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MongoDB 慢查询：找出那个拖慢你系统的「凶手」 ​

凌晨 2 点，你被报警叫醒：接口响应时间从 50ms 飙到了 5 秒。

日志里全是数据库超时，但数据库 CPU 和内存都正常。

你懵了。

这种情况，慢查询分析是你排查问题的第一步。

慢查询是怎么发生的？ ​

MongoDB 中，查询慢的原因主要有几种：

原因表现解决方案
全表扫描COLLSCAN加索引
索引选择不当没选最优索引优化索引
投影过多返回了大字段只查需要的字段
排序无索引SORT 阶段慢建索引或内存排序
网络传输慢数据量大分页或限制返回
锁等待并发冲突减少长事务

开启慢查询日志 ​

MongoDB 默认把超过 100ms 的操作记入慢日志。

查看当前阈值 ​

java
// 查看慢查询阈值（毫秒）
Document result = database.runCommand(new Document("getParameter", 1)
    .append("slowOpThresholdMs", 1));

// 默认 100ms
System.out.println(result.get("slowOpThresholdMs"));

修改阈值 ​

java
// 设置慢查询阈值为 50ms
database.runCommand(new Document("setParameter", 1)
    .append("slowOpThresholdMs", 50));

查看慢日志 ​

java
// 使用 Profiler 查看慢查询
List<Document> slowQueries = database.getCollection("system.profile")
    .find(gte("millis", 100))
    .sort(descending("ts"))
    .limit(10)
    .into(new ArrayList<>());

for (Document query : slowQueries) {
    System.out.println("执行时间: " + query.getInteger("millis") + "ms");
    System.out.println("操作类型: " + query.getString("op"));
    System.out.println("集合: " + query.getString("ns"));
    System.out.println("查询条件: " + query.get("query"));
    System.out.println("---");
}

explain() 分析查询 ​

慢查询分析的核心工具是 explain()。

基础分析 ​

java
import static com.mongodb.client.model.ExplainVerbosity.*;

Document query = collection.find(
    Filters.eq("status", "active")
).explain(QUERY_PLANNER);

System.out.println(query.toJson());

关键字段解读 ​

json
{
  "queryPlanner": {
    "winningPlan": {
      "stage": "FETCH",
      "inputStage": {
        "stage": "IXSCAN",        // 关键：是否使用索引
        "keyPattern": { "status": 1 },
        "indexName": "status_1",
        "nReturned": 10,
        "totalDocsExamined": 10,  // 关键：扫描了多少文档
        "totalKeysExamined": 10   // 关键：检查了多少索引键
      }
    }
  },
  "executionStats": {
    "executionTimeMillis": 5,
    "nReturned": 10,
    "totalKeysExamined": 10,
    "totalDocsExamined": 10,
    "executionStages": [...]
  }
}

判断标准：

  • totalDocsExamined 越接近 nReturned 越好
  • stage 是 IXSCAN + FETCH 是理想状态
  • 如果是 COLLSCAN，说明没用索引

常见慢查询场景 ​

场景一：投影返回大字段 ​

java
// ❌ 慢：返回整个文档，包含大字段
FindIterable<Document> result = collection.find(eq("userId", userId));

// ✅ 快：只返回需要的字段
FindIterable<Document> result = collection.find(eq("userId", userId))
    .projection(Projections.include("username", "email"));

场景二：排序无索引 ​

java
// ❌ 慢：按 createdAt 排序，但没有这个字段的索引
// MongoDB 会在内存中排序，数据量大时很慢
FindIterable<Document> result = collection.find()
    .sort(Sorts.descending("createdAt"))
    .limit(100);

// ✅ 快：建索引，MongoDB 用索引排序
collection.createIndex(Indexes.descending("createdAt"));

// ✅ 快：限制返回数量，减少内存占用
FindIterable<Document> result = collection.find()
    .sort(Sorts.descending("createdAt"))
    .limit(1000);  // 最多排 1000 条

场景三：深度分页 ​

java
// ❌ 极慢：跳过大数据量后取几条
FindIterable<Document> result = collection.find()
    .skip(1000000)  // 跳过一百万条
    .limit(10);

// ✅ 快：基于上一页最后一条记录继续查
if (lastDoc != null) {
    FindIterable<Document> result = collection.find(
        Filters.gt("_id", lastDoc.getObjectId("_id"))
    ).limit(10);
}

// ✅ 快：使用 Cursor，基于 _id 排序
FindIterable<Document> result = collection.find()
    .sort(Sorts.ascending("_id"))
    .limit(1000);

场景四：正则表达式 ​

java
// ❌ 慢：正则不是前缀匹配，无法用索引
FindIterable<Document> result = collection.find(
    Filters.regex("username", "san")
);

// ✅ 快：前缀匹配可以用索引
FindIterable<Document> result = collection.find(
    Filters.regex("username", "^zhang")
);

系统工具分析 ​

mongotop ​

查看每个集合的读写时间：

bash
mongotop --host localhost:27017 3

# 输出：
#                            ns    total    read    write
#                      myapp.users    125ms    80ms    45ms
#                   myapp.orders     2340ms  1230ms   1110ms
#                myapp.products       45ms    30ms    15ms

mongostat ​

查看数据库状态：

bash
mongostat --host localhost:27017 1

# 输出：
# insert query update delete getmore command flushes mapped  vsize    res nonpt
#     100    500      0      0       0     2|0       0   512mb  1.5gb   256mb  0.0

关注这些列：

  • query：每秒查询数
  • locked：锁等待比例（超过 30% 说明有问题）
  • miss：页面缓存未命中

Java 中排查慢查询 ​

添加日志 ​

java
import org.bson.Document;
import java.time.Duration;

MongoClientSettings settings = MongoClientSettings.builder()
    .applyConnectionString(new ConnectionString("mongodb://localhost:27017"))
    .commandListener((commandStarted, next) -> {
        // 记录慢查询
        if (commandStarted.getCommandName().equals("find")) {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            next.run();
            long elapsed = System.currentTimeMillis() - startTime;
            if (elapsed > 100) {
                System.out.println("慢查询 [" + elapsed + "ms]: "
                    + commandStarted.getCommand().toString());
            }
        } else {
            next.run();
        }
    })
    .build();

配置 Profiler ​

java
// 设置 Profiler 级别（2 = 所有操作，1 = 慢查询，0 = 关闭）
database.runCommand(new Document("profile", 1)
    .append("slowms", 100)  // 慢查询阈值
    .append("sampleRate", 1.0));  // 采样率

// 查询 Profiler 数据
List<Document> profiles = database.getCollection("system.profile")
    .find(gte("millis", 100))
    .into(new ArrayList<>());

优化建议清单 ​

问题优化方案
COLLSCAN分析查询条件，加合适索引
排序慢确保排序字段有索引
投影多使用 projection 只查需要的字段
深分页用基于 ID 的游标分页
大数据量分批处理，不要一次查太多
锁等待减少长事务，拆分批量操作

总结 ​

慢查询排查三部曲：

  1. 开启慢日志，找到慢查询
  2. explain() 分析，看执行计划
  3. 针对性优化，加索引、调投影、改分页

记住：优化之前先测量，测量之前先定位。盲目的优化往往适得其反。

面试追问方向 ​

  • MongoDB 的 COLLSCAN 和 IXSCAN 有什么区别？
  • 如何优化深度分页？
  • 什么情况下索引会失效？

基于 VitePress 构建

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