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
- insert
- query
- update
- remove
- getmore
- 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,谢谢大家对脚本之家的支持。