某一天,监控到mongo数据库cpu使用率高了很多,查了一下,发现是下面这种语句引起的:
db.example_collection.find({ "idField" : { "$regex" : "123456789012345678" } , "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10" }})
通常,遇到这种情况,我第一反应是缺少相关字段的索引,导致每执行一次这种语句都会全表扫描一次。
但是我用explain( )语句分析了下,发现上面所涉及的两个字段idField、dateField是有索引的,并且该语句也是有使用到索引的。如下为explain( )的结果:
mgset-11111111:PRIMARY> db.example_collection.find({ "idField" : { "$regex" : "123456789012345678"} , "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10"}}).explain("queryPlanner") { "queryPlanner" : { "plannerVersion" : 1, "namespace" : "example_db.example_collection", "indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "$and" : [ { "idField" : { "$regex" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10" } } ] }, "winningPlan" : { "stage" : "FETCH", "inputStage" : { "stage" : "IXSCAN", "filter" : { "$and" : [ { "idField" : { "$regex" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10" } } ] }, "keyPattern" : { "idField" : 1, "dateField" : 1 }, "indexName" : "idField_1_dateField_1", "isMultiKey" : false, "multiKeyPaths" : { "idField" : [ ], "dateField" : [ ] }, "isUnique" : false, "isSparse" : false, "isPartial" : false, "indexVersion" : 2, "direction" : "forward", "indexBounds" : { "idField" : [ "[\"\", {})", "[/123456789012345678/, /123456789012345678/]" ], "dateField" : [ "[\"\", {})", "[/2019/10/10/, /2019/10/10/]" ] } } }, "rejectedPlans" : [ ] }, "ok" : 1 }
查看mongo的日志发现,这种语句执行一次就要800~900ms,的确是比较慢。除非数据库cpu核数很多,要不然只要这种语句每秒并发稍微高一点,cpu很快就被占满了。
之后搜索了下,发现有可能是正则表达式的问题。原来,虽然该语句的确是使用了索引,但是explain( )语句的输出中还有一个字段"indexBounds",表示执行该语句时所需扫描的索引范围。说实话,上面那个输出中,我始终没看明白它那个索引范围。上面的语句对idField、dateField这两个字段都进行了普通的正则表达式匹配,我猜测它应该是扫描了整个索引树,所以导致索引并未实际提升该语句的查询效率。
我看了下数据库里面的数据,发现idField、dateField这两个字段完全没有必要进行正则匹配,进行普通的文本匹配就行。将正则匹配操作$regex去掉之后,再分析一下,结果是这样的:
mgset-11111111:PRIMARY> db.example_collection.find({ "idField" : "123456789012345678", "dateField" : "2019/10/10"}).explain("queryPlanner") { "queryPlanner" : { "plannerVersion" : 1, "namespace" : "example_db.example_collection", "indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "$and" : [ { "idField" : { "$eq" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$eq" : "2019/10/10" } } ] }, "winningPlan" : { "stage" : "FETCH", "inputStage" : { "stage" : "IXSCAN", "keyPattern" : { "idField" : 1, "dateField" : 1 }, "indexName" : "idField_1_dateField_1", "isMultiKey" : false, "multiKeyPaths" : { "idField" : [ ], "dateField" : [ ] }, "isUnique" : false, "isSparse" : false, "isPartial" : false, "indexVersion" : 2, "direction" : "forward", "indexBounds" : { "idField" : [ "[\"123456789012345678\", \"123456789012345678\"]" ], "dateField" : [ "[\"2019/10/10\", \"2019/10/10\"]" ] } } }, "rejectedPlans" : [ ] }, "ok" : 1 }
可以看到,仍然使用到了索引,并且索引扫描范围是仅限于一个值的。
后来跟开发人员确认了下,该语句确实没必要使用正则匹配,就让他把正则匹配去掉了。之后就没有再出现问题了,mongo慢日志中也未再出现该语句。
总结
以上所述是小编给大家介绍的解决正则表示式匹配($regex)引起的一次mongo数据库cpu占用率高的问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]