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第1关：MongoDB 查询优化原则

第2关：MongoDB 的 Profiling 工具（一）

第3关：MongoDB 的 Profiling 工具（二）

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第1关：MongoDB 查询优化原则

查询优化原则

• 在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引，可以显著提高查询效率；
• 用 $or 时把匹配最多结果的条件放在最前面，用 $and 时把匹配最少结果的条件放在最前面；
• 使用 limit() 限定返回结果集的大小，减少数据库服务器的资源消耗，以及网络传输的数据量；
• 尽量少用 $in，而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上，$in 会让你的查询去每一个分片上查一次，如果实在要用的话，先在每个分片上建索引；
• 尽量不用模糊匹配查询，用其它精确匹配查询代替，比如 $i 、$nin；
• 查询量大、并发大的情况，通过前端加缓存解决；
• 能不用安全模式的操作就不用安全模式，这样客户端没必要等待数据库返回查询结果以及处理异常，快了一个数量级；
• MongoDB 的智能查询优化，判断粒度为 query 条件，而 skip 和 limit 都不在其判断之中，当分页查询最后几页时，先用 order 反向排序；
• 尽量减少跨分片查询，balance 均衡次数少；
• 只查询要使用的字段，而不查询所有字段；
• 更新字段的值时，使用 $inc 比 update 效率高；
• apped collections 比普通 collections 的读写效率高；
• server-side processing 类似于 SQL 查询的存储过程，可以减少网络通讯的开销；
• 必要时使用 hint() 强制使用某个索引查询；
• 如果有自己的主键列，则使用自己的主键列作为 id，这样可以节约空间，也不需要创建额外的索引；
• 使用 explain ，根据 exlpain plan 进行优化；
• 范围查询的时候尽量用 $in、$nin 代替；
• 查看数据库查询日志，具体分析的效率低的操作；
• mongodb 有一个数据库优化工具 database profiler，能够检测数据库操作的性能。可以发现 query 或者 write 操作中执行效率低的，从而针对这些操作进行优化；
• 尽量把更多的操作放在客户端，当然这就是 mongodb 设计的理念之一。

第2关：MongoDB 的 Profiling 工具（一）

Profiling 工具

在很多情况下， DBA（数据库管理员）都要对数据库的性能进行分析处理，找出降低性能的根源。而 Profiling 就是 Mongo 自带的一种分析工具来检测并追踪影响性能的慢查询。

慢查询日志一般作为优化步骤里的第一步。通过慢查询日志，定位每一条语句的查询时间。比如超过了50ms，那么查询超过50ms 的语句需要优化。然后它通过 .explain() 解析影响行数是不是过多，所以导致查询语句超过50ms。

优化步骤一般就是：

• 用慢查询日志（system.profile）找到超过50ms 的语句；
• 然后再通过 .explain() 解析影响行数，分析为什么超过50ms；
• 决定是不是需要添加索引。

Profiling 级别说明：

• 0：关闭，不收集任何数据；
• 1：收集慢查询数据，默认是100毫秒；
• 2：收集所有数据。

启用 Profiling 工具

Profiling 有两种开启方式，一种是启动服务时配置启动，一种是 mongoshell 中进行实时配置。

1、mongo shell 中启动配置

• 查看状态: db.getProfilingfStatus()
• 查看级别: db.getProfilingfStatus()
• 设置级别：db.setProfilingfStatus(1)  #括号里的就是要设置的级别
• 设置级别和时间：db.setProfilingfStatus(1,50)

注意：

• 以上要操作要是在 test 集合下面的话，只对该集合里的操作有效，要是需要对整个实例有效，则需要在所有的集合下设置或则在开启的时候开启参数；
• 每次设置之后返回给你的结果是修改之前的状态（包括级别、时间参数）。

2、全局开启 Profiling

1. 可以在 mongod 启动时加上以下参数：

mongod --profile=1  --slowms=50

•       或在配置文件里添加两行，如下所示：

1.    profile = 1

2.    slowms = 50

关闭 Profiling 工具

只需要将收集慢查询数据的时间设置为0就可以关闭: db.setProfilingfStatus(0)

 

第3关：MongoDB 的 Profiling 工具（二）

慢查询分析

要进行慢查询分析，首先，要如第二关一样启用 Profiling 工具，以下例子  Profiling 级别设置为1，时间设置为50ms。其次，要进行过超过 50ms 的操作才会记录到慢查询日志中，存在记录结果。

首先，在 test 数据库启用 Profiling 工具：

use test

db.setProfilingLevel(1,50)     

# 设置级别为1，时间为50ms，意味着只有超过50ms的操作才会记录到慢查询日志中

然后在 test 数据库的 items 集合中循环插入10万条数据：

for(var i=0;i<100000;i++)db.items.insert({_id:i,text:"Hello MongoDB"+i})

 

返回所有结果：

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

 

 

返回最近的10条记录：

1. db.system.profile.find().limit(10).sort({ ts : -1 }).pretty()

返回所有的操作，除 command 类型的：

1. db.system.profile.find( { op: { $ne : 'command'} }).pretty()

 

返回特定集合：

1. db.system.profile.find( { ns : 'test.items' } ).pretty()

 

返回大于5毫秒慢的操作：

1. db.system.profile.find({ millis : { $gt : 5 } } ).pretty()

 

从一个特定的时间范围内返回信息：

1. db.system.profile.find(
2.                     {
3.                      ts : {
4.                            "$gt" : new ISODate("2021-10-25T10:30:00Z"),
5.                            "$lt" : new ISODate("2021-10-25T11:10:00Z")
6.                           }
7.                     }
8.                    ).pretty()

1. db.system.profile.find(
2. {
3. ts : {
4. $gt : new ISODate("2021-10-25T10:30:00Z"),
5. $lt : new ISODate("2021-10-25T11:10:00Z")
6. }
7. }
8. ).pretty()

  

查看最新的 Profile 记录：

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

 

显示5个最近的事件：

1. show profile

编程测试代码：

mongo

use mydb3

db.setProfilingLevel(1,5)

for(i=0;i<100000;i++){db.items1.insert({_id:i,text:"Hello MongoDB"+i})}

for(i=0;i<100000;i++){db.items2.insert({_id:i,text:"Hello MongoDB"+i})}