慢请求定位方法

排查思路

DDS支持在控制台上查看慢日志信息，针对慢日志中过长的操作需要从执行最慢的操作入手，逐个进行优化。

• 对于操作执行时长超过1s时，对应的操作可能会有问题，需要视具体情况分析。
• 对于操作执行时长超过10s时，则需要优化对应的操作。
  

  若存在某个聚合操作，因其比较慢，此时操作执行时长超过10s的情况属于正常现象。

分析方法

1. 连接数据库。
   • 集群实例，请参见连接集群实例。
   • 副本集实例，请参见连接副本集实例。
   • 单节点实例，请参见连接单节点实例。

2. 针对慢查询可以通过如下命令检查其执行计划。

   explain()

   例如：

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

   对于查询而言，因为覆盖查询不需要读取文档，而是直接从索引中返回结果，这样的查询非常高效，所以尽可能使用索引覆盖查询。如果explain()的输出显示indexOnly字段为真，则说明这个查询就被一个索引覆盖。

3. 执行计划解析。
   1. 查看执行时间。

      executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate和executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate时间越短越好。

      表1 参数说明

      参数名称	描述
      executionStats.executionTimeMillis	执行计划选择和执行的所有时间
      executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate	执行计划的执行完成时间
      executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate	执行计划下的子阶段执行完成时间

   2. 查看扫描条数。

      如表2中三个条目相同为最佳。

      表2 参数说明

      参数名称	描述
      executionStats. nReturned	匹配查询条件的文档数
      executionStats .totalKeysExamined	索引扫描条目数
      executionStats .totalDocsExamined	文档扫描条目数

   3. 查看Stage状态。
      性能较好的Stage状态组合如下：

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

      表3 状态说明

      状态名称	描述
      COLLSCAN	全表扫描
      SORT	内存中进行排序
      IDHACK	根据_id进行查询
      TEXT	全文索引
      COUNTSCAN	未用索引计数
      FETCH	索引扫描
      LIMIT	使用Limit限制返回数
      SUBPLA	未用索引的$or查询阶段
      PROJECTION	使用索引计数
      COUNT_SCAN	使用索引计数

优化方案

• 对于无索引覆盖的查询，则需要根据查询条件创建对应索引。
• 对于点查可以创建hash索引。
• 对于多字段查询，单字段重复度较高的场景，创建复合索引。
• 对于范围查找，结果集有序的查询，创建升序或者降序索引。
• 对于复合索引，由于复合索引是前缀排序查询，所以查询条件的顺序要与索引字段的顺序一致。
• 对于分区集合(表)、大集合(超过10万记录)，不要直接对大数据量的表使用模糊查询（即不能使用like）。这样会造成查询扫描的记录过多，建议先基于索引字段查询，过滤出较小的数据集后再使用模糊查询。
• 避免使用$not。MongoDB 并不会对缺失的数据进行索引，因此$not的查询条件将会要求在一个结果集中扫描所有记录。如果$not是唯一的查询条件，会对集合进行全表扫描。
• 用$and时把匹配最少结果的条件放在最前面，用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面。
• 检查实例规格的性能基线，分析当前的业务需求是否达到上限，如已达当前实例性能瓶颈，请及时提升实例规格。