Disponível apenas em clusters M10+
O Query Profiler diagnostica e monitora problemas de performance. Esse monitoramento pode expor queries de execução lenta e suas principais estatísticas de desempenho na IU do Atlas.
O Atlas coleta e exibe estatísticas de qualquer uma das suas instâncias mongod. O profiler de query armazena seus mongod dados de query log, que podem ser acessados diretamente pelo profiler de query ou pelo Atlas CLI, e usá-los para identificar query lentas. O Atlas exibe esses dados na página Query Insights, na aba Query Profiler de uma instância.
Observação
O Analisador de query é diferente do Database Profiler. O Criador de Perfil de Consulta identifica queries específicas ineficientes com base em entradas de seus mongod logs do. O Database Profiler retorna informações detalhadas sobre os comandos executados no mongod com base no nível de criação de perfil especificado. Alterar o nível de perfil não impacto as consultas lentas exibidas no Criador de perfil de consulta.
O Atlas profiler de query mostra operações em todo o cluster por padrão. Você pode filtrar a visualização do profiler de query para somente operações provenientes de hosts especificados com o menu suspenso Filter by Hosts, que permite visualizar dados relacionados a um ou mais hosts específicos ou visualizar grupos de hosts primários ou secundários. A opção Query Insights na barra lateral Cluster exibe informações para revelar operações de banco de dados lentas em um período de tempo definido, como o seguinte:
- Operation Execution Time
- Docs Examined : Returned Ratio
O Atlas profiler de query suporta operações de agrupamento do mesmo tipo em execução na mesma coleção em torno do mesmo carimbo de data/hora para suportar ponto de dados adicionais.
Para suportar ponto de dados adicionais, o Atlas Profiler de Query suporta operações de agrupamento que atendem aos seguintes critérios:
As operações são do mesmo tipo de operação.
As operações estão em execução no mesmo namespace.
As operações têm valores booleanos
hasSorteusedIndexcorrespondentes.As operações são executadas em torno do mesmo registro de data e hora.
O Atlas gerencia o limite de operações lentas para cada mongod host com base no tempo médio de execução da operação nesse host. Este limite pode ser alterado utilizando o db.setProfilingLevel mongosh comando.
Observação
A alteração do limite para operações lentas usando db.setProfilingLevel pode impacto o desempenho e as configurações de registro do sistema. Considere cuidadosamente quaisquer implicações de desempenho e segurança antes de usar db.setProfilingLevel o para ajustar as configurações do Analisador de query em uma implantação de produção. As configurações do Analisador de query são redefinidas para os valores padrão após a reinicialização de um nó.
Além disso, aumentar o zoom no eixo x do gráfico de dispersão buscará novamente as operações lentas e poderá fornecer fidelidade mais detalhada das operações lentas durante o período de tempo selecionado.
Observação
Para recusar o limite de operação lenta gerenciado pelo Atlas e utilizar um limite de query lenta fixo de 100 milissegundos em vez disso, utilize a Atlas Administration API. Consulte Desabilitar limite de operação lenta gerenciada. Para clusters Free (anteriormente conhecido como M0) e clusters Flex, o Atlas desativa o limite de operação de query lenta gerenciado pelo Atlas como padrão e você não pode habilitá-lo.
Considerações
Importante
Leia as seguintes considerações antes de habilitar o Analisador de query.
Segurança
Os dados de perfil podem incluir informações confidenciais, incluindo o conteúdo de query ao banco de dados. Certifique-se de que a exposição desses dados ao Atlas seja consistente com suas práticas de segurança da informação.
Limitações de análise de dados
O Analisador de query exibe aproximadamente 100.000 logs de amostra por vez. Ele mostra todos os logs se 100.000 ou menos logs foram registrados nos hosts selecionados e no intervalo de tempo.
Limitações de exibição de dados
O Atlas exibe não mais do que 100.000 pontos de dados nos gráficos Query Profiler .
Os dados de registro são processados em lotes. Os dados podem ser atrasados em até cinco minutos a partir de tempo real.
Operações em massa
O Analisador de query não inclui operações em massa em sua amostragem e análise de query. As operações de gravação em massa são excluídas das queries com perfil exibidas no Analisador de query. As operações excluídas bulkWrite() incluem, updateMany com vários stmtIds e operações multidocumento semelhantes.
Quantidade de registros
Se um cluster experimentar um pico de atividade e gerar uma quantidade extremamente grande de mensagens de log, o Atlas poderá parar de coletar e armazenar novos registros por um período de tempo.
Observação
Os limites da taxa de análise de log se aplicam somente à interface do usuário do Performance Advisor, à interface do usuário de insights de consulta e à interface do usuário de rastreamento de acesso. Os arquivos de log para download estão sempre completos.
Operações $lookup de alta latência
Algumas operações de alta latência $lookup não geram um registro de queries lentas para a collection estrangeira. Isso pode ocorrer porque os registros de query lentos correspondem a operações relatadas no Analisador de query, enquanto as métricas de latência incrementam somente quando um bloqueio de collection é adquirido.
Se a query do $lookup em um shard puder executar uma leitura local, o $lookup não registrará uma operação separada para query da collection externa. Uma leitura local refere-se a quando a query na collection externa tem como alvo apenas o mesmo shard em que a operação atual está sendo executada. Como resultado, a operação $lookup aumenta as métricas de latência e as contagens de operações do Namespace Insights, mas não gera um registro de queries lentas para a collection externa.
Acesso necessário
Para habilitar ou desabilitar o Performance Advisor e o profiler de query para um projeto, você deve ter a função Project Owner para o projeto ou a função Organization Owner em sua organização principal.
Para visualizar o desempenho da query no Analisador de query, você deve ter acesso Project Read Only ou Project Observability Viewer ao projeto.
Habilitar e desabilitar o Analisador de query
O Atlas habilita o Analisador de query por padrão.
Para desabilitar o Profiler de query:
No Atlas, acesse a página Project Settings.
Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.
Na barra lateral, clique no ícone ao lado de Project Overview.
A página Configurações do projeto é exibida.
Encontrar queries lentas com o analisador de query
A seção a seguir descreve como encontrar queries lentas usando o Analisador de query.
No Atlas, vá para a página Clusters do seu projeto.
Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.
Na barra lateral, clique em Clusters sob o título Database.
A página Clusters é exibida.
Acesse o Analisador de query.
Clique no nome do cluster para abrir a barra lateral Cluster.
Clique em Query Insights na barra lateral Cluster.
Clique na aba Query Profiler.
O Analisador de query exibe todos os seus dados do log nos nós primário e secundário por padrão.
Personalize o Analisador de query.
O Analisador de query usa um gráfico de dispersão e uma tabela diretamente abaixo do gráfico para ajudá-lo a encontrar operações lentas.
Selecione um ou mais hosts para os quais deseja visualizar métricas no menu suspenso Filter by Hosts.
Selecione o período de tempo nos menus suspensos Time Range ou Filter by Date and Time. O Analisador de query exibe dados das últimas 24 horas por padrão.
Selecione a métrica no menu suspenso Operation Execution Time. As opções incluem:
Operation Execution Time (padrão): o tempo total, normalmente em milissegundos, que uma operação do banco de dados MongoDB levou para ser concluída.
Response Length: o tamanho dos documentos ou dados retornados pelo banco de dados em resposta a uma operação, medido em bytes.
Docs Examined: o número total de documentos digitalizados dentro da collection para encontrar os resultados de uma query.
Docs Returned: o número de documentos que corresponderam aos critérios de query que o Atlas retornou para a query.
Keys Examined: o número total de entradas de índice verificadas pelo banco de dados durante a execução da query.
Num Yields: o número de vezes que uma operação foi pausada para permitir que outras operações continuassem.
Tokens Used: O número de tokens usados por um
$rerankestágio na operação.Docs Examined : Returned Ratio: a proporção calculada dividindo Docs Examined por Docs Returned.
Keys Examined : Returned Ratio: a proporção calculada dividindo Keys Examined por Docs Returned.
Clique no menu suspenso All operation types para alterar quais operações você deseja criar o perfil. O analisador de query exibe todos os tipos de operação por padrão.
Identifique queries lentas.
Clique em um ponto de dispersão no gráfico. Isso abre um painel do lado direito com informações resumidas.
Clique em View more details no painel do lado direito para visualizar a forma de query completa, estatísticas de execução detalhadas, registro de consulta e sugestões para melhoria.
Clique e arraste ao longo dos eixos
XeYpara ampliar um subconjunto específico dos dados coletados.Role para baixo até a tabela abaixo do gráfico para visualizar uma lista de consultas lentas por coleção. Clique em uma linha da tabela para obter mais detalhes.
Interpretar métricas de desempenho.
Ao inspecionar uma query lenta, comece examinando estas principais métricas e padrões:
Operation Execution Time (
millis): Tempo de query em milissegundos. Este é o principal indicador de uma query lenta. Se essa métrica for consistentemente alta, considere otimizar a lógica da query, agrupar os resultados ou repensar como os dados estão sendo acessados.Se você vir
"planSummary": "COLLSCAN":no registro de queries, a query executou uma verificação de collection e não usou um índice. Este é um sinal forte para adicionar um índice ou reescrever a query.Docs Examined (
docsExamined): número de documentos que o MongoDB inspecionou para a query. Se Docs Examined for significativamente maior que Docs Returned, isso geralmente significa que:A query digitalizou muitos documentos para encontrar os resultados, o que pode impacto a latência da rede e o desempenho dos aplicação .
Os índices existentes são ineficientes ou não são ideais para essa query específica. Para saber mais, consulte Índices.
Keys Examined (
keysExamined): número de chaves de índice verificadas para a query. Se essa métrica for0para uma query que inclui condições de filtro, é altamente provável que não haja índice e o MongoDB verificou toda a collection. Essa é a principal causa de lentidão. Se Docs Examined for muito alto e Keys Examined for0ou muito baixo em comparação com Docs Examined, você provavelmente está examinando a coleção ou um índice muito não seletivo. Para saber mais, consulte Índices.Um Docs Examined : Returned Ratio alto significa que a query está verificando muitos documentos para retornar poucos resultados, o que pode ser um sinal de uma query ineficiente ou de índices ausentes.
Num Yields (
numYields): os rendimentos frequentes sugerem a contenção de recursos ou operações de longa duração que estão pausando, potencialmente afetando a taxa de transferência geral.Tokens Used
tokensUsed(): o número de tokens usados por um estágio da operação. Se essa métrica for consistentemente alta, considere$rerankreduzirnumDocsToRerankou reduzir os campos especificados empathque têm valores grandes. Use o filtro With Rerank Stage e Without Rerank Stage para filtrar as operações com um$rerankestágio.Response Length: comprimentos de resposta incomumente grandes indicam que as queries estão retornando mais dados do que o necessário. Considere usar projeções para limitar os campos retornados.
Uses Index (
usedIndex): este booleano confirma se um índice MongoDB foi usado. Sefalseconfigurado para uma query que deve ser indexada, adicione um índice.Observação
Esta métrica não reflete o uso do índice de pesquisa MongoDB.