Localização de solicitação lenta

Localização de falha

O DDS permite que você visualize logs de consulta lenta no console. Você pode começar a partir da operação mais lenta registrada no log e otimizar as operações uma por uma.

• Se uma consulta demorar mais do que 1s, a operação correspondente pode ser anormal. Você precisa analisar o problema com base na situação real.
• Se uma consulta demorar mais de 10s, a operação precisa ser otimizada.
  

  Se uma operação agregada demorar mais de 10s, isso é normal.

Método de análise

1. Conecte-se ao banco de dados.
   • Para conectar-se a uma instância de cluster, consulte Conexão a uma instância de cluster.
   • Para se conectar a uma instância de conjunto de réplicas, consulte Conexão a uma instância de conjunto de réplicas.
   • Para obter detalhes sobre como se conectar a uma instância de nó único, consulte Conexão a uma instância de nó único.

2. Execute o seguinte comando para verificar o plano de execução de uma consulta lenta:

   explain()

   Exemplo:

   db.test.find({"data_id" : "ae4b5769-896f-465c-9fbd-3fd2f3357637"}).explain();
   db.test.find({"data_id" : "775f57c2-b63e-45d7-b581-3822dba231b4"}).explain("executionStats");

   Uma consulta coberta não precisa ler um documento, mas retorna diretamente um resultado de um índice, o que é muito eficiente. Você pode usar índices de cobertura, tanto quanto possível. Se a saída de explain() mostra que indexOnly é true, a consulta é coberta por um índice.

3. Analise o plano de execução.
   1. Verifique o tempo de execução.

      Quanto menores os valores dos seguintes parâmetros, melhor o desempenho: executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate e executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate

      Tabela 1 Descrição do parâmetro

      Parâmetro	Descrição
      executionStats.executionTimeMillis	Seleção do plano de execução e tempo de execução
      executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate	Tempo de conclusão da execução do plano de execução
      executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate	Tempo de conclusão da execução da subfase do plano de execução

   2. Verifique o número de registros digitalizados.

      Se os três itens em Tabela 2 tiverem o mesmo valor, o desempenho da consulta será o melhor.

      Tabela 2 Descrição do parâmetro

      Parâmetro	Descrição
      executionStats. nReturned	Número de documentos que correspondem aos critérios de pesquisa
      executionStats .totalKeysExamined	Número de linhas varridas através de índices
      executionStats .totalDocsExamined	Número de documentos varridos

   3. Verifique o status do estágio.
      As combinações de status de estágio com melhor desempenho são as seguintes:

      • Fetch+IDHACK
      • Fetch+ixscan,
      • Limit+ (Fetch+ixscan)
      • PROJECTION+ixscan

      Tabela 3 Descrição de status

      Nome do status	Descrição
      COLLSCAN	Varredura completa da tabela
      SORT	Classificação na memória
      IDHACK	Consulta baseada em _id
      TEXT	Índice de texto completo
      COUNTSCAN	Número de índices não utilizados
      FETCH	Varredura de índice
      LIMIT	Usar Limit para limitar o número de registros retornados
      SUBPLA	Estágio de consulta $or sem usar um índice
      PROJECTION	Número de índices utilizados
      COUNT_SCAN	Número de índices utilizados

Plano de otimização

• Para consultas sem índices, crie índices com base nos critérios de pesquisa.
• Índices de hash podem ser criados para consultas de ponto.
• Crie índices compostos para consultas de vários campos em que um único campo é altamente repetido.
• Crie um índice ascendente ou descendente para pesquisas de intervalo com conjuntos de resultados ordenados.
• Índices compostos são os índices que classificam os resultados da consulta por prefixo, portanto, a sequência de condições de consulta deve ser a mesma dos campos de índice.
• Para coleções particionadas (tabelas) e coleções grandes (com mais de 100.000 registros), não use consulta difusa (ou não use LIKE) para tabelas com grande quantidade de dados. Como resultado, um grande número de registros é verificado. Você pode consultar dados com base no campo de índice, filtrar pequenas coleções e, em seguida, executar consultas difusas.
• Não use $not. O MongoDB não indexa dados ausentes. A consulta $not requer que todos os registros sejam verificados em uma única coleção de resultados. Se $not for a única condição de consulta, uma varredura completa da tabela será executada na coleção.
• Se você usar $and, coloque as condições com o menor número de correspondências antes de outras condições. Se você usar $or, coloque as condições com mais correspondências primeiro.
• Verifique a linha de base de desempenho das especificações da instância e analise se os requisitos de serviço atuais podem ser atendidos. Se o gargalo de desempenho da instância atual for atingido, atualize as especificações da instância em tempo hábil.