MongoDB使用profile分析慢查询的步骤

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：

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：

test1:PRIMARY> use admin
switched to db admin

test1: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：

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:

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：

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：

{
        "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：

1. COLLSCAN---全表扫描
2. IXSCAN---索引扫描
3. FETCH---根据索引去检索文档
4. SHARD_MERGE---合并分片结果
5. IDHACK---针对id进行查询
6. 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我们其它相关文章！