MongoDB是目前最为流行的NoSQL数据库之一。V秘的后台数据就是保存在MongoDB中的哦;)
尽管MongoDB的性能为业界称道，但任何数据库系统使用中都存在着慢查询的问题。慢查询的性能问题，可能是由于使用非最优的查询语句，不正确的索引或其他配置原因导致的。但开发人员或数据库维护人员首先要找出这些低效的查询，才能做出对应的查询优化。
在MongoDB中实现慢查询的profile是非常容易，因为MongoDB内置了profile开关来记录执行时间触发了profile条件的查询。
参照db.setProfileLevel()的文档，通过以下命令就可以记录执行时长超过300ms的查询。
db.setProfilingLevel(1, 300)
当慢查询被重现后，可以通过查找system.profile collection来查看执行时长超过300ms的查询。
被profiler记录下来慢查询record看起来如下，
{
“op” : “query”,
“ns” : “myCollection”,
“query” : {
“builds” : {
“$elemMatch” : {
“builtTime” : null,
“$and” : [
{
“createdTime” : {
“$lt” : ISODate(“2016-09-20T20:07:00.796Z”)
}
}
]
}
}
},
“ntoreturn” : 0,
“ntoskip” : 0,
“nscanned” : 0,
“nscannedObjects” : 18231,
“keyUpdates” : 0,
“writeConflicts” : 0,
“numYield” : 577,
“locks” : {
“Global” : {
“acquireCount” : {
“r” : NumberLong(1156)
}
},
“Database” : {
“acquireCount” : {
“r” : NumberLong(578)
}
},
“Collection” : {
“acquireCount” : {
“r” : NumberLong(578)
}
}
},
“nreturned” : 2,
“responseLength” : 98076,
“millis” : 11161,
“execStats” : {
“stage” : “COLLSCAN”,
“filter” : {
“builds” : {
“$elemMatch” : {
“$and” : [
{
“$and” : [
{
“createdTime” : {
“$lt” : ISODate(“2016-09-20T20:07:00.796Z”)
}
}
]
},
{
“builtTime” : {
“$eq” : null
}
}
]
}
}
},
“nReturned” : 2,
“executionTimeMillisEstimate” : 11080,
“works” : 18233,
“advanced” : 2,
“needTime” : 18230,
“needFetch” : 0,
“saveState” : 577,
“restoreState” : 577,
“isEOF” : 1,
“invalidates” : 0,
“direction” : “forward”,
“docsExamined” : 18231
},
“ts” : ISODate(“2016-09-20T23:07:14.313Z”),
“client” : “10.171.127.66”,
“allUsers” : [
{
“user” : “dbuser”,
“db” : “mydb”
}
],
“user” : “dbuser@mydb”
}
上面的数据具体解读如下，
op: 'query'表示执行的是查询，ns是指查询的collection，query是具体的查询语句，execStats，给出了的查询语句具体执行统计，跟.explain(‘execStats’)的内容是一致的。上面的统计是说，这个query执行了整个collection的扫描(总计扫描了18231个文档)，最终返回了2条文档，花费了11080ms，也就是11s还多的时间！这表明被记录下的慢查询跟collection的索引设置有问题，该查询没有用上索引。解决方案很简单，改善查询语句使用存在的索引或者设置合理的索引。ts是查询开始请求的时间，allUsers和user都是MongoDB client连接所使用的用户。