MongoDB调优-查询优化-MongoDB Profiler

2024-05-27 23:31:06 171

本文内容纲要：

-MongoDB查询优化-MongoDBProfiler

-MongoDBProfiler概述

-通过MongoDBshell启用

-通过配置文件启用

-常用命令和示例

-MongoDB慢日志解析

MongoDB查询优化-MongoDBProfiler

MongoDBProfiler概述

官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/index.html

熟悉Mysql的人应该知道，Mysql是有个慢查询日志的，它可以帮助我们进行优化我们的sql，并提高我们系统的稳定性和流畅性。那么MongoDB中是否也有类似的功能吗?是有的，它就是DatabaseProfiler(下面我直接称为慢查询了)，我们可以通过设置DatabaseProfiler来记录一些超过阈值的查询。然后我们后期可以通过这些记录进行优化查询。

MongoDB的慢查询记录储存在system.profile里，**默认情况下是关闭的，**我们可以在数据库级别上或者是节点级别上配置。

状态码	描述
0	关闭慢查询，默认情况下
1	超过阈值的查询收集
2	为所有数据库开启慢查询记录,收集所有的数据

通过MongoDBshell启用

#为所有数据库开启慢查询记录
db.setProfilingLevel(2)
#指定数据库，并指定阈值慢查询，超过20毫秒的查询被记录
usetest
db.setProfilingLevel(1,{slowms:20})
#随机采集慢查询的百分比值，sampleRate值默认为1，表示都采集，0.42表示采集42%的内容。
db.setProfilingLevel(1,{sampleRate:0.42})

#查询慢查询级别和其它信息
db.getProfilingStatus()
#仅返回慢查询级别
db.getProfilingLevel()
#禁用慢查询
db.setProfilingLevel(0)

通过配置文件启用

在ini配置文件mongodb.conf添加以下参数，profile参数是设置开启等级，slowms是设置阈值

profile=1
slowms=300

在YAML配置文件配置

operationProfiling:
mode:<string>#默认为off，可选值off、slowOp(对应上面的等级1)、all(对应上面的等级2)
slowOpThresholdMs:<int>#阈值，默认值为100，单位毫秒
slowOpSampleRate:<double>#随机采集慢查询的百分比值，sampleRate值默认为1，表示都采集，0.42表示采集42%的内容

常用命令和示例

#查询最近的10个慢查询日志
db.system.profile.find().limit(10).sort({ts:-1}).pretty()

#查询除命令类型为‘command’的日志
db.system.profile.find({op:{$ne:'command'}}).pretty()

#查询数据库为mydb集合为test的日志
db.system.profile.find({ns:'mydb.test'}).pretty()

#查询低于5毫秒的日志
db.system.profile.find({millis:{$gt:5}}).pretty()

#查询时间从2012-12-093点整到2012-12-093点40分之间的日志
db.system.profile.find({
ts:{
$gt:newISODate("2012-12-09T03:00:00Z"),
$lt:newISODate("2012-12-09T03:40:00Z")
}
}).pretty()

MongoDB慢日志解析

官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/database-profiler/index.html

{
"op":"query",#操作类型，值可为command、count、distinct、geoNear、getMore、group、insert、mapReduce、query、remove、update
"ns":"test.report",#操作的数据库和集合
"command":{#命令
"find":"report",#操作的集合
"filter":{"a":{"$lte":500}},#查询条件
"lsid":{
"id":UUID("5ccd5b81-b023-41f3-8959-bf99ed696ce9")#用户的会话id
},
"$db":"test"#操作的数据库
},
"cursorid":33629063128,#query和getmore的游标id
"keysExamined":101,#MongoDB为执行操作而扫描的索引键的数量
"docsExamined":101,#MongoDB为了执行操作而扫描的集合中的文档数。
"numYield":2,#让步次数，操作时让其他的操作完成的次数。
"nreturned":101,#操作返回的文档数
"queryHash":"811451DD",#查询的hash值
"planCacheKey":"759981BA",
"locks":{#操作期间的锁和所的类型
"Global":{#表示全局锁定
"acquireCount":{#锁定的次数
"r":NumberLong(3)#表示共享锁
}
},
"Database":{#数据库锁
"acquireCount":{"r":NumberLong(1)},
"acquireWaitCount":{"r":NumberLong(1)},
"timeAcquiringMicros":{"r":NumberLong(69130694)}
},
"Collection":{#集合锁
"acquireCount":{"r":NumberLong(1)}
}
},
"storage":{#储存
"data":{
"bytesRead":NumberLong(14736),#操作从磁盘放到缓存的数据的字节数
"timeReadingMicros":NumberLong(17)#操作花费在磁盘读取的时间，以微妙为单位
}
},
"responseLength":1305014,#操作返回结果的文档长度，单位为字节
"protocol":"op_msg",#消息的协议
"millis":69132,#从MongoDB操作开始到结束耗费的时间
"planSummary":"IXSCAN{a:1,_id:-1}",#摘要
"execStats":{#操作执行过程中的详细信息
"stage":"FETCH",#操作形式，COLLSCAN用于集合扫描，IXSCAN用于扫描索引键，FETCH用于检索文档
"nReturned":101,#返回的文档数量
"executionTimeMillisEstimate":0,
"works":101,
"advanced":101,
"needTime":0,
"needYield":0,
"saveState":3,
"restoreState":2,
"isEOF":0,
"invalidates":0,
"docsExamined":101,
"alreadyHasObj":0,
"inputStage":{
...
}
},
"ts":ISODate("2019-01-14T16:57:33.450Z"),#操作的时间戳
"client":"127.0.0.1",#客户端的ip
"appName":"MongoDBShell",#客户端应用标识符
"allUsers":[
{
"user":"someuser",#用户
"db":"admin"#验证的数据库
}
],
"user":"someuser@admin"#经过验证的用户
}

本文内容总结：MongoDB查询优化-MongoDBProfiler，MongoDBProfiler概述，通过MongoDBshell启用，通过配置文件启用，常用命令和示例，MongoDB慢日志解析，

原文链接：https://www.cnblogs.com/operationhome/p/10728654.html