[MongoDB]Profiling性能分析

摘要

上篇文章介绍了mapReduce这个聚合操作。本篇将继续学习，db有了，collection和document也有，基本上够用了，但是随着项目上线后，发现业务数据越来越多，查询效率越来越慢，这时就需要分析慢查询记录了。如何开启慢查询记录？就是本篇文章介绍的内容了。

相关文章

[MongoDB]入门操作

[MongoDB]增删改查

[MongoDB]count，gourp，distinct

[MongoDB]mapReduce

[MongoDB]索引

Profiling

首先添加测试数据，添加100w吧。

插入时间比较长，你可以通过服务端，查看日志

时间比较久，就插入这么多吧，能说明问题就行

首先需要分析是否需要建立索引，之前的版本可以通过expalin函数进行查看，不过当前使用的版本，通过该函数给出的结果是下面的情况。通过下图的indexFilterSet只能看到没有使用索引，其他的信息并不能帮到我们。

下面这张是@一线码农 园友的图片 可以对比一下 原文：http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/29/2372699.html

不过还有另外的一种方式，通过Profiling ，可以在服务端启动的时候加上该参数，–profile=级别。

也可以通过客户端db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置。可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的Profile级别。

level有三种级别

0 – 不开启

　　1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)

　　2 – 记录所有命令

参数为1的时候，默认的慢命令是大于100ms，当然也可以进行设置

　db.setProfilingLevel( level , slowms )
　　db.setProfilingLevel( 1 , 120 );

Mongodb Profile 记录是直接存在系统db里的，记录位置 system.profile ，我们只要查询这个Collection的记录就可以获取到我们的 Profile 记录了。

执行查询，然后执行profile

> db.users.find({"name":"wolfy"+66666})
{ "_id" : ObjectId("5752486fc74b6bdc94876d95"), "name" : "wolfy66666", "age" : 13471 }
> db.system.profile.find()

分析结果

{
    "op": "query",
    "ns": "test.system.profile",
    "query": {
        "find": "system.profile",
        "filter": {

        }
    },
    "keysExamined": 0,
    "docsExamined": 0,
    "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": 0,
    "responseLength": 110,
    "protocol": "op_command",
    "millis": 0,
    "execStats": {
        "stage": "COLLSCAN",
        "filter": {
            "$and": [

            ]
        },
        "nReturned": 0,
        "executionTimeMillisEstimate": 0,
        "works": 2,
        "advanced": 0,
        "needTime": 1,
        "needYield": 0,
        "saveState": 0,
        "restoreState": 0,
        "isEOF": 1,
        "invalidates": 0,
        "direction": "forward",
        "docsExamined": 0
    },
    "ts": ISODate("2016-06-04T03:56:35.706Z"),
    "client": "127.0.0.1",
    "allUsers": [

    ],
    "user": ""
}{
    "op": "query",
    "ns": "test.users",
    "query": {
        "find": "users",
        "filter": {
            "name": "wolfy66666"
        }
    },
    "keysExamined": 0,
    "docsExamined": 866283,
    "cursorExhausted": true,
    "keyUpdates": 0,
    "writeConflicts": 0,
    "numYield": 6767,
    "locks": {
        "Global": {
            "acquireCount": {
                "r": NumberLong(13536)
            }
        },
        "Database": {
            "acquireCount": {
                "r": NumberLong(6768)
            }
        },
        "Collection": {
            "acquireCount": {
                "r": NumberLong(6768)
            }
        }
    },
    "nreturned": 1,
    "responseLength": 160,
    "protocol": "op_command",
    "millis": 339,
    "execStats": {
        "stage": "COLLSCAN",
        "filter": {
            "name": {
                "$eq": "wolfy66666"
            }
        },
        "nReturned": 1,
        "executionTimeMillisEstimate": 310,
        "works": 866285,
        "advanced": 1,
        "needTime": 866283,
        "needYield": 0,
        "saveState": 6767,
        "restoreState": 6767,
        "isEOF": 1,
        "invalidates": 0,
        "direction": "forward",
        "docsExamined": 866283
    },
    "ts": ISODate("2016-06-04T03:57:10.206Z"),
    "client": "127.0.0.1",
    "allUsers": [

    ],
    "user": ""
}

通过下面的命令可以查看最新的记录

db.system.profile.find().sort({$natural:-1})

还有一种更简洁的查看方式

show profile

该命令可以查看最近的5条记录

profile提供的信息内容解释

ts:该命令在何时执行。

millis：执行耗时，以毫秒为单位。

op：什么操作。

query：设置的查询条件。

nReturned：返回的条数。

docsExamined：文档扫描条数。

总结

上面列举了profile的使用方法，以及常用的几个分析结果进行解释。感兴趣的可以使用增删改查练练手，尝试一下。