提升数据库性能:在 MongoDB Atlas 中引入 Query Insights

Frank Sun and Sabina Friden

今天,MongoDB Atlas 在 .local 推出新的 Query Insights(查询见解)标签页,以便增强用户直接在 Atlas 用户界面中监控、管理和优化数据库性能的方式。此项新功能可通过更强大的查询分析工具和详细的命名空间级指标,让开发者更深入地了解数据库的性能,从而更快地解决问题并提高性能。

随着时间的推移,应用程序和工作负载也会发生变化,因此越发难以追踪造成数据库资源紧张的低效查询。指标可能会因各种原因而激增,因此开发者需要正确的工具来确定问题的根源,以便能快速识别和解决此问题。MongoDB Atlas 的 Query Insights 通过 Namespace Insights(命名空间见解)和升级后的查询分析器这两个关键功能来提升 MongoDB 的可观察性,从而直接应对这些挑战。

Query Insights 可通过可行的情报来实现性能优化

MongoDB Atlas Query Insights 的推出表明了 MongoDB 对实现高级数据库管理的承诺。此功能可通过详细且可操作的见解来增强平台的可观察性能力。此功能将命名空间见解和升级后的查询分析器集成到一个新的动态界面中,以便通过简化诊断和缩短故障排除时间来帮助提高数据库性能。

新增的 Namespace Insights 可为用户提供集合级的延迟统计信息,并全面了解集群上最热门的集合在一段时间内的性能。如此一来,开发者便可回答“谁或什么导致了此问题?”,从而有助于识别性能趋势和确定查询优化措施的优先级。

增强后的以集群为中心的查询分析器引入了更全面的视图,以显示更长时间段内缓慢且低效的查询。掌握整个集群中数据的整体情况有助于在各节点之间实现更顺畅的导航,并可延长回溯期以识别趋势。如此,最终便可缩短故障排除时间,从而提高开发者的工作效率并改善整体数据库性能。

Query Insights 的主要优点

Query Insights 可为 MongoDB Atlas 用户提供多项新的优点,其中包括:

  • 精细化遥测:利用命名空间级延迟统计信息更快地识别和解决数据库问题

  • 提高可观察性:更轻松地发现性能趋势、确定根本原因和调试应用程序

  • 提高工作效率:更全面地了解慢速操作,从而缩短故障排除时间

进行试用!

Query Insights 页面可通过呈现集合与操作级别的详细信息来提供针对数据库性能的更精细见解。Namespace Insights>(命名空间见解>)页面可提供按总延迟时间划分的前 20 个集合的对应指标。

Screenshot of the Query Insights dashboard with the caption: The Query Insights page gives more granular insights into database performance by providing collection and operation level details. The Namespace Insights page provides metrics for the top 20 collections by total latency.

将鼠标悬停在图表上可查看集合在一段时间内的相对性能。这些信息有助于回答以下问题:“谁/什么导致了问题?”

使用查询分析器可查看特定的慢速操作。单击散点图中的某一点可显示有关每个慢速操作的其他元数据。

单击"View More Details"(查看更多详细信息)可查看有关每个慢速操作的更多指标和元数据,其中包括应用名称、操作、计划摘要、执行统计信息等。

帮助用户实现最佳性能

MongoDB Atlas 中 Query Insights 的推出突显了 MongoDB 对增强我们平台可观察性能力的承诺。通过为用户提供优化数据库性能所需的工具和见解,MongoDB 可助力开发者缩短调试时间并将更多时间用于创造,从而降低总体拥有成本、最大限度地提高效率并为用户的运营注入巨大价值。

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