在很多情况下,DBA都要对数据库的性能进行分析处理,找出降低性能的根源,而Mongo就有一种分析工具来检测并追踪影响性能的慢查询---Profile有两种方式可以控制Profiling的开关和级别。

第一种是直接在启动参数中进行设置,如下:

如果想要全局开启Profiling,则可以在mongod启动时加上参数

mongod --profile 1 --slowms100         # 1表示追踪级别,100表示慢查询判定时间(ms)

如果是配置文件中开启的话,配置如下:

operationProfiling:

     slowOpThresholdMs: 100

     mode: slowOp


第二种是在mongo shell进行实时配置,命令如下:

> db.setProfilingLevel(1,200)          ---1表示level,200表示慢查询时间(ms),也可以省略时间设置

{ "was" : 1, "slowms" : 100, "ok" : 1 }     ---100表示之前的慢查询时间设定值

> db.getProfilingStatus()               ---查询当前慢查询的状态信息

{ "was" : 1, "slowms" : 200 }          ---was后的值表示级别

> db.getProfilingLevel()               ---只查询Profiling级别可用此命令

1


级别可以取0,1,2 三个值,他们表示的意义如下: 

  0 – 不开启

  1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)

  2 – 记录所有命令


Mongo Profile慢查询记录直接记录在db中,记录位置是当前开启Profile功能的库下的system.profile集合中,所以只需要直接查询这个集合就行

例:

     查询执行时间大于200ms的Profile记录:

> db.system.profile.find( { millis : { $gt : 5 } } )


查看最近的10条记录

>db.system.profile.find().limit(10).sort( { ts : -1 } ).pretty()


查看关于某个collection的相关慢查询操作:

>db.system.profile.find({ns:'mydb.table1'}).pretty()


show profile命令

此命令查询执行时间超过1ms的最近5条记录


对于Profile的相关信息解释:

op:操作的类型,比如:insert,query,command,remove...

ns:被查询目标的命名空间,一般是数据库名和collection名的组合

query:查询的具体语句,如果是insert操作,则会是insert的语句

command:如果操作是一个command,则command语句记录在此

keysExamined:以前是nscanned,3.2版本之后改为keysExamined,表示执行此次操作所扫描的索引键记录数

updateobj:如果操作是一个update,则update语句记录在此

ndeleted:此次操作删除的文档数

ninserted: 此次操作插入的文档数

nModified:此次操作的update的文档数

writeConflicts:如果一个update语句正在操作一个文档,而另一个update同时进行操作此文档,从而造成的冲突数量

locks:此次操作产生锁的相关信息

nreturned:此次操作返回的文档数

responseLength:操作结果集的大小,

moved:表明本次update是否移动了硬盘上的数据,如果新记录比原记录短,通常不会移动当前记录,如果新记录比原记录长,那么可能会移动记录到其它位置,这时候会导致相关索引的更新.磁盘操作更多,加上索引更新,会使得这样的操作比较慢.(不过这个选在仅针对引擎是MMAPv1)


MongoDB 查询优化

     如果keysExamined (扫描索引建的记录数)远大于nreturned(返回结果的记录数)的话,那么我们就要考虑通过加索引来优化记录定位了。

     responseLength 如果过大,那么说明我们返回的结果集太大了,可能会影响性能,这时请查看find函数的第二个参数是否只写上了你需要的属性名(限制于仅需要查询的字段)。(类似 于MySQL中不要总是select *)

     对于创建索引的建议是:如果很少读,那么尽量不要添加索引,因为索引越多,写操作会越慢。如果读量很大,那么创建索引还是比较划算的。


Profiler 的效率

  Profiling 功能肯定是会影响效率的,但是不太严重,原因是他使用的是system.profile 来记录,而system.profile 是一个capped collection 这种collection 在操作上有一些限制和特点,但是效率更高

也可以对system.profile的size进行设置,具体设置如下:

db.setProfilingLevel(0)

db.system.profile.drop()

db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size:4000000 } )

db.setProfilingLevel(1)