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!

标签:
正则,匹配,$regex,mongo,cpu

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
桃源资源网 Design By www.nqtax.com

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%。