mongodb命令

1.设定 brew tap mongodb/brew 2.安装 ➜ var brew install mongodb-community Updating Homebrew... ==> Installing mongodb-community from mongodb/brew ==> Downloading https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-macos-x86_64-4.2.0.tgz ######################################################################## 100.0% ==> Caveats To have launchd start mongodb/brew/mongodb-community now and restart at login: brew services start mongodb/brew/mongodb-community Or, if you don't want/need a background service you can just run: mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf ==> Summary 🍺 /usr/local/Cellar/mongodb-community

MongoDB简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。由C++语言编写，旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系型和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 MongoDB主要特点 一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易 在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。 通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。 支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。 Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。 Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value

背景 在如今的互联网环境下，海量数据已随处可见并且还在不断增长，对于如何存储处理海量数据，比较常见的方法有两种： 垂直扩展：通过增加单台服务器的配置，例如使用更强悍的 CPU、更大的内存、更大容量的磁盘，此种方法虽然成本很高，但是实现比较简单，维护起来也比较方便。 水平扩展：通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载，此种方法很灵活，可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量，但是实现比较复杂，得有专门的人员来运维。 Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提供的 MongoDB 数据库服务。 Hyper Protect DBaaS for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提供的更加安全的 MongoDB 企业服务，您可以通过标准化的界面管理 MongoDB。 MongoDB 支持通过分片技术从而进行水平扩展，用以支撑海量数据集和高吞吐量的操作。如果数据集不够大，还是建议您使用 MongoDB 副本集 ，因为分片需要处理更多的技术细节，所以在分片环境下其性能可能始终没有副本集性能强。本文通过介绍如何搭建 MongoDB 分片集群以及及一些相关核心概念，可以帮您快速理解 MongoDB 是如何通过分片技术来处理海量数据的。 MongoDB 分片集群组件 在搭建 MongoDB 分片集群环境之前，我们先了解一下分片集群包含哪些组件。一个

21.38 mongodb分片搭建（中） 分片搭建–分片配置 添加配置文件shard1.conf(三台机器都操作) vim /etc/mongod/shard1.conf //加入如下内容 pidfilepath = /var/run/mongodb/shard1.pid dbpath = /data/mongodb/shard1/data logpath = /data/mongodb/shard1/log/shard1.log logappend = true bind_ip = 0.0.0.0 ##生产环境，最好设为绑定ip本机；因为我们没有设密码 port = 27001 fork = true httpinterface=true #打开web监控 rest=true replSet=shard1 #副本集名称 shardsvr = true #declare this is a shard db of a cluster; maxConns=20000 #设置最大连接数 添加配置文件shard2.conf(三台机器都操作) vim /etc/mongod/shard2.conf //加入如下内容 pidfilepath = /var/run/mongodb/shard2.pid dbpath = /data/mongodb/shard2/data logpath =

1、MongoDB使用教程 2、mongodb介绍 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。 由C++语言编写（node也是由C++语言编写） 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 ---- 关系型数据库（mysql） 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。 MongoDB 文档类似于 JSON 对象。 字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 2.1 关系型数据库和非关系型数据库区别 sql术语/概念 mongodb术语/概念 解释/说明 database database 数据库 table collection 数据库表/集合 row document 数据记录行/文档 column field 数据字段/域 index index 索引 table joins 表连接，mongodb不支持 primary key primary key 主键，mongdb自动将_id字段设置为主键 下表说明各自的优缺点以及特性 数据库类型 特性 优点 缺点 关系型数据库 1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库；2

一、索引基础 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以让我们查询数据库变得 更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的查 询优化技巧。 下面是创建索引的命令： db.user.ensureIndex({"username":1}) 获取当前集合的索引： db.user.getIndexes() 删除索引的命令是： db.user.dropIndex({"username":1})在 MongoDB 中，我们同样可以创建复合索引，如： 数字 1 表示 username 键的索引按升序存储，-1 表示 age 键的索引按照降序方式存储。 db.user.ensureIndex({"username":1, "age":-1}) 该索引被创建后，基于 username 和 age 的查询将会用到该索引，或者是基于 username 的查询也会用到该索引，但是只是基于 age 的查询将不会用到该复合索引。因此可以说， 如果想用到复合索引，必须在查询条件中包含复合索引中的前 N 个索引列。然而如果查询 条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话，MongoDB 可以智能的帮助我们调 整该顺序，以便使复合索引可以为查询所用。如： db.user.find({"age": 30, "username": "stephen"})

一、MongoDB下载地址： https://www.mongodb.com/download-center#community 二、安装 1、下一步下一步下一步（不要勾选安装格式化工具） 2、在系统变量path后面添加安装的路径里的bin文件夹，如C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0\bin（win7是在path变量尾部添加分号+路径） 3、在D盘新建文件夹mongodb，并且建立子目录db和log 4、在log目录下建立一个文件MongoDB.log ，后缀为.log（D:\mongodb\db、D:\mongodb\log， 分别用来存放数据库文件和数据库日志文件） 5、把mongodb文件夹的只读属性去掉 6、将MongoDB安装为windows服务，以管理员身份运行cmd，进入bin文件夹（cd C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0\bin），添加命令 mongod --storageEngine mmapv1 --dbpath "d:\mongodb\db" --logpath "d:\mongodb\log\MongoDB.log" --install --serviceName "MongoDB" 这里MongoDB.log就是开始建立的日志文件，--serviceName "MongoDB"

MongoDB安装好了之后，开始学习常用命令 首先，运行MongoDB, 记住， 先不用带参数--auth /usr/local/mongodb/bin/mongod -dbpath=/usr/local/mongodb/data/db --fork --port 27017 --logpath=/usr/local/mongodb/logs/work.log --logappend 用命令查看 ps aux |grep mongo 　如下：　 打开mongo shell(先进入安装的bin目录下） ./mongo 　 输入命令 use admin db.createUser( { user: "admin", pwd: "admin", roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ] } ) 　　 创建用户管理员账户 　 管理员创建成功，现在拥有了用户管理员 用户名：admin 密码：admin 然后，断开 mongodb 连接， 关闭数据库　 exit /usr/local/mongodb/bin/mongod -dbpath=/usr/local/mongodb/data/db --fork --port 27017 --logpath=/usr/local/mongodb/logs/work.log -

将数据从一种数据库迁移到另一种数据库通常都非常具有挑战性，特别是考虑到数据一致性、应用停机时间、以及源和目标数据库在设计上的差异性等因素。这个过程中，运维人员通常都希望借助于专门的数据迁移（复制）工具来降低操作的复杂性和对业务的影响。AWS数据迁移服务（AWS DMS）可帮助AWS用户快速、安全、无缝地将MongoDB、Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等数据库迁移到AWS。 源数据库在迁移期间仍然可以运行，因此最大程度地减少了依赖于数据库的应用程序的停机时间。 MongoDB是一个流行的跨平台的面向文档的NoSQL数据库，拥有非常多的应用场景和很大的用户群体。但是某些情况下用户需要将MongoDB迁移或者复制到关系数据库，比如将文档数据从MongoDB复制到MySQL来进行复杂关连分析处理，或者由于在数据库选型方面分析不够，错选了数据库类型而需要迁移到关系数据库。 在本文中，我们将讨论将MongoDB 4.0数据平滑迁移到Amazon Aurora MySQL兼容版的方法。Amazon Aurora 是一种与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，专为云而打造，既具有传统企业数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。本文中描述的方法使用AWS DMS转换源数据，近乎零停机时间来执行迁移。 设置MongoDB 4

参考文章： https://blog.csdn.net/qq_26896281/article/details/81206492 　　　　　 https://blog.csdn.net/u012373281/article/details/93748448 一、打开Shell客户端 打开安装目录下的bin文件夹，双击启动mongo(.exe)，启动Shell客户端。 打开的Shell客户端 可以通过命令“show dbs”查看所有的数据库，和通过“db”命令查看当前数据库。 注意：默认进入的是test数据库，虽然test是默认进入的数据库，但只有往其中写入内容后才能真正查得到。 二、创建管理员账户 输入命令use admin切换到admin数据库。admin数据库则主要存储MongoDB的用户、角色等信息。 输入如下命令创建管理员账户： db.createUser({user:"vdata",pwd:"123456",roles:[{role:"root",db:"admin"}]}); 创建时赋予其root角色，root角色是具有所有功能的超级角色。有关MongoDB角色请参考： 官方文档： https://docs.mongodb.com/manual/reference/built-in-roles/ 博客文档： https://blog.csdn.net