深入讲解MongoDB的慢日志查询（profile）

MongoDB的慢日志查询（Profile）功能可通过设置 profiling 级别来开启，记录执行时间超过设定阈值的命令，有助于数据库优化。通过system.profile集合可查询到详细的慢查询记录，为数据库性能调优提供重要依据。

MongoDB性能优化利器：深入剖析慢日志查询（Profile）

MongoDB作为一款高性能、可扩展的NoSQL数据库，在企业级应用中得到了广泛的使用，在实际生产环境中，我们经常会遇到查询性能问题，为了帮助开发者定位并优化查询性能，MongoDB提供了一种强大的工具——慢日志查询（Profile），通过本文，我们将深入讲解MongoDB的慢日志查询功能，帮助大家更好地优化数据库性能。

MongoDB慢日志查询（Profile）简介

MongoDB的慢日志查询（Profile）功能可以帮助开发者捕获执行时间超过设定阈值的操作，以便分析并优化这些操作，开启慢日志查询后，MongoDB会记录所有执行时间超过慢操作阈值的操作的相关信息，包括操作类型、执行时间、查询计划等。

要使用慢日志查询功能，首先需要确保MongoDB服务已经启动了profiling功能，可以通过以下命令查看当前数据库的profiling级别：

db.getProfilingStatus()

返回结果如下：

{

"was": 0,

"slowms": 100,

"sampleRate": 1

}

– was：表示当前数据库的profiling级别，0表示关闭，1表示记录慢操作，2表示记录所有操作。

– slowms：表示慢操作的阈值，单位为毫秒，默认值为100ms。

– sampleRate：表示采样率，取值范围为0-1，默认值为1，表示记录所有符合条件的操作。

可以通过以下命令修改profiling级别：

db.setProfilingLevel(level, slowms, sampleRate)

level为0、1或2，分别表示关闭、记录慢操作和记录所有操作。

MongoDB慢日志查询（Profile）实战

1、开启慢日志查询

通过以下命令开启慢日志查询功能：

db.setProfilingLevel(1, 100)

这里设置慢操作阈值为100ms，即执行时间超过100ms的操作将被记录。

2、生成测试数据

为了方便演示，我们创建一个名为test的集合，并插入一些测试数据：

db.test.insertMany([

{ name: 'Alice', age: 25 },

{ name: 'Bob', age: 30 },

{ name: 'Charlie', age: 35 },

{ name: 'David', age: 40 },

{ name: 'Eve', age: 45 }

])

3、执行查询操作

接下来，我们执行一些查询操作，以便产生慢日志：

// 慢查询操作

db.test.find({ age: { $gt: 1000 } })

// 快速查询操作

db.test.find({ age: { $gt: 30 } })

这里，第一个查询操作由于条件不匹配，导致执行时间较长，超过了100ms的阈值，因此会被记录在慢日志中。

4、查看慢日志

通过以下命令可以查看当前数据库的慢日志：

db.system.profile.find()

返回结果如下：

{

"_id": ObjectId("5f8a8d3c3d6e8d8d5d8d8d8d"),

"op": "query",

"ns": "test.test",

"query": {

"age": {

"$gt": 1000

}

},

"planSummary": "COLLSCAN",

"execStats": {

"stage": "COLLSCAN",

"nReturned": 0,

"executionTimeMillis": 200,

"works": 201,

"advanced": 0,

"needTime": 200,

"needYield": 0,

"saveState": 0,

"restoreState": 0,

"isEOF": 1,

"invalidates": 0,

"nMatched": 0,

"nWouldMatch": 0,

"usedDisk": 0,

"usedIndex": 0,

"keysExamined": 0,

"seeks": 0,

"scanAndOrder": 0,

"indexOnly": 0,

"hitLimit": 0,

"cycle": "0"

},

"ts": ISODate("2020-10-20T08:00:00Z"),

"client": "127.0.0.1",

"appName": "MongoDB Shell",

"allUsers": [

{

"user": "test",

"db": "test"

}

],

"user": "test"

}

从慢日志中，我们可以看到以下信息：

– 操作类型（op）：查询操作（query）。

– 操作的命名空间（ns）：数据库名.集合名。

– 查询条件（query）：执行的查询语句。

– 查询计划（planSummary）：查询执行的计划，这里是全集合扫描（COLLSCAN）。

– 执行统计信息（execStats）：包括执行时间、返回结果数量等。

– 时间戳（ts）：操作执行的时间。

– 客户端信息（client、appName）：执行操作的应用程序信息。

MongoDB的慢日志查询（Profile）功能是优化数据库性能的利器，通过开启慢日志查询，我们可以轻松地捕获并分析执行时间较长的操作，从而有针对性地进行优化，在实际应用中，开发者应定期检查慢日志，并根据实际情况对查询语句、索引等进行优化，以提高MongoDB的性能。