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Mongo Database
Profiler.不仅有,而且还有一些比MySQL的Slow Query Log更详细的信息。它就是我们这篇文章的主题。
开启 Profiling 功能
有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别,第一种是直接在启动参数里直接进行设置。
启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。
也可以在客户端调用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。
> db.setProfilingLevel(2);
{"was" : 0 , "ok" : 1}
> db.getProfilingLevel() |
上面斜体的级别可以取0,1,2 三个值,他们表示的意义如下:
0 – 不开启
1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)
2 – 记录所有命令
Profile
记录在级别1时会记录慢命令,那么这个慢的定义是什么?上面我们说到其默认为100ms,当然有默认就有设置,其设置方法和级别一样有两种,一种是通过添
加–slowms启动参数配置。第二种是调用db.setProfilingLevel时加上第二个参数:
db.setProfilingLevel( level , slowms )
db.setProfilingLevel( 1 , 10 ); |
查询 Profiling 记录
与MySQL的慢查询日志不同,Mongo Profile 记录是直接存在系统db里的,记录位置 system.profile ,所以,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。
> db.system.profile.find()
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:19:32 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.$cmd ntoreturn:1 reslen:66 nscanned:0
query: { profile: 2 } nreturned:1 bytes:50" , "millis" : 0}
db.system.profile.find( { info: /test.foo/ } )
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:19:40 GMT-0500 (EST)" , "info" : "insert test.foo" , "millis" : 0}
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:19:42 GMT-0500 (EST)" , "info" : "insert test.foo" , "millis" : 0}
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:19:45 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.foo ntoreturn:0 reslen:102 nscanned:2
query: {} nreturned:2 bytes:86" , "millis" : 0}
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:21:17 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.foo ntoreturn:0 reslen:36 nscanned:2
query: { $not: { x: 2 } } nreturned:0 bytes:20" , "millis" : 0}
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:21:27 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.foo ntoreturn:0 exception bytes:53" , "millis" : 88} |
列出执行时间长于某一限度(5ms)的 Profile 记录:
> db.system.profile.find( { millis : { $gt : 5 } } )
{"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:21:27 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.foo ntoreturn:0 exception bytes:53" , "millis" : 88} |
查看最新的 Profile 记录:
db.system.profile.find().sort({$natural:-1})
Mongo Shell 还提供了一个比较简洁的命令show profile,可列出最近5条执行时间超过1ms的 Profile 记录。
Profile 信息内容详解:
ts-该命令在何时执行.
millis Time-该命令执行耗时,以毫秒记.
info-本命令的详细信息.
query-表明这是一个query查询操作.
ntoreturn-本次查询客户端要求返回的记录数.比如, findOne()命令执行时 ntoreturn 为 1.有limit(n) 条件时ntoreturn为n.
query-具体的查询条件(如x>3).
nscanned-本次查询扫描的记录数.
reslen-返回结果集的大小.
nreturned-本次查询实际返回的结果集.
update-表明这是一个update更新操作.
fastmod-Indicates a fast modify operation. See Updates. These operations are normally quite fast.
fastmodinsert – indicates a fast modify operation that performed an upsert.
upsert-表明update的upsert参数为true.此参数的功能是如果update的记录不存在,则用update的条件insert一条记录.
moved-表明本次update是否移动了硬盘上的数据,如果新记录比原记录短,通常不会移动当前记录,如果新记录比原记录长,那么可能会移动记录到其它位置,这时候会导致相关索引的更新.磁盘操作更多,加上索引更新,会使得这样的操作比较慢.
insert-这是一个insert插入操作.
getmore-这是一个getmore 操作,getmore通常发生在结果集比较大的查询时,第一个query返回了部分结果,后续的结果是通过getmore来获取的。
MongoDB 查询优化
如果nscanned(扫描的记录数)远大于nreturned(返回结果的记录数)的话,那么我们就要考虑通过加索引来优化记录定位了。
reslen 如果过大,那么说明我们返回的结果集太大了,这时请查看find函数的第二个参数是否只写上了你需要的属性名。(类似 于MySQL中不要总是select *)
对于创建索引的建议是:如果很少读,那么尽量不要添加索引,因为索引越多,写操作会越慢。如果读量很大,那么创建索引还是比较划算的。(和RDBMS一样,貌似是废话 -_-!!)
MongoDB 更新优化
如果写查询量或者update量过大的话,多加索引是会有好处的。以及~~~~(省略N字,和RDBMS差不多的道理)
Use fast modify operations when possible (and usually with these, an index). See Updates.
Profiler 的效率
Profiling 功能肯定是会影响效率的,但是不太严重,原因是他使用的是system.profile 来记录,而system.profile 是一个capped collection 这种collection 在操作上有一些限制和特点,但是效率更高。
分享到:
相关推荐
MongoDB的慢日志查询,或称为Database Profiler,是一个非常重要的工具,它允许开发者和数据库管理员监控并分析性能瓶颈,以优化数据库操作。在MySQL等关系型数据库中,慢查询日志同样起到了关键作用,而在NoSQL的...
6. 分析器:MongoDB 数据库分析器显示的是针对数据库的每个操作的性能特征,如果使用 profiler 查询时,速度比实际速度慢。 7. 移动 moveChunk 目录下的旧文件:可以移动 moveChunk 目录中的旧文件,在正常的碎片...
knowledge point 9: Profiler 在 MongoDB 中的作用 * MongoDB 数据库分析器显示针对数据库的每个操作的性能特征 * 您可以使用探查器找到比其慢的查询 knowledge point 10: 将旧文件移动到 moveChunk 目录中 * 是...
太赫兹金属回形结构:电磁波调控与信号传输的关键技术,太赫兹金属回形结构。 ,太赫兹; 金属; 回形结构; 电磁波响应,太赫兹金属回形结构:高效电磁波调控技术
路翼DCS460电脑调音软件下载是专为汽车音响爱好者和专业人士设计的一款强大工具, 这款软件的主要功能在于帮助用户对车载音频系统进行精确的数字信号处理,以提升音乐播放效果,提供更丰富的听觉体验。
基于Matlab的轴承故障分类系统:小波包能量特征提取与深度置信网络(DBN)的分类模型研究与应用,基于小波包能量特征提取和深度置信网络(DBN)的轴承故障分类 开发语言matlab 程序内容包括 1.轴承故障数据一份,共10类 2.数据读取,训练集,测试集数据划分。 3.小波包特征能量特征提取程序一份 4.基于DBN故障分类模型一份 ,小波包能量特征提取;DBN故障分类模型;Matlab;轴承故障数据;数据划分,基于MATLAB的轴承故障分类:小波包能量特征提取与深度置信网络分类模型
matlab实现PSO-BP分类完整程序+数据
基于AHP-CRITIC组合变权与指标劣化度修正的赋权方法研究,38考虑劣化度APH-CRITIC组合变权 组合变权赋权方法,基于AHP和改进CRITIC计算主客观权重,引入指标劣化度构造变权函数对综合权重进行修正,还方法可以捕捉指标时序的劣化程度,实现数据的有效跟踪,评价更加合理。 可根据需求进行改进。 ,关键词:组合变权赋权方法;AHP;CRITIC;指标劣化度;变权函数;时序劣化程度;数据跟踪;评价合理。,基于AHP-CRITIC组合变权法:综合主客观权重与指标劣化度评价
ROS机械臂仿真与视觉抓取技术:Darknet_ROS配置及Matlab运动学轨迹规划研究,ros机械臂仿真代做,视觉抓取,darknet_ros配置 Matlab机械臂运动学,轨迹规划 ,ROS机械臂仿真; 视觉抓取; darknet_ros配置; Matlab机械臂运动学; 轨迹规划,ROS机械臂仿真与视觉抓取:Darknet_ROS配置及Matlab运动学轨迹规划
农村事务管理与交流平台 免费JAVA毕业设计 2024成品源码+论文+录屏+启动教程 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1jKDjYrEz1 项目讲解视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Tb421n72S 二次开发教程:https://www.bilibili.com/video/BV18i421i7Dx
"基于Rsoft的光纤拉锥与弯曲模型仿真研究:探究beamprop模块的应用",光纤弯曲、拉锥弯曲模型仿真 Rsoft光学仿真,beamprop模块 ,光纤弯曲; 拉锥弯曲模型仿真; Rsoft光学仿真; beamprop模块,Rsoft仿真:光纤拉锥与弯曲的光束传播模型研究
亚像素提取的精确利器:Bresenham算法与卡尺算法的融合应用,bresenham算法,用于亚像素提取,卡尺算法 ,Bresenham算法; 亚像素提取; 卡尺算法,"Bresenham算法:亚像素提取的精准工具"
基于Vivado HLS的CLAHE算法FPGA实现:高效率视频处理IP核工程,限制对比度的自适应直方图均衡算法(CLAHE)的FPGA实现。 可实时处理视频流。 算法具体内容不做过多介绍,网上都有。 使用vivado hls实现,生成的IP核的输入输出接口都为axi-stream。 已经上板跑通(zynq7020)。 摄像头分辨率400*400-30fps,可以轻松的做到实时处理。 (如果您不清楚我的源码是否能应用到您的项目中,可以发我硬件平台和要处理视频流的分辨率与帧率,帮你评估。 )此hls源码工程。 ,关键词: 1. 限制对比度的自适应直方图均衡算法(CLAHE) 2. FPGA实现 3. 实时处理视频流 4. Vivado HLS 5. AXI-Stream接口 6. Zynq7020平台 7. 摄像头分辨率与帧率 8. HLS源码工程,基于Vivado HLS的CLAHE算法FPGA实现:实时视频流处理工程
games101-作业3
"基于Halcon的C#可视化工具:轻松抓边抓圆,Halcon控件上绘制更简单",使用C#新研发的基于Halcon的可视化抓边、抓圆工具,在Halcon控件上绘制的,使用起来简单 ,使用C#研发;Halcon可视化抓边工具;Halcon抓圆工具;在Halcon控件上绘制;简单易用;快速使用;直接绘制,"C#研发的Halcon可视化工具:抓边抓圆,简单易用"
基于微信小程序的校园食堂订餐服务系统 免费JAVA毕业设计 2024成品源码+论文+录屏+启动教程 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1jKDjYrEz1 项目讲解视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Tb421n72S 二次开发教程:https://www.bilibili.com/video/BV18i421i7Dx
"COMSOL PDE中设置Floquet周期性边界条件的步骤与注意事项",comsol pde设置floqeut周期性边界条件 ,comsol; pde设置; floqeut; 周期性边界条件,COMSOL PDE设置周期性边界条件
计算机网络第八版课件资料
基于FLAC3D的复杂地质环境下的双线隧道与基坑协同开挖策略:分步开挖,多层防护处理,flac3d 双线隧道开挖和基坑开挖。 临近既有隧道基坑开挖。 首先进行隧道开挖,考虑应力释放,使用反力支撑法,使用shell壳单元支护。 然后进行基坑开挖,使用地连墙和对撑支护。 分三层开挖。 ,flac3d;双线隧道开挖;基坑开挖;应力释放;反力支撑法;shell壳单元支护;分三层开挖;地连墙;对撑支护。,FLAC3D:隧道基坑双线开挖与支护技术
4b076399e3f709dc8990bd0e12720254.part6