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MongoDB 4.4 之后的慢查询分析
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
在MongoDB 4.4之前，我们有一个工具叫做mplotqueries，用于分析日志文件中的慢查询。但是当MongoDB 4.4发布时，日志文件格式改变了，mplotqueries无法使用。因此，作者编写了一个简单的Python脚本来实现类似的功能。脚本使用Pandas和Plotly创建数据框和仪表板，使用日志文件作为输入。脚本会在http://localhost:8050/上启动一个小型Web服务器，显示仪表板和日志数据。脚本包括慢查询、连接和错误的图表和表格。这个脚本对于分析慢查询和故障排查非常有帮助。
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关键要点
- 在MongoDB 4.4之前，有一个工具mplotqueries用于分析慢查询，但在4.4版本发布后，由于日志文件格式改变，该工具无法使用。
- 作者编写了一个简单的Python脚本，使用Pandas和Plotly实现类似的功能。
- 脚本可以在Linux、Windows和macOS上运行，使用日志文件作为输入。
- 用户需要从GitHub克隆脚本库并安装依赖项，如Pandas和Plotly。
- 脚本处理日志文件后，会在http://localhost:8050/上启动一个小型Web服务器，显示仪表板和日志数据。
- 仪表板包括慢查询、连接和错误的图表，慢查询按持续时间和时间戳分组。
- 仪表板下方有三张表格，分别显示慢查询的数量和平均持续时间、一些额外信息以及错误和信息消息的计数。
- 该脚本虽然简单，但在分析慢查询和故障排查时非常有帮助。
❓
延伸问答
MongoDB 4.4之前如何分析慢查询？
在MongoDB 4.4之前，可以使用mplotqueries工具分析慢查询，但在4.4版本发布后，该工具因日志格式改变而无法使用。
如何使用Python脚本分析MongoDB的慢查询？
可以从GitHub克隆脚本库，并使用Python运行脚本，输入日志文件路径，脚本会启动一个Web服务器显示分析结果。
这个Python脚本支持哪些操作系统？
该Python脚本可以在Linux、Windows和macOS上运行。
脚本分析后生成的仪表板包含哪些信息？
仪表板包括慢查询、连接和错误的图表，以及慢查询的数量和平均持续时间等表格。
如何安装运行该Python脚本所需的依赖项？
用户需要检查GitHub库中的要求，并安装依赖项，如Pandas和Plotly。
这个脚本在分析慢查询时有什么优势？
虽然脚本简单，但在分析慢查询和故障排查时非常有帮助，能够提供清晰的可视化数据。
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