mongo

Java里面数据和mongo交互时，需要做时区转换，否则会有8小时的时间差。 这个地方我封装一个类，每次都将前端传来的时间进行时区转换，然后再进行mongo查询。 package com . yzkj . zf . utils ; import org . apache . commons . lang3 . StringUtils ; import java . text . ParseException ; import java . text . SimpleDateFormat ; import java . util . Date ; import java . util . GregorianCalendar ; import java . util . Locale ; import java . util . SimpleTimeZone ; /** * @Description: mongo时区转换类，将字符串时间转换为Date时间---ConversionTime * @Author: MeiMei * @CreateDate: 2019-12-16 14:38 * @Version: V1.0 */ public class ConversionTime { // 确定转换时间格式 private static String CONVERT_DATE

mongo小结(>=2.2) 1、存储模式：面向集合存储，模式自由； GridFS大文件存储(16M) 2、容灾类型：主从复制(Replication)、Replica Set(自动选取主节点)、Sharding + Replica Set。 说明：mongo的Replication采用日志+批量更新方式，效率比直接更新高，Replication更新期间，从节点读性能受影响(锁机制导致)。 3、支持CRUD 和 Fast In-Place Updates(文档内更新)。 说明：Fast In-Place Updates支持快速更新文档自身内容，对于不影响文档大小的更新，效率比覆盖更新整个文档效率高。为了支持改变文档大小的文档内更新，mongo内部采用padding，即采用比文档略大的空间存储文档，当更新导致文档大小改变时，如改变大小不超过padding大小，就地更新，无须另外存储。padding比例由mongo自身决定。 4、读写锁，写锁优先 说明：mongo的锁机制对于解释mongo运行效率很重要。常见需要写锁的操作：insert、update、remove、eval(执行命令或脚本)、createIndex(创建索引需锁定整个collection,数据大时，相当耗时)、replication、TTL的定期删除。 5、存储机制：mmap file + 内存索引。完全由OS处理缓存

public class MongoHelper implements NoSqlInterface { private static DB db = null; private static DBCollection jxm_data = null; private static MongoHelper instance = null; private MongoHelper(){ } public synchronized static MongoHelper getInstance(){ if(instance == null){ Mongo m = null; try { m = new Mongo(PropertyUtils.getStringVal("mongodb.host.ip"), PropertyUtils.getIntVal("mongodb.host.port")); } catch (UnknownHostException e) { e.printStackTrace(); } catch (MongoException e) { e.printStackTrace(); } // 获取名为 test 的数据库，不存在的情况下创建 db = m.getDB("test"); //获取jxm_data DBCollection；如果默认没有创建

由于刚刚接触mongodb，很多语法还不是很了解，写的不好的地方请大佬指出 查询的demo数据 { "_id":Object("xxxxxxxx"), "contentList":[ "id":"xxxx", "type":2 ], [ "id":"xxxx", "type":2 ] } 　　 查询方法，使用聚合aggregate查询 match：将查询的contentList的size大于2的查出来 unwind：将集合根据contentList分组 match：再查出所有contentList的type为2的结果 group：再根据_id和total分组，total根据_id计算总数 match：过滤掉contentList的type小于3条的数据 project：结果集过滤，我只要id字段 db.getCollection('momPublishRecently').aggregate([ {"$match": {"contentList.2": {"$exists": 1}}}, {"$unwind": "$contentList"}, {"$match": {"contentList.type": 2}}, {"$group": {"_id":"$_id", "total": {"$sum":1}}}, {"$match": {"total": {"$gte": 3}}}

linux 的docker 安装mongo 注意：将用户名改成你自己的用户名，密码改成你自己要的密码， 比如用户名可以写root,密码可以写123456或者admin 看你个人 docker安装mongo: docker run -d -p 27017:27017 --name mongo --restart=always -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=用户名 -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=密码 mongo 来源： CSDN 作者： qq_18108159 链接： https://blog.csdn.net/qq_18108159/article/details/103486819

使用Mongo副本集查询有两种方式: db.setSlaveOk() echo “rs.slaveOk()” > ~/.mongorc.js 使用第二种则无需在shell脚本中输入db.setSlaveOk()即可访问数据库查看数据 来源： CSDN 作者： Myliox 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43689056/article/details/103457547

1）需求：Zabbix监控内网mysql\mongo\redis\memcache端口存活 2）实现：sudo wget -N --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/learning2016/zabbix-agent/master/menu-v1.sh && bash menu.sh 3）实现思想： 3.1）通过nmap方式实现。原因有俩： 3.1.1）遇到tencent的mongo实例，不支持ping，所以决定放弃ping的方式。 3.1.2）只要监控存活，不监控运行数据，所以放弃脚本中填写被监控的实例用户名和密码，只体现IP和端口。 4）实现过程代码：托管到GitHub静态页 https://raw.githubusercontent.com/learning2016/zabbix-agent/master/menu-v1.sh 5）在Zabbix Web配置 待更新 来源： https://www.cnblogs.com/ccielife/p/12011727.html

PS：非常不错的mongoengine新手教程 最近开始做一个Python + MongoDB的项目，用到了MongoEngine这个非常不错的ORM工具，我将MongoEngine的文档翻译一部分出来，与大家分享。 安装MongoEngine 为了使用MongoEngine，我们首先需要先下载一个MongoDB并且确保它能正常运行，你还需要安装pymongo。 可以用pip安装MongoEngine: $ pip install mongoengine 但是如果你没有安装setuptool，那么下载一个 MongoEngine ，然后手动安装 $ python setup.py install 如果你想用最新得MongoEngine，可以从GitHub上下载源码，然后按如下安装： $ git clone git://github.com/hmarr/mongoengine $ cd mongoengine $ python setup.py install ps:由于mongoengine底层使用的是pymongo库，所以安装mongoengine的时候一定要安装与其版本配套的pymongo版本，否则在使用的时候或出现调用pymongo上的错误。（一般建议安装最新版的pymongo,否则要上网查下版本匹配）。 连接MongoDB 连接一个运行的MongoDB实例

下载mongo3.2的docker镜像： docker pull mongo:3.2 使用docker命令启动： docker run -p 27017:27017 --name mongo \ -v /mydata/mongo/db:/data/db \ -d mongo:3.2 来源： https://www.cnblogs.com/hg-super-man/p/12007088.html

1. 删除镜像 docker rm -f ‘id号’ 2. 查看所有镜像 docker ps -a 3.下载运行mongo镜像 docker run --name 自定义名称 -p 外网端口：镜像端口 -d mongo 4.进入mongo镜像 docker exec -it id号 sh 5.下载运行redis镜像 docker run --name 自定义名称 -p 外网端口：镜像端口 -d redis 6.进入redis镜像 docker exec -it id号 redis-cli 7.查看docker镜像配置 docker inspect id号 来源： CSDN 作者： ThinkPet 链接： https://blog.csdn.net/ThinkPet/article/details/102881732