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用MongoDBprofiler分析慢查詢

編輯：DB2教程

MongoDB profiler是一個很好的工具，可以幫助在數據庫運行的時候分析慢查詢。默認情況下，慢查詢指的是查詢時間在100ms以上。這個值是可以修改的。

先看一下怎麼用。

step 1 登錄到primary server

假定有一個MongoDB Replica-set集群，用mongo shell登錄到primary server上。

step 2 設置profile level

db.setProfilingLevel(1)

現在MongoDB server會運行的較慢，會將發現的慢查詢語句寫到db.system.profile集合中。下面演示了查找最近一條慢查詢的方法

rs1:PRIMARY> db.system.profile.find().limit(1).sort( { ts : -1 } ).pretty()
{
    "op" : "query",
    "ns" : "kaimei.digital_message",
    "query" : {
        "query" : {
            "display_id" : {
                "$in" : [
                    ObjectId("52312efca9bb51d66fa724a8"),
                    ObjectId("52312efca9bb51d66fa724ab"),
                    ObjectId("52312efca9bb51d66fa724ac"),
                    ObjectId("52312efca9bb51d66fa724ae"),
                    ObjectId("5252c23133f6792263dd1cfe"),
                    ObjectId("5271ab5033f6792263dd8cfc"),
                    ......
                    ObjectId("527710eb33f6792263ddba43"),
                    ObjectId("527710eb33f6792263ddba44")
                ]
            },
            "status" : {
                "$nin" : [
                    "success",
                    "deprecated"
                ]
            }
        },
        "orderby" : {
            "_id" : 1
        }
    },
    "ntoreturn" : 0,
    "ntoskip" : 0,
    "nscanned" : 210342,
    "keyUpdates" : 0,
    "numYield" : 454,
    "lockStats" : {
        "timeLockedMicros" : {
            "r" : NumberLong(1755835),
            "w" : NumberLong(0)
        },
        "timeAcquiringMicros" : {
            "r" : NumberLong(1145626),
            "w" : NumberLong(1599)
        }
    },
    "nreturned" : 0,
    "responseLength" : 20,
    "millis" : 1147,
    "ts" : ISODate("2013-12-10T13:08:05.839Z"),
    "client" : "192.168.1.58",
    "allUsers" : [ ],
    "user" : ""
}

step 4 建立索引優化查詢

現在看看有什麼方法能夠優化，通過getIndexes發現display_id和status沒有建立索引。因此創建索引

rs1:PRIMARY> db.digital_message.ensureIndex({display_id: 1, status: 1}, {background: true} )
rs1:PRIMARY> db.digital_message.getIndexes()
[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "ns" : "kaimei.digital_message",
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "display_id" : 1,
                        "status" : 1
                },
                "ns" : "kaimei.digital_message",
                "name" : "display_id_1_status_1",
                "background" : true
        }
]

background: true很重要，可以保證建立索引過程中數據庫仍然可以處理請求。這裡我建立的是雙字段的組合索引。

現在再試一下：

                        ]
                },
                "status" : {
                        "$nin" : [
                                "success",
                                "deprecated"
                        ]
                }
        },
        "updateobj" : {
                "$set" : {
                        "status" : "sending"
                }
        },
        "nscanned" : 37693,
        "nupdated" : 0,
        "keyUpdates" : 0,
        "numYield" : 3,
        "lockStats" : {
                "timeLockedMicros" : {
                        "r" : NumberLong(0),
                        "w" : NumberLong(248113)
                },
                "timeAcquiringMicros" : {
                        "r" : NumberLong(0),
                        "w" : NumberLong(114619)
                }
        },
        "millis" : 149,
        "ts" : ISODate("2013-12-10T13:30:46.400Z"),
        "client" : "192.168.1.55",
        "allUsers" : [ ],
        "user" : ""
}

可以看到速度提升了很多。由於我的in查詢至少涉及到1500行以上記錄的記錄，所以這個149 ms的查詢時間是可以接受的。

以後再打開profile時，可以修改慢查詢的衡量標准，比如下面就改成了200 ms以上的才算慢查詢。

db.setProfilingLevel(1, 200)

step 5 清空profile集合，還原到最初。