Visão geral do criador de perfil de banco de dados MongoDB

Ativando/configurando o MongoDB Profiler

• 
  Para obter o nível de perfil atual.
  

  db.getProfilingLevel()

  Saída:

  0

• 
  Para verificar o status de criação de perfil atual
  

  db.getProfilingStatus()

  Saída:

  { "was" : 0, "slowms" : 100 }

• 
  Para definir o nível de perfil
  

  db.setProfilingLevel(1, 40)

  Saída:

  { "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }

  
  O MongoDB imprimirá o nível de perfil antigo e retornará OK, o que significa que o nível de perfil está definido como 1 agora.
  
  Slowms é um valor limite para o criador de perfil, o que significa que o criador de perfil registrará todas as consultas que levam mais tempo do que o valor limite para executar.
  

Compreendendo a saída do Profiler

db.system.profile.find().limit(1).pretty()

{
    "op" : "query",
    "ns" : "mydb.Log",
    "query" : {
        "find" : "Log",
        "filter" : {
            "EMP_ID" : "01778"
        }
    },
    "keysExamined" : 0,
    "docsExamined" : 90022,
    "cursorExhausted" : true,
    "keyUpdates" : 0,
    "writeConflicts" : 0,
    "numYield" : 703,
    "locks" : {
        "Global" : {
            "acquireCount" : {
                "r" : NumberLong(1408)
            }
        },
        "Database" : {
            "acquireCount" : {
                "r" : NumberLong(704)
            }
        },
        "Collection" : {
            "acquireCount" : {
                "r" : NumberLong(704)
            }
        }
    },
    "nreturned" : 60,
    "responseLength" : 17676,
    "protocol" : "op_command",
    "millis" : 40,
    "execStats" : {
        "stage" : "COLLSCAN",
        "filter" : {
            "EMP_ID" : {
                "$eq" : "01778"
            }
        },
        "nReturned" : 60,
        "executionTimeMillisEstimate" : 30,
        "works" : 90024,
        "advanced" : 60,
        "needTime" : 89963,
        "needYield" : 0,
        "saveState" : 703,
        "restoreState" : 703,
        "isEOF" : 1,
        "invalidates" : 0,
        "direction" : "forward",
        "docsExamined" : 90022
    },
    "ts" : ISODate("2018-09-09T07:24:56.487Z"),
    "client" : "127.0.0.1",
    "allUsers" : [ ],
    "user" : ""
}

• O campo Op armazena o tipo de operação.
• O campo Ns armazena o banco de dados de destino e o nome da coleção
• O campo de consulta armazena as informações sobre a consulta e o resultado. O resultado será truncado se o tamanho do documento for maior que 50 KB
• keysExamined armazena o número de chaves de índice examinadas pelo banco de dados para executar a consulta
• docsExamined armazena o número total de documentos examinados pelo banco de dados
• Nreturned armazena o número de documentos retornados pela consulta
• Millis contém o tempo real em milissegundos que esta consulta leva para ser executada
• Ts armazena o carimbo de data/hora da consulta

Consultas úteis para analisar a saída do Profiler

1. 
   A consulta mais útil é classificar todos os documentos por milissegundos para obter as 10 principais consultas lentas.
   

   db.system.profile.find().sort({millis:-1}).limit(10).pretty();

2. 
   Encontre todas as consultas que levam mais de 30 milissegundos para serem executadas
   

   db.system.profile.find({millis:{$gt:30}}).pretty()

3. 
   Encontre as 10 consultas de agregação/comando mais lentas
   

   db.system.profile.find({op: {$eq: “command” }}).sort({millis:-1}).limit(10).pretty();

4. 
   Encontre todas as operações para as quais alguns documentos foram movidos
   

   db.system.profile.find({moved:true}).pretty()

5. 
   Localizar consultas que estão realizando grandes varreduras no banco de dados
   

   db.system.profile.find({docsExamined:{$gt:10000}}).pretty()

6. 
   Encontre o tempo máximo e médio gasto por cada tipo de operação usando agregação
   

   db.system.profile.aggregate(
   { $group : { 
      _id :"$op", 
      count:{$sum:1},
      "max_time":{$max:"$millis"},
      "avg_time":{$avg:"$millis"}
   }}).pretty()

7. 
   Encontre o tempo máximo e médio de consultas em cada banco de dados usando agregação
   

   db.system.profile.aggregate(
   { $group : {
     _id :"$ns",
     count:{$sum:1}, 
     "max_time":{$max:"$millis"}, 
     "avg_time":{$avg:"$millis"}  
   }}.pretty()

Conclusão