如何通过Percona MongoDB Exporter获取慢查询监控指标？

1. 先确保MongoDB慢查询分析（Profiling）已开启 #

Percona MongoDB Exporter的慢查询指标依赖MongoDB自身的profiling功能，必须先开启：

• 通过Mongo Shell临时开启（重启后失效）：

  # level=2 记录所有查询，slowms设置慢查询阈值（单位：毫秒）
  db.setProfilingLevel(2, { slowms: 100 })
  

• 通过配置文件永久开启（修改mongod.conf后重启MongoDB）：

  operationProfiling:
    mode: all
    slowOpThresholdMs: 100
  

2. 启动Exporter时启用Profiling采集 #

默认情况下，Percona MongoDB Exporter不会自动采集profiling数据，启动时需明确指定采集模块：

mongodb_exporter --mongodb.uri=mongodb://<用户名>:<密码>@<MongoDB地址>:<端口> --collect=profiling

如果需要采集全量指标，也可以用--collect-all替代--collect=profiling。

3. 可用的慢查询核心指标 #

以下是Exporter暴露的关键慢查询相关指标（均带标签database、collection、operation，可按维度拆分）：

• mongodb_profiling_queries_total：累计慢查询总数
• mongodb_profiling_query_latency_seconds_sum：慢查询的总延迟时长（秒）
• mongodb_profiling_query_latency_seconds_count：慢查询的累计数量（用于计算平均延迟）
• mongodb_profiling_query_latency_seconds_bucket：慢查询延迟的直方图分布，可分析不同延迟区间的查询占比

4. 常用PromQL查询示例 #

• 统计最近5分钟各集合的慢查询增量：

  sum(increase(mongodb_profiling_queries_total[5m])) by (database, collection, operation)
  

• 计算最近5分钟各数据库慢查询的平均延迟：

  sum(increase(mongodb_profiling_query_latency_seconds_sum[5m])) by (database) 
  / 
  sum(increase(mongodb_profiling_query_latency_seconds_count[5m])) by (database)
  

5. 排查指标缺失问题 #

如果仍看不到指标，按以下步骤排查：

• 检查MongoDB用户权限：Exporter使用的MongoDB账号需要拥有system.profile集合的read权限
• 验证system.profile有数据：在Mongo Shell执行db.system.profile.find().limit(1)，确认有慢查询记录生成
• 查看Exporter日志：启动时加--log.level=debug，检查是否有profiling采集相关的错误信息
• 确认Prometheus配置：检查scrape配置是否正确指向Exporter的端口（默认9216），且没有过滤相关指标

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aadarsh