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/
0：关闭，不收集任何数据。 1：收集慢查询数据，默认是100毫秒。 2：收集所有数据
1：通过mongo shell:
#查看状态：级别和时间
PRIMARY> db.getProfilingStatus()
{ "was" : 1, "slowms" : 200 }
#查看级别
PRIMARY> db.getProfilingLevel()
1
#设置级别
PRIMARY> db.setProfilingLevel(2)
{ "was" : 1, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
#设置级别和时间
PRIMARY> db.setProfilingLevel(1,200)
{ "was" : 2, "slowms" : 100, "ok" : 1 }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）。
2：不通过mongo shell:
在mongoDB启动的时候
mongod --profile=1 --slowms=200
或则在配置文件里添加2行：
profile = 1 slowms = 200
3：关闭Profiling
# 关闭
PRIMARY> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 1, "slowms" : 200, "ok" : 1 }4：修改“慢查询日志”的大小
#关闭Profiling
PRIMARY> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 0, "slowms" : 200, "ok" : 1 }
#删除system.profile集合
PRIMARY> db.system.profile.drop()
true
#创建一个新的system.profile集合 --- 4M
PRIMARY> db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size:4000000 } )
{ "ok" : 1 }
#重新开启Profiling
PRIMARY> db.setProfilingLevel(1)
{ "was" : 0, "slowms" : 200, "ok" : 1 }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。
通过下面的例子说明，更多信息见：http://docs.mongodb.org/manual/reference /database-profiler/
3.1：参数含义
{
"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，考虑值返回所需字段
"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"
}本文出自 “一个奋斗的小运维” 博客，请务必保留此出处http://yucanghai.blog.51cto.com/5260262/1705195
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