除了慢查询日志，还有哪些工具可以分析 MongoDB 的性能问题？

除了慢查询日志，以下是一些可以分析 MongoDB 性能问题的工具：

• 监控工具：
  • MongoDB Compass：是一个可视化工具，可提供 MongoDB 数据库的全面视图，能实时监控 MongoDB 实例的性能，包括磁盘使用、内存使用、网络流量等指标，还可识别运行缓慢的查询并分析其执行计划，以优化性能，且能查看索引利用率，便于添加或删除索引。
  • MMS（MongoDB Management Service）：基于云的 MongoDB 监控和管理工具，提供实例性能的实时可见性，如 CPU 使用、内存使用、网络流量和磁盘利用率等，还包含自动索引建议、慢速查询分析和副本集监控等功能。
  • MongoDB Cloud Manager：基于云的 MongoDB 监控和管理工具，提供实例性能的实时可见性，包括 CPU 使用、内存使用、网络流量和磁盘利用率等。还可监控副本集和分片集群，分析运行缓慢的查询，并在违反性能阈值时接收警报。
  • OpsManager：是 MongoDB 的管理工具，包含监控组件，能提供 MongoDB 实例性能的实时可见性，包括 CPU 使用、内存使用、网络流量和磁盘利用率等。也可监控副本集和分片集群，分析运行缓慢的查询，并在违反性能阈值时接收警报。
• 性能分析工具：
  • MongoDB Profiler：是 MongoDB 的内置工具，可捕获并记录在 MongoDB 实例上执行的操作，能分析单个查询和操作（如插入、更新和删除）的性能，帮助识别执行时间过长或使用过多内存的查询，还可用于优化索引并消除不必要的查询。
  • mongostat：可查看 MongoDB 的实时性能，如每秒插入次数、查询次数、更新次数、删除次数、执行 getmore 次数、命令数、每秒执行 fsync 将数据写入硬盘的次数、被 mmap 的数据量、虚拟内存使用量、物理内存使用量、每秒访问失败数（仅 Linux 有）、被锁的时间百分比、索引不命中所占百分比，以及队列长度和当前连接数等信息。
  • mongotop：用于统计 MongoDB 的读写操作耗时，可帮助找出慢查询，能查看每个集合的读写时间消耗情况，便于了解哪些集合的读写操作较为频繁或耗时较长。
• 其他工具：
  • Percona Toolkit：提供了一系列用于数据库管理和性能分析的工具，其中pt-query-digest 工具可以分析 MongoDB 的慢查询日志，生成详细报告，包括查询的执行时间分布、最耗时的查询、查询的类型等信息，还能识别重复的查询语句，帮助找到性能瓶颈的根源。
  • Mtools：是一个用于处理 MongoDB 日志文件的工具集，其中mplotqueries 工具可以可视化慢查询日志，以图形方式展示查询的执行时间、频率等信息，便于直观地分析性能问题；mloginfo --queries 日志文件可以总结出所有慢查询的模式和出现次数、消耗时间等。
  • Nagios：是一个开源监控工具，可用于监控包括 MongoDB 在内的各种系统的性能，当性能阈值被突破时，它会提供实时警报，能监控 MongoDB 实例的 CPU 使用情况、内存使用情况和网络流量，还可设置自定义检查来监控特定查询或操作。
  • DataDog：是一个基于云的监控平台，可用于监控 MongoDB 实例的性能，提供对数据库性能的实时可见性，包括 CPU 使用情况、内存使用情况、网络流量和磁盘利用率等，还包含慢速查询分析、索引优化和副本集监控等功能。
  • New Relic：是一个基于云的监控平台，可用于监控 MongoDB 的性能，提供对数据库性能的实时可见性，包括 CPU 使用情况、内存使用情况、网络流量和磁盘利用率等，也包含慢速查询分析、索引优化和副本集监控等功能。
  • Grafana：是一款开源可视化工具，可用于创建自定义仪表板以监控 MongoDB 性能，提供对数据库性能的实时可见性，包括 CPU 使用情况、内存使用情况、网络流量和磁盘利用率等，能创建自定义可视化效果来监控特定查询或操作，并在违反性能阈值时设置警报。