要监控文档数据库的性能，应着重跟踪查询效率、资源利用率和系统健康状况。首先衡量数据库处理请求的速度以及查询是否已优化。接着，监控硬件和软件资源，如 CPU、内存和磁盘活动，以识别瓶颈。最后，检查操作指标，如复制状态和连接计数，以确保数据库在负载下保持稳定。这些步骤有助于及早检测问题并维持可靠的性能。
首先，分析查询性能以识别慢速或低效的操作。大多数文档数据库（如 MongoDB 或 Couchbase）都提供工具来记录慢速查询或分析执行时间。例如，MongoDB 的 db.currentOp() 命令显示活动操作，而 profiler 则捕获超过指定阈值的查询。检查查询是否有效使用了索引——一个扫描整个集合（即“集合扫描”）的查询通常表明索引缺失或配置错误。使用数据库的 explain 功能（例如，MongoDB 中的 explain("executionStats")）来查看查询计划和索引使用情况。定期审查这些指标有助于优化频繁或关键的查询，并降低延迟。
其次，监控资源利用率以防止硬件瓶颈。跟踪 CPU 使用率以确保数据库没有使服务器过载——峰值可能表示未优化的查询或高并发性。内存使用率对于缓存频繁访问数据的数据库至关重要；低缓存命中率表明内存不足或数据访问模式效率低下。磁盘 I/O 指标（例如，读/写延迟）揭示了存储性能问题，尤其是在数据库写入繁重或使用基于磁盘的索引时。在分布式设置中，网络吞吐量很重要——节点之间的高流量可能预示着复制或分片开销。Prometheus、Grafana 或内置的数据库仪表盘（例如，MongoDB Atlas 指标）等工具可以可视化这些指标，并为例如 80% 的内存使用率或持续高 CPU 等阈值设置警报。
最后，跟踪系统健康指标以确保可用性和可伸缩性。在集群设置中，监控复制延迟以确认辅助节点与主节点保持同步。高延迟会在故障转移期间带来数据不一致的风险。检查连接池使用情况——连接耗尽可能需要调整连接池大小或解决客户端连接泄露问题。对于分片数据库，验证数据在节点间的分布，以避免处理不成比例流量的“热”分片。为关键故障设置警报，例如节点下线或副本集中的选举错误。定期查看日志，查找关于慢速选举、认证失败或存储错误的警告。主动监控这些领域有助于在扩展或意外负载峰值期间保持性能。