在mongodb中，如果发生了慢查询，我们如何得到这些慢查询的语句，并优化呢？今天来看这块儿的一些心得。
01 如何收集慢查询？
在mongodb中，通常可以开启profile来收集慢日志，查看当前profile状态的语句如下：
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test1:primary> db.getprofilingstatus(){ "was" : 2, "slowms" : 0, "samplerate" : 1, "$glestats" : { "lastoptime" : timestamp(0, 0), "electionid" : objectid("7fffffff0000000000000005") }, "lastcommittedoptime" : timestamp(1619186976, 2), "$configserverstate" : { "optime" : { "ts" : timestamp(1619186976, 1), "t" : numberlong(2) } }, "$clustertime" : { "clustertime" : timestamp(1619186976, 2), "signature" : { "hash" : bindata(0,"zvwfpgc0kfxiempj7mbpdrononi="), "keyid" : numberlong("6904838687771590657") } }, "operationtime" : timestamp(1619186976, 2)} |
这里我们可以看到2个关键参数，分别是was和slowms，其中：
was=0,代表不记录任何的语句；
was=1,代表记录执行时间超过slowms的语句
was=2,代表记录所有的语句
slowms代表语句的阈值，单位是ms
上图中的结果代表我们的实例会收集所有的查询语句。profile收集的查询语句结果存放在admin数据库中的system.profile集合中，可以通过下面的方法进行访问：
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test1:primary> use adminswitched to db admintest1:primary> db.system.profile.find({'op':'query'},{'op':1,'ns':1,'millis':1,'ts':1}){ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:14.815z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:15.139z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:15.141z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:15.239z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.version", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:16.155z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.version", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:16.192z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:16.225z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.users", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:16.273z") }{ "op" : "query", "ns" : "admin.system.version", "millis" : 0, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:16.276z") } |
02 system.profile慢查询集合分析
admin数据库中的system.profile是一个固定集合，保存着超过设置的慢查询的结果。我们来看里面的一条慢查询。
利用下面的方法，来拿到一条数据，并对其中的关键字段进行注释说明：
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test1:primary> db.system.profile.findone({'op':'query'}){ "op" : "query", # 操作类型 "ns" : "admin.system.users", # 命名空间 "command" : { "find" : "system.users", "filter" : { "_id" : "admin.root" # 过滤的字段 }, "limit" : 1, "singlebatch" : true, "lsid" : { "id" : uuid("a6034f5e-77c1-4b19-9669-60e1253edf4b") }, "$readpreference" : { "mode" : "secondarypreferred" }, "$db" : "admin" }, "keysexamined" : 1, # 扫描的索引数 "docsexamined" : 1, # 扫描的行数 "cursorexhausted" : true, "numyield" : 0, "nreturned" : 1, # 返回的值的行数 "locks" : { xxxx # 锁信息 }, "flowcontrol" : { }, "storage" : { }, "responselength" : 647, "protocol" : "op_query", "millis" : 0, # 这个查询的执行时间，因为我们设置的profilestatus是0，因此所有操作都被记录了。 "plansummary" : "idhack", # 针对_id进行查询 "execstats" : { # 查询执行状态 "stage" : "idhack", "nreturned" : 1, "executiontimemillisestimate" : 0, "works" : 2, "advanced" : 1, "needtime" : 0, "needyield" : 0, "savestate" : 0, "restorestate" : 0, "iseof" : 1, "keysexamined" : 1, "docsexamined" : 1 }, "ts" : isodate("2020-08-27t07:22:14.815z"), "client" : "xx.xx.xx.xx", # 查询的客户端ip地址 "allusers" : [ # 所有的用户信息 { "user" : "root", "db" : "admin" } ], "user" : "root@admin" # 使用的用户信息} |
03 慢查询分析利器---explain
通常情况下，我们可以使用mongodb的explain语法来分析一个语句的查询性能，包含是否用到索引、扫描行数等信息，explain语法的基本用法:
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后置写法db.system.profile.find({'op':'query'}).explain()前置写法db.system.profile.explain().find({'op':'query'}) |
其中，explain可以放在查询语句的后面或者前面，当然find语法也可以是update、remove、insert
explain语法的输出分为3种不同的详细程度，分别如下：
三种清晰度模式，清晰度越高，则输出的信息越全，默认情况下是queryplanner：
1、queryplanner模式(默认)
db.products.explain().count( { quantity: { $gt: 50 } } )2、executionstats模式
db.products.explain("executionstats").count( { quantity: { $gt: 50 } } )3、allplansexecution模式
db.products.explain("allplansexecution").count( { quantity: { $gt: 50 } } )
其中，allplansexecution模式输出的信息最多。
下面是一个explain语法的输出内容，查询的sql如下：
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db.getcollection('files').find({"ctime":{ "$gte":isodate("2021-04-18"), "$lt":isodate("2021-04-19") }}).limit(1000).explain("allplansexecution") |
输出的结果如下：
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{ "queryplanner" : { # 代表查询的执行计划 "plannerversion" : 1, # 版本号 "namespace" : "fs.files", # 查询的命名空间，也就是集合名称 "indexfilterset" : false, # 是否使用了索引过滤，注意，它并不能判定是否使用了索引 "parsedquery" : { # 查询语法解析树 "$and" : [ { "ctime" : { "$lt" : isodate("2021-04-19t00:00:00z") } }, { "ctime" : { "$gte" : isodate("2021-04-18t00:00:00z") } } ] }, "winningplan" : { # 最终选择的查询计划 "stage" : "limit", # 查询的阶段，很重要，下面详细介绍 "limitamount" : 1000, # 查询结果的limit值 "inputstage" : { "stage" : "fetch", "inputstage" : { "stage" : "ixscan", # 代表索引扫描 "keypattern" : { "ctime" : 1 }, "indexname" : "ctime_1", # 索引名称 "ismultikey" : false, # 下面4个字段都是索引类型分析 "isunique" : false, "issparse" : false, "ispartial" : false, "indexversion" : 1, "direction" : "forward", "indexbounds" : { "ctime" : [ "[new date(1618704000000), new date(1618790400000))" ] } } } }, "rejectedplans" : [ ] # 候选的没被选中的查询计划 }, "serverinfo" : { "host" : "xxxx", "port" : 24999, "version" : "3.2.8", "gitversion" : "ed70e33130c977bda0024c125b56d159573dbaf0" }, "ok" : 1} |
首先解释下stage的几个阶段：
- collscan---全表扫描
- ixscan---索引扫描
- fetch---根据索引去检索文档
- shard_merge---合并分片结果
- idhack---针对id进行查询
- limit---执行limit
了解了这些stage的阶段之后，我们可以看到，一个查询的过程是一层一层解析的，所以可以看到，stage这个字段有嵌套的情况。winningplan中的执行计划也是按照一层一层的顺序去执行：
1、先执行最内层的索引扫描(ixscan)；
2、再执行外面的fetch，根据索引去拿文档
3、执行最后一步的limit，取指定数目个结果返回给客户端
以上就是mongodb profile分析慢查询的示例的详细内容，更多关于mongodb profile分析慢查询的资料请关注服务器之家其它相关文章！
