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

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