MongoDB监控与慢查询分析：使用mongostat和Profiler

本文主要介绍了如何使用MongoDB自带的监控工具`mongostat`来检查数据库的状态，特别是针对慢查询的监控。同时提到了`mongostat`的输出信息包括各种操作频率、内存使用情况、锁定比例等关键指标。此外，文章还提及了MongoDB的Profiler功能，用于记录和分析慢查询。 MongoDB的监控工具`mongostat`是一个非常实用的命令行工具，它能够周期性地展示MongoDB实例的实时运行状态，帮助管理员快速定位问题。`mongostat`的主要输出包括： 1. **操作计数**：如`inserts/s`, `query/s`, `update/s`, `delete/s`, `getmore/s` 和 `command/s`，分别代表每秒的插入、查询、更新、删除、getmore操作和命令执行次数，这些指标反映了数据库的活动水平。 2. **存储和内存使用**：`mapped/s`显示所有通过mmap映射的数据量，`vsize`表示虚拟内存使用，而`res`则代表物理内存使用。`faults/s`表示每秒的页面错误，这可能意味着数据频繁被交换到磁盘。 3. **锁和性能**：`locked%`表示数据库被锁住的时间比例，应尽量保持在较低水平以避免性能下降。`idxmiss%`是索引未命中的百分比，如果过高，可能需要考虑优化索引。 4. **队列长度**：`qt|r|w`显示读、写和总命令队列的长度，这反映了MongoDB处理请求的压力。 5. **连接数**：`conn`表示当前的连接数。 6. **时间戳**：`time`记录了`mongostat`的运行时间。 监控慢查询可以通过启用Profiler来实现。Profiler提供了类似于MySQL slow log的功能，可以记录所有查询，包括慢查询。默认情况下，Profiler是关闭的，可以通过`db.setProfilingLevel(2)`设置为最高级别，记录所有查询。`db.getProfilingLevel()`可以查看当前的Profiler级别。慢查询日志可以通过`db.system.profile.find().sort({$natural:-1})`查询。 通过理解并监控`mongostat`输出的各项指标，以及有效地利用Profiler，管理员可以更有效地管理和优化MongoDB实例，解决性能问题，尤其是慢查询问题，从而提升整体数据库性能。