在文档数据库中监控查询性能涉及跟踪数据库处理请求的效率并识别瓶颈。开发人员通常使用内置数据库工具、查询分析技术和外部监控系统的组合。目标是测量执行时间、资源消耗和索引使用等指标，以优化缓慢或低效的操作。
首先，利用数据库的本机分析和监控工具。例如，MongoDB 提供了 db.currentOp() 命令来检查活动查询，并提供数据库分析器来记录慢速操作。通过设置阈值（例如，100 毫秒），分析器会捕获超出此限制的查询，从而显示执行时间、扫描的文档和索引使用情况等详细信息。同样，Azure Cosmos DB 通过其监控仪表板提供每个查询的请求单元 (RU) 消耗和服务器端延迟等指标。这些工具有助于查明设计不良的查询，例如扫描整个集合而不是使用索引字段的查询。例如，在 MongoDB 中，对非索引字段进行过滤的查询可能会缓慢返回结果，分析器会将其标记为“COLLSCAN”（集合扫描）操作。
其次，分析查询执行计划以了解数据库如何处理请求。大多数文档数据库都提供 explain() 方法（例如，MongoDB 的 explain("executionStats")），该方法分解查询的步骤，包括使用的索引、检查的文档和花费的时间。例如，如果 CouchDB 中的查询显示较高的 total_docs_scanned 值，则表示效率低下，可能是由于缺少或配置错误的索引。开发人员可以使用这些数据来优化查询 - 例如，为经常过滤的字段创建复合索引或调整架构设计以减少嵌套文档遍历。诸如 Elasticsearch 的 Profile API 之类的工具也突出显示了缓慢的聚合阶段或代价高昂的搜索阶段。
最后，集成外部监控和警报系统。诸如 Prometheus、Grafana 或云特定的服务（例如，AWS CloudWatch）之类的工具可以跟踪数据库指标，例如 CPU/内存使用率、磁盘 I/O 和查询吞吐量。例如，CPU 使用率的突然飙升可能与特定的查询模式相关，从而促使进一步调查。当延迟超过可接受的阈值或索引操作失败时，警报可以通知团队。此外，诸如 ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）之类的日志框架有助于聚合和可视化查询日志以进行趋势分析。通过结合这些方法，开发人员可以确保主动的性能管理并保持文档数据库的响应能力。