https://www.jb51.net/article/117441.htm 前言说到MongoDB的慢日志分析，就不得不提到profile分析器，profile分析器将记录的慢日志写到system.profile集合下，这个集合是一个固定集合。我们可以通过对这个集合的查询，来了解当前的慢日志，进而对数据库进行优化。整体环境MongoDB 3.2.5实战Part1:输出示范
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2023-11-14 07:13:38
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# MongoDB慢日志：识别与优化查询性能
在现代数据库管理中，性能优化是至关重要的。MongoDB是一款广泛使用的NoSQL数据库，其提供的慢日志功能能够有效帮助开发者识别并优化性能瓶颈。本文将为您介绍MongoDB慢日志的概念、配置、常见示例及其优化方法。
## 什么是慢日志？
慢日志是记录在数据库操作执行时所花费时间超过预定义阈值的查询操作。这些日志能够帮助开发者快速找到性能低下的S
开启慢日志1.查看mongodb慢日志是否开起use BJ_Rack;
db.getProfilingStatus();发现没有开户慢日志2.开启慢日志，设置超过100毫秒的操作为慢操作db.setProfilingLevel(1,100);3.查看慢日志内容db.system.profile.find().sort({$natural:-1})得到50个比较慢的操作日志.通过配置文件
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2023-08-13 22:39:59
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0 摘要 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。 1 慢查询分析流程 慢查询日志一般作
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2024-02-04 21:48:37
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在 MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的，那就是Mongo Database Profiler.不仅有，而且还有一些比MySQL的Slow Query Log更详细的信息。它就是我们这篇文章的主题。 db profilingMongoDB支持对DB的请求进行profiling，目前支持3种级
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2023-11-12 13:37:25
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##查看慢日志#设置mongo慢查询日志等级和记录时间门槛,单位ms毫秒db.setProfilingLevel(1,3000)#查看当前mongo慢查询级别状态,有0,1,2三个级别,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db.getProfilingStatus()#查看当前mongo慢查询的记录,注意:要查看那个库的慢日志,就要登进去那个库,不然无法
原创
2021-06-21 15:59:45
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MongoDB 数据库的慢查询功能（Profiling）有三个级别：
0：代表关闭，不收集任何慢查询
1：收集慢查询数据，默认收集超过100毫秒的慢查询
2：收集任何操作记录数据
2. 慢查询管理**
MongoDB 数据库的慢查询数据是存放在一个数据库集合中（system.profile），这个和 MySQL 数据库是有区别的，如果你不主动创建system.profile这个集合，那这个集合就固定1M大小，当慢查询记录超过1M，就会将历史数据覆盖，循环使用，所以在这里需要根据业务实际情况设置集合大小。
db.getProfilingLevel()
返回结果是0代表 MongoDB 数据库没有开启慢查询功能
原创
2022-04-22 12:59:28
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MongoDB system.profile前言Part1:写在最前 说到MongoDB的慢日志分析，就不得不提到profile分析器，profile分析器将记录的慢日志写到system.profile集合下，这个集合是一个固定集合。我们可以通过对这个集合的查询，来了解当前的慢日志，进而对数据库进行优化。Part2:整体环境MongoDB 3
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原创
2017-03-23 18:48:37
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# MongoDB慢日志分析
## 简介
MongoDB是一种非关系型数据库，广泛应用于大数据和实时应用场景。在MongoDB中，慢查询日志是一个非常有用的工具，可用于识别慢查询并优化性能。本文将介绍MongoDB慢日志的概念、日志格式以及如何分析和优化查询性能。
## 慢查询日志
慢查询是指执行时间超过阈值的查询。MongoDB可以将这些慢查询记录在慢查询日志中，方便后续分析和优化。慢查
原创
2023-08-28 04:10:40
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日志处理场景日志量大日志分散不易进行统一分析难以添加有效监控系统实现Fluentd(td-agent)MongoDBPython Script(PyMongo module)Zabbix
解决方案
系统架构Fluentd+Mongodb+Python+zabbixFluentd实时收集LB日志，JSON化，存入中央MongodbPython程序查询Mongodb数据
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2023-12-29 20:57:17
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# 监控MongoDB慢日志
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，被广泛应用于各种应用程序中。在生产环境中，我们经常会遇到慢查询的问题，这可能会影响应用程序的性能。为了及时发现和解决慢查询问题，我们可以通过pmm监控工具来监控MongoDB的慢日志。
## 什么是pmm？
Percona Monitoring and Management (PMM) 是一个开源的监控和管理工具，可用
原创
2024-04-10 05:54:05
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# MongoDB删除慢查询日志指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何删除MongoDB中的慢查询日志。MongoDB的慢查询日志是一种性能监控工具，它记录了执行时间超过指定阈值的所有查询。然而，在某些情况下，你可能需要删除这些日志，以释放存储空间或出于其他原因。
## 流程图
以下是删除MongoDB慢查询日志的流程图：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-28 04:18:59
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慢查询日志范例"Thu Apr 2 07:51:50.985 I COMMAND [conn541] command animal.MongoUser_58 command: find { find: \"MongoUser_58\", filter: { $and: [ { lld: { $gte: 18351 } }, { fc: { $lt: 120 } }, { _id: { $nin
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2015-04-02 22:08:00
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MongoDB也有类似于mysql的慢查询日志，不过名字不同， 它是Database Profiler(下面我直接称为慢查询了)，通过设置 Database Profiler 的阈值来进行记录。当某条语句超时之后，就会记录在里面。 MongoDB 慢查询默认是关闭的，使用时需要先启动。 状态码及相关 ...
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2021-08-18 09:58:00
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在MongoDB的日常使用中，慢查询日志解析是我们经常遇到的问题，特别是在面对大数据量和高并发的情况下。为了提高数据库的性能，识别和优化这些慢查询日志至关重要。下面我将详细记录我的过程，帮助大家更好地理解和解决这一问题。
### 背景定位
在某个项目中，我们的MongoDB数据库开始出现性能下降，用户反馈“页面加载变慢，经常出现超时错误”。根据日志分析，我发现许多查询时间超过了预期的响应时间。
# MongoDB 慢日志采集 filebeat 实现指南
## 指南概述
本指南将教你如何使用 Filebeat 来采集 MongoDB 的慢日志。Filebeat 是一个轻量级的日志收集器，可以实时读取和转发日志数据。在本指南中，你将学习如何配置 Filebeat 来监视 MongoDB 的慢查询日志，并将日志数据发送到目标位置，以便进一步的分析和处理。
## 流程概览
下面是实现该任务的
原创
2023-08-25 14:34:54
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# 深入理解 MongoDB 慢查询日志
在使用 MongoDB 进行大规模数据存储和检索时，性能问题常常不容忽视。MongoDB 提供了多种监控工具，其中之一就是慢查询日志。本文将围绕“MongoDB 慢查询日志 was 0”的主题，深入探讨慢查询日志的意义、如何启用慢查询日志、分析其内容、以及优化慢查询的策略，并辅以代码示例和可视化流程图。
## 什么是慢查询日志？
MongoDB 的慢
在面对 MongoDB 的慢查询日志分析时，许多开发者和运维人员希望能够有效地识别和优化性能瓶颈。本文将系统地介绍如何进行 MongoDB 慢查询日志分析，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等内容。
## 环境准备
在开始进行 MongoDB 慢查询日志分析前，确保有合适的硬件和软件环境。以下为环境要求：
- **软件要求**：
- MongoDB 版本：4.
我们在升级mongodb3.6之后，线上数据库存在大量慢查询，经过分析explain结果发现是query plan阶段耗时过长，于是我先研究了下mongodb3.6的query plan。query plan机制现有索引：{
"key" : {
"c1" : 1.0
},
"name" : "c1_1",
"ns" : "test.test"
},
{
"key" : {
"c2" : 1.0
}
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2024-05-23 10:04:44
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当我们使用Python从MongoDB里面读取数据时，可能会这样写代码： import pymongo
handler = pymongo.MongoClient().db.col
for row in handler.find():
parse_data(row) 短短4行代码，读取MongoDB里面的每一行数据，然后传入parse_data做处理。处理完成以后再读取下一行。逻辑
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2023-09-21 06:19:12
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