Mongo Database 性能优化

SQL Server有工具举办数据库的优化,Mongo Database
Profiler.不仅有,而且效果更强有力。

MongoDB 自带
Profiler,可以丰盛方便地记录下有所耗时过长操作,以便于调优。有二种方法可以控制
Profiling 的开关和级别,第一种是一贯在启动参数里向来举办安装。

启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。

也得以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别)
命令来实时配置。可以透过db.getProfilingLevel()命令来博取当前的Profile级别。

1

2

3

> db.setProfilingLevel(2);

{"was" : 0 , "ok" : 1}

> db.getProfilingLevel()

下边斜体的级别可以取0,1,2 多少个值,他们表示的意义如下:

0 –
不打开,关闭性能分析,测试环境可以打开,生成环境关闭,对性能有很大影响

1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)

2 – 记录所有命令

Profile
记录在级别1时会记录慢命令,那么这么些慢的定义是何许?下面我们说到其默认为100ms,当然有默认就有设置,其安装方法和级别相同有二种,一种是因此抬高–slowms启动参数配置。第二种是调用db.setProfilingLevel时抬高第二个参数:

1

2

db.setProfilingLevel( level , slowms )

db.setProfilingLevel( 1 , 10 );

Profiler 音信保存在 system.profile (Capped Collection) 中。也得以经过这么些工具举行安装和查阅数据:有力的MongoDB数据库管理工具

Mongo Shell 还提供了一个相比精简的通令show
profile,可列出目前5条实施时间超越1ms的 Profile 记录。

翻看当前库下所有集合的分析数据

db.system.profile.find()
查看某一个成团的剖析数据

db.system.profile.find({info:/user.info/})
翻看执行时间超出100飞秒的施行操作,并倒序排列,并取前5行

db.system.profile.find({millis:{$gt:100}}).sort({$natural:-1}).limit(5);

Profile 信息内容详解:

ts-该命令在哪天执行.

millis 提姆(Tim)e-该命令执行耗时,以皮秒记.

info-本命令的事无巨细消息.

query-讲明那是一个query查询操作.

ntoreturn-本次查询客户端要求回到的笔录数.比如, findOne()命令执行时
ntoreturn 为 1.有limit(n) 条件时ntoreturn为n.

query-具体的询问条件(如x>3).

nscanned-本次查询扫描的笔录数.

reslen-重临结果集的大小.

nreturned-本次查询实际再次来到的结果集.

update-讲明这是一个update更新操作.

fastmod-Indicates a fast modify operation. See
Updates. These
operations are normally quite fast.

fastmodinsert – indicates a fast modify operation that performed an
upsert.

upsert-声明update的upsert参数为true.此参数的效果是要是update的记录不存在,则用update的规则insert一条记录.

moved-评释此次update是否移动了硬盘上的数目,尽管新记录比原记录短,平日不会活动当前记下,假如新记录比原记录长,那么可能会移动记录到任何地方,这时候会造成相关索引的更新.磁盘操作更多,加上索引更新,会使得这样的操作比较慢.

insert-这是一个insert插入操作.
getmore-这是一个getmore
操作,getmore通常爆发在结果集相比较大的查询时,第一个query再次来到了有些结实,后续的结果是经过getmore来取得的。

2、优化

MongoDB 询问优化

假定nscanned(扫描的记录数)远大于nreturned(重临结果的记录数)的话,那么我们就要考虑通过加索引来优化记录定位了。

reslen
假使过大,那么声明大家再次来到的结果集太大了,那时请查看find函数的第二个参数是否只写上了你需要的属性名。(类似于MySQL中并非连续select
*)

对于开创索引的提出是:如若很少读,那么尽量不要添加索引,因为索引越多,写操作会越慢。假使读量很大,那么创立索引仍然相比划算的。

MongoDB 更新优化

如若写查询量或者update量过大的话,多加索引是会有补益的。以及~~~~(省略N字,和RDBMS差不多的道理)

Use fast modify operations when possible (and usually with these, an
index). See Updates.

Profiler 的效率

Profiling
功用自然是会影响效率的,但是不太严重,原因是他利用的是system.profile
来记录,而system.profile 是一个capped
collection

这种collection 在操作上有一些限量和特色,可是效能更高。

优化提出:

  • 假诺 nscanned 远大于 nreturned,那么需要运用索引。
  • 假设 reslen 重回字节分外大,那么考虑只得到所需的字段。
  • 举办 update 操作时一致检查一下
    nscanned,并使用索引缩小文档扫描数量。
  • 利用 db.eval() 在服务端执行某些总括操作。
  • 调减重返文档数量,使用 skip & limit 分页。

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