mongodb Profile 通过慢查询日志分析原因,进行优化

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-11-18 13:35 214阅读 0赞

### 0 摘要 ###

在MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢？答案是肯定的，那就是开启Profiling功能。该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作，游标，数据库命令等，可以在数据库级别开启该工具，也可以在实例级别开启。该工具会把收集到的所有都写入到[system.profile][]集合中，该集合是一个[capped collection][]。更多的信息见：[http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/][http_docs.mongodb.org_manual_tutorial_manage-the-database-profiler]

###  1 慢查询分析流程 ###

慢查询日志一般作为优化步骤里的第一步。通过慢查询日志，定位每一条语句的查询时间。比如超过了200ms，那么查询超过200ms的语句需要优化。然后它通过 .explain() 解析影响行数是不是过大，所以导致查询语句超过200ms。

所以优化步骤一般就是：

1.用慢查询日志（system.profile）找到超过200ms的语句

2.然后再通过.explain()解析影响行数，分析为什么超过200ms

3.决定是不是需要添加索引

###  2 开启慢查询 ###

2.1 Profiling级别说明

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>0：关闭，不收集任何数据。</code></p> <p><code>1：收集慢查询数据，默认是100毫秒。</code></p> <p><code>2：收集所有数据</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2.2 如何开启Profiling

1：通过mongo shell，

`#设置级别和时间`

`PRIMARY> db.setProfilingLevel(1,200)`

或者 在mongoDB启动的时候

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>mongod&nbsp;--profile=1&nbsp;&nbsp;--slowms=200</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

或者 在配置文件里添加2行：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>profile&nbsp;=&nbsp;1</code></p> <p><code>slowms&nbsp;=&nbsp;200</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:39px;"> <h3>&nbsp;</h3> </td> 
   <td> <p><strong>2.主要介绍通过mongo shell的开启方式</strong></p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:39px;"> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> <p>10</p> <p>11</p> <p>12</p> </td> 
   <td> <p><code>#查看状态：级别和时间</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.getProfilingStatus()</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;200&nbsp;}</code></p> <p><code>#查看级别</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.getProfilingLevel()</code></p> <p><code>1</code></p> <p><code>#设置级别</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.setProfilingLevel(2)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;100,&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> <p><code>#设置级别和时间</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.setProfilingLevel(1,200)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;2,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;100,&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意：

1 以上要操作要是在test集合下面的话，只对该集合里的操作有效，要是需要对整个实例有效，则需要在所有的集合下设置或则在开启的时候开启参数

2 每次设置之后返回给你的结果是修改之前的状态（包括级别、时间参数）。

3：关闭Profiling

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>#&nbsp;关闭</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.setProfilingLevel(0)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;200,&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

4：修改“慢查询日志”的大小

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> <p>10</p> <p>11</p> <p>12</p> </td> 
   <td> <p><code>#关闭Profiling</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.setProfilingLevel(0)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;0,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;200,&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> <p><code>#删除system.profile集合</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.system.profile.drop()</code></p> <p><code>true</code></p> <p><code>#创建一个新的system.profile集合&nbsp;---&nbsp;4M</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.createCollection(&nbsp;</code> <code>"system.profile"</code> <code>,&nbsp;{&nbsp;capped:&nbsp;</code> <code>true</code> <code>,&nbsp;size:4000000&nbsp;}&nbsp;)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> <p><code>#重新开启Profiling</code></p> <p><code>PRIMARY&gt;&nbsp;db.setProfilingLevel(1)</code></p> <p><code>{&nbsp;</code> <code>"was"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;0,&nbsp;</code> <code>"slowms"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;200,&nbsp;</code> <code>"ok"</code>&nbsp; <code>:&nbsp;1&nbsp;}</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意：要改变Secondary的system.profile的大小，你必须停止Secondary，运行它作为一个独立的mongodb，然后再执行上述步骤。完成后，重新启动加入副本集。

2.3 Profile 效率

Profiling功能肯定是会影响效率的，但是不太严重，原因是他使用的是system.profile 来记录，而system.profile 是一个capped collection， 这种collection 在操作上有一些限制和特点，但是效率更高。

### 3 慢查询(system.profile)分析 ###

通过 db.system.profile.find() 查看当前所有的慢查询日志，下面的例子说明各个参数的含义，更多信息见：[http://docs.mongodb.org/manual/reference /database-profiler/][http_docs.mongodb.org_manual_reference _database-profiler]

3.1：参数含义 -- (这是一个query 类型的 慢查询)

{
    	"op" : "query",  #操作类型，有insert、query、update、remove、getmore、command   
    	"ns" : "onroad.route_model", #操作的集合
    	"query" : {
    		"$query" : {
    			"user_id" : 314436841,
    			"data_time" : {
    				"$gte" : 1436198400
    			}
    		},
    		"$orderby" : {
    			"data_time" : 1
    		}
    	},
    	"ntoskip" : 0, #指定跳过skip()方法 的文档的数量。
    	"nscanned" : 2, #为了执行该操作，MongoDB在 index 中浏览的文档数。 一般来说，如果 nscanned 值高于 nreturned 的值，说明数据库为了找到目标文档扫描了很多文档。这时可以考虑创建索引来提高效率。
    	"nscannedObjects" : 1,  #为了执行该操作，MongoDB在 collection中浏览的文档数。
    	"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" : 1,  #该操作为了使其他操作完成而放弃的次数。通常来说，当他们需要访问还没有完全读入内存中的数据时，操作将放弃。这使得在MongoDB为了放弃操作进行数据读取的同时，还有数据在内存中的其他操作可以完成
    	"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" : {  #该操作获取一个级锁花费的时间。对于请求多个锁的操作，比如对 local 数据库锁来更新 oplog ，该值比该操作的总长要长（即 millis ）
    			"r" : NumberLong(1089485),
    			"w" : NumberLong(0)
    		},
    		"timeAcquiringMicros" : {  #该操作等待获取一个级锁花费的时间。
    			"r" : NumberLong(102),
    			"w" : NumberLong(2)
    		}
    	},
    	"nreturned" : 1,  // 返回的文档数量
    	"responseLength" : 1669, // 返回字节长度，如果这个数字很大，考虑只返回所需字段
    	"millis" : 544, #消耗的时间（毫秒）
    	"execStats" : {  #一个文档,其中包含执行 查询 的操作，对于其他操作,这个值是一个空文件， system.profile.execStats 显示了就像树一样的统计结构，每个节点提供了在执行阶段的查询操作情况。
    		"type" : "LIMIT", ##使用limit限制返回数  
    		"works" : 2,
    		"yields" : 1,
    		"unyields" : 1,
    		"invalidates" : 0,
    		"advanced" : 1,
    		"needTime" : 0,
    		"needFetch" : 0,
    		"isEOF" : 1,  #是否为文件结束符
    		"children" : [
    			{
    				"type" : "FETCH",  #根据索引去检索指定document
    				"works" : 1,
    				"yields" : 1,
    				"unyields" : 1,
    				"invalidates" : 0,
    				"advanced" : 1,
    				"needTime" : 0,
    				"needFetch" : 0,
    				"isEOF" : 0,
    				"alreadyHasObj" : 0,
    				"forcedFetches" : 0,
    				"matchTested" : 0,
    				"children" : [
    					{
    						"type" : "IXSCAN", #扫描索引键
    						"works" : 1,
    						"yields" : 1,
    						"unyields" : 1,
    						"invalidates" : 0,
    						"advanced" : 1,
    						"needTime" : 0,
    						"needFetch" : 0,
    						"isEOF" : 0,
    						"keyPattern" : "{ user_id: 1.0, data_time: -1.0 }",
    						"boundsVerbose" : "field #0['user_id']: [314436841, 314436841], field #1['data_time']: [1436198400, inf.0]",
    						"isMultiKey" : 0,
    						"yieldMovedCursor" : 0,
    						"dupsTested" : 0,
    						"dupsDropped" : 0,
    						"seenInvalidated" : 0,
    						"matchTested" : 0,
    						"keysExamined" : 2,
    						"children" : [ ]
    					}
    				]
    			}
    		]
    	},
    	"ts" : ISODate("2015-10-15T07:41:03.061Z"), #该命令在何时执行
    	"client" : "10.10.86.171", #链接ip或则主机
    	"allUsers" : [
    		{
    			"user" : "martin_v8",
    			"db" : "onroad"
    		}
    	],
    	"user" : "martin_v8@onroad"
    }

3.2: 分析

如果发现 millis 值比较大，那么就需要作优化。

1 如果nscanned数很大，或者接近记录总数（文档数），那么可能没有用到索引查询，而是全表扫描。

2 如果 nscanned 值高于 nreturned 的值，说明数据库为了找到目标文档扫描了很多文档。这时可以考虑创建索引来提高效率。

3.3 system.profile补充

‘type’的返回参数说明：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> <p>10</p> <p>11</p> <p>12</p> <p>13</p> <p>14</p> <p>15</p> </td> 
   <td> <p><code>COLLSCAN&nbsp;</code> <code>#全表扫描</code></p> <p><code>IXSCAN&nbsp;</code> <code>#索引扫描</code></p> <p><code>FETCH&nbsp;</code> <code>#根据索引去检索指定document</code></p> <p><code>SHARD_MERGE&nbsp;</code> <code>#将各个分片返回数据进行merge</code></p> <p><code>SORT&nbsp;</code> <code>#表明在内存中进行了排序（与老版本的scanAndOrder:true一致）</code></p> <p><code>LIMIT&nbsp;</code> <code>#使用limit限制返回数</code></p> <p><code>SKIP&nbsp;</code> <code>#使用skip进行跳过</code></p> <p><code>IDHACK&nbsp;</code> <code>#针对_id进行查询</code></p> <p><code>SHARDING_FILTER&nbsp;</code> <code>#通过mongos对分片数据进行查询</code></p> <p><code>COUNT&nbsp;</code> <code>#利用db.coll.explain().count()之类进行count运算</code></p> <p><code>COUNTSCAN&nbsp;</code> <code>#count不使用Index进行count时的stage返回</code></p> <p><code>COUNT_SCAN&nbsp;</code> <code>#count使用了Index进行count时的stage返回</code></p> <p><code>SUBPLA&nbsp;</code> <code>#未使用到索引的$or查询的stage返回</code></p> <p><code>TEXT&nbsp;</code> <code>#使用全文索引进行查询时候的stage返回</code></p> <p><code>PROJECTION&nbsp;</code> <code>#限定返回字段时候stage的返回</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

对于普通查询，我们最希望看到的组合有这些：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> </td> 
   <td> <p><code>Fetch+IDHACK</code></p> <p><code>Fetch+ixscan</code></p> <p><code>Limit+（Fetch+ixscan）</code></p> <p><code>PROJECTION+ixscan</code></p> <p><code>SHARDING_FILTER+ixscan</code></p> <p><code>等</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

不希望看到包含如下的type：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>COLLSCAN（全表扫），SORT（使用</code> <code>sort</code> <code>但是无index），不合理的SKIP，SUBPLA（未用到index的$or）</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

对于count查询，希望看到的有：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>COUNT_SCAN</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

不希望看到的有:

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>COUNTSCAN</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 4 性能（explain）分析 ###

不依靠慢查询日志，通过.explain()对 单条查询语句 进行分析，这里的分析类似于 system.profile

SECONDARY> db.route_model.find({ "user_id" : 313830621, "data_time" : { "$lte" : 1443715200, "$gte" : 1443542400 } }).explain()
    {
    	"cursor" : "BtreeCursor user_id_1_data_time_-1",  #返回游标类型，有BasicCursor和BtreeCursor，后者意味着使用了索引。
    	"isMultiKey" : false,
    	"n" : 23, #返回的文档行数。
    	"nscannedObjects" : 23,  #这是MongoDB按照索引指针去磁盘上查找实际文档的次数。如果查询包含的查询条件不是索引的一部分，或者说要求返回不在索引内的字段，MongoDB就必须依次查找每个索引条目指向的文档。
    	"nscanned" : 23,  #如果有使用索引，那么这个数字就是查找过的索引条目数量，如果本次查询是一次全表扫描，那么这个数字就代表检查过的文档数目
    	"nscannedObjectsAllPlans" : 46,
    	"nscannedAllPlans" : 46,
    	"scanAndOrder" : false,  #MongoDB是否在内存中对结果集进行了排序
    	"indexOnly" : false, #MongoDB是否只使用索引就能完成此次查询
    	"nYields" : 1,  #为了让写入请求能够顺利执行，本次查询暂停暂停的次数。如果有写入请求需求处理，查询会周期性的释放他们的锁，以便写入能够顺利执行
    	"nChunkSkips" : 0,
    	"millis" : 1530,  #数据库执行本次查询所耗费的毫秒数。这个数字越小，说明效率越高
    	"indexBounds" : {  #这个字段描述了索引的使用情况，给出了索引的遍历范围
    		"user_id" : [
    			[
    				313830621,
    				313830621
    			]
    		],
    		"data_time" : [
    			[
    				1443715200,
    				1443542400
    			]
    		]
    	},
    	"server" : "a7cecd4f9295:27017",
    	"filterSet" : false,
    	"stats" : {
    		"type" : "FETCH",
    		"works" : 25,
    		"yields" : 1,
    		"unyields" : 1,
    		"invalidates" : 0,
    		"advanced" : 23,
    		"needTime" : 0,
    		"needFetch" : 0,
    		"isEOF" : 1,
    		"alreadyHasObj" : 0,
    		"forcedFetches" : 0,
    		"matchTested" : 0,
    		"children" : [
    			{
    				"type" : "IXSCAN",#这里使用了索引
    				"works" : 23,
    				"yields" : 1,
    				"unyields" : 1,
    				"invalidates" : 0,
    				"advanced" : 23,
    				"needTime" : 0,
    				"needFetch" : 0,
    				"isEOF" : 1,
    				"keyPattern" : "{ user_id: 1.0, data_time: -1.0 }",
    				"boundsVerbose" : "field #0['user_id']: [313830621.0, 313830621.0], field #1['data_time']: [1443715200.0, 1443542400.0]",
    				"isMultiKey" : 0,
    				"yieldMovedCursor" : 0,
    				"dupsTested" : 0,
    				"dupsDropped" : 0,
    				"seenInvalidated" : 0,
    				"matchTested" : 0,
    				"keysExamined" : 23,
    				"children" : [ ]
    			}
    		]
    	}
    }

详细解释 : [https://docs.mongodb.org/manual/reference/database-profiler/][https_docs.mongodb.org_manual_reference_database-profiler]

### 5 日常使用的慢日志（system.profile）查询命令 ###

\#返回最近的10条记录

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>().limit(10).</code> <code>sort</code> <code>({&nbsp;ts&nbsp;:&nbsp;-1&nbsp;}).pretty()</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#返回所有的操作，除command类型的

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>(&nbsp;{&nbsp;</code> <code>op</code> <code>:&nbsp;{&nbsp;$</code> <code>ne</code>&nbsp; <code>:&nbsp;‘</code> <code>command</code> <code>‘&nbsp;}&nbsp;}).pretty()</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#返回特定集合

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>(&nbsp;{&nbsp;ns&nbsp;:&nbsp;‘mydb.</code> <code>test</code> <code>‘&nbsp;}&nbsp;).pretty()</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#返回大于5毫秒慢的操作

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>({&nbsp;millis&nbsp;:&nbsp;{&nbsp;$gt&nbsp;:&nbsp;5&nbsp;}&nbsp;}&nbsp;).pretty()</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#从一个特定的时间范围内返回信息

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>(</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>{ </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>ts&nbsp;:&nbsp;{ </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>$gt&nbsp;:&nbsp;new&nbsp;ISODate(</code> <code>"2015-10-18T03:00:00Z"</code> <code>),</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>$lt&nbsp;:&nbsp;new&nbsp;ISODate(</code> <code>"2015-10-19T03:40:00Z"</code> <code>)</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>}</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>}</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>).pretty()</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#特定时间，限制用户，按照消耗时间排序

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>(</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>{ </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>ts&nbsp;:&nbsp;{ </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>$gt&nbsp;:&nbsp;newISODate(</code> <code>"2015-10-12T03:00:00Z"</code> <code>)&nbsp;,</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>$lt&nbsp;:&nbsp;newISODate(</code> <code>"2015-10-12T03:40:00Z"</code> <code>)</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>}</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>},</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>{&nbsp;user&nbsp;:&nbsp;0&nbsp;}</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code> <code>).</code> <code>sort</code> <code>(&nbsp;{&nbsp;millis&nbsp;:&nbsp;-1&nbsp;}&nbsp;)</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\#查看最新的 Profile 记录：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>db.system.profile.</code> <code>find</code> <code>().</code> <code>sort</code> <code>({$natural:-1}).limit(1)</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

\# 显示5个最近的事件

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>show&nbsp;profile</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 6 对慢查询语句建索引 ###

详细请见下一篇博文

[system.profile]: http://docs.mongodb.org/manual/reference/system-collections/#%3Cdatabase%3E.system.profile
[capped collection]: http://docs.mongodb.org/manual/core/capped-collections/
[http_docs.mongodb.org_manual_tutorial_manage-the-database-profiler]: http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/
[http_docs.mongodb.org_manual_reference _database-profiler]: http://docs.mongodb.org/manual/reference/database-profiler/
[https_docs.mongodb.org_manual_reference_database-profiler]: https://docs.mongodb.org/manual/reference/database-profiler/