MongoDB调优-查询优化-MongoDB Profiler

2026-06-01 4 花语

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