explain执行计划
MongoDB 提供了一个 explain 命令让我们获知系统如何处理查询请求。利用 explain 命令，我们可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索，同时可以针对性优化索引。
MongoDB Enterprise myrepl:PRIMARY> db.foo.find({"a":3000}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.foo",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"a" : {
"$eq" : 3000
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"a" : {
"$eq" : 3000
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "mydb1",
"port" : 27017,
"version" : "3.4.20",
"gitVersion" : "447847d93d6e0a21b018d5df45528e815c7c13d8"
},
"ok" : 1
}
MongoDB Enterprise myrepl:PRIMARY> db.foo.find({"a":3000}).explain("executionStats")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.foo",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"a" : {
"$eq" : 3000
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"a" : {
"$eq" : 3000
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 0,
"totalKeysExamined" : 0,
"totalDocsExamined" : 1002,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"a" : {
"$eq" : 3000
}
},
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 1004,
"advanced" : 1,
"needTime" : 1002,
"needYield" : 0,
"saveState" : 7,
"restoreState" : 7,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"direction" : "forward",
"docsExamined" : 1002
}
},
"serverInfo" : {
"host" : "mydb1",
"port" : 27017,
"version" : "3.4.20",
"gitVersion" : "447847d93d6e0a21b018d5df45528e815c7c13d8"
},
"ok" : 1
}
"stage" : "IXSCAN",稍好一些
还要看nReturned，totalDocsExamined，totalKeysExamined
对于普通查询，我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引)：
Fetch+IDHACK
Fetch+ixscan
Limit+（Fetch+ixscan）
PROJECTION+ixscan
SHARDING_FITER+ixscan
COUNT_SCAN
不希望看到包含如下的stage：
COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
https://www.cnblogs.com/c-abc/p/6023824.html
http://www.mongoing.com/eshu_explain1
使用profiler
Mongo profile类似于MySQL的slow log, MongoDB可以监控所有慢的以及不慢的查询。
Profiler默认是关闭的，你可以选择全部开启，或者有慢查询的时候开启。
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
查看状态：级别和时间
myrepl:PRIMARY> db.getProfilingStatus()
{ "was" : 1, "slowms" : 100 }
查看级别
myrepl:PRIMARY> db.getProfilingLevel()
1
设置级别
myrepl:PRIMARY> db.setProfilingLevel(2)
{ "was" : 1, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
设置级别和时间
myrepl:PRIMARY> db.setProfilingLevel(1,500)
{ "was" : 2, "slowms" : 500, "ok" : 1 }
关闭
myrepl:PRIMARY> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 1, "slowms" : 500, "ok" : 1 }
myrepl:PRIMARY> use local
myrepl:PRIMARY> db.system.profile.find().pretty()
{
"op" : "query", #操作类型，有insert、query、update、remove、getmore、command
"ns" : "mc.user", #操作的集合
"query" : { #查询语句
"mp_id" : 5,
"is_fans" : 1,
"latestTime" : {
"$ne" : 0
},
"latestMsgId" : {
"$gt" : 0
},
"$where" : "new Date(this.latestNormalTime)>new Date(this.replyTime)"
},
"cursorid" : NumberLong("1475423943124458998"),
"ntoreturn" : 0, #返回的记录数。例如，profile命令将返回一个文档（一个结果文件），因此ntoreturn值将为1。limit(5)命令将返回五个文件，因此ntoreturn值是5。如果ntoreturn值为0，则该命令没有指定一些文件返回，因为会是这样一个简单的find()命令没有指定的限制。
"ntoskip" : 0, #skip()方法指定的跳跃数
"nscanned" : 304, #扫描数量
"keyUpdates" : 0, #索引更新的数量，改变一个索引键带有一个小的性能开销，因为数据库必须删除旧的key，并插入一个新的key到B-树索引
"numYield" : 0, #该查询为其他查询让出锁的次数
"lockStats" : { #锁信息，R：全局读锁；W：全局写锁；r：特定数据库的读锁；w：特定数据库的写锁
"timeLockedMicros" : { #锁
"r" : NumberLong(19467),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : { #锁等待
"r" : NumberLong(7),
"w" : NumberLong(9)
}
},
"nreturned" : 101, #返回的数量
"responseLength" : 74659, #响应字节长度
"millis" : 19, #消耗的时间（毫秒）
"ts" : ISODate("2014-02-25T02:13:54.899Z"), #语句执行的时间
"client" : "127.0.0.1", #链接ip或则主机
"allUsers" : [ ],
"user" : "" #用户
}
日常使用的查询
#返回最近的10条记录
db.system.profile.find().limit(10).sort({ ts : -1 }).pretty()
#返回所有的操作，除command类型的
db.system.profile.find( { op: { $ne : 'command' } } ).pretty()
#返回特定集合
db.system.profile.find( { ns : 'mydb.test' } ).pretty()
#返回大于5毫秒慢的操作
db.system.profile.find( { millis : { $gt : 5 } } ).pretty()
#从一个特定的时间范围内返回信息
db.system.profile.find(
{
ts : {
$gt : new ISODate("2012-12-09T03:00:00Z") ,
$lt : new ISODate("2012-12-09T03:40:00Z")
}
}
).pretty()
#特定时间，限制用户，按照消耗时间排序
db.system.profile.find(
{
ts : {
$gt : new ISODate("2011-07-12T03:00:00Z") ,
$lt : new ISODate("2011-07-12T03:40:00Z")
}
},
{ user : 0 }
).sort( { millis : -1 } )