MongoDB 慢查询日志 locks 解读
1. 流程图
flowchart TD;
A[开始] --> B[打开MongoDB慢查询日志];
B --> C[解析日志文件];
C --> D[提取locks信息];
D --> E[分析locks信息];
E --> F[生成报告];
F --> G[结束];
2. 慢查询日志 locks 解读步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|---|---|---|
| 1. | 打开MongoDB慢查询日志 | use admin <br> db.setProfilingLevel(2) |
| 2. | 解析日志文件 | db.system.profile.find({}).forEach(function(doc) { printjson(doc); }) |
| 3. | 提取locks信息 | db.system.profile.aggregate([ { $group: { _id: "$ns", count: { $sum: 1 } } } ]) |
| 4. | 分析locks信息 | db.system.profile.aggregate([{ $group: { _id: "$op", count: { $sum: 1 } } }]) |
| 5. | 生成报告 | 分析提取的locks信息，根据数据确定是否存在慢查询问题 |
| 6. | 结束 | 无需操作 |
3. 详细步骤及代码解释
1. 打开MongoDB慢查询日志
首先，我们需要打开MongoDB的慢查询日志，以便记录查询操作的执行时间。通过以下代码可以完成这一步骤：
use admin # 切换到admin数据库
db.setProfilingLevel(2) # 打开慢查询日志
use admin：切换到admin数据库，因为慢查询日志是存储在admin数据库中的。db.setProfilingLevel(2)：设置慢查询日志的级别为2，表示记录所有执行时间超过阈值的操作。
2. 解析日志文件
接下来，我们需要解析慢查询日志文件，以便提取有关查询操作的信息。通过以下代码可以完成这一步骤：
db.system.profile.find({}).forEach(function(doc) { printjson(doc); })
db.system.profile.find({})：查询system.profile集合中的所有文档，即慢查询日志的记录。.forEach(function(doc) { printjson(doc); })：遍历查询结果并打印每个文档的内容。
3. 提取locks信息
在日志文件中，locks字段存储了每个查询操作的锁定信息。我们可以通过对locks字段进行聚合操作，以便统计不同命名空间（ns）的查询操作数量。通过以下代码可以完成这一步骤：
db.system.profile.aggregate([ { $group: { _id: "$ns", count: { $sum: 1 } } } ])
db.system.profile.aggregate([...])：对system.profile集合进行聚合操作。{ $group: { _id: "$ns", count: { $sum: 1 } } }：按照命名空间（ns）字段进行分组，并统计每个分组的数量。
4. 分析locks信息
通过提取的locks信息，我们可以进一步分析各种查询操作的数量。通过以下代码可以完成这一步骤：
db.system.profile.aggregate([{ $group: { _id: "$op", count: { $sum: 1 } } }])
db.system.profile.aggregate([...])：对system.profile集合进行聚合操作。{ $group: { _id: "$op", count: { $sum: 1 } } }：按照操作类型（op）字段进行分组，并统计每个分组的数量。
5. 生成报告
根据分析的locks信息，我们可以生成一份报告来判断是否存在慢查询问题。根据实际数据和经验，可以确定慢查询的阈值，例如执行时间超过100毫秒的操作被认为是慢查询。根据实际情况进行调整。
6. 结束
完成所有步骤后，我们可以结束这个教学过程。
4. 甘特图
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title MongoDB
