mongodb 慢查询日志使用参考

mongodb的Profiling功能->慢查询功能

Profiling 把收集到的信息写入到system.profile集合中，system.profile集合是一个capped collection。

1.定位mongodb慢查询语句方法：
开启Profiling功能，通过定位慢查询日志，找到执行比较慢的语句，然后进行优化，思路如下：
a.查询慢查询日志（system.profile）找到超过定义时间的慢查询语句；
b.explain()查看执行计划，可以参考如下文章：https://blog.51cto.com/1937519/2301699
c.确定语句慢的原因，如缺少索引，业务批量问题等，思路与传统的rdbms的sql优化等同；

2.开启慢查询：
2.1:Profiling级别说明：
a.0：关闭，不收集任何数据。
b.1：收集慢查询数据，默认是100毫秒。
c.2：收集所有数据

2.2:数据库慢查询配置（注意写入配置文件，重启后生效）：
a.查看状态：级别和时间
repsetzhou:PRIMARY> db.getProfilingStatus()
{ "was" : 1, "slowms" : 200 }

b.查看级别
repsetzhou:PRIMARY> db.getProfilingLevel()
1

c.设置级别
repsetzhou:PRIMARY> db.setProfilingLevel(2)
{ "was" : 1, "slowms" : 200, "ok" : 1 }

d.确认设置级别：
repsetzhou:PRIMARY> db.getProfilingLevel()
2

e.说明：设置级别和时间（1000 相当于1s）
repsetzhou:PRIMARY> db.setProfilingLevel(1,1000) ###（包括级别、时间参数，时间是毫秒单位）
{ "was" : 2, "slowms" : 1000, "ok" : 1 }

2.3:在配置文件中开启慢查询：

operationProfiling:
slowOpThresholdMs: 200
mode: slowOp

3.关闭Profiling：
a.关闭：
repsetzhou:PRIMARY> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 2, "slowms" : 1000, "ok" : 1 }
b.确认：
repsetzhou:PRIMARY> db.getProfilingStatus()
{ "was" : 0, "slowms" : 1000 }

4.修改system.profile的大小：

a.关闭Profiling:
repsetzhou:PRIMARY> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 0, "slowms" : 200, "ok" : 1 }
b.删除system.profile集合:
repsetzhou:PRIMARY> db.system.profile.drop()
true
c.创建一个新的system.profile集合 - 10M:
repsetzhou:PRIMARY>db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size:10000000 } )
{ "ok" : 1 }
d.重新开启Profiling:
repsetzhou:PRIMARY> db.setProfilingLevel(1)
{ "was" : 0, "slowms" : 200, "ok" : 1 }

5.1慢查询(system.profile)分析:

repsetzhou:PRIMARY> db.system.profile.find()

a.查询大于指定时间如500毫秒：

db.system.profile.find({"millis":{$gte:500}})

b.查询指定时间慢查询：

db.system.profile.find(
{
ts : {
$gt : new ISODate("2018-10-22T03:01:45.976Z"),
$lt : new ISODate("2018-10-22T03:01:48.976Z")
}
}
)

c.显示5最近的事件：

show profile

5.2:在mongodb的日志文件中同样记录慢查询日志，如果system.profile已经被覆盖，可以参考mongodb的后台日志。