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MongoDB如何查詢耗時記錄的方法詳解

 更新時間:2017年09月14日 11:33:31   作者:Chain  
查詢操作是我們?nèi)粘2僮鲾?shù)據(jù)庫經(jīng)常會遇到的一個功能,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MongoDB如何查詢耗時記錄的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。

準備

在此之前,我們先在我們的數(shù)據(jù)庫中插入10萬條數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的格式是這樣的:

{
 "name":"your name",
 "age":22,
 "gender":"male",
 "grade":2
}

explain

explain方法是用來查看db.collecion.find()的一些查詢信息的。例如:

db.collectionName.find().explain()

explain方法有個可選的參數(shù)verbose,是個字符串,他表示的是verbose的模式。一共分為3種模式:

queryPlanner:默認參數(shù),詳細說明查詢優(yōu)化器選擇的計劃并列出被拒絕的計劃。例如:

db.students.find({grade:1}).explain()

executionStats:MongoDB運行查詢優(yōu)化器選擇獲勝的計劃,執(zhí)行計劃,完成并返回成功,統(tǒng)計描述的勝利計劃的執(zhí)行。例如:

db.students.find({grade:1}).explain("executionStats")


allPlansExecution:MongoDB返回描述獲獎計劃的執(zhí)行以及對其他候選人統(tǒng)計計劃選擇方案時捕獲的統(tǒng)計。
我們的目的是要記錄執(zhí)行find方法的耗時時間,所以用executionStats模式就可以了。

返回的結(jié)果也是只關(guān)注executionStats就可以了,如下圖:


  1. nReturned:表示該查詢條件下返回的文檔數(shù)量。
  2. executionTimeMills:表示執(zhí)行時間,單位毫秒
  3. totalDocsExamined:表示該集合總共文檔數(shù)。

其他的屬性在這里就不多說了,記錄耗時我們只取executionTimeMills.

Profiling

上面提到的方法好像是只適用find方法,對于一些聚合查詢之類的查詢方法就無法統(tǒng)計耗時時間了。這里再介紹一個profiling方法記錄查詢耗時時間。

開啟 Profiling 功能

有兩種方式可以控制 Profiling 的開關(guān)和級別,第一種是直接在啟動參數(shù)里直接進行設(shè)置。

  • 啟動MongoDB時加上–profile=級別 即可。
  • 也可以在客戶端調(diào)用db.setProfilingLevel(級別)命令來實時配置。可以通過db.getProfilingLevel()命令來獲取當前的Profile級別。

例如:

db.setProfilingLevel(2)
db.getProfilingLevel()

Profiling一共分為3個級別:

  • 0 - 不開啟。
  • 1 - 記錄慢命令 (默認為>100ms)
  • 3 - 記錄所有命令

Profile 記錄在級別1時會記錄慢命令,那么這個慢的定義是什么?上面我們說到其默認為100ms,當然有默認就有設(shè)置,其設(shè)置方法和級別一樣有兩種,一種是通過添 加–slowms啟動參數(shù)配置。第二種是調(diào)用db.setProfilingLevel時加上第二個參數(shù):

db.setProfilingLevel( level , slowms)
db.setProfilingLevel( 1 , 10 );

查詢 Profiling 記錄

開啟profiling功能后,系統(tǒng)會把相關(guān)命令詳細信息記錄到當前數(shù)據(jù)庫的system.profile集合里。查詢方法也是跟普通的集合查詢一樣。

db.system.profile.find()

其中,mills就是命令耗時記錄。

由于我們設(shè)置的級別是2,所以所有命令都有記錄,現(xiàn)在我們把他改為級別1,且只記錄耗時20毫秒以上的記錄:

 db.setProfilingLevel( 1 , 20)

然后我們再執(zhí)行一下聚合查詢,查看下耗時時間:

db.students.aggregate( {$group:{_id:"$grade",avgAge:{$avg:"$age"}}} )

db.system.profile.find().pretty()


可以看出,我們的這聚合查詢耗時70毫秒。

profile 部分字段解釋

  • op:操作類型
  • ns:被查的集合
  • commond:命令的內(nèi)容
  • docsExamined:掃描文檔數(shù)
  • nreturned:返回記錄數(shù)
  • millis:耗時時間,單位毫秒
  • ts:命令執(zhí)行時間
  • responseLength:返回內(nèi)容長度

下面介紹幾個常用的查詢命令:

列出執(zhí)行時間長于某一限度(例如:20ms)的 Profile 記錄.

db.system.profile.find({millis:{$gt:50}})

查看最新的 3條Profile 記錄:

db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(3)

查看關(guān)于某個collection的相關(guān)慢查詢操作:

db.system.profile.find({ns:'mydb.students'})

MongoDB 查詢優(yōu)化

  docsExamined(掃描的記錄數(shù))遠大于nreturned(返回結(jié)果的記錄數(shù))的話,那么我們就要考慮通過加索引來優(yōu)化記錄定位了。

  responseLength 如果過大,那么說明我們返回的結(jié)果集太大了,這時請查看find函數(shù)的第二個參數(shù)是否只寫上了你需要的屬性名。(類似 于MySQL中不要總是select)

  對于創(chuàng)建索引的建議是:如果很少讀,那么盡量不要添加索引,因為索引越多,寫操作會越慢。如果讀量很大,那么創(chuàng)建索引還是比較劃算的。

Profiler 的效率

  Profiling 功能肯定是會影響效率的,但是不太嚴重,原因是他使用的是system.profile 來記錄,而system.profile 是一個capped collection 這種collection 在操作上有一些限制和特點,但是效率更高。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

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