MongoDB慢日志查询 推荐 原创 dbapower 2017-03-23 18:48:37 博主文章分类:MongoDB ©著作权 文章标签 mongodb 慢查询 文章分类 MongoDB 数据库 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者dbapower的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 MongoDB system.profile前言Part1:写在最前 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。Part2: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insertqueryupdateremovegetmorecommand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keysystem.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:GlobalRepresents global lock.MMAPV1JournalRepresents MMAPv1 storage engine specific lock to synchronize journal writes; for non-MMAPv1 storage engines, the mode forMMAPV1Journal is empty.DatabaseRepresents database lock.CollectionRepresents collection lock.MetadataRepresents metadata lock.oplogRepresents lock on the oplog.锁的模式也有多种,如下:Lock ModeDescriptionRRepresents Shared (S) lock.WRepresents Exclusive (X) lock.rRepresents Intent Shared (IS) lock.wRepresents 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hostnamesystem.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。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:SQLAdvisor美团SQL索引优化建议工具 下一篇:MySQL令人头疼的Aborted告警案例分析 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 【MySQL进阶之路】千万级数据删除导致的慢查询SQL调优实战 千万级数据删除导致的慢查询SQL调优实战先说一下案例背景:刚开始,线上系统收到了大量的慢查询告警,检查之后,发现慢查询的都是一些比较简单的 SQL 语句,基本上都是单行查询,因此理论上性能应该是极高的,但是却变成了慢查询,因此考虑可能不是 SQL 语句性能的问题,而是 MySQL 服务器负载过高从而导致 SQL 语句执行过慢!MySQL 服务器负载过高所导致的问题:如果 MySQL 的 磁盘 IO SQL MySQL 慢查询 「wsl慢,wsl很慢」 如何解决 wsl 慢的问题? 你一定见过Chrome和 Android Studio关于内存和 CPU 巨大消耗的情况。嗯...我认为我们有一个新的「王者」。国王已死,新国王万岁。陛下:WSL!?这是因为有一个已知问题 “WSL 2 消耗大量 RAM”。 PowerShell Windows 解决方案 面试官:MySQL 数据库查询慢,除了索引问题还可能是什么原因? mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?有哪些操作,可以提升mysql的查询能力呢?今天这篇文章,我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些,并给出原因和解决方案。数据库查询流程我们先来看下,一条查询语句下来,会经历哪些流程。比如我们有一张数据库表CREAT mysql sql 数据 利用mongo profile 分析mongo慢查询 原文 http://itopm.com/archives/2012/07/21/mongodb-profile.shtmlMongodb Profiling 是Mongodb提供的类似Mysql的 慢查询的功能,可以记录执行时间超过多少的语句,Mongodb Profiling记录是记录在syste的profile里面。可以通过db.system.profile.find()来进行查询 linux mongo mongo 开启慢查询分析 MongoDB 查询优化分析摘要: 在MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是开启Profiling功能。该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作,游标,数据库命令等,可以在数据库级别开启该工具,也可以在实例级别开启。该工具会把收集到的所有都写入到syst linux mongo 满查询 java mongo in查询 # 使用Java实现MongoDB的in查询## 介绍在Java开发中,我们经常需要使用MongoDB来处理大量的非结构化数据。MongoDB是一个文档型数据库,它使用BSON(二进制JSON)格式来存储数据。其中一个常见的查询操作是使用`$in`操作符来查找指定字段的值在一组给定值之中的文档。本文将向你展示如何使用Java来实现MongoDB的`$in`查询。## 准备工作在开始编写 Java 数据库 数据库连接 Mongo高级查询 1、条件操作符(1)条件操作符db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > valuedb.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < valuedb.collection.find({ "field" : { $gte mongo 高级查询 mongo 慢查询配置 我是分片部署,所以慢查询相关的配置是在启动片服务上。 执行查询命令,是在share的primary 上。 1. mongodb慢查询 配置 慢查询数据主要存储在 local库的system.profile集合,该集合主要是一个capped collection。 开启方式两种: 第一种:片服务启动时 慢查询 返回结果 提高效率 命令行 副本集 监控Mongo慢查询 监控Mongo慢查询 1. 使用mongostat监控MongoDB全局情况 mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取MongoDB的当前运行状态,并输出。 mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取Mon 数据 mongodb 慢查询 数据库 字段 mongodb查询速度比MySQL慢 mongo 查询慢 Mongodb慢操作与处理 正式平台运营过程中一般都会碰到一些慢操作处理,比如在一个数据量超过千万级的表中,搜索一年内某个条件的数据时,查询会很慢,虽然可以通过添加索引解决,但有的时候索引还是不能完全覆盖所有情况,这时需要查看是什么查询导至的慢查询,需要将慢查询kill掉,避免影响整个数据的性能。db.currentOP() 进到入到mongo shell控制台,执行命令,可以看到当前的所有慢操 mongodb 数据库 慢查询 数据 python mongo 慢查询日志 mongodb慢日志 0 摘要 在MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是开启Profiling功能。该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作,游标,数据库命令等,可以在数据库级别开启该工具,也可以在实例级别开启。 1 慢查询分析流程 慢查询日志一般作 python mongo 慢查询日志 数据库 shell 慢查询 数据 mongodb慢查询日志解析 mongo 慢日志 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。 db profilingMongoDB支持对DB的请求进行profiling,目前支持3种级 mongodb慢查询日志解析 MySQL 结果集 慢查询 mongo ttl索引查询慢 mongo索引存储方式 MongoDB 索引 索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构; 使用索引的优点: 索引通常能够极大的提高查询的效率,这是由于索引储存在内存中,同时索引本身的遍历效率必普通集合更高; 使用索引带来的代价: 额外的操作开销,在进行插入、更新、删除操作时,也需要对索引进行操作,如果是查询少、更改多的集合, mongo ttl索引查询慢 MongoDB 索引 ensureIndex explain Mongo Mysql读取速度 mongodb查询速度比mysql慢 与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性和最终一致性,更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及 Mongo Mysql读取速度 mongodb mysql 数据 关系型数据库 java mongo 动态查询 mongo查询表 1 MongoDb 命令查询所有数据库列表 2 3 CODE: 4 5 > show dbs 6 7 如果想查看当前连接在哪个数据库下面,可以直接输入db 8 CODE: 9 10 > db 11 Admin 12 想切换到test数据库下面 13 CODE: 14 15 &g java mongo 动态查询 数据库 mongodb Falcon java查询mongo匹配度 mongo查询条件 对于一般查询如下即可满足: QueryDocument query = new QueryDocument(); query.Add(“Country”, “中国”); query.Add(“province”,”河南省”); //开始查询 monog.find(query);对于混合查询 or、and、大于、小于 等等就需要用到如下关键字:Query.All(“name”, “ mongodb 查询 and or EQ java mongo统计 mongo查询总数 1. 创建自定义数据库use databaseName如果 databaseName 数据库不存在, 新建数据库。如果存在,则连接该数据库。2. 查看数据库列表show dbs# 自带数据库admin 0.000GBconfig 0.000GBlocal 0.000GB如果数据库中没有内容,则不会显示该数据库。3. 统计数据库信息db.stats()# 选择 test 数据库us java mongo统计 MongoDB NoSql 大数据 数据库 python读mongodb慢 python mongo MongoDB是一个跨平台的NoSQL,基于Key-Value形式保存数据。其储存格式非常类似于Python的字典,因此用Python操作MongoDB会非常的容易。对Mongo简单的操作代码如下:#encoding:utf=8 import pymongo ####################### 连接mongo数据库 ########################## python读mongodb慢 添加数据 Python 数据 Mongo python 索引 mongo索引查询 覆盖索引查询所有的查询字段都是索引的一部分;所有的查询返回字段在同一个索引中。由于索引存在于RAM中,因而从索引中获取数据要比扫面文档更快范例:创建如下users集合(使用前面所学的方法创建该集合): Mongo python 索引 字段 数组 ci mongo 组合索引 mongo索引查询 Mongodb的索引操作学习目标掌握 mongodb索引的创建,删除操作掌握 mongodb查看索引的方法掌握 mongodb创建唯一索引的方法1. 为什么mongdb需要创建索引加快查询速度进行数据的去重2. mongodb创建简单的索引方法语法:db.集合名.ensureIndex({属性:1}),1表示升序, -1表示降序3. 创建索引前后查询速度对比测试:插入10万条数据到数据库中插入数据 mongo 组合索引 字段 mongodb 数据库