Intégration avec une instance MySQL existante
Cette section explique comment configurer votre instance MySQL existante afin d’envoyer les logs à ClickStack en modifiant la configuration du ClickStack OTel collector.
Si vous souhaitez tester l’intégration des logs MySQL avant de configurer votre propre environnement, vous pouvez utiliser notre configuration préconfigurée et des données d’exemple dans la section "jeu de données de démonstration".
Prérequis
- Instance ClickStack en fonctionnement
- Installation MySQL existante (version 5.7 ou ultérieure)
- Accès aux fichiers de configuration de MySQL pour les modifier
- Espace disque suffisant pour les fichiers journaux
Configurer la journalisation de MySQL
MySQL prend en charge plusieurs types de journaux. Pour une supervision complète avec OpenTelemetry, nous recommandons d’activer le journal des erreurs et le journal des requêtes lentes.
Le fichier de configuration my.cnf ou my.ini se trouve généralement à l’un des emplacements suivants :
- Linux (apt/yum) :
/etc/mysql/my.cnfou/etc/my.cnf - macOS (Homebrew) :
/usr/local/etc/my.cnfou/opt/homebrew/etc/my.cnf - Docker : la configuration est généralement définie via des variables d’environnement ou un fichier de configuration monté
Ajoutez ou modifiez ces paramètres dans la section [mysqld] :
[mysqld]
# Error log configuration
log_error = /var/log/mysql/error.log
# Slow query log configuration
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 1
log_queries_not_using_indexes = ON
# Optional: General query log (verbose, use with caution in production)
# general_log = ON
# general_log_file = /var/log/mysql/mysql-general.logAprès avoir effectué ces modifications, redémarrez MySQL :
# For systemd
sudo systemctl restart mysql
# For Docker
docker restart <mysql-container>Vérifiez que des logs sont bien générés :
# Check error log
tail -f /var/log/mysql/error.log
# Check slow query log
tail -f /var/log/mysql/mysql-slow.logCréer une configuration personnalisée pour l’OTel collector
ClickStack vous permet d’étendre la configuration de base de l’OpenTelemetry Collector en montant un fichier de configuration personnalisé et en définissant une variable d’environnement. Cette configuration personnalisée est fusionnée avec la configuration de base gérée par HyperDX via OpAMP.
Créez un fichier nommé mysql-logs-monitoring.yaml avec la configuration suivante :
receivers:
filelog/mysql_error:
include:
- /var/log/mysql/error.log
start_at: end
multiline:
line_start_pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}'
operators:
- type: regex_parser
parse_from: body
parse_to: attributes
regex: '^(?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{6}[+-]\d{2}:\d{2})\s+(?P<thread_id>\d+)\s+\[(?P<level>[^\]]+)\]\s+(\[(?P<error_code>[^\]]+)\]\s+)?(?P<message>.*)$'
- type: time_parser
parse_from: attributes.timestamp
layout_type: gotime
layout: '2006-01-02T15:04:05.999999-07:00'
parse_to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "mysql-error"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "mysql-production"
filelog/mysql_slow:
include:
- /var/log/mysql/mysql-slow.log
start_at: end
multiline:
line_start_pattern: '^# Time:'
operators:
- type: regex_parser
parse_from: body
parse_to: attributes
regex: '^# Time: (?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d+Z)\n# User@Host: (?P<user>[^\[]+)\[(?P<user_host>[^\]]*)\]\s+@\s+(?P<host>[^\[]*)\[(?P<ip>[^\]]*)\].*\n# Query_time: (?P<query_time>[\d.]+)\s+Lock_time: (?P<lock_time>[\d.]+)\s+Rows_sent: (?P<rows_sent>\d+)\s+Rows_examined: (?P<rows_examined>\d+)'
- type: time_parser
parse_from: attributes.timestamp
layout_type: gotime
layout: '2006-01-02T15:04:05.999999Z'
parse_to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "mysql-slow"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "mysql-production"
service:
pipelines:
logs/mysql:
receivers: [filelog/mysql_error, filelog/mysql_slow]
processors:
- memory_limiter
- transform
- batch
exporters:
- clickhouseCette configuration :
- Lit les logs d’erreurs MySQL et les logs de requêtes lentes depuis leurs emplacements standard
- Gère les entrées de log sur plusieurs lignes (les requêtes lentes s’étendent sur plusieurs lignes)
- Analyse les deux formats de log pour extraire des champs structurés (level, error_code, query_time, rows_examined)
- Préserve les horodatages d’origine des logs
- Ajoute les attributs
source: mysql-erroretsource: mysql-slowpour le filtrage dans HyperDX - Achemine les logs vers le ClickHouse exporter via un pipeline dédié
Configurer ClickStack pour charger une configuration personnalisée
Pour activer une configuration personnalisée du collecteur dans votre déploiement ClickStack existant, montez le fichier de configuration personnalisé à l’emplacement /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml et définissez la variable d’environnement CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml.
Mettez à jour la configuration de déploiement de ClickStack :
services:
clickstack:
# ... existing configuration ...
environment:
- CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
# ... other environment variables ...
volumes:
- ./mysql-logs-monitoring.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro
- /var/log/mysql:/var/log/mysql:ro
# ... other volumes ...Vérifier les logs dans HyperDX
Une fois la configuration terminée, connectez-vous à HyperDX et vérifiez que les logs remontent correctement :
- Accédez à la vue Search
- Définissez la source sur Logs
- Filtrez sur
source:mysql-errorousource:mysql-slowpour afficher les logs spécifiques à MySQL - Vous devriez voir des entrées de log structurées avec des champs tels que
level,error_code,message(pour les logs d’erreur) ainsi quequery_time,rows_examined,query(pour les logs de requêtes lentes)


Jeu de données de démonstration
Pour les utilisateurs qui souhaitent tester l’intégration MySQL logs avant de configurer leurs systèmes de production, nous fournissons un jeu de données d’exemple contenant des logs MySQL pré-générés aux schémas réalistes.
Téléchargez le jeu de données d’exemple
Téléchargez les exemples de fichiers journaux :
# Download error log
curl -O https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/clickstack-integrations/mysql/error.log
# Download slow query log
curl -O https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/clickstack-integrations/mysql/mysql-slow.logLe jeu de données comprend :
- Des entrées du journal des erreurs (messages de démarrage, avertissements, erreurs de connexion, messages InnoDB)
- Des requêtes lentes avec des caractéristiques de performances réalistes
- Des événements du cycle de vie des connexions
- Des séquences de démarrage et d’arrêt du serveur de base de données
Créer une configuration de test du collecteur
Créez un fichier nommé mysql-logs-demo.yaml avec la configuration suivante :
cat > mysql-logs-demo.yaml << 'EOF'
receivers:
filelog/mysql_error:
include:
- /tmp/mysql-demo/error.log
start_at: beginning # Read from beginning for demo data
multiline:
line_start_pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}'
operators:
- type: regex_parser
parse_from: body
parse_to: attributes
regex: '^(?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{6}[+-]\d{2}:\d{2})\s+(?P<thread_id>\d+)\s+\[(?P<level>[^\]]+)\]\s+(\[(?P<error_code>[^\]]+)\]\s+)?(?P<message>.*)$'
- type: time_parser
parse_from: attributes.timestamp
layout_type: gotime
layout: '2006-01-02T15:04:05.999999-07:00'
parse_to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "mysql-demo-error"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "mysql-demo"
filelog/mysql_slow:
include:
- /tmp/mysql-demo/mysql-slow.log
start_at: beginning # Read from beginning for demo data
multiline:
line_start_pattern: '^# Time:'
operators:
- type: regex_parser
parse_from: body
parse_to: attributes
regex: '^# Time: (?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d+Z)\n# User@Host: (?P<user>[^\[]+)\[(?P<user_host>[^\]]*)\]\s+@\s+(?P<host>[^\[]*)\[(?P<ip>[^\]]*)\].*\n# Query_time: (?P<query_time>[\d.]+)\s+Lock_time: (?P<lock_time>[\d.]+)\s+Rows_sent: (?P<rows_sent>\d+)\s+Rows_examined: (?P<rows_examined>\d+)'
- type: time_parser
parse_from: attributes.timestamp
layout_type: gotime
layout: '2006-01-02T15:04:05.999999Z'
parse_to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "mysql-demo-slow"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "mysql-demo"
service:
pipelines:
logs/mysql-demo:
receivers: [filelog/mysql_error, filelog/mysql_slow]
processors:
- memory_limiter
- transform
- batch
exporters:
- clickhouse
EOFExécuter ClickStack avec la configuration de démonstration
Exécutez ClickStack avec les logs et la configuration de démonstration :
docker run --name clickstack-demo \
-p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 \
-e CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml \
-v "$(pwd)/mysql-logs-demo.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro" \
-v "$(pwd)/error.log:/tmp/mysql-demo/error.log:ro" \
-v "$(pwd)/mysql-slow.log:/tmp/mysql-demo/mysql-slow.log:ro" \
clickhouse/clickstack-all-in-one:latestVérifier les logs dans HyperDX
Une fois ClickStack démarré :
- Attendez quelques instants que ClickStack soit complètement initialisé (généralement 30 à 60 secondes)
- Ouvrez HyperDX et connectez-vous à votre compte (vous devrez peut-être d’abord en créer un)
- Accédez à la vue Search et définissez la source sur
Logs - Définissez l’intervalle de temps sur 2025-11-13 00:00:00 - 2025-11-16 00:00:00
- Vous devriez voir 40 logs au total (30 logs d’erreur avec
source:mysql-demo-error+ 10 requêtes lentes avecsource:mysql-demo-slow)


Tableaux de bord et visualisations
Pour vous aider à démarrer la surveillance de MySQL avec ClickStack, nous fournissons des visualisations essentielles pour les logs MySQL.
Télécharger la configuration du tableau de bord
Importer le tableau de bord préconfiguré
- Ouvrez HyperDX et accédez à la section Dashboards
- Cliquez sur Import Dashboard dans le coin supérieur droit, sous le menu à points de suspension

- Téléversez le fichier
mysql-logs-dashboard.json, puis cliquez sur Finish Import

Afficher le tableau de bord
Le tableau de bord sera créé avec toutes les visualisations préconfigurées.

Dépannage
La config personnalisée ne se charge pas
Vérifiez que la variable d’environnement est définie :
docker exec <container-name> printenv CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILEVérifiez que le fichier de configuration personnalisé est bien monté et lisible :
docker exec <container-name> cat /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml | head -10Aucun log ne s’affiche dans HyperDX
Vérifiez que la configuration effective inclut votre receiver filelog :
docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelogRecherchez des erreurs dans les logs du collector :
docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log | grep -i mysqlSi vous utilisez le jeu de données de démonstration, vérifiez que les fichiers de logs sont accessibles :
docker exec <container> cat /tmp/mysql-demo/error.log | wc -l
docker exec <container> cat /tmp/mysql-demo/mysql-slow.log | wc -lLes logs de requêtes lentes n’apparaissent pas
Vérifiez que le log de requêtes lentes est activé dans MySQL :
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';Vérifiez si MySQL enregistre les requêtes lentes :
tail -f /var/log/mysql/mysql-slow.logGénérez une requête lente de test :
SELECT SLEEP(2);Les logs ne sont pas analysés correctement
Vérifiez que le format des logs MySQL correspond au format attendu. Les motifs d’expression régulière de ce guide sont conçus pour les formats par défaut de MySQL 5.7+ et 8.0+.
Vérifiez quelques lignes de votre journal d’erreurs :
head -5 /var/log/mysql/error.logFormat attendu :
2025-11-14T10:23:45.123456+00:00 0 [System] [MY-010116] [Server] /usr/sbin/mysqld (mysqld 8.0.35) starting as process 1Si votre format diffère sensiblement, ajustez les motifs d’expression régulière dans la configuration.
Étapes suivantes
- Configurez des alertes pour les événements critiques (échecs de connexion, requêtes lentes dépassant les seuils, pics d’erreurs)
- Créez des tableaux de bord personnalisés pour analyser les requêtes lentes par modèle de requête
- Ajustez
long_query_timeen fonction des tendances de performances des requêtes observées
Passage en production
Ce guide s'appuie sur l'OpenTelemetry Collector intégré à ClickStack pour une configuration rapide. Pour les déploiements en production, nous vous recommandons d'exécuter votre propre OTel Collector et d'envoyer les données vers le endpoint OTLP de ClickStack. Consultez Envoi de données OpenTelemetry pour la configuration en production.