mongodb-for-developers-1

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Mongodb启动命令mongod参数说明

Mongodb启动命令mongod参数说明1. MongoDB的获取和安装（2）解压 mongodb-win32-i386-1.8.1（3）创建数据存放⽂件夹，mongodb默认的数据⽬录 /data/dbC:/> mkdir /dataC:/> mkdir /data/db（4）运⾏ MongoDBmongod.exe - 数据库的服务器端，相当于mysql的 mysqld命令，启动服务器端mongo.exe - 数据库的客户端,相当于mysql的mysql命令，打开管理控制台启动服务mongod.exe --dbpath F:/DataBase/MongoDB/db/--dbpath 数据⽂件存放路径--port 数据服务端⼝C:/> cd /my_mongo_dir/binC:/my_mongo_dir/bin > mongod //启动mongod 服务器，默认的数据库路径 /data/db，端⼝27071启动客户端mongo.exe cclovecclove 所连接的数据库名称C:/> cd /my_mongo_dir/binC:/my_mongo_dir/bin> mongo2. 熟悉MongoDB的数据操作语句，类sql数据库操作语法mongo --pathdb.AddUser(username,password) 添加⽤户db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证db.cloneDataBase(fromhost) 从⽬标服务器克隆⼀个数据库mandHelp(name) returns the help for the commanddb.copyDatabase(fromdb,todb,fromhost) 复制数据库fromdb---源数据库名称，todb---⽬标数据库名称，fromhost---源数据库服务器地址db.createCollection(name,{size:3333,capped:333,max:88888}) 创建⼀个数据集，相当于⼀个表db.currentOp() 取消当前库的当前操作db.dropDataBase() 删除当前数据库db.eval(func,args) run code server-sidedb.getCollection(cname) 取得⼀个数据集合，同⽤法：db['cname'] or amedb.getCollenctionNames() 取得所有数据集合的名称列表db.getLastError() 返回最后⼀个错误的提⽰消息db.getLastErrorObj() 返回最后⼀个错误的对象db.getMongo() 取得当前服务器的连接对象get the server connection objectdb.getMondo().setSlaveOk() allow this connection to read from then nonmaster membr of a replica pair db.getName() 返回当操作数据库的名称db.getPrevError() 返回上⼀个错误对象db.getProfilingLevel() ?什么等级db.getReplicationInfo() ?什么信息db.getSisterDB(name) get the db at the same server as this onewdb.killOp() 停⽌（杀死）在当前库的当前操作db.printCollectionStats() 返回当前库的数据集状态db.printReplicationInfo()db.printSlaveReplicationInfo()db.printShardingStatus() 返回当前数据库是否为共享数据库db.removeUser(username) 删除⽤户db.repairDatabase() 修复当前数据库db.resetError()db.runCommand(cmdObj) run a database command. if cmdObj is a string, turns it into {cmdObj:1} db.setProfilingLevel(level) 0=off,1=slow,2=alldb.shutdownServer() 关闭当前服务程序db.version() 返回当前程序的版本信息数据集(表)操作语法db.linlin.find({id:10}) 返回linlin数据集ID=10的数据集db.linlin.find({id:10}).count() 返回linlin数据集ID=10的数据总数db.linlin.find({id:10}).limit(2) 返回linlin数据集ID=10的数据集从第⼆条开始的数据集db.linlin.find({id:10}).skip(8) 返回linlin数据集ID=10的数据集从0到第⼋条的数据集db.linlin.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回linlin数据集ID=1=的数据集从第⼆条到第⼋条的数据db.linlin.find({id:10}).sort() 返回linlin数据集ID=10的排序数据集db.linlin.findOne([query]) 返回符合条件的⼀条数据db.linlin.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称db.linlin.getIndexes() 返回些数据集的索引信息db.linlin.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]})db.linlin.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,<optional params>)db.linlin.remove(query) 在数据集中删除⼀条数据db.linlin.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称db.linlin.save(obj) 往数据集中插⼊⼀条数据db.linlin.stats() 返回此数据集的状态db.linlin.storageSize() 返回此数据集的存储⼤⼩db.linlin.totalIndexSize() 返回此数据集的索引⽂件⼤⼩db.linlin.totalSize() 返回些数据集的总⼤⼩db.linlin.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新⼀条数据db.linlin.validate() 验证此数据集db.linlin.getShardVersion() 返回数据集共享版本号db.linlin.find({'name':'foobar'}) select * from linlin where name='foobar'db.linlin.find() select * from linlindb.linlin.find({'ID':10}).count() select count(*) from linlin where ID=10db.linlin.find().skip(10).limit(20) 从查询结果的第⼗条开始读20条数据 select * from linlin limit 10,20 ----------mysqldb.linlin.find({'ID':{$in:[25,35,45]}}) select * from linlin where ID in (25,35,45)db.linlin.find().sort({'ID':-1}) select * from linlin order by ID descdb.linlin.distinct('name',{'ID':{$lt:20}}) select distinct(name) from linlin where ID<20db.linlin.group({key:{'name':true},cond:{'name':'foo'},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}}) select name,sum(marks) from linlin group by namedb.linlin.find('this.ID<20',{name:1}) select name from linlin where ID<20db.linlin.insert({'name':'foobar','age':25}) insert into linlin ('name','age') values('foobar',25)db.linlin.insert({'name':'foobar','age':25,'email':'cclove2@'})db.linlin.remove({}) delete * from linlindb.linlin.remove({'age':20}) delete linlin where age=20db.linlin.remove({'age':{$lt:20}}) delete linlin where age<20db.linlin.remove({'age':{$lte:20}}) delete linlin where age<=20db.linlin.remove({'age':{$gt:20}}) delete linlin where age>20db.linlin.remove({'age':{$gte:20}}) delete linlin where age>=20db.linlin.remove({'age':{$ne:20}}) delete linlin where age!=20db.linlin.update({'name':'foobar'},{$set:{'age':36}}) update linlin set age=36 where name='foobar'db.linlin.update({'name':'foobar'},{$inc:{'age':3}}) update linlin set age=age+3 where name='foobar'官⽅提供的操作语句对照表：上⾏：SQL 操作语句下⾏：Mongo 操作语句CREATE TABLE USERS (a Number, b Number)db.createCollection("mycoll")INSERT INTO USERS VALUES(1,1)ers.insert({a:1,b:1})SELECT a,b FROM usersers.find({}, {a:1,b:1})SELECT * FROM usersers.find()SELECT * FROM users WHERE age=33ers.find({age:33})SELECT a,b FROM users WHERE age=33ers.find({age:33}, {a:1,b:1})SELECT * FROM users WHERE age=33 ORDER BY name ers.find({age:33}).sort({name:1})SELECT * FROM users WHERE age>33ers.find({'age':{$gt:33}})})SELECT * FROM users WHERE age<33ers.find({'age':{$lt:33}})})SELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%" ers.find({name:/Joe/})SELECT * FROM users WHERE name LIKE "Joe%"ers.find({name:/^Joe/})SELECT * FROM users WHERE age>33 AND age<=40 ers.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})})SELECT * FROM users ORDER BY name DESCers.find().sort({name:-1})SELECT * FROM users WHERE a=1 and b='q'ers.find({a:1,b:'q'})SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20ers.find().limit(10).skip(20)SELECT * FROM users WHERE a=1 or b=2ers.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )SELECT * FROM users LIMIT 1ers.findOne()SELECT DISTINCT last_name FROM usersers.distinct('last_name')SELECT COUNT(*y) FROM usersers.count()SELECT COUNT(*y) FROM users where AGE > 30ers.find({age: {'$gt': 30}}).count()SELECT COUNT(AGE) from usersers.find({age: {'$exists': true}}).count()CREATE INDEX myindexname ON users(name)ers.ensureIndex({name:1})CREATE INDEX myindexname ON users(name,ts DESC) ers.ensureIndex({name:1,ts:-1})EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE z=3ers.find({z:3}).explain()UPDATE users SET a=1 WHERE b='q'ers.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)UPDATE users SET a=a+2 WHERE b='q'ers.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)DELETE FROM users WHERE z="abc"ers.remove({z:'abc'});Mongodb启动命令mongod参数说明--quiet# 安静输出--port arg# 指定服务端⼝号，默认端⼝27017--bind_ip arg# 绑定服务IP，若绑定127.0.0.1，则只能本机访问，不指定默认本地所有IP--logpath arg# 指定MongoDB⽇志⽂件，注意是指定⽂件不是⽬录--logappend# 使⽤追加的⽅式写⽇志--pidfilepath arg# PID File 的完整路径，如果没有设置，则没有PID⽂件--keyFile arg# 集群的私钥的完整路径，只对于Replica Set 架构有效--unixSocketPrefix arg# UNIX域套接字替代⽬录,(默认为 /tmp)--fork# 以守护进程的⽅式运⾏MongoDB，创建服务器进程--auth# 启⽤验证--cpu# 定期显⽰CPU的CPU利⽤率和iowait--dbpath arg# 指定数据库路径--diaglog arg# diaglog选项 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads--directoryperdb# 设置每个数据库将被保存在⼀个单独的⽬录--journal# 启⽤⽇志选项，MongoDB的数据操作将会写⼊到journal⽂件夹的⽂件⾥--journalOptions arg# 启⽤⽇志诊断选项--ipv6# 启⽤IPv6选项--jsonp# 允许JSONP形式通过HTTP访问（有安全影响）--maxConns arg# 最⼤同时连接数默认2000--noauth# 不启⽤验证--nohttpinterface# 关闭http接⼝，默认关闭27018端⼝访问--noprealloc# 禁⽤数据⽂件预分配(往往影响性能)--noscripting# 禁⽤脚本引擎--notablescan# 不允许表扫描--nounixsocket# 禁⽤Unix套接字监听--nssize arg (=16)# 设置信数据库.ns⽂件⼤⼩(MB)--objcheck# 在收到客户数据,检查的有效性，--profile arg# 档案参数 0=off 1=slow, 2=all--quota# 限制每个数据库的⽂件数，设置默认为8--quotaFiles arg# number of files allower per db, requires --quota--rest# 开启简单的rest API--repair# 修复所有数据库run repair on all dbs--repairpath arg# 修复库⽣成的⽂件的⽬录,默认为⽬录名称dbpath--slowms arg (=100)# value of slow for profile and console log--smallfiles# 使⽤较⼩的默认⽂件--syncdelay arg (=60)# 数据写⼊磁盘的时间秒数(0=never,不推荐)--sysinfo# 打印⼀些诊断系统信息--upgrade# 如果需要升级数据库* Replicaton 参数--fastsync# 从⼀个dbpath⾥启⽤从库复制服务，该dbpath的数据库是主库的快照，可⽤于快速启⽤同步--autoresync# 如果从库与主库同步数据差得多，⾃动重新同步，--oplogSize arg# 设置oplog的⼤⼩(MB)* 主/从参数--master# 主库模式--slave# 从库模式--source arg# 从库端⼝号--only arg# 指定单⼀的数据库复制--slavedelay arg# 设置从库同步主库的延迟时间* Replica set(副本集)选项：--replSet arg# 设置副本集名称--replSet arg# 设置副本集名称* Sharding(分⽚)选项--configsvr# 声明这是⼀个集群的config服务,默认端⼝27019，默认⽬录/data/configdb--shardsvr# 声明这是⼀个集群的分⽚,默认端⼝27018--noMoveParanoia# 关闭偏执为moveChunk数据保存# 上述参数都可以写⼊ mongod.conf 配置⽂档⾥例如：dbpath = /data/mongodblogpath = /data/mongodb/mongodb.loglogappend = trueport = 27017fork = trueauth = truee.g：./mongod -shardsvr -replSet shard1 -port 16161 -dbpath /data/mongodb/data/shard1a -oplogSize 100 -logpath/data/mongodb/logs/shard1a.log -logappend -fork -rest----------------------------------------------------------------------------------MonoDB shell命令操作语法和JavaScript很类似，其实控制台底层的查询语句都是⽤JavaScript脚本完成操作的。

monggodb and 语句-概述说明以及解释

monggodb and 语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息时代，数据的重要性日益凸显。

随着互联网的普及和移动设备的普及，用户产生的数据量呈指数级增长。

为了更好地管理和利用这些海量数据，数据库技术也在不断发展。

MongoDB作为一种新兴的NoSQL数据库，具有高性能、可扩展性和灵活性等特点，受到了越来越多开发者和企业的青睐。

本文将重点介绍MongoDB与语句的关系。

语句作为操作数据库的基本单位，在MongoDB中也扮演着重要角色。

通过深入分析MongoDB 语句的基本概念和常用操作，我们可以更好地了解MongoDB数据库的特点和使用方法，为开发者和用户提供更好的数据库管理经验。

因此，本文旨在探讨MongoDB与语句之间的关系，帮助读者更好地理解和应用MongoDB技术。

1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。

引言部分将对本文的主题进行概述，介绍MongoDB和语句的基本概念，并明确本文的目的和意义。

正文部分将分为三个小节，分别是MongoDB简介、MongoDB语句的基本概念和MongoDB语句的常用操作。

在这三个小节中，将详细介绍MongoDB的基本信息、语句的定义以及如何使用MongoDB语句进行操作。

结论部分将对本文所讨论的内容进行总结，探讨MongoDB与语句的关系，并展望未来MongoDB在语句方面的应用。

最后，通过结语部分对全文进行总结，强调本文的重点和价值。

1.3 目的:本文的目的是探讨MongoDB数据库与语句之间的关系，并介绍MongoDB语句的基本概念和常用操作。

通过对MongoDB数据库及其语句的详细分析，读者可以更深入地了解MongoDB数据库的特点和语句的使用方法，从而更好地利用MongoDB进行数据操作和管理。

同时，本文还旨在为读者提供一个系统性的学习指南，帮助他们更快地掌握MongoDB数据库和语句的相关知识，提高数据处理和管理的效率。

MongoDB的基本使用方法

MongoDB的基本使用方法MongoDB是一种NoSQL数据库，它非常适合处理大量结构松散的数据。

相较于传统的关系型数据库，它更加灵活，易于扩展。

本文将分为以下几个章节，介绍MongoDB的基本使用方法。

一、安装MongoDBMongoDB的官方网站提供了多种操作系统的安装包，用户可以选择适合自己的版本进行下载。

安装完成之后，需要配置MongoDB的环境变量，方便在终端中直接使用MongoDB命令。

二、启动MongoDB在终端输入"mongod"命令来启动MongoDB，并且默认会使用"/data/db"作为默认数据存储路径。

如果需要修改默认的数据存储路径，可以在启动时添加"--dbpath"参数，例如"mongod --dbpath/user/local/mongodb_data"。

三、连接MongoDB在终端中输入"mongo"命令可以进行与MongoDB的连接，并且默认连接到本地的MongoDB。

如果需要连接到远程的MongoDB，需要通过"mongo host:port"命令进行连接，其中host为MongoDB的IP地址，port为其端口号。

四、数据的增删改查MongoDB是一种文档型数据库，其数据以文档形式进行存储。

一条文档就是一个键值对集合，文档可以包含嵌套的文档，以及数组类型的值。

MongoDB提供了丰富的CRUD操作来实现数据的增删改查。

1.插入数据MongoDB中，可以通过insert()或者save()方法来插入一条数据。

例如：ers.insert({name:"Tom",age:18});或者：ers.save({_id:1,name:"Tom",age:18});其中，insert()和save()操作的区别在于，当插入数据的唯一标识已经存在时，insert()方法会直接报错，而save()方法则会将数据替换。

mongo命令操作参数详解

mongo命令操作参数详解1. 基本参数-host：指定要连接的MongoDB服务器的地址。

-port：指定要连接的MongoDB服务器的端口。

-db：指定要连接的数据库。

-collection：指定要连接的集合。

-query：指定要执行的查询。

-limit：指定要返回的结果数量。

-skip：指定要跳过的结果数量。

-sort：指定要对结果进行排序的字段。

-projection：指定要返回的结果字段。

2. 高级参数--slaveOk：指定是否允许连接到从服务器。

--readConcern：指定读操作的读取关心级别。

--writeConcern：指定写操作的写入关心级别。

--journal：指定是否启用日志。

--auth：指定是否启用身份验证。

--username：指定要用于身份验证的用户名。

--password：指定要用于身份验证的密码。

3. 命令示例以下是一些常见的mongo命令示例：连接到MongoDB服务器：mongo --host localhost --port 27017列出所有数据库：show dbs切换到指定数据库：use test列出所有集合：show collections插入一条数据：db.collection.insertOne({name: "John Doe", age: 30})查询数据：db.collection.find({name: "John Doe"})更新数据：db.collection.updateOne({name: "John Doe"}, {set: {age: 31}}) 删除数据：db.collection.deleteOne({name: "John Doe"})。

moongdb发展史

MongoDB是一种开源的分布式NoSQL数据库管理系统，具有高度可伸缩性和灵活性。

以下是MongoDB发展史的简要概述：- 2007年：MongoDB由Eliot Horowitz和Dwight Merriman在10gen公司创建。

最初的目标是构建一个可扩展的数据库，以满足Web应用程序的要求。

- 2009年：MongoDB发布了第一个稳定版本。

这个版本引入了很多MongoDB 的核心概念，例如文档模型、动态模式和水平扩展等。

-2010年：MongoDB开始吸引了越来越多的开发者和企业用户。

它提供了强大的查询功能和易于使用的API，使得开发者可以更轻松地构建和管理应用程序。

-2013年：MongoDB推出了全新的查询引擎WireTiger，大大提高了查询性能和存储效率。

这个版本还引入了分片、复制和自动故障转移等功能，使得MongoDB在大规模应用部署中更加可靠和高效。

-2015年：MongoDB推出了全新的存储引擎RockDB，它进一步提升了性能和可靠性。

该版本还引入了全文搜索、图形处理和安全性增强等功能。

-2017年：MongoDB发布了MongoDB 3.4版本，该版本引入了全局交易功能，使得开发者可以在多个文档上执行具有ACID特性的操作。

- 2018年：MongoDB推出了全新的云平台MongoDB Atlas，它为开发者提供了一个简单、可扩展和安全的方式来运行和管理MongoDB数据库。

- 2021年：MongoDB发布了MongoDB 5.0版本，该版本引入了诸多新功能，包括原子操作、ACID事务、实时分析等，进一步提升了MongoDB的性能和功能。

随着时间的推移，MongoDB不断发展壮大，成为最受欢迎的NoSQL数据库之一，广泛应用于各种企业级和Web应用程序中。

它的简单性、灵活性和可扩展性使得它成为开发者们的首选之一。

mongodb-for-developers-2

1 Regular Expression 2 JavaScript 3 Symbol 4 JavaScript (with scope) 5 32-bit integer 6 Deprecated. Timestamp 7 64-bit integer 8 Min key 9 Max key 10 127 255 Query with -1. 18 17 16 15 14 13 11
https:///manual/reference/operator/query/ type/#op._S_type
•
Date
• •
Date()
new Date()
ISODate()
•
ObjectID
•
new ObjectID() - ObjectID
• • • • •
> { { { { { {
db.categories.find() "_id" : "MongoDB", "children" : [ ] } "_id" : "dbm", "children" : [ ] } "_id" : "Databases", "children" : [ "MongoDB", "dbm" ] } "_id" : "Languages", "children" : [ ] } "_id" : "Programming", "children" : [ "Databases", "Languages" ] } "_id" : "Books", "children" : [ "Programming" ] }

MongoDB_使用手册-中文版

MongoDB_使用手册-中文版MongoDB 使用手册-中文版1：简介1.1 MongoDB 简介1.2 MongoDB 的优势1.3 安装 MongoDB1.4 启动和关闭 MongoDB2：数据库操作2.1 创建数据库2.2 切换数据库2.3 删除数据库2.4 数据库的备份和还原2.5 数据库的访问控制3：集合操作3.1 创建集合3.2 删除集合3.3 查找集合3.4 更新集合3.5 排序和限制集合结果4：文档操作4.1 插入文档4.2 查询文档4.3 更新文档4.4 删除文档4.5 索引和性能优化5：聚合操作5.1 聚合管道5.2 查询优化技巧5.3 数据分析和处理6：数据备份和恢复6.1 数据备份策略6.2 数据恢复方法7：复制和分片7.1 复制集7.2 分片集群8：安全性和权限控制8.1 认证和授权8.2 数据加密8.3 安全配置建议9： MongoDB 驱动程序9.1 Python 驱动程序 9.2 Java 驱动程序9.3 Node：js 驱动程序 9.4 ：NET 驱动程序10：性能调优10：1 集合级别的优化 10：2 查询优化10：3 索引优化10：4 内存和磁盘配置11：故障排除11.1 常见问题11.2 日志分析11.3 性能监控12： MongoDB 与关系型数据库的比较12.1 数据模型比较12.2 查询语言比较12.3 事务和一致性比较本文档涉及附件：1：示例代码文件：[附件1](附件1：zip)2：配置文件示例：[附件2](附件2：txt)本文所涉及的法律名词及注释：1：认证和授权：指通过身份验证和权限控制来确保只有经过授权的用户才能访问和操作数据库的过程。

2：数据加密：指使用加密算法对数据库中的敏感数据进行加密保护的过程。

3：复制集：指一组 MongoDB 服务器的集合，其中包含主服务器（primary）和多个副本服务器（secondary），用于提供数据冗余和高可用性支持。

MongoDB开发使用手册

MongoDB开发使用手册一．基础部分MongDB简介1.NOSQL历史和产生原因原因: 互联网用户数的增长和用户参与互联网习惯的改变1．初始的静态内容网站，提供中心化的内容服务，特点: 中心化，用户阅读内容系统：Apache2．动态网页内容，电子商务和论坛网站出现。

特点: 用户访问动态内容，并提供少量内容系统：Apache+Mysql+Php, IIS+ASP+SQLSERVER, IIS++SQLSERVER,TOMCAT+JSP+ORACLE3. 博客出现: 去中心化网站出现。

特点：Web2.0网站的雏形用户阅读内容，并开始更多地参与网站的交互系统: 高并发访问，数据库压力增大Memcached 缓存的出现，并出现数据库集群的概念4.微博，淘宝等网站出现，以及云计算平台出现，如google，百度广告，等大规模系统特点: 用户重复参与网站交互，和内容提供，而系统需要对用户行为进行分析系统：支持高并发，及时响应，并能够实现分布式计算NOSQL：Memcached, Redis, Hbase, 等NOSQL数据库，不仅仅是简单缓存，并能够提供分布式要求，包括复制，分片，水平分区，并提供复杂格式的数据存储总结:1.高并发读写操作普通关系型数据库，很难满足高并发读写的要求，上万次读写的需求2.海量数据存储上亿用户产生大量数据，包括用户数据，访问日志，用户提供内容，用户状态记录等，这种海量数据的存储，关系型数据库已经很难满足，尤其是从海量数据中提取和汇总数据成为瓶颈3.高可用性和高扩展性关系型数据库也能支持，同步复制，水平分区扩展，但维护工作相当繁杂，并很难做到热扩展4.内存操作(快速), 并发量高(非阻塞进程), 硬盘回写(数据完整和高效的平衡),备份和恢复复制(高可用性，和连续服务), 分片(热扩展，海量数据) 操作简单(JSON)，负载均衡，分布式部署(局域网，和物理部分), 事务支持2. 主流的NOSQL介绍3．Mongodb概述3.1．Mongodb 内部文件和内存管理结构: Database,Collection,Document●每个数据库都有相应的数据库文件示例: 新建了两个数据库(test,test1)，并在两个collection(user1,user2)分别插入记录显示相关数据[root@localhost db]# ls -l-rwxr-xr-x 1 root root 5 12-23 17:07 mongod.lock-rw------- 1 root root 16777216 12-23 17:08 test.0-rw------- 1 root root 33554432 12-23 17:08 test.1-rw------- 1 root root 16777216 12-23 17:08 test1.0-rw------- 1 root root 33554432 12-23 17:08 test1.1-rw------- 1 root root 16777216 12-23 17:08 test1.ns-rw------- 1 root root 16777216 12-23 17:08 test.nsdrwxr-xr-x 2 root root 4096 12-23 17:08 _tmp分别按两倍递增，16M,32M,64M,128M…..2G，最大为2G,所以mongodb单服务器和数据库最大存储上限为2G●内存管理方式1．Mongod启动时，会载入相应文件到物理内存，并把内存管理交给系统，内存使用和结构如下所示，如果数据量很大，mongod启动的速度会较慢2．物理内存，虚拟内存，swap, MMAP使用MMAP映射文件到虚拟内存，并映射虚拟内存到实际的物理内存32bit 内存上限为4G-1G(内核占用)-0.5堆栈=2.5 即32位系统的内存可寻址上限是2.5G 62bit 内存上限为12T 所以mongodb的单数据库上限也相应的增加所以32位系统mongod的单数据库文件上限为2G3．物理文件被分成相应的块，每个块之间使用双向链表来连接4．内存按照16M,32M,64M…2G递增方式进行分配，会预留相应的内存空间这是mongod会大量消耗内存的原因，即使一条记录，也会占用16M的内存空间，并且还不包括test1.ns所预先分配的内存空间这样的机制有利于防止较小的数据库浪费过多的磁盘空间，同时又能保证较大的数据库有相应的预留空间使用。

linux mongodb基本操作

linux mongodb基本操作MongoDB一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，可以在Linux操作系统上运行。

MongoDB可以使用集群、多服务器架构和复制集处理任何规模的数据，并支持多种编程语言。

它可以在多种系统上，用于构建可靠的、可扩展的和高性能的应用程序。

本文将介绍MongoDB在Linux操作系统中的安装、配置和基本操作。

一、安装1.装软件包要在Linux系统上安装MongoDB，首先需要下载MongoDB软件包。

您可以从官方网站上下载最新版本的MongoDB，然后使用工具安装它（例如RPM、Yum或Apt-get）。

2.动服务安装完成后，您可以使用MongoDB命令行界面或MongoDB服务器管理控制台启动MongoDB服务。

一旦MongoDB服务启动，就可以开始对MongoDB进行基本操作了。

二、配置1.建数据库安装完成后，您可以在 MongoDB务器上创建数据库。

要创建数据库，您需要登录MongoDB服务器，然后使用mongo命令行客户端创建一个新数据库。

2.建用户在创建数据库之后，您需要创建一个用户，以便可以对数据库进行管理操作。

您可以使用createUser命令创建一个新用户，并给予其相应的访问权限。

三、基本操作1.本命令MongoDB为每个集合提供了多种基本操作，可以帮助用户完成各种操作。

例如，您可以使用find命令查找所需的记录，使用update 命令更新记录，使用delete命令删除记录，使用insert命令插入记录，使用aggregate命令汇总集合数据，等等。

2.合函数MongoDB提供了多种内置的内置函数，可以用来对集合中的数据进行分析和处理。

主要的聚合函数有sum，count，avg，max，min和group。

您可以根据实际需要使用这些函数进行数据分析和处理。

3.询语言MongoDB还提供了强大的查询语言，支持多种查询操作，可以方便地从集合中检索数据。

mongodb 例子

mongodb 例子MongoDB 例子MongoDB 是一种非关系型的数据库管理系统，它以可扩展性和高性能而闻名。

在本文中，我们将使用一些例子来展示如何使用MongoDB 来存储、查询和操作数据。

1. MongoDB 的安装和配置首先，我们需要安装MongoDB 并进行基本配置。

根据你的操作系统不同，可以从MongoDB 官方网站上下载并安装相应版本的MongoDB。

安装完成后，需要配置MongoDB 以启动和运行。

你可以修改MongoDB 的配置文件，例如更改默认端口、设置日志级别等。

2. 创建和连接到数据库在MongoDB 中，数据以数据库为单位进行组织。

我们可以使用mongo shell 或MongoDB 的驱动程序来连接到MongoDB 服务器，并进行数据库的操作。

使用以下命令连接到MongoDB 服务器：mongo连接成功后，我们可以创建新的数据库或使用现有的数据库。

3. 创建集合和文档在MongoDB 中，数据以文档的形式存储在集合中。

集合类似于传统数据库中的表，而文档则类似于表中的行。

我们可以使用以下命令创建一个新的集合：> use mydb> db.createCollection("mycollection")在创建集合后，我们可以向集合中插入文档：> db.mycollection.insert({ name: "John", age: 25 })这将在`mycollection` 集合中插入一个包含name 和age 属性的文档。

4. 查询文档在MongoDB 中，我们可以使用查询操作来检索数据。

以下是一些常见的查询操作：- `find()`：查询集合中的所有文档。

- `findOne()`：查询集合中的第一个文档。

- `find({ field: value })`：根据指定的条件查询文档。

例如，我们可以使用以下命令来查询`mycollection` 集合中的所有文档：> db.mycollection.find()我们还可以通过添加查询条件来过滤结果：> db.mycollection.find({ age: { gt: 20 } })这将返回所有年龄大于20 的文档。

mongodb实例登录命令

要登录到MongoDB 实例，你可以使用mongo命令行客户端。

下面是MongoDB 实例登录的命令：mongo --host <hostname> --port <port> --username <username> --password <password>--authenticationDatabase <authDatabase>其中，你需要替换以下参数：•<hostname>: MongoDB 实例的主机名或IP 地址。

•<port>: MongoDB 实例的端口号，默认为27017。

•<username>: 你的MongoDB 用户名。

•<password>: 你的MongoDB 密码。

•<authDatabase>: 用于验证的数据库，默认为"admin"。

例如，如果你的MongoDB 实例位于本地主机（localhost），端口号为默认的27017，用户名为"myuser"，密码为"mypassword"，验证数据库为"mydatabase"，那么登录命令如下所示：mongo --host localhost --port 27017 --username myuser --password mypassword--authenticationDatabase mydatabase请注意，上述命令中的参数顺序可以根据你的需要进行调整。

成功登录后，你将进入MongoDB 的命令行界面，可以执行各种MongoDB 相关的操作。

mongodb foreach 遍历对象 -回复

mongodb foreach 遍历对象-回复mongodb是一个基于文档的NoSQL数据库，它提供了非常方便和强大的工具和函数来操作和查询数据。

其中一个常用的函数是`forEach`，它可以帮助我们在mongodb中遍历对象。

在本文中，我们将一步一步回答关于mongodb `forEach`函数的问题。

什么是`forEach` 方法？`forEach`方法是mongodb中的一个查询方法，它用来遍历一个集合中的文档，并应用指定的回调函数。

它类似于常见的迭代方法，如使用`for`循环遍历数组。

在mongodb中，我们可以使用`forEach`方法来对文档集合中的每个文档执行某些操作。

如何使用`forEach` 方法？在mongodb中，我们可以在集合对象上调用`forEach`方法，然后传入一个回调函数作为参数。

该回调函数会被执行一次，对集合中的每个文档应用操作。

以下是`forEach`方法的基本语法示例：db.collection.find().forEach(function(doc) {处理每个文档的逻辑});在这个示例中，`db.collection.find()`会返回一个游标，它引用了集合中的所有文档。

然后我们调用`forEach`方法，并传入一个匿名函数作为参数。

该匿名函数会在遍历集合中的每个文档时被执行。

如何在`forEach` 回调函数中访问文档的字段？在`forEach`回调函数中，我们可以通过使用`doc.fieldName`的语法访问文档的字段数据。

这允许我们在回调函数中执行对文档数据的操作。

以下是一个使用`forEach`方法遍历并打印文档字段的示例：db.collection.find().forEach(function(doc) {print('字段值为: ' + doc.fieldName);});在这个示例中，我们通过调用`print`函数来打印每个文档的字段值。

mongodb for vs code查询语句

mongodb for vs code查询语句
在VS Code中，可以使用MongoDB for VS Code插件来执行MongoDB查询语句。

首先，确保在VS Code中安装了MongoDB for VS Code插件，然后按照以下步骤进行操作：
1. 打开VS Code，并在侧边栏中点击MongoDB图标打开MongoDB视图。

2. 在MongoDB视图中，右键单击要查询的数据库或集合，并选择"Open 'Find' Shell"。

3. 在打开的终端窗口中，可以输入MongoDB查询语句。

例如，假设我们有一个名为"customers"的集合，其中包含"name"和"age"字段。

要查询所有年龄大于25的顾客记录，可以输入以下查询语句：
```
db.customers.find({ age: { $gt: 25 } })
```
在终端窗口中按Enter键执行查询，将显示查询结果。

除了基本查询，插件还提供了其他功能，如导出查询结果为JSON文件、在结果中查找特定文本等。

你可以通过浏览插件的文档了解更多功能和用法。

请注意，为了能够成功执行查询，需要正确连接到正在运行的MongoDB服务器，并且具有适当的访问权限。

mongodb 返回上一层命令

文章主题：深入探讨 MongoDB 返回上一层命令1. MongoDB 返回上一层命令的概念MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，采用文档存储数据，以 JSON 风格的文档存储，所以返回上一层命令在MongoDB 中是非常重要的操作。

在 MongoDB 中，您可以使用 db 或者 use 命令返回上一层。

2. 返回上一层命令的基本语法在 MongoDB 中，返回上一层命令的基本语法如下所示：- 使用 db 命令： db.collection_name- 使用 use 命令： use database_name3. 返回上一层命令的使用方法在实际的开发中，返回上一层命令可以帮助我们快速地在MongoDB 中进行操作。

举例来说，假设我们在一个名为 "test" 的数据库中的一个名为 "users" 的集合中进行操作，如果我们需要返回到"test" 数据库，则可以使用 use 命令： use test。

如果我们需要返回到 "users" 集合，则可以使用 db 命令： ers。

4. 返回上一层命令的原理分析返回上一层命令的原理可以帮助我们更好地理解 MongoDB 的内部机制。

在 MongoDB 中，每个数据库都包含多个集合，每个集合都包含多个文档，所以返回上一层命令实际上是切换当前操作的数据库或集合，以便我们可以在不同的数据库或集合中进行操作。

5. 个人观点和理解作为一名数据库开发人员，我认为返回上一层命令在 MongoDB 中是非常重要的操作。

它可以帮助我们快速地在不同的数据库或集合中进行操作，提高了开发效率。

深入理解返回上一层命令的原理也可以帮助我们更好地设计和优化 MongoDB 数据库结构，提高系统的性能和稳定性。

总结回顾通过本文的深入探讨，我们了解了 MongoDB 返回上一层命令的基本概念、语法和使用方法，同时也分析了其原理和重要性。

mongodb for vs code使用方法

mongodb for vs code使用方法
要在VS Code中使用MongoDB，你需要安装一个名为“MongoDB for VS Code”的扩展。

以下是使用该扩展的一些基本步骤：
1.
打开VS Code，点击左侧的扩展图标，进入扩展市场。

2.
3.
在搜索框中输入“MongoDB for VS Code”，找到并安装该扩展。

4.
5.
安装完成后，VS Code将自动集成MongoDB的功能。

你可以在编辑器中打开一个MongoDB相关的项目，或者创建一个新的项目来使用MongoDB。

6.
7.
在编辑器中打开或创建一个项目后，你可以使用MongoDB的命令行界面（CLI）来连接到MongoDB实例。

在VS Code中，可以通过“终端”
选项卡打开一个新的终端窗口，然后在终端中输入MongoDB的连接命令。

例如，要连接到本地MongoDB实例，可以使用以下命令：
8.
bash复制代码
mongo
1.连接成功后，你就可以在VS Code中使用MongoDB的查询和操
作命令了。

你可以使用编辑器中的代码提示和自动完成功能来快速编写查询和操作命令。

2.当你执行查询或操作命令时，VS Code将自动显示结果。

你可
以在编辑器中查看结果，或者在终端窗口中查看输出。

以上是使用MongoDB for VS Code的基本步骤。

你可以通过阅读扩展的文档和教程来了解更多高级功能和用法。

mongodb数据库基本操作综合实训头歌 -回复

mongodb数据库基本操作综合实训头歌-回复基于MongoDB数据库的综合实训头歌数据库操作一、介绍MongoDB是一个非常强大的面向文档的数据库管理系统，它采用类似JSON的BSON格式来存储和操作数据。

MongoDB的特点包括高性能、可扩展性、灵活性和易用性，使其成为众多开发者喜爱的数据库选择之一。

本文将以"mongodb数据库基本操作综合实训头歌"为主题，为读者介绍一系列基于MongoDB的综合实训操作，包括数据库的创建与连接、数据的插入与查询、条件查询、数据的更新与删除等。

二、数据库的创建与连接首先需要安装MongoDB数据库，并确保MongoDB服务已经启动。

然后，我们可以使用MongoDB提供的命令行工具mongo进入数据库，并使用以下命令创建一个新的数据库。

> use mydatabase该命令会切换当前数据库为mydatabase，如果该数据库不存在，将会创建一个新的数据库。

三、数据的插入与查询接下来，我们可以向数据库中插入数据。

MongoDB以文档的形式来存储数据，文档是一个键值对的集合，类似于关系型数据库中的行。

下面是一个示例的文档：{"name": "Tom","age": 28,"gender": "male"}使用以下命令将该文档插入到名为"users"的集合中：> ers.insertOne({"name": "Tom","age": 28,"gender": "male"})插入数据后，我们可以使用以下命令查询集合中的所有文档：> ers.find()该命令会返回集合中的所有文档。

四、条件查询MongoDB支持丰富的条件查询功能，可以根据条件来筛选数据。

mongo 主键id的生成规则 -回复

mongo 主键id的生成规则-回复MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，它的主键使用了一种特殊的生成规则，本文将详细介绍MongoDB主键id的生成规则。

MongoDB 的主键id被称为ObjectId，它是一个12字节的16进制字符串。

一个ObjectId字符串必须包含以下4个部分：1. 时间戳（4字节）：ObjectId的前4个字节是一个时间戳值，表示了ObjectId生成的时间。

这样做的好处是ObjectId可以按时间排序，这对于一些场景非常有用，例如日志记录等。

2. 机器标识（3字节）：接下来的3个字节表示了生成ObjectId的计算机的MAC地址或其他唯一标识符。

这个值可以让我们区分不同的计算机生成的ObjectId，这样当我们需要合并多个数据库时，不同机器生成的主键id可以保持唯一性。

3. 进程ID（2字节）：接下来的2个字节表示了生成ObjectId的进程的ID。

这样做的好处是不同进程生成的主键id可以保持唯一性，减少了冲突的可能。

4. 计数器（3字节）：最后3字节的计数器值是一个由计算机在同一秒内生成的数字。

这个值可以保证同一机器同一秒内生成的多个ObjectId的唯一性。

综上所述，ObjectId的生成规则基于时间、机器标识、进程ID和计数器。

而这些值正是ObjectId字符串中所包含的部分，因此我们可以通过解析ObjectId字符串获取这些值。

在使用MongoDB时，通常我们不需要手动的指定主键id，因为默认情况下MongoDB会自动生成唯一的ObjectId 作为主键id。

除了默认生成ObjectId，MongoDB还提供了其他两种主键生成方式：1. 外部主键：可以通过自己指定字符串作为主键id，这种方式适合于需要在多个MongoDB集合间建立关联，或者在将MongoDB数据与其他应用的数据进行集成时使用。

2. UUID主键：UUID是一种全局唯一的标识符，可以通过调用UUID库生成UUID值作为主键id。

MongoDB3.4安装配置以及与Robomongo1.1的连接——解决Authentic。。。

MongoDB3.4安装配置以及与Robomongo1.1的连接——解决Authentic。

本⽂环境：win10(64)+MongoDB(3.4.5)+Robomongo(1.1)⽬录：1. MongoDB的安装2. MongoDB的配置3. Robomongo的安装以及与MongoDB的连接4. ⼀些新出现的⼳蛾⼦⼀、MongoDB的安装Step2.　双击上⼀步下载的安装包，根据安装向导的提⽰，⼀直next，选择complete，最后finish，即安装成功。

注意mongodb的安装⽬录⼆、MongoDB的配置Step1.　打开mongoDB的bin，记住它的路径，我的是在C:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin。

接下来，win+R—cmd，打开了命令⾏，再 cd C:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin，接下来对mongoDB的配置将在此路径中进⾏。

Step2.　创建数据库⽂件的存放位置...\bin>mongod，这⾥默认指定了dbpath=C:\data\db，但需要我们提前在C盘根⽬录下创建data\db，否则这⼀步会出现"dbpath=C:\data\db not found"的错误提⽰。

不⽤管这⾥的Warning: access is not enabled for the database另外，我们可以⾃⾏指定dbpath=D:\my test\data\db，前提是它已经创建好，否则还是出现not found的错误提⽰。

命令⾏中可以这样敲...bin>mongod --dbpath "D:\my test\data\db"。

不⽤管这⾥的Warning: access is not enabled for the database也可以指定logpath，如mongod --dbpath "D:\my test\data\db" --logpath "D:\my test\data\log\mongodb.log"，那么控制台显⽰的内容将保存到⽇志中。

银河麒麟服务器操作系统-Mongodb适配手册

银河麒麟服务器操作系统Mongodb 软件适配手册目录目录 (I)1概述 (2)1.1系统概述 (2)1.2环境概述 (2)1.3MONGODB 软件简介 (2)1.4MONGODB 特点 (2)1.5MONGODB 使用原理 (3)1.6MONGODB 数据逻辑结构 (3)2MONGODB 软件适配 (4)3MONGODB 常见操作 (4)1概述1.1系统概述银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产品，以及达梦、金仓、神通、南大通用等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主可控服务器操作系统。

1.2环境概述1.3mongodb 软件简介MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。

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。

它支持的数据结构非常松散，是类似json 的bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo 最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

1.4Mongodb 特点●面向集合存储，易存储对象类型的数据；●模式自由；●支持动态查询；●支持完全索引，包含内部对象；●支持查询；●支持复制和故障恢复；●使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）；●自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性；●支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言；●文件存储格式为BSON（一种JSON 的扩展）；●可通过网络访问。

mongodb循环语句

mongodb循环语句
MongoDB不支持传统的循环语句（如for循环）。

但是，可以使用其他方法来实现循环操作。

1. 使用forEach()方法：可以在查询结果上使用forEach()方法进行循环迭代操作。

例如：
```
db.collection.find().forEach(function(doc) {
// 对每个文档进行操作
printjson(doc);
});
```
2. 使用cursor对象的while循环：可以使用cursor对象返回查询结果，并通过while循环遍历结果。

例如：
```
var cursor = db.collection.find();
while (cursor.hasNext()) {
var doc = cursor.next();
// 对每个文档进行操作
printjson(doc);
}
```
3. 在应用程序中使用循环：如果需要在应用程序中执行循环操作，可以在编程语言中使用循环语句，例如在JavaScript中使
用for循环。

然后，可以通过驱动程序将循环操作传递给MongoDB。

例如：
```
for (var i = 0; i < n; i++) {
// 对每次循环执行操作
db.collection.insertOne({"field": i});
}
```
需要注意的是，MongoDB更倾向于使用聚合管道操作和批量操作来处理循环逻辑，以提高性能和效率。

因此，在设计数据模型时尽量避免频繁的循环操作。