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# MongoDB 性能监控与调优
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为了确保 MongoDB 数据库持续、稳定、高效地运行，必须对其进行有效的性能监控和及时的调优。本章节将介绍 MongoDB 的关键性能指标、常用的监控工具以及针对常见性能问题的调优策略。
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## 关键性能指标
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监控 MongoDB 时，应重点关注以下几类指标：
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### 操作计数器 (Operation Counters)
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- **`opcounters`**: 显示自 `mongod` 启动以来执行的数据库操作（insert, query, update, delete, getmore, command）的总数。通过观察其增长率，可以了解数据库的负载情况。
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### 锁 (Locks)
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- **`globalLock`**: 反映全局锁的使用情况。在 WiredTiger 存储引擎中，全局锁的使用已大大减少，但仍需关注。
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- **`locks`**: 提供数据库、集合等更细粒度锁的信息。长时间的锁等待（`timeAcquiringMicros`）可能表示存在锁竞争，需要优化查询或索引。
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### 网络 (Network)
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- **`network.bytesIn` / `network.bytesOut`**: 进出数据库的网络流量。
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- **`network.numRequests`**: 接收到的请求总数。
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- 监控网络指标有助于发现网络瓶颈或异常的客户端行为。
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### 内存 (Memory)
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- **`mem.resident`**: 进程占用的物理内存（RAM）大小。
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- **`mem.virtual`**: 进程使用的虚拟内存大小。
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- **`mem.mapped`**: 内存映射文件的大小。
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- 监控内存使用情况，特别是 WiredTiger 的内部缓存（`wiredTiger.cache`），对于确保性能至关重要。
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### Oplog
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- **Oplog Window**: Oplog 中记录的操作所覆盖的时间范围。如果 oplog window 太小，从节点可能会因为跟不上主节点的更新速度而掉队（stale）。
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### 慢查询 (Slow Queries)
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- **`system.profile` 集合**: 当开启数据库分析（profiling）后，执行时间超过阈值的查询会被记录到该集合中。这是识别和优化慢查询的主要工具。
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## 监控工具
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### `mongostat`
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- **描述**: 一个命令行工具，可以实时地、逐秒地显示 MongoDB 实例的主要性能指标，类似于 Linux 的 `vmstat`。
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- **用途**: 快速了解数据库当前的操作负载和性能状况。
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```bash
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mongostat
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```
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### `mongotop`
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- **描述**: 一个命令行工具，用于跟踪 MongoDB 实例花费时间最多的读写操作。
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- **用途**: 快速定位哪些集合是当前系统的性能热点。
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```bash
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mongotop 10 # 每 10 秒刷新一次
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```
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### `db.serverStatus()`
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- **描述**: 一个数据库命令，返回一个包含大量服务器状态信息的文档。
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- **用途**: 获取详细的、全面的性能指标，是大多数监控系统的主要数据来源。
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```javascript
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db.serverStatus()
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```
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### MongoDB Cloud Manager / Ops Manager
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- **描述**: 提供了一个功能强大的图形化监控界面，可以收集、可视化并告警各种性能指标。
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- **用途**: 长期、系统化的性能监控和趋势分析。
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## 性能调优策略
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### 索引优化
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- **识别缺失的索引**: 通过分析 `system.profile` 集合中的慢查询日志，找出那些因为缺少合适索引而导致全集合扫描（`COLLSCAN`）的查询。
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- **评估现有索引**: 使用 `$indexStats` 聚合阶段检查索引的使用频率。对于很少使用或从不使用的索引，应考虑删除以减少写操作的开销和存储空间。
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- **创建复合索引**: 根据 ESR 法则设计高效的复合索引，使其能够覆盖多种查询模式。
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### 查询优化
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- **使用投影 (Projection)**: 只返回查询所需的字段，减少网络传输量和客户端处理数据的负担。
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- **避免使用 `$where` 和 `$function`**: 这类操作无法使用索引，并且会在每个文档上执行 JavaScript，性能极差。
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- **优化正则表达式**: 尽量使用前缀表达式（如 `/^prefix/`），这样可以利用索引。避免使用不区分大小写的正则表达式，因为它无法有效利用索引。
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### Schema 设计调优
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- **遵循数据建模模式**: 根据应用的读写模式选择合适的建模策略（嵌入 vs. 引用），可以从根本上提升性能。
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- **避免大文档和无界数组**: 过大的文档会增加内存使用和网络传输，无限制增长的数组会给更新操作带来性能问题。
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### 硬件和拓扑结构调优
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- **内存**: 确保 WiredTiger 的缓存大小（默认为 `(RAM - 1GB) / 2`）足够容纳工作集（Working Set），即最常访问的数据和索引。
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- **磁盘**: 使用 SSD 可以显著提升 I/O 性能，特别是对于写密集型应用。
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- **网络**: 确保数据库服务器之间的网络延迟尽可能低，特别是在分片集群和地理分布的副本集中。
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- **读写分离**: 在读密集型应用中，通过将读请求路由到从节点来扩展读取能力。
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## 实践操作
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### 需求描述
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构建一个完整的 MongoDB 性能监控与调优实践环境，掌握性能指标监控、慢查询分析、索引优化等核心技能。通过实际操作理解如何识别性能瓶颈、分析查询执行计划、创建高效索引，以及使用各种监控工具来持续优化数据库性能。
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### 实践细节和结果验证
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```shell
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# 1. 准备测试数据和环境
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# 创建性能测试数据库
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use performanceTestDB
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# 创建大量测试数据
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for (let i = 0; i < 100000; i++) {
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db.products.insertOne({
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productId: "PROD" + i.toString().padStart(6, '0'),
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name: "Product " + i,
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category: ["electronics", "books", "clothing", "home"][i % 4],
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price: Math.floor(Math.random() * 1000) + 10,
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rating: Math.floor(Math.random() * 5) + 1,
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inStock: Math.random() > 0.3,
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tags: ["popular", "new", "sale", "featured"].slice(0, Math.floor(Math.random() * 3) + 1),
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createdAt: new Date(Date.now() - Math.floor(Math.random() * 365 * 24 * 60 * 60 * 1000))
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});
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}
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# 验证数据插入
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db.products.countDocuments() # 预期结果: 100000
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# 2. 开启数据库性能分析 (Profiling)
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# 设置慢查询阈值为100ms，记录所有慢查询
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db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })
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# 验证profiling设置
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db.getProfilingStatus()
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# 预期结果: { "was" : 1, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1.0 }
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# 3. 生成慢查询进行性能分析
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# 执行没有索引的复杂查询（故意制造慢查询）
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db.products.find({
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category: "electronics",
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price: { $gte: 500 },
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rating: { $gte: 4 },
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inStock: true
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}).sort({ createdAt: -1 }).limit(10)
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# 执行正则表达式查询（通常较慢）
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db.products.find({ name: /Product 1.*/ })
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# 执行范围查询
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db.products.find({
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price: { $gte: 100, $lte: 500 },
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createdAt: { $gte: new Date("2023-01-01") }
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})
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# 4. 分析慢查询日志
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# 查看最近的慢查询记录
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db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(5).pretty()
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# 预期结果: 显示最近5条慢查询记录，包含执行时间、查询语句等信息
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# 查看特定类型的慢查询
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db.system.profile.find({
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"command.find": "products",
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"millis": { $gte: 100 }
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}).sort({ ts: -1 })
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# 统计慢查询数量
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db.system.profile.countDocuments({ "millis": { $gte: 100 } })
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# 预期结果: 显示慢查询总数
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# 5. 使用 explain() 分析查询执行计划
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# 分析复杂查询的执行计划
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db.products.find({
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category: "electronics",
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price: { $gte: 500 },
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rating: { $gte: 4 }
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}).explain("executionStats")
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# 预期结果: 显示详细的执行统计，包括扫描的文档数、执行时间等
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# 查看查询是否使用了索引
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db.products.find({ category: "electronics" }).explain("queryPlanner")
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# 预期结果: winningPlan.stage 应该显示 "COLLSCAN"（全集合扫描）
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# 6. 创建索引优化查询性能
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# 为常用查询字段创建单字段索引
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db.products.createIndex({ category: 1 })
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db.products.createIndex({ price: 1 })
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db.products.createIndex({ rating: 1 })
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db.products.createIndex({ createdAt: -1 })
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# 创建复合索引（遵循ESR法则：Equality, Sort, Range）
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db.products.createIndex({
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category: 1,
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createdAt: -1,
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price: 1
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})
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# 创建文本索引用于搜索
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db.products.createIndex({ name: "text", tags: "text" })
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# 验证索引创建
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db.products.getIndexes()
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# 预期结果: 显示所有已创建的索引
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# 7. 验证索引优化效果
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# 重新执行之前的慢查询，观察性能提升
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db.products.find({
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category: "electronics",
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price: { $gte: 500 },
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rating: { $gte: 4 }
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}).sort({ createdAt: -1 }).explain("executionStats")
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# 预期结果: 应该显示 "IXSCAN"（索引扫描），执行时间显著减少
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# 比较优化前后的查询性能
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var startTime = new Date();
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db.products.find({ category: "electronics", price: { $gte: 500 } }).toArray();
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var endTime = new Date();
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print("查询执行时间: " + (endTime - startTime) + "ms");
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# 预期结果: 执行时间应该显著减少
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# 8. 使用监控工具进行性能监控
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# 在终端中使用 mongostat 监控实时性能
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# mongostat --host localhost:27017
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# 预期结果: 显示实时的操作统计、内存使用、网络流量等
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# 使用 mongotop 监控集合级别的读写活动
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# mongotop 10
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# 预期结果: 每10秒显示各集合的读写时间统计
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# 9. 服务器状态监控
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# 获取详细的服务器状态信息
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db.serverStatus()
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# 预期结果: 返回包含操作计数器、锁信息、内存使用、网络统计等的详细报告
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# 监控特定的性能指标
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db.serverStatus().opcounters
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# 预期结果: 显示各种操作（insert、query、update等）的计数
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db.serverStatus().wiredTiger.cache
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# 预期结果: 显示WiredTiger缓存的使用情况
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db.serverStatus().locks
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# 预期结果: 显示锁的使用统计
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# 10. 索引使用情况分析
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# 查看索引使用统计
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db.products.aggregate([
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{ $indexStats: {} }
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])
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# 预期结果: 显示每个索引的使用次数和访问模式
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# 识别未使用的索引
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db.products.aggregate([
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{ $indexStats: {} },
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{ $match: { "accesses.ops": 0 } }
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])
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# 预期结果: 显示从未被使用的索引（可考虑删除）
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# 11. 查询优化最佳实践验证
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# 使用投影减少网络传输
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var startTime = new Date();
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db.products.find(
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{ category: "electronics" },
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{ name: 1, price: 1, _id: 0 } # 只返回需要的字段
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).toArray();
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var endTime = new Date();
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print("投影查询执行时间: " + (endTime - startTime) + "ms");
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# 对比不使用投影的查询时间
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var startTime = new Date();
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db.products.find({ category: "electronics" }).toArray();
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var endTime = new Date();
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print("完整文档查询执行时间: " + (endTime - startTime) + "ms");
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# 预期结果: 使用投影的查询应该更快
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# 12. 清理和总结
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# 关闭profiling
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db.setProfilingLevel(0)
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# 查看profiling总结
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db.system.profile.aggregate([
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{
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$group: {
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_id: "$command.find",
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avgDuration: { $avg: "$millis" },
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maxDuration: { $max: "$millis" },
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count: { $sum: 1 }
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}
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},
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{ $sort: { avgDuration: -1 } }
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])
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# 预期结果: 显示各集合查询的平均执行时间统计
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