如何在MongoDB中监视查询慢的语句
MongoDB Profiler 是一个强大的工具，用于监控和诊断查询性能问题，尤其是捕获慢查询。下面是一个详细的教程，教你如何使用 MongoDB Profiler：
1. 启用 MongoDB Profiler
MongoDB Profiler 的监控级别有以下几种：
- 0: 不收集任何查询信息（默认）。
- 1: 收集慢查询（超过指定时间的操作）。
- 2: 收集所有操作（性能开销较大，慎用）。
在 MongoDB Shell 中启用 Profiler 的方法：
(1) 仅捕获慢查询
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db.setProfilingLevel(1, { slowms: 50 }); // 捕获耗时超过 50ms 的查询
(2) 捕获所有查询
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db.setProfilingLevel(2); // 捕获所有查询（调试阶段可用，生产环境慎用）
(3) 查看当前 Profiler 配置
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db.getProfilingStatus();
(4) 禁用 Profiler
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db.setProfilingLevel(0); // 关闭查询分析
2. 执行查询并捕获性能数据
在启用 Profiler 后，运行你的查询。慢查询或所有操作都会记录在 system.profile 集合中。
例如，运行以下查询：
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db.CollectionBigFile.find({ maxX: { $lte: 100 }, maxY: { $lte: 100 }, maxZ: { $lte: 100 }, minX: { $gte: 0 }, minY: { $gte: 0 }, minZ: { $gte: 0 } });
3. 查看 Profiler 捕获的数据
Profiler 收集的所有数据存储在 system.profile 集合中，可以直接查询：
(1) 查看最近的慢查询
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db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(5).pretty();
(2) 按执行时间过滤
找出耗时超过 100ms 的查询：
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db.system.profile.find({ millis: { $gt: 100 } }).pretty();
(3) 查看特定集合的查询记录
只查看 CollectionBigFile 集合的查询：
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db.system.profile.find({ ns: "yourDatabase.CollectionBigFile" }).pretty();
4. Profiler 数据的关键字段
从 system.profile 返回的文档中，关注以下字段：
op: 操作类型（如query或update）。ns: 命名空间（即数据库和集合名称）。millis: 查询耗时（毫秒）。query: 查询条件。planSummary: 查询计划摘要（如是否使用了索引）。keysExamined: 检查的索引键数量。docsExamined: 扫描的文档数量。execStats: 执行统计详情。
5. 示例：分析慢查询
假设 db.system.profile.find().pretty() 返回以下文档：
javascript
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{ "op" : "query", "ns" : "yourDatabase.CollectionBigFile", "query" : { "maxX" : { "$lte" : 100 }, "maxY" : { "$lte" : 100 }, "maxZ" : { "$lte" : 100 }, "minX" : { "$gte" : 0 }, "minY" : { "$gte" : 0 }, "minZ" : { "$gte" : 0 } }, "planSummary" : "COLLSCAN", // 表示使用了全表扫描 "keysExamined" : 0, "docsExamined" : 3000000, "millis" : 120 }
从上面可以看出：
planSummary是COLLSCAN，表示查询没有使用索引。docsExamined是 3000000，表示扫描了所有文档。- 查询耗时
120ms。
优化方向：
- 为查询字段建立索引，改进查询计划为
IXSCAN。
6. 使用 MongoDB Atlas（可选）
如果你在 MongoDB Atlas 中托管数据库，Profiler 已集成为 Performance Advisor，界面化显示慢查询数据，并自动推荐索引优化。
7. 注意事项
- 生产环境：启用
level=2的 Profiler 会对性能造成影响，仅建议在开发或测试环境使用。 - 日志存储大小：
system.profile数据默认存储在数据库文件中，占用磁盘空间。如果不需要长期保留，可以定期清理：javascript
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db.system.profile.drop();
通过 Profiler，你可以深入了解查询性能，找到瓶颈，优化查询效率！