cmongodb慢
社区干货
如何排查MongoDB CPU 使用率高的问题
# 问题描述 在使用文档数据库 MongoDB 的时发现 CPU使用率很高，从业务角度来看，发现数据读写处理缓慢，我该如何排查此类问题？ # 问题分析 通常来说，导致 MongoDB CPU 使用率高有如下几点原因： * 查询语句不够优化，没有合理的索引。 * 请求并发量大，当前业务负载和实例类型不匹配，即超出当前服
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
明显变慢的那部分API,比如可以通过以下方式收集需要优化的部分:* 通过前端的慢查询捕捉工具或者后端的监控系统,筛选出P90大于2s的API* 页面测试过程中,研发和测试同学陆续反馈的API* 数据导入过程中,研发发现的写入慢的API等**详细优化指标确定**针对不同的业务功能和场景,定义尽可能细致的优化目标,以Data Catalog系统为例:
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API 概览
DescribeSlowLogs 调用 DescribeSlowLogs 接口查询指定实例在指定时间内的慢日志列表。 .custom-md-table th:nth-of-type(1) { width: 260px; } .custom-md-table th:nth-of-type(2) { width: 700px; }
参数支持
操作(即慢查询),并进行性能分析和优化。 off:分析器的性能分析模式处于关闭状态,不记录任何操作数据。 all:分析器会记录所有操作的数据。 ❌ ✔️ ✔️ ✔️ operationProfiling.slowOpThresholdMs 设置慢查询的执行时长阈值。当操作的执行时间超过该阈值时,该操作就会被记录 system.profile 集合中。单位:毫秒,取值范围:10 ~ 10000,默认值:100。 ❌ ✔️ ✔️ ✔️ security.javascriptEnabled 设置是否允许在服务...
为什么有时实例并没有选择最优索引？
问题现象MongoDB 实例的 PlanCache 中存在最高效的查询索引，但在执行查询时并未选择该最优索引，导致扫描行数过多，出现大量慢查询，占用大量 CPU 内存资源，影响数据库性能。 受影响的实例MongoDB 4.0 实例。 原因MongoDB 4.0 版本的已知问题。关于该问题的更多详情，请参见 jira.mongodb.orgn extremely high 'works'
DescribeSlowLogs
调用 DescribeSlowLogs 接口查询指定实例在指定时间内的慢日志列表。 请求类型同步请求。 注意事项当前仅支持查看最近 7 天内的慢日志详情。 请求参数参数 类型 是否必选 示例值 描述 InstanceId String 是 mongo-replica-46cb08bc**** 实例 ID。 说明 您可以调用 DescribeDBInstances 接口查询目标地域下所有 MongoDB 实例的基本信息,包括实例 ID。 Limit Long 是 10 每页记录数,取值范围为 1~1000。 StartTime Long 是 1...
导出日志
文档数据库 MongoDB 版支持日志管理功能,您可以在控制台上将符合查询条件的慢日志、错误日志和运行日志导出到本地进行管理。本文介绍如何导出日志。 使用限制最多支持查看和导出最近 7 天内的日志详情。 一次最多支持导出 1000 条记录。若当前时间范围内可导出的日志超过 1000 条,请先缩小查询时间范围后分批导出。 操作步骤说明 慢日志、错误日志和运行日志的导出方法一致。本文以慢日志为例介绍导出日志的详细操作步骤。 .vol...
监控指标说明
慢查询数 Count/s 节点在所选查询时间内的慢查询数量。 说明 所有被记录在慢日志中的查询都会被统计在慢查询数中。查询慢日志的方法,请参见查询慢日志。 Shards指标名称 单位 含义 网络输入速率 Byte/s 平均每秒从节点的所有网络适配器输入的流量。 网络输出速率 Byte/s 平均每秒从节点的所有网络适配器输出的流量。 CPU 使用率 % 节点的 CPU 使用率。 内存使用率 % 节点的内存利用率。 网络处理请求数 Count/s 节点中所有网...
概述
文档数据库 MongoDB 版支持日志管理功能,您可以在 MongoDB 控制台上查看和导出符合指定条件的日志详情。本文介绍 MongoDB 支持查看和导出的日志类别。 日志类别说明 慢日志、错误日志和运行日志的导出方法一致。具体步骤,请参见导出日志。 日志类别 说明 慢日志 您可以通过控制台查看和导出指定时间内的慢日志,并通过分析慢日志来优化实例。更多详情,请参见查询慢日志。 错误日志 您可以通过控制台查看和导出不同组件下不同节...
批式导入
概述ByteHouse 支持外置计算引擎的批式导入。 相比通过引擎进行Insert数据,批式导入功能具有以下特点: 支持多线程并行导入,导入大文件的速度更快。 导入时直接写 Part 文件,不经过引擎;且通过 Spark/Flink,采用外部计算资源导入,对查询性能的影响更低。 完成完整的 Part 文件后挂载,不会出现 Insert 导致的 Part 过多,合并慢的情况。 支持数据源对象存储(Object Storage):从标准对象存储服务导入文件数据,包括火山引擎的 TOS,...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
明显变慢的那部分API,比如可以通过以下方式收集需要优化的部分:* 通过前端的慢查询捕捉工具或者后端的监控系统,筛选出P90大于2s的API* 页面测试过程中,研发和测试同学陆续反馈的API* 数据导入过程中,研发发现的写入慢的API等**详细优化指标确定**针对不同的业务功能和场景,定义尽可能细致的优化目标,以Data Catalog系统为例: