MongoDB使用profile分析慢查询的步骤

下面是MongoDB使用profile分析慢查询的完整攻略：

1. 开启profile功能

在MongoDB中，可以通过开启profile功能来记录所有的操作信息，包括查询操作。使用profile功能需要在MongoDB启动时指定相应的配置，并在Mongo shell中设置。

如下是MongoDB启动时的配置：

mongod --profile=2   # 记录所有操作信息
mongod --profile=1   # 记录慢查询

在Mongo shell中设置profile：

db.setProfilingLevel(level,slowms)

其中，level表示profile级别，slowms表示慢查询的阈值，默认阈值为100ms。将level设置为1，表示仅记录慢查询。将level设置为2，表示记录所有操作信息。

2. 查看profile日志

在profile记录了足够多的查询操作后，可以通过以下方式查看profile日志：

db.system.profile.find()

查询结果将会是一个包含所有profile信息的文档列表。

3. 分析慢查询

通过查询profile日志，可以得出哪些查询操作比较耗时。通常情况下，可以通过对查询语句的分析，来优化查询性能。

以下是两条示例说明：

示例1：索引不存在

假设有一个集合students，其中包含了学生的姓名和年龄信息。现在，我们需要通过姓名查询学生的年龄。需要注意的是，我们并没有给姓名字段设置索引。

在Mongo shell中执行以下命令：

db.students.find({name:"Tom"})

如果students集合中的文档数量很大，那么这个查询操作就很耗时。通过启用profile功能，可以发现该查询操作是慢查询。

解决方法是在name字段上建立索引：

db.students.createIndex({name:1})

这样，在执行查询操作时，MongoDB就可以通过索引快速定位指定姓名的学生，并返回学生的年龄信息。

示例2：子查询

假设现在我们需要查询学生年龄在19岁到24岁之间，并且所在城市为北京的学生信息。可以使用以下查询语句：

db.students.find({city:"北京", age:{$gte:19,$lte:24}})

如果students集合中的文档数量很大，那么这个查询操作就很耗时。通过启用profile功能，可以发现该查询操作是慢查询。

解决方法是将子查询单独提出来进行优化：

var subquery = {city:"北京"};   # 子查询
db.students.find({$and:[subquery,{age:{$gte:19,$lte:24}}]})

这样，MongoDB就可以先通过子查询筛选出所在城市为北京的学生文档，并对这些文档进行年龄过滤，提高查询效率。

总结：通过启用profile功能，可以帮助我们分析MongoDB中的慢查询问题，并进行调优，从而提高查询效率。