立的用户不同或者使用了不同的目录，需要将这个文件里的/home/themis-test/python-project/替换为自己的路径。
参考：http://www.supervisord.org/
平台的核心就是规则。规则是一组过滤条件的定义及实现。规则集的丰富程度，代表了平台的能力。平台也提供了扩展能力，用户可自行定义规则。 从分类来看，规则可大致分为几类。
规则可以包含参数。例如:执行计划规则中，有个是大表扫描。这里就需要通过参数来限定大表的定义，可通过物理大小来指定。
规则权重及扣分，最终会累积为一个总的扣分，平台会按百分制进行折算。通过这种方式，可起到一定的量化作用。
文件位置：capture/sql.py webui/utils/f
priv
db
user
list.py
有些情况下需要安装python-devel，centos安装 yum install python-devel
mysqldb安装问题参考：http://blog.csdn.net/wklken/article/details/7271019
程序中间出了差错可以通过开启flower来查看，或者通过手工执行的方式进行查看代码。
flower的开启可以通过在supervisor中配置或者
也可以手工开启：
不过都需要配置redis认证选项。
有问题可以直接在 https://github.com/CreditEaseDBA/Themis/issues 提出。
来源：
宜信技术学院
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