发布于 2017-08-12 18:05:04 | 17 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

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MongoDB 分布式文件存储的数据库

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。


在MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是MongoDB Database Profiler。下面这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB慢日志查询(profile)的相关资料,需要的朋友可以参考下。

前言

说到MongoDB的慢日志分析,就不得不提到profile分析器,profile分析器将记录的慢日志写到system.profile集合下,这个集合是一个固定集合。我们可以通过对这个集合的查询,来了解当前的慢日志,进而对数据库进行优化。

整体环境

MongoDB 3.2.5

实战

Part1:输出示范

在查询system.profile的时候,我们能够观察到所有的操作,包括remove,update,find等等都会被记录到system.profile集合中,该集合中包含了诸多信息,如:


{
 "op" : "query",
 "ns" : "test.c",
 "query" : {
 "find" : "c",
 "filter" : {
  "a" : 1
 }
 },
 "keysExamined" : 2,
 "docsExamined" : 2,
 "cursorExhausted" : true,
 "keyUpdates" : 0,
 "writeConflicts" : 0,
 "numYield" : 0,
 "locks" : {
 "Global" : {
  "acquireCount" : {
  "r" : NumberLong(2)
  }
 },
 "Database" : {
  "acquireCount" : {
  "r" : NumberLong(1)
  }
 },
 "Collection" : {
  "acquireCount" : {
  "r" : NumberLong(1)
  }
 }
 },
 "nreturned" : 2,
 "responseLength" : 108,
 "millis" : 0,
 "execStats" : {
 "stage" : "FETCH",
 "nReturned" : 2,
 "executionTimeMillisEstimate" : 0,
 "works" : 3,
 "advanced" : 2,
 "needTime" : 0,
 "needYield" : 0,
 "saveState" : 0,
 "restoreState" : 0,
 "isEOF" : 1,
 "invalidates" : 0,
 "docsExamined" : 2,
 "alreadyHasObj" : 0,
 "inputStage" : {
  "stage" : "IXSCAN",
  "nReturned" : 2,
  "executionTimeMillisEstimate" : 0,
  "works" : 3,
  "advanced" : 2,
  "needTime" : 0,
  "needYield" : 0,
  "saveState" : 0,
  "restoreState" : 0,
  "isEOF" : 1,
  "invalidates" : 0,
  "keyPattern" : {
  "a" : 1
  },
  "indexName" : "a_1",
  "isMultiKey" : false,
  "isUnique" : false,
  "isSparse" : false,
  "isPartial" : false,
  "indexVersion" : 1,
  "direction" : "forward",
  "indexBounds" : {
  "a" : [
  "[1.0, 1.0]"
  ]
  },
  "keysExamined" : 2,
  "dupsTested" : 0,
  "dupsDropped" : 0,
  "seenInvalidated" : 0
 }
 },
 "ts" : ISODate("2015-09-03T15:26:14.948Z"),
 "client" : "127.0.0.1",
 "allUsers" : [ ],
 "user" : ""}

Part2:输出解读

system.profile.op

这一项主要包含如下几类

  1. insert
  2. query
  3. update
  4. remove
  5. getmore
  6. command

代表了该慢日志的种类是什么,是查询、插入、更新、删除还是其他。

system.profile.ns

该项表明该慢日志是哪个库下的哪个集合所对应的慢日志。

system.profile.query

该项详细输出了慢日志的具体语句和行为

system.profile.keysExamined

该项表明为了找出最终结果MongoDB搜索了多少个key

system.profile.docsExamined

该项表明为了找出最终结果MongoDB搜索了多少个文档

system.profile.keyUpdates

该项表名有多少个index key在该操作中被更改,更改索引键也会有少量的性能消耗,因为数据库不单单要删除旧Key,还要插入新的Key到B-Tree索引中

system.profile.writeConflicts

写冲突发生的数量,例如update一个正在被别的update操作的文档

system.profile.numYield

为了让别的操作完成而屈服的次数,一般发生在需要访问的数据尚未被完全读取到内存中,MongoDB会优先完成在内存中的操作

system.profile.locks

在操作中产生的锁,锁的种类有多种,如下:

Global Represents global lock.
MMAPV1Journal Represents MMAPv1 storage engine specific lock to synchronize journal writes; for non-MMAPv1 storage engines, the mode forMMAPV1Journal is empty.
Database Represents database lock.
Collection Represents collection lock.
Metadata Represents metadata lock.
oplog Represents lock on the oplog.

锁的模式也有多种,如下:

Lock Mode Description
R Represents Shared (S) lock.
W Represents Exclusive (X) lock.
r Represents Intent Shared (IS) lock.
w Represents Intent Exclusive (IX) lock.

system.profile.locks.acquireCoun

在各种不用的种类下,请求锁的次数

system.profile.nreturned

该操作最终返回文档的数量

system.profile.responseLength

结果返回的大小,单位为bytes,该值如果过大,则需考虑limit()等方式减少输出结果

system.profile.millis

该操作从开始到结束耗时多少,单位为毫秒

system.profile.execStats

包含了一些该操作的统计信息,只有query类型的才会显示

system.profile.execStats.stage

包含了该操作的详细信息,例如是否用到索引

system.profile.ts

该操作执行时的时间

system.profile.client

哪个客户端发起的该操作,并显示出该客户端的ip或hostname

system.profile.allUsers

哪个认证用户执行的该操作

system.profile.user

是否认证用户执行该操作,如认证后使用其他用户操作,该项为空

总结

system.profile集合是定位慢SQL的手段之一,了解每一个输出项的含义有助于我们更快的定位问题。由于笔者的水平有限,编写时间也很仓促,文中难免会出现一些错误或者不准确的地方,不妥之处恳请读者批评指正。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对PHPERZ的支持。



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