一、引言 当数据库运行慢时,我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么,然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收集在实例上执行的写操作、游标、命令等详细信息。MongoDB数据库分析器可以在实例级
一、引言
当数据库运行慢时,我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么,然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收集在实例上执行的写操作、游标、命令等详细信息。MongoDB数据库分析器可以在实例级别打开,也可以在数据库级别打开。
MongoDB数据库分析器可以设置三个级别:
0 - 分析器处在关闭状态,不收集任何数据
1 - 仅仅收集较慢操作的分析数据。默认情况下如果一个操作花费的时间超过100ms,就认为是较慢的操作。
2 - 收集所有数据库操作的分析数据。
二、system.profile集合
MongoDB数据库分析器收集的数据将存放在system.profile集合中。system.profile是一个固定大小的集合,数据将循环写入该集合。当用完所有分配的空间后,MongoDB将会覆盖集合中最老的文档。默认情况下,system.profile集合大小为4M。
system.profile集合常用的字段包括:
ts:数据库操作发生的时间戳
op:操作类型,可能的取值为insert,query,update,remove,getmore,command
ns:操作对象的名字
query:查询语句
nreturned:返回的文档数
nscanned:为执行操作扫描的文档数
millis:执行操作花费的时间
三、设置数据库分析器级别
MongoDB数据库分析器具有三个级别,可以通过mongo Shell设置:
db.getProfilingLevel():获取当前的profile级别
db.getProfilingStatus():获取当前的profile级别,同时返回slowms阈值。
db.setProfilingLevel():设置profile级别
我们可以尝试着把分析器级别设置为1,把slowms设置为500ms:
db.setProfilingLevel(1,500)
{ "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
执行结果中was字段显示原分析器级别为0,slowms字段显示原慢操作阈值为100ms。使db.getProfilingStatus()查询新的分析器设置:
db.getProfilingStatus()
{ "was" : 1, "slowms" : 500 }
执行结果显示分析器级别已设置为1,表明mongodb将记录执行时间超过500ms的所有操作。
四、查看分析器数据并进行分析
首先我们进行初始的数据准备,建立mydb库,在其中建test集合,并插入1000万条数据:
use mydb
db.test.drop()
for (var i=1;i
清空system.profile集合,设置分析级别为2,慢操作的阈值为100ms:
use mydb
db.setProfilingLevel(0)
db.system.profile.drop()
db.setProfilingLevel(2,100)
在没有索引的情况下查询empno大于99999999的文档:
db.test.find({empno:{$gt:9999999}})
查询到一条结果,因此网络:
{ "_id" : ObjectId("523ad4d465fdfe550ae05d97"), "empno" : 10000000, "name" : 10000000, "address" : "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA" }
在empno创建索引:
db.test.ensureIndex({empno:1})
重新查询empno大于99999999的文档得到的结果相同。
查询system.profile中存储的分析数据,按照发生的时间排序:
db.system.profile.find().limit(10).sort( { ts : 1 } ).pretty()
得到结果:
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(44),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(2),
"w" : NumberLong(57806)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:47:00.656Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.test",
"query" : {
"empno" : {
"$gt" : 9999999
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 10000000,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 29,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(59258536),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(29469480),
"w" : NumberLong(6)
}
},
"nreturned" : 1,
"responseLength" : 112,
"millis" : 29861,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:47:21.476Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(171),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(8),
"w" : NumberLong(4)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:48:00.661Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(41),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(3),
"w" : NumberLong(2)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:49:00.677Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "insert",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"v" : 1,
"key" : {
"empno" : 1
},
"ns" : "mydb.test",
"name" : "empno_1"
},
"ninserted" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(0),
"w" : NumberLong(145940925)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(0),
"w" : NumberLong(292871)
}
},
"millis" : 145977,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:51:37.246Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 2,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 1,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(598801),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(96316198),
"w" : NumberLong(13)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 1107,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:51:38.122Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 2,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(54),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(3),
"w" : NumberLong(2)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:52:38.260Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.test",
"query" : {
"empno" : {
"$gt" : 9999999
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(125810),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(4),
"w" : NumberLong(6)
}
},
"nreturned" : 1,
"responseLength" : 112,
"millis" : 125,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:52:40.258Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
我们看到执行的两次同样的查询和一次索引创建操作都在其中。
第一次查询的时间戳为2013-09-19T10:47:21.476Z,nscanned为1000万,nreturned为1 ,操作本身耗时29861ms。
上述查询是没有索引的情况下执行的,为优化查询,我们在empno上创建了索引。从system.profile查询结果可以看出创建索引的op为insert,操作的名字空间为mydb.system.indexes,创建的索引名称为empno_1。创建索引本身耗时145977ms。
我们第二次执行查询的时间戳为2013-09-19T10:52:40.258Z,nscanned为1,nreturned为1,操作本身耗时125ms。
从system.profile输出,我们可以看出有索引的查询要比没有索引的查询快很多。

mongodb php扩展没有的解决办法:1、在linux中执行“$ sudo pecl install mongo”命令来安装MongoDB的PHP扩展驱动;2、在window中,下载php mongodb驱动二进制包,然后在“php.ini”文件中配置“extension=php_mongo.dll”即可。

MongoDB是一种高性能、开源、文档型的NoSQL数据库,被广泛应用于Web应用、大数据以及云计算领域。而Go语言则是一种快速、开发效率高、代码可维护性强的编程语言。本文将为您完整介绍如何在Go语言中使用MongoDB。一、安装MongoDB在使用MongoDB之前,需要先在您的系统中安装MongoDB。在Linux系统下,可以通过如下命令安装:sudo

Redis和MongoDB都是流行的开源NoSQL数据库,但它们的设计理念和使用场景有所不同。本文将重点介绍Redis和MongoDB的区别和使用场景。Redis和MongoDB简介Redis是一个高性能的数据存储系统,常被用作缓存和消息中间件。Redis以内存为主要存储介质,但它也支持将数据持久化到磁盘上。Redis是一款键值数据库,它支持多种数据结构(例

php7.0安装mongo扩展的方法:1、创建mongodb用户组和用户;2、下载mongodb源码包,并将源码包放到“/usr/local/src/”目录下;3、进入“src/”目录;4、解压源码包;5、创建mongodb文件目录;6、将文件复制到“mongodb/”目录;7、创建mongodb配置文件并修改配置即可。

MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库,已经被广泛应用于各种大型Web应用和企业级应用中。而PHP语言也作为一种流行的Web编程语言,与MongoDB的结合也变得越来越重要。在本文中,我们将会学习如何使用PHP语言操作MongoDB数据库进行增删查改的操作。

自定义Appender非常简单,继承一下AppenderBase类即可。可以看到有个AppenderBase,有个UnsynchronizedAppenderBase,还有个AsyncAppenderBase继承了UnsynchronizedAppenderBase。从名字就能看出来区别,异步的、普通的、不加锁的。我们定义一个MongoDBAppender继承UnsynchronizedAppenderBasepublicclassMongoDBAppenderextendsUnsynchron

一、什么是MongoDBMongoDB与我们之前熟知的关系型数据库(MySQL、Oracle)不同,MongoDB是一个文档数据库,它具有所需的可伸缩性和灵活性,以及所需的查询和索引。MongoDB将数据存储在灵活的、类似JSON的文档中,这意味着文档的字段可能因文档而异,数据结构也会随着时间的推移而改变。文档模型映射到应用程序代码中的对象,使数据易于处理。MongoDB是一个以分布式数据库为核心的数据库,因此高可用性、横向扩展和地理分布是内置的,并且易于使用。况且,MongoDB是免费的,开源

在现代企业应用程序开发中,需要处理海量数据和高并发的访问请求。为了满足这些需求,开发人员需要使用高性能的数据库系统,以确保系统的稳定性和可扩展性。本文将介绍如何使用Swoole和MongoDB构建高性能的文档数据库系统。Swoole是一个基于PHP语言开发的异步网络通信框架,它能够大大提高PHP应用程序的性能和并发能力。MongoDB是一种流行的文档数据库,


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
