1. > db.stats()
   
2. {
   
3.         "db" : "rundb",
   
4.         "collections" : 5, 表示当前数据库有多少个collections.可以通过运行show collections查看
   
5.         "objects" : 22,    表示当前数据库所有collection总共有多少行数据。显示的数据是一个估计值
   
6.         "avgObjSize" : 100.36363636363636,表示每行数据是大小，也是估计值，单位是bytes
   
7.         "dataSize" : 2208, 示当前数据库所有数据的总大小，不是指占有磁盘大小。单位是bytes
   
8.         "storageSize" : 36864,  表示当前数据库占有磁盘大小，单位是bytes,因为mongodb有预分配空间机制，为了防止当有大量数据插入时对磁盘的压力,因此会事先多分配磁盘空间。
   
9.         "numExtents" : 5,
   
10.         "indexes" : 6,表示system.indexes表 索引个数
    
11.         "indexSize" : 49056,  表示索引占有磁盘大小。单位是bytes
    
12.         "fileSize" : 67108864, 表示当前数据库预分配的文件大小，例如test.0,test.1，不包括test.ns。
    
13.         "nsSizeMB" : 16,
    
14.         "extentFreeList" : {
    
15.                 "num" : 0,
    
16.                 "totalSize" : 0
    
17.         },
    
18.         "dataFileVersion" : {
    
19.                 "major" : 4,
    
20.                 "minor" : 22
    
21.         },
    
22.         "ok" : 1
    
23. }

1. mongos> db.stats()
   
2. {
   
3.         "raw" : {
   
4.                 "shard1/10.1.2.164:27001,10.1.2.194:27001,10.1.2.37:27001" : {
   
5.                         "db" : "welike_mongo",
   
6.                         "collections" : 7,
   
7.                         "views" : 0,
   
8.                         "objects" : 0,
   
9.                         "avgObjSize" : 0,
   
10.                         "dataSize" : 0,
    
11.                         "storageSize" : 28672,
    
12.                         "numExtents" : 0,
    
13.                         "indexes" : 30,
    
14.                         "indexSize" : 122880,
    
15.                         "ok" : 1,
    
16.                         "$gleStats" : {
    
17.                                 "lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
    
18.                                 "electionId" : ObjectId("7fffffff000000000000000f")
    
19.                         }
    
20.                 },
    
21.                 "shard2/10.1.2.164:27002,10.1.2.194:27002,10.1.2.37:27002" : {
    
22.                         "db" : "welike_mongo",
    
23.                         "collections" : 11,
    
24.                         "views" : 0,
    
25.                         "objects" : 49618,
    
26.                         "avgObjSize" : 261.731307186908,
    
27.                         "dataSize" : 12986584,
    
28.                         "storageSize" : 6881280,
    
29.                         "numExtents" : 0,
    
30.                         "indexes" : 60,
    
31.                         "indexSize" : 8970240,
    
32.                         "ok" : 1,
    
33.                         "$gleStats" : {
    
34.                                 "lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
    
35.                                 "electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000007")
    
36.                         }
    
37.                 },
    
38.                 "shard3/10.1.2.164:27003,10.1.2.194:27003,10.1.2.37:27003" : {
    
39.                         "db" : "welike_mongo",
    
40.                         "collections" : 7,
    
41.                         "views" : 0,
    
42.                         "objects" : 0,
    
43.                         "avgObjSize" : 0,
    
44.                         "dataSize" : 0,
    
45.                         "storageSize" : 28672,
    
46.                         "numExtents" : 0,
    
47.                         "indexes" : 30,
    
48.                         "indexSize" : 122880,
    
49.                         "ok" : 1,
    
50.                         "$gleStats" : {
    
51.                                 "lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
    
52.                                 "electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000006")
    
53.                         }
    
54.                 }
    
55.         },
    
56.         "objects" : 49618,
    
57.         "avgObjSize" : 261,
    
58.         "dataSize" : 12986584,
    
59.         "storageSize" : 6938624,
    
60.         "numExtents" : 0,
    
61.         "indexes" : 120,
    
62.         "indexSize" : 9216000,
    
63.         "fileSize" : 0,
    
64.         "extentFreeList" : {
    
65.                 "num" : 0,
    
66.                 "totalSize" : 0
    
67.         },
    
68.         "ok" : 1
    
69. }

1. 基本信息

1. spock:PRIMARY>db.serverStatus()
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "host" :"h6.corp.yongche.org", //主机名
   
6. 
   
7. "version" :"2.6.2", //mongodb版本
   
8. 
   
9. "process" :"mongod", //mongodb进程，主要有mongod和mongos(分片集群中)两种
   
10. 
    
11. "pid" : NumberLong(4205), //mongod的pid进程号，可用shell的pidof mongod命令验证
    
12. 
    
13. "uptime" : 173120, //mongod服务启动后到现在已经存活的秒数
    
14. 
    
15. "uptimeMillis" :NumberLong(173119573), / /mongod服务启动后到现在已经存活的毫秒数
    
16. 
    
17. "uptimeEstimate" : 172173, //mongod内部计算出来的存活秒数
    
18. 
    
19. "localTime" :ISODate("2014-12-31T06:41:01.029Z") //本地时间
    
20. 
    
21.  
    
22. 
    
23.  
    
24. 
    

1. 锁信息

1. Mongodb有4种锁：r,R,w,W
   
2. 
   
3. R:表示全局读锁
   
4. 
   
5. W:全局写锁
   
6. 
   
7. r:某个数据库读锁
   
8. 
   
9. w：某个数据库写锁
   
10. 
    
11.  
    
12. 
    
13. spock:PRIMARY>db.serverStatus().locks
    
14. 
    
15. {
    
16. 
    
17. "." : {
    
18. 
    
19. "timeLockedMicros": {
    
20. 
    
21. "R" :NumberLong(2532219), //mongod启动后所有库持有全局读锁的总微秒数
    
22. 
    
23. "W" :NumberLong(2022505) // mongod启动后所有库持有全局写锁的总微秒数
    
24. 
    
25. },
    
26. 
    
27. "timeAcquiringMicros": {
    
28. 
    
29. "R" :NumberLong(1489378), // mongod启动后所有库全局读锁的锁等待的总微秒数
    
30. 
    
31. "W" :NumberLong(361350) // mongod启动后所有库全局写锁的锁等待的总微秒数
    
32. 
    
33. }
    
34. 
    
35. },
    
36. 
    
37. "admin" : {
    
38. 
    
39. "timeLockedMicros": {
    
40. 
    
41. "r" :NumberLong(277350), // mongod启动后admin数据库持有的读锁时间
    
42. 
    
43. "w" :NumberLong(0) // mongod启动后admin数据库持有的写锁时间
    
44. 
    
45. },
    
46. 
    
47. "timeAcquiringMicros": {
    
48. 
    
49. "r" :NumberLong(11011), // mongod启动后admin数据库的读锁的锁等待总时间
    
50. 
    
51. "w" :NumberLong(0) // mongod启动后admin数据库的读锁的锁等待总时间
    
52. 
    
53. }
    
54. 
    
55. },
    
56. 
    
57. "local" : {
    
58. 
    
59. "timeLockedMicros": {
    
60. 
    
61. "r" :NumberLong(29750564),
    
62. 
    
63. "w" :NumberLong(737)
    
64. 
    
65. },
    
66. 
    
67. "timeAcquiringMicros": {
    
68. 
    
69. "r" :NumberLong(4074456),
    
70. 
    
71. "w" :NumberLong(46)
    
72. 
    
73. }
    
74. 
    
75. },
    
76. 
    
77. "jiangjianjian" : {
    
78. 
    
79. "timeLockedMicros": {
    
80. 
    
81. "r" :NumberLong(935802), //mongod启动后jiangjianjian数据库持有的读锁时间
    
82. 
    
83. "w" :NumberLong(98) // mongod启动后jiangjianjian数据库持有的写锁时间
    
84. 
    
85. },
    
86. 
    
87. "timeAcquiringMicros": {
    
88. 
    
89. "r" :NumberLong(262185), // mongod启动后jiangjianjian数据库的读锁的锁等待总时间
    
90. 
    
91. "w" : NumberLong(9) // mongod启动后jiangjianjian数据库的写锁的锁等待总时间
    
92. 
    
93. }
    
94. 
    
95. },
    
96. 
    
97. "test" : {
    
98. 
    
99. "timeLockedMicros": {
    
100. 
     
101. "r" :NumberLong(719696),
     
102. 
     
103. "w" :NumberLong(141)
     
104. 
     
105. },
     
106. 
     
107. "timeAcquiringMicros": {
     
108. 
     
109. "r" :NumberLong(332797),
     
110. 
     
111. "w" :NumberLong(10)
     
112. 
     
113. }
     
114. 
     
115. }
     
116. 
     
117. }
     
118. 
     
119.  
     
120. 
     

1. 全局锁信息

1. spock:PRIMARY>db.serverStatus().globalLock
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "totalTime" :NumberLong("172059990000"), //mongod启动后到现在的总时间，单位微秒
   
6. 
   
7. "lockTime" :NumberLong(2031058), //mongod启动后全局锁锁住的总时间，单位微秒
   
8. 
   
9. "currentQueue" : {
   
10. 
    
11. "total" : 0, //当前的全局锁等待锁等待的个数
    
12. 
    
13. "readers" : 0, //当前的全局读锁等待个数
    
14. 
    
15. "writers" : 0 //当前全局写锁等待个数
    
16. 
    
17. },
    
18. 
    
19. "activeClients" : {
    
20. 
    
21. "total" : 0, //当前活跃客户端的个数
    
22. 
    
23. "readers" : 0, //当前活跃客户端中进行读操作的个数
    
24. 
    
25. "writers" : 0 //当前活跃客户端中进行写操作的个数
    
26. 
    
27. }
    
28. 
    
29. }
    
30. 
    
31.  
    
32. 
    

1. 内存信息

1. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().mem
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "bits" : 64, //操作系统位数
   
6. 
   
7. "resident" : 45792, //物理内存消耗，单位M
   
8. 
   
9. "virtual" : 326338, //虚拟内存消耗
   
10. 
    
11. "supported" : true, //为true表示支持显示额外的内存信息
    
12. 
    
13. "mapped" : 161399, //映射内存
    
14. 
    
15. "mappedWithJournal" : 322798 //除了映射内存外还包括journal日志消耗的映射内存
    
16. 
    
17. }
    
18. 
    
19. 关于mongodb内存的介绍可参考我的blog
    
20. 
    
21. http://blog.csdn.net/cug_jiang126com/article/details/42264895
    
22. 
    
23.  
    
24. 
    

1. 连接数信息

1. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().connections
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "current" : 2581, //当前连接数
   
6. 
   
7. "available" : 48619, //可用连接数
   
8. 
   
9. "totalCreated" :NumberLong(187993238) //截止目前为止总共创建的连接数
   
10. 
    
11. }
    
12. 
    
13. 可看到当前mongod的最大连接数即为51200=2581+48619
    
14. 
    
15.  
    
16. 
    

1. 额外信息

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().extra_info
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "note" : "fields vary byplatform", //表示当前这个extra_info的显示信息依赖于底层系统
   
7. 
   
8. "heap_usage_bytes" :206033064, //堆内存空间占用的字节数，仅linux适用
   
9. 
   
10. "page_faults" : 11718117 //数据库访问数据时发现数据不在内存时的页面数量，当数据库性能很差或者数据量极大时，这个值会显著上升
    
11. 
    
12. }
    
13. 
    
14.  
    
15. 
    

1. 索引统计信息

1. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().indexCounters
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "accesses" : 35369670951, //索引访问次数，值越大表示你的索引总体而言建得越好，如果值增长很慢，表示系统建的索引有问题
   
6. 
   
7. "hits" : 35369213426, //索引命中次数，值越大表示mogond越好地利用了索引
   
8. 
   
9. "misses" : 0, //表示mongod试图使用索引时发现其不在内存的次数，越小越好
   
10. 
    
11. "resets" : 0, //计数器重置的次数
    
12. 
    
13. "missRatio" : 0 //丢失率，即misses除以hits的值
    
14. 
    
15. }
    
16. 
    
17.  
    
18. 
    
19.  
    
20. 
    
21. 后台刷新信息
    
22. 
    
23. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().backgroundFlushing
    
24. 
    
25. {
    
26. 
    
27. "flushes" : 171675, //数据库刷新写操作到磁盘的总次数，会逐渐增长
    
28. 
    
29. "total_ms" : 432943335, //mongod写数据到磁盘消耗的总时间，单位ms，
    
30. 
    
31. "average_ms" :2521.8775884665793, //上述两值的比例，表示每次写磁盘的平均时间
    
32. 
    
33. "last_ms" : 5329, //当前最后一次写磁盘花去的时间，ms，结合上个平均值可观察到mongd总体写性能和当前写性能
    
34. 
    
35. "last_finished" :ISODate("2014-12-31T07:39:11.881Z") //最后一次写完成的时间
    
36. 
    
37. }
    
38. 
    
39.  
    
40. 
    

1. 游标信息

1. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().cursors
   
2. 
   
3. {
   
4. 
   
5. "note" : "deprecated,use server status metrics", //表示也可使用b.serverStatus().metrics.cursor命令看看
   
6. 
   
7. "clientCursors_size" : 2, //mongodb当前为客户端维护的游标个数
   
8. 
   
9. "totalOpen" : 2, //和clientCursors_size一样
   
10. 
    
11. "pinned" : 0, //打开的pinned类型的游标个数
    
12. 
    
13. "totalNoTimeout" : 0, //设置了经过一段不活跃时间以后不设置超时，即参数“ DBQuery.Option.noTimeout”值以后，打开的游标个数
    
14. 
    
15. "timedOut" : 11 //从mongod启动以来的游标超时个数，如果这个值很大或者一直在增长，可能显示当前应用程序有错误
    
16. 
    
17. }
    
18. 
    
19.  
    
20. 
    

1. 网络信息

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().network
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "bytesIn" :NumberLong("1391919214603"), //数据库接收到的网络传输字节数，可通过该值观察是否到了预计的期望值
   
7. 
   
8. "bytesOut" :NumberLong("1669479449423"), //从数据库发送出去的网络传输字节数
   
9. 
   
10. "numRequests" : 5186060375 //mongod接收到的总的请求次数
    
11. 
    
12. }
    
13. 
    
14.  
    
15. 
    

1. 副本集信息

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().repl
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "setName" :"bj1-farm1", //副本集名称
   
7. 
   
8. "setVersion" : 4, //当前版本，每修改一次配置会自增1
   
9. 
   
10. "ismaster" : true, //当前节点是否为master
    
11. 
    
12. "secondary" : false, //当前节点是否为slave
    
13. 
    
14. "hosts" : [ //副本集组成
    
15. 
    
16. "172.16.0.150:27017",
    
17. 
    
18. "172.16.0.152:27017",
    
19. 
    
20. "172.16.0.151:27017"
    
21. 
    
22. ],
    
23. 
    
24. "primary" : "172.16.0.150:27017", //master所在的ip地址
    
25. 
    
26. "me" :"172.16.0.150:27017" //当前节点的ip地址
    
27. 
    
28. }
    
29. 
    
30. 关于更多的副本集管理和介绍详见我的blog
    
31. 
    
32. http://blog.csdn.net/cug_jiang126com/article/details/41943237
    
33. 
    
34.  
    
35. 
    

1. 副本集的操作计数器

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().opcountersRepl
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "insert" : 599, // mongod replication最近一次启动后的insert次数
   
7. 
   
8. "query" : 0,
   
9. 
   
10. "update" : 0,
    
11. 
    
12. "delete" : 0,
    
13. 
    
14. "getmore" : 0,
    
15. 
    
16. "command" : 0
    
17. 
    
18. }
    
19. 
    
20.  
    
21. 
    
22.  
    
23. 
    

1. 操作计数器

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().opcounters
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "insert" : 17476744, //mongod最近一次启动后的insert次数
   
7. 
   
8. "query" : 4923585, // mongod最近一次启动后的query次数
   
9. 
   
10. "update" : 445136, // mongod最近一次启动后的update次数
    
11. 
    
12. "delete" : 301953, // mongod最近一次启动后的delete次数
    
13. 
    
14. "getmore" : 28737548, // mongod最近一次启动后的getmore次数,这个值可能会很高，因为子节点会发送getmore命令，作为数据复制操作的一部分
    
15. 
    
16. "command" : 32844821 //// mongod最近一次启动后的执行command命令的次数
    
17. 
    
18. }
    
19. 
    
20.  
    
21. 
    

1. Asserts

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().asserts
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "regular" : 65, //服务启动后正常的asserts错误个数,可通过log查看更多该信息
   
7. 
   
8. "warning" : 1, //服务启动后的warning个数
   
9. 
   
10. "msg" : 0, //服务启动后的message assert个数
    
11. 
    
12. "user" : 30655213, //服务启动后的user asserts个数
    
13. 
    
14. "rollovers" : 0 //服务启动后的重置次数
    
15. 
    
16. }
    
17. 
    
18. writeBacksQueued
    
19. 
    
20. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().writeBacksQueued
    
21. 
    
22. false //如果为true表示有需要被重新执行的操作，如果为false表示没有
    
23. 
    
24.  
    
25. 
    
26. 持久化(dur)
    
27. 
    
28. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().dur
    
29. 
    
30. {
    
31. 
    
32. "commits" : 29, //上次分组提交间隔之后，写入journal的commit的次数
    
33. 
    
34. "journaledMB" : 1.089536, //上次分组提交间隔之后，写入journal的大小，单位M
    
35. 
    
36. "writeToDataFilesMB" :2.035345, //上次分组提交间隔之后，从journal写入到数据文件的大小
    
37. 
    
38. "compression" : 0.49237888647866956,//journal日志的压缩率
    
39. 
    
40. "commitsInWriteLock" : 0, //提交的时候有写锁的次数，可以用该值判断当前系统的写压力
    
41. 
    
42. "earlyCommits" : 0, //在分组提交间隔前，请求commit的次数。用这个值可以判断分组提交间隔，即 journal group commitinterval设置得是否合理
    
43. 
    
44. "timeMs" : {
    
45. 
    
46. "dt" : 3060, //收集数据所花的时间，单位ms
    
47. 
    
48. "prepLogBuffer" :7, //准备写入journal所花的时间，单位ms，该值越小表示journal性能越好
    
49. 
    
50. "writeToJournal" :36, //真正写入journal所花的时间，单位ms，该值和文件系统和硬件设备有关
    
51. 
    
52. "writeToDataFiles": 34, //从journal写入到数据文件所花的时间，单位ms
    
53. 
    
54. "remapPrivateView": 18 //重新映射内存所花的时间，单位ms，值越小表示journal性能越好
    
55. 
    
56. }
    
57. 
    
58. }
    
59. 
    
60. 如果设置了分组提交间隔时间，该项还会在后面显示journalCommitIntervalMs信息，即提交间隔，默认100ms。
    
61. 
    
62.  
    
63. 
    

1. 记录状态信息

1. 
   
2. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().recordStats
   
3. 
   
4. {
   
5. 
   
6. "accessesNotInMemory" :4444249, //访问数据时发现不在内存的总次数
   
7. 
   
8. "pageFaultExceptionsThrown" :22198, //由于页面错误而抛出异常的总次数
   
9. 
   
10. "yc_driver" : {
    
11. 
    
12. "accessesNotInMemory": 53441,
    
13. 
    
14. "pageFaultExceptionsThrown": 18067
    
15. 
    
16. },
    
17. 
    
18. "yc_foot_print" : {
    
19. 
    
20. "accessesNotInMemory": 0,
    
21. 
    
22. "pageFaultExceptionsThrown": 0
    
23. 
    
24. }
    
25. 
    
26.  
    
27. 
    
28. 工作集配置
    
29. 
    
30. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus( { workingSet: 1 } ).workingSet
    
31. 
    
32. {
    
33. 
    
34. "note" :"thisIsAnEstimate", //注释
    
35. 
    
36. "pagesInMemory" : 736105, //overseconds时间内在内存中的页的数量，默认页大小4k；如果你的数据集比内存还小，那么该值换算成大小就是数据集的大小；可以用该 值评估实际工作集的大小
    
37. 
    
38. "computationTimeMicros" : 232590, //收集working set数据所花的时间，单位微秒，收集这些信息会影响服务器性能，请注意收集working set的频率
    
39. 
    
40. "overSeconds" : 502 //内存中从最新数据变到最旧的数据页之间的所花的时间，单位秒。如果该值正在减少，或者值很小，表示working set已经远大于内存值；如 果该值很大，表示data set <=内存值
    
41. 
    
42. }
    
43. 
    
44.  
    
45. 
    
46. metrics
    
47. 
    
48. bj1-farm1:PRIMARY>db.serverStatus().metrics
    
49. 
    
50. {
    
51. 
    
52. "cursor" : { //游标的信息在上面已经介绍过
    
53. 
    
54. "timedOut" :NumberLong(12),
    
55. 
    
56. "open" : {
    
57. 
    
58. "noTimeout": NumberLong(0),
    
59. 
    
60. "pinned" :NumberLong(0),
    
61. 
    
62. "total" : NumberLong(2)
    
63. 
    
64. }
    
65. 
    
66. },
    
67. 
    
68. "document" : {
    
69. 
    
70. "deleted" :NumberLong(4944851), //删除记录的总条数
    
71. 
    
72. "inserted" :NumberLong(1066509660), //插入记录的总条数
    
73. 
    
74. "returned" :NumberLong("4594388182"), //返回记录的总条数
    
75. 
    
76. "updated" :NumberLong(27275088) //更新记录的总条数
    
77. 
    
78. },
    
79. 
    
80. "getLastError" : {
    
81. 
    
82. "wtime" : {
    
83. 
    
84. "num" : 0, //w>1的getlasterror次数
    
85. 
    
86. "totalMillis": 0 //时间
    
87. 
    
88. },
    
89. 
    
90. "wtimeouts" :NumberLong(0) //超时个数
    
91. 
    
92. },
    
93. 
    
94. 这部分详细参考官方文档
    
95. 
    
96. http://docs.mongodb.org/manual/reference/command/getLastError/#dbcmd.getLastError
    
97. 
    
98. http://docs.mongodb.org/manual/reference/command/serverStatus/#metrics
    
99. 
    
100.  
     
101. 
     
102. "operation" : {
     
103. 
     
104. "fastmod" : NumberLong(23990485), //使用$inc操作增加数据记录，而且该列没有使用索引的update次数
     
105. 
     
106. "idhack" : NumberLong(0), //使用_id列进行查询的次数，这是mongodb会默认使用_id索引并且跳过查询计划解析
     
107. 
     
108. "scanAndOrder" :NumberLong(33042) //无法使用索引进行排序的次数
     
109. 
     
110. },
     
111. 
     
112. "queryExecutor" : {
     
113. 
     
114. "scanned" : NumberLong("334236661328319"),//查询或查询计划中扫描的总行数
     
115. 
     
116. "scannedObjects" :NumberLong("776725143947") //
     
117. 
     
118. },
     
119. 
     
120. "record" : {
     
121. 
     
122. "moves" :NumberLong(44166) //文档在硬盘上的移动总次数
     
123. 
     
124. },
     
125. 
     
126. "repl" : {
     
127. 
     
128. "apply" : {
     
129. 
     
130. "batches": {
     
131. 
     
132. "num": 162, //副本集中slave节点的oplog应用进程个数
     
133. 
     
134. "totalMillis": 14 //mongod从oplog中操作所花的总时间
     
135. 
     
136. },
     
137. 
     
138. "ops" :NumberLong(599) //oplog操作的总个数
     
139. 
     
140. },
     
141. 
     
142. "buffer" : {
     
143. 
     
144. "count" :NumberLong(0), //oplog buffer中的当前操作个数
     
145. 
     
146. "maxSizeBytes": 268435456, //oplog buffer的最大值，常量，不可再配置
     
147. 
     
148. "sizeBytes": NumberLong(0) //当前oplog buffer的大小
     
149. 
     
150. },
     
151. 
     
152. "network" : {
     
153. 
     
154. "bytes" :NumberLong(282864), //从复制源总读取的数据量总大小
     
155. 
     
156. "getmores": {
     
157. 
     
158. "num": 164, //执行getmores操作的个数
     
159. 
     
160. "totalMillis": 15595 //getmores操作所花的总时间
     
161. 
     
162. },
     
163. 
     
164. "ops" :NumberLong(599), //从复制源中读取的操作总次数
     
165. 
     
166. "readersCreated" : NumberLong(12) //oplog查询线程创建的个数，当发送connection，timeout，或者网络操作，重新选择复制源，该值都会增加
     
167. 
     
168. },
     
169. 
     
170. "preload" : {
     
171. 
     
172. "docs" : {
     
173. 
     
174. "num": 0,
     
175. 
     
176. "totalMillis": 0
     
177. 
     
178. },
     
179. 
     
180. "indexes": {
     
181. 
     
182. "num": 2396,
     
183. 
     
184. "totalMillis": 0
     
185. 
     
186. }
     
187. 
     
188. }
     
189. 
     
190. },
     
191. 
     
192. "storage" : {
     
193. 
     
194. "freelist" : {
     
195. 
     
196. "search" :{
     
197. 
     
198. "bucketExhausted": NumberLong(0),
     
199. 
     
200. "requests": NumberLong(1091000085),
     
201. 
     
202. "scanned": NumberLong(1139483866)
     
203. 
     
204. }
     
205. 
     
206. }
     
207. 
     
208. },
     
209. 
     
210. "ttl" : {
     
211. 
     
212. "deletedDocuments": NumberLong(1015082231), //使用了ttl索引的次数
     
213. 
     
214. "passes" :NumberLong(174032) //后天使用ttl索引删除文档的次数
     
215. 
     
216. }
     
217. 
     
218. }

1. 单机版：
   
2. > db.col.stats()
   
3. {
   
4.         "ns" : "rundb.col",
   
5.         "count" : 3,
   
6.         "size" : 720,
   
7.         "avgObjSize" : 240,
   
8.         "numExtents" : 1,
   
9.         "storageSize" : 8192,
   
10.         "lastExtentSize" : 8192,
    
11.         "paddingFactor" : 1,
    
12.         "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
    
13.         "userFlags" : 1,
    
14.         "capped" : false,
    
15.         "nindexes" : 4,
    
16.         "totalIndexSize" : 32704,
    
17.         "indexSizes" : {
    
18.                 "_id_" : 8176,
    
19.                 "description_-1" : 8176,
    
20.                 "description_1" : 8176,
    
21.                 "title_1" : 8176
    
22.         },
    
23.         "ok" : 1
    
24. }

1. db.users.stats()
   
2. {
   
3. "sharded" : true, --说明此表已被 shard
   
4. "ns" : "test.users",
   
5. "count" : 500000,
   
6. "size" : 48000000,
   
7. "avgObjSize" : 96,
   
8. "storageSize" : 66655232,
   
9. "nindexes" : 1,
   
10. "nchunks" : 43,
    
11. "shards" : {
    
12. "shard0000" : { --在此分片实例上约有 24.5M 数据
    
13. "ns" : "test.users",
    
14. "count" : 254889,
    
15. "size" : 24469344,
    
16. "avgObjSize" : 96,
    
17. 79 / 91
    
18. "storageSize" : 33327616,
    
19. "numExtents" : 8,
    
20. "nindexes" : 1,
    
21. "lastExtentSize" : 12079360,
    
22. "paddingFactor" : 1,
    
23. "flags" : 1,
    
24. "totalIndexSize" : 11468800,
    
25. "indexSizes" : {
    
26. "_id_" : 11468800
    
27. },
    
28. "ok" : 1
    
29. },
    
30. "shard0001" : { --在此分片实例上约有 23.5M 数据
    
31. "ns" : "test.users",
    
32. "count" : 245111,
    
33. "size" : 23530656,
    
34. "avgObjSize" : 96,
    
35. "storageSize" : 33327616,
    
36. "numExtents" : 8,
    
37. "nindexes" : 1,
    
38. "lastExtentSize" : 12079360,
    
39. "paddingFactor" : 1,
    
40. "flags" : 1,
    
41. "totalIndexSize" : 10649600,
    
42. "indexSizes" : {
    
43. "_id_" : 10649600
    
44. },
    
45. "ok" : 1
    
46. }
    
47. },
    
48. "ok" : 1
    
49. }