本篇文章為大家展示了mongodb 利用率高如何解決，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司，集創(chuàng)意、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、軟件技術(shù)為一體的創(chuàng)意網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商，主營(yíng)產(chǎn)品：成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)、品牌網(wǎng)站制作、全網(wǎng)營(yíng)銷推廣。我們專注企業(yè)品牌在網(wǎng)站中的整體樹(shù)立，網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的體驗(yàn)，以及在手機(jī)等移動(dòng)端的優(yōu)質(zhì)呈現(xiàn)。做網(wǎng)站、成都做網(wǎng)站、移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)、VI設(shè)計(jì)、云產(chǎn)品.運(yùn)維為核心業(yè)務(wù)。為用戶提供一站式解決方案，我們深知市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)激烈，認(rèn)真對(duì)待每位客戶，為客戶提供賞析悅目的作品，網(wǎng)站的價(jià)值服務(wù)。

Step1: 分析數(shù)據(jù)庫(kù)正在執(zhí)行的請(qǐng)求

db.currentOp() 

client：請(qǐng)求是由哪個(gè)客戶端發(fā)起的？

opid：操作的opid，有需要的話，可以通過(guò) db.killOp(opid) 直接干掉的操作

secs_running/microsecs_running： 這個(gè)值重點(diǎn)關(guān)注，代表請(qǐng)求運(yùn)行的時(shí)間，如果這個(gè)值特別大，就得注意了，看看請(qǐng)求是否合理

query/ns: 這個(gè)能看出是對(duì)哪個(gè)集合正在執(zhí)行什么操作

lock*：還有一些跟鎖相關(guān)的參數(shù)

Step2：分析數(shù)據(jù)庫(kù)慢請(qǐng)求

MongoDB 支持 profiling 功能，將請(qǐng)求的執(zhí)行情況記錄到同DB下的 system.profile 集合里，profiling 有3種模式

profiling 設(shè)置文檔在這里，多看官網(wǎng)文檔

關(guān)閉 profiling

針對(duì)所有請(qǐng)求開(kāi)啟 profiling，將所有請(qǐng)求的執(zhí)行都記錄到 system.profile 集合

針對(duì)慢請(qǐng)求 profiling，將超過(guò)一定閾值的請(qǐng)求，記錄到system.profile 集合

默認(rèn)請(qǐng)求下，MongoDB 的 profiling 功能是關(guān)閉，生產(chǎn)環(huán)境建議開(kāi)啟，慢請(qǐng)求閾值可根據(jù)需要定制，如不確定，直接使用默認(rèn)值100ms。

設(shè)置100ms的慢請(qǐng)求

db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })

在開(kāi)啟了慢請(qǐng)求 profiling 的情況下（MongoDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)是默認(rèn)開(kāi)啟慢請(qǐng)求 profiling的），我們對(duì)慢請(qǐng)求的內(nèi)容進(jìn)行分析，來(lái)找出可優(yōu)化的點(diǎn)，常見(jiàn)的包括。

profiling的結(jié)果輸出含義在這里，多看官網(wǎng)文檔

CPU殺手1：全表掃描

全集合（表）掃描 COLLSCAN，當(dāng)一個(gè)查詢（或更新、刪除）請(qǐng)求需要全表掃描時(shí)，是非常耗CPU資源的，所以當(dāng)你在 system.profile 集合 或者 日志文件發(fā)現(xiàn) COLLSCAN 關(guān)鍵字時(shí)，就得注意了，很可能就是這些查詢吃掉了你的 CPU 資源；確認(rèn)一下，如果這種請(qǐng)求比較頻繁，最好是針對(duì)查詢的字段建立索引來(lái)優(yōu)化。

一個(gè)查詢掃描了多少文檔，可查看 system.profile 里的 docsExamined 的值，該值越大，請(qǐng)求CPU開(kāi)銷越大。

> 關(guān)鍵字：COLLSCAN、 docsExamined

CPU殺手2：不合理的索引

有的時(shí)候，請(qǐng)求即使查詢走了索引，執(zhí)行也很慢，通常是因?yàn)楹侠斫⒉惶侠恚ɑ蛘呤瞧ヅ涞慕Y(jié)果本身就很多，這樣即使走索引，請(qǐng)求開(kāi)銷也不會(huì)優(yōu)化很多）

如下所示，假設(shè)某個(gè)集合的數(shù)據(jù)，x字段的取值很少（假設(shè)只有1、2），而y字段的取值很豐富。

{ x: 1, y: 1 }

{

{ x: 1, y: 2 }

{

{ x: 1, y: 3 }

.

......

{

{ x: 1, y: 100000} 

{

{ x: 2, y: 1 }

{

{ x: 2, y: 2 }

{

{ x: 2, y: 3 }

.

......

{

{ x: 1, y: 100000} 

要服務(wù) {x: 1: y: 2} 這樣的查詢

db.createIndex( {y: 1 } )        效果好，因?yàn)閥相同取值很少

d

db.createIndex( {y: 1, x: 1 } )  效果好，因?yàn)閥相同取值少

一個(gè)走索引的查詢，掃描了多少條索引，可查看 system.profile 里的 keysExamined 字段，該值越大，CPU 開(kāi)銷越大。

>關(guān)鍵字：IXSCAN、keysExamined

CPU殺手3：大量數(shù)據(jù)排序

當(dāng)查詢請(qǐng)求里包含排序的時(shí)候，如果排序無(wú)法通過(guò)索引滿足，MongoDB 會(huì)在內(nèi)存李結(jié)果進(jìn)行排序，而排序這個(gè)動(dòng)作本身是非常耗 CPU 資源的，優(yōu)化的方法仍然是建立索引，對(duì)經(jīng)常需要排序的字段，建立索引。

當(dāng)你在 system.profile 集合 或者 日志文件發(fā)現(xiàn) SORT 關(guān)鍵字時(shí)，就可以考慮通過(guò)索引來(lái)優(yōu)化排序。當(dāng)請(qǐng)求包含排序階段時(shí)， system.profile 里的 hasSortStage 字段會(huì)為 true。

> 關(guān)鍵字：SORT、hasSortStage

======================MongodDB shard key片鍵選擇=====================

主要考慮key的「離散度」以及「頻率」，離散度越高越好，能更好的分散數(shù)據(jù)；頻率越低越好，避免出現(xiàn)熱點(diǎn)；

===========MongoDB 連接串樣例========================

正確連接分片集群的姿勢(shì)

要正確連接復(fù)制集，需要先了解下MongoDB的Connection String URI，所有官方的driver都支持以 Connection String 的方式來(lái)連接 MongoDB 分片集群。

下面就是Connection String包含的主要內(nèi)容

mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]

mongodb:// 前綴，代表這是一個(gè)Connection String

username:password@ 如果啟用了鑒權(quán)，需要指定用戶密碼

hostX:portX 多個(gè) mongos 的地址列表

/database 鑒權(quán)時(shí)，用戶帳號(hào)所屬的數(shù)據(jù)庫(kù)

?options 指定額外的連接選項(xiàng)

上述內(nèi)容就是mongodb 利用率高如何解決，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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