mongodb的监控与性能优化

最新推荐文章于 2024-08-29 09:00:00 发布

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文章标签：数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/dushu/archive/2012/12/24/2831292.html

mongodb可以通过profile来监控数据，进行优化。

查看当前是否开启profile功能用命令

db.getProfilingLevel() 返回level等级，值为0|1|2，分别代表意思：0代表关闭，1代表记录慢命令，2代表全部

开始profile功能为

db.setProfilingLevel(level); #level等级，值同上

level为1的时候，慢命令默认值为100ms，更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1,50)这样就更改为50毫秒

通过db.system.profile.find() 查看当前的监控日志。

如：

1> db.system.profile.find({millis:{$gt:500}})

2{ "ts" : ISODate("2011-07-23T02:50:13.941Z"), "info" : "query order.order reslen:11022 nscanned:672230  \nquery: { status: 1.0 } nreturned:101 bytes:11006 640ms", "millis" : 640 }

3{ "ts" : ISODate("2011-07-23T02:51:00.096Z"), "info" : "query order.order reslen:11146 nscanned:672302  \nquery: { status: 1.0, user.uid: { $gt: 1663199.0 } }  nreturned:101 bytes:11130 647ms", "millis" : 647 }

这里值的含义是

ts：命令执行时间

info：命令的内容

query：代表查询

order.order：代表查询的库与集合

reslen：返回的结果集大小，byte数

nscanned：扫描记录数量

nquery：后面是查询条件

nreturned：返回记录数及用时

millis：所花时间

如果发现时间比较长，那么就需要作优化。

比如nscanned数很大，或者接近记录总数，那么可能没有用到索引查询。

reslen很大，有可能返回没必要的字段。

nreturned很大，那么有可能查询的时候没有加限制。

mongo可以通过db.serverStatus()查看mongod的运行状态

01> db.serverStatus()

02{

03    "host" : "baobao-laptop",#主机名

04    "version" : "1.8.2",#版本号

05    "process" : "mongod",#进程名

06    "uptime" : 15549,#运行时间

07    "uptimeEstimate" : 15351,

08    "localTime" : ISODate("2011-07-23T06:07:31.220Z"),当前时间

09    "globalLock" : {

10        "totalTime" : 15548525410,#总运行时间（ns）

11        "lockTime" : 89206633,  #总的锁时间（ns）

12        "ratio" : 0.005737305027178137,#锁比值

13        "currentQueue" : {

14            "total" : 0,#当前需要执行的队列

15            "readers" : 0,#读队列

16            "writers" : 0#写队列

17        },

18        "activeClients" : {

19            "total" : 0,#当前客户端执行的链接数

20            "readers" : 0,#读链接数

21            "writers" : 0#写链接数

22        }

23    },

24    "mem" : {#内存情况

25        "bits" : 32,#32位系统

26        "resident" : 337,#占有物理内存数

27        "virtual" : 599,#占有虚拟内存

28        "supported" : true,#是否支持扩展内存

29        "mapped" : 512

30    },

31    "connections" : {

32        "current" : 2,#当前链接数

33        "available" : 817#可用链接数

34    },

35    "extra_info" : {

36        "note" : "fields vary by platform",

37        "heap_usage_bytes" : 159008,#堆使用情况字节

38        "page_faults" : 907 #页面故作

39    },

40    "indexCounters" : {

41        "btree" : {

42            "accesses" : 59963, #索引被访问数

43            "hits" : 59963, #所以命中数

44            "misses" : 0,#索引偏差数

45            "resets" : 0,#复位数

46            "missRatio" : 0#未命中率

47        }

48    },

49    "backgroundFlushing" : {    

50        "flushes" : 259,  #刷新次数

51        "total_ms" : 3395, #刷新总花费时长

52        "average_ms" : 13.108108108108109, #平均时长

53        "last_ms" : 1, #最后一次时长

54        "last_finished" : ISODate("2011-07-23T06:07:22.725Z")#最后刷新时间

55    },

56    "cursors" : {

57        "totalOpen" : 0,#打开游标数

58        "clientCursors_size" : 0,#客户端游标大小

59        "timedOut" : 16#超时时间

60    },

61    "network" : {

62        "bytesIn" : 285676177,#输入数据（byte）

63        "bytesOut" : 286564,#输出数据（byte）

64        "numRequests" : 2012348#请求数

65    },

66    "opcounters" : {

67        "insert" : 2010000, #插入操作数

68        "query" : 51,#查询操作数

69        "update" : 5,#更新操作数

70        "delete" : 0,#删除操作数

71        "getmore" : 0,#获取更多的操作数

72        "command" : 148#其他命令操作数

73    },

74    "asserts" : {#各个断言的数量

75        "regular" : 0,

76        "warning" : 0,

77        "msg" : 0,

78        "user" : 2131,

79        "rollovers" : 0

80    },

81    "writeBacksQueued" : false,

82    "ok" : 1

83}

db.stats()查看某一个库的原先状况

01> db.stats()

02{

03    "db" : "order",#库名

04    "collections" : 4,#集合数

05    "objects" : 2011622,#记录数

06    "avgObjSize" : 111.92214441878245,#每条记录的平均值

07    "dataSize" : 225145048,#记录的总大小

08    "storageSize" : 307323392,#预分配的存储空间

09    "numExtents" : 21,#事件数

10    "indexes" : 1,#索引数

11    "indexSize" : 74187744,#所以大小

12    "fileSize" : 1056702464,#文件大小

13    "ok" : 1

14}

查看集合记录用

01> db.order.stats()

02{

03    "ns" : "order.order",#命名空间

04    "count" : 2010000,#记录数

05    "size" : 225039600,#大小

06    "avgObjSize" : 111.96,

07    "storageSize" : 307186944,

08    "numExtents" : 18,

09    "nindexes" : 1,

10    "lastExtentSize" : 56089856,

11    "paddingFactor" : 1,

12    "flags" : 1,

13    "totalIndexSize" : 74187744,

14    "indexSizes" : {

15        "_id_" : 74187744#索引为_id_的索引大小

16    },

17    "ok" : 1

18}

mongostat命令查看运行中的实时统计，表示每秒实时执行的次数

mongodb还提供了一个机遇http的监控页面，可以访问http://ip:28017来查看，这个页面基本上是对上面的这些命令做了一下综合，所以这里不细述了。

二.mongodb的优化

根据上面这些监控手段，找到问题后，我们可以进行优化

上面找到了某一下慢的命令，现在我们可以通过执行计划跟踪一下，如

01> db.order.find({ "status": 1.0, "user.uid": { $gt: 2663199.0 } }).explain()

02{

03    "cursor" : "BasicCursor",#游标类型

04    "nscanned" : 2010000,#扫描数量

05    "nscannedObjects" : 2010000,#扫描对象

06    "n" : 337800,#返回数据

07    "millis" : 2838,#耗时

08    "nYields" : 0,

09    "nChunkSkips" : 0,

10    "isMultiKey" : false,

11    "indexOnly" : false,

12    "indexBounds" : {#使用索引（这里没有）

13         

14    }

15}

对于这样的，我们可以创建索引

可以通过 db.collection.ensureIndex({"字段名":1}) 来创建索引，1为升序，-1为降序，在已经有多数据的情况下，可用后台来执行，语句db.collection.ensureIndex({"字段名":1} , {backgroud:true})

获取索引用db.collection.getIndexes() 查看

这里我们创建一个user.uid的索引 >db.order.ensureIndex({"user.uid":1})

创建后重新执行

01db.order.find({ "status": 1.0, "user.uid": { $gt: 2663199.0 } }).explain()

02{

03    "cursor" : "BtreeCursor user.uid_1",

04    "nscanned" : 337800,

05    "nscannedObjects" : 337800,

06    "n" : 337800,

07    "millis" : 1371,

08    "nYields" : 0,

09    "nChunkSkips" : 0,

10    "isMultiKey" : false,

11    "indexOnly" : false,

12    "indexBounds" : {

13        "user.uid" : [

14            [

15                2663199,

16                1.7976931348623157e+308

17            ]

18        ]

19    }

20}