主要介绍了日常运行维护的管理工具 MongoDB的日常维护包括使用配置文件,设置访问控制,Shell交互,系统监控和管理,数据库日常备份和恢复 启动和停止MongoDB 启动后可以通过数据库的IP加端口号访问Web形式数据库。配置文件 通过使用拂去配置文件的方式启动
主要介绍了日常运行维护的管理工具
MongoDB的日常维护包括使用配置文件,设置访问控制,Shell交互,系统监控和管理,数据库日常备份和恢复启动和停止MongoDB
启动后可以通过数据库的IP加端口号访问Web形式数据库。配置文件通过使用拂去配置文件的方式启动数据库实例,在bin文件夹下创建并编辑mongodb.config(名字可以随意)
事例加上 dbpath =/data/db/
启动时加上 --f 参数,并且指向配置文件即可。
使用Daemon方式启动
为什么我们使用Daemon方式?当我们关闭数据库服务的session端口的时候,MongoDB的服务也随之终止,这样是十分不安全的。通过守护进程的方式,启动即可。添加 --fork 参数,这里必须指定存储日志的文件,即为启动 --logpath 参数。
事例如下
./mongod.exe --dbpath = D:\MongoDB --logpath = D:\MongoDB\log\mongodb50.log --fork
常见的mongod的参数说明
dbpath:数据文件存放路径logpath: 存放的日志文件
bind_ip :对外的服务绑定IP,一般为空,面对所有的IP开放
port: fork 以后台Daemon的形式启动该服务,web管理端在其上加1000
journal: 开启日志功能,通过保存操作日志来降低单机故障的恢复时间,
config :当参数行十分多的时候,使用这个参数来设定参数文件的位置
关闭数据库
直接使用Control+C来中断在connect连接状态下,可以切换到admin数据,后直接在库中发送db.shutdownServer()指令终止MongoDB实例。
Unix下发送Kill -2 PID 或者 Kill -15 PID来终止进程
ps aux|grep mongod kill -2 (yourPID) ps aux|grep mongod
注意:不能使用kill -9 PID 杀死进程,这样可能导致MongoDB数据库损坏。
访问数据库
绑定iP地址 ——bind_ip//MongoDB 可以限制只允许某一特定IP 来访问,只要在启动时加一个参数bind_ip 即可,如下:
[root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ ./mongod --bind_ip 192.168.1.61
设置监听端口 ——port
//将服务端监听端口修改为27018:
[root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ ./mongod --bind_ip 192.168.1.61 --port 27018
//(报错代码)端户访问时不指定端口,会连接到默认端口27017,对于本例会报错,代码如下:
[root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ ./mongo 192.168.1.50
MongoDB shell version: 2.0.2
connecting to: 192.168.1.61/test
Sun Apr 14 21:45:26 Error: couldn't connect to server 192.168.1.50 shell/mongo.js:81 exception: connect failed
使用用户名和密码登陆 ——启动时使用--auth参数
//先启用系统的登录验证模块, 只需在启动时指定 auth 参数即可,代码如下:
[root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ ./mongod --auth
启动认证
默认有个admin数据库,在admin.system.users中保存的用户比其他的数据库设置的用户权限更大。在未添加admin.system.users用户的权限的的情况下, 客户端无需任何认证就可以连接到数据库,并且可以对数据库进行任何操作,只有在admin.system.users添加了用户,启动--auth参数才会起作用。
1.建立系统root用户
>db.addUser("root","123456") >db.auth("root","123456")
2.建立只读权限用户
>db.addUser("user_reader","1234567",true)
添加只读权限的用户只需添加第三个参数,true。
使用命令行操作
MongoDB不仅可以交互,还可以执行指定的JavaScript文件,执行指定的命令片段,使用Linux Shell。
1.通过eval参数执行指定的语句
查询test库的t1集合的记录有多少:
db.t1.find()
{ "_id" : ObjectId("4f8ac746b2764d3c3e2cafbb"), "num" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4f8ac74cb2764d3c3e2cafbc"), "num" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4f8ac74eb2764d3c3e2cafbd"), "num" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4f8ac751b2764d3c3e2cafbe"), "num" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4f8ac755b2764d3c3e2cafbf"), "num" : 5 }
db.t1.count()
5
通过使用--eval参数直接执行ti的集合中的数
$./mongo.exe --eval "printjson(db.t1.count())" MongoDB shell version: 2.0.2 connecting to: test 5
2.使用js文件执行文件内容
$cat t1_count.js var count = db.t1.count(); printjson('count of t1 is: '+count);
显示为:
$./mongo t1_count.js MongoDB shell version: 2.0.2 connecting to: test "count of t1 is: 5"
Tips:通过--quiet参数屏蔽部分登陆信息,使结果更清晰
$ ./mongo --quiet t1_count.js "count of t1 is: 5"
进程管理
查看活动进程
> db.currentOp() >db.$cmd.sys.inprog.findOne() //$cmd调用外部函数
显示如下:
> db.currentOp() { "inprog" : [ { "opid" : 630385, "active" : true, "lockType" : "read", "waitingForLock" : false, "secs_running" : 0, "op" : "query", "ns" : "test", "query" : { "count" : "t1", "query" : { }, "fields" : { } }, "client" : "127.0.0.1:51324", "desc" : "conn", "threadId" : "0x7f066087f710", "connectionId" : 7, "numYields" : 0 } ] } >
代码解释:
opid:操作进程号op: 操作类型(query ,update ,etc)
ns: 命名空间(namespace),操作对象
query :显示操作的具体内容
lockType: 锁的类型,指明是写锁还是读锁
结束进程
> db.killOp(630385) { "info" : "attempting to kill op" }
我们查看下:
> db.currentOp() { "inprog" : [ ] } >
监控系统的状态和性能
使用serverStatus命令可以获取到运行中的MongoDB服务器统计信息,下面我们来执行命令,查看MongoDB服务器的统计信息(不同平台或不同版本的键会有所不同),代码如下:
> db.runCommand({"serverStatus":1}) { "host" : "lindenpatservermongodb01", "version" : "2.0.2", "process" : "mongod", "uptime" : 6003, "uptimeEstimate" : 5926, "localTime" : ISODate("2012-04-15T11:02:21.795Z"), "globalLock" : { "totalTime" : 6002811172, "lockTime" : 24867, "ratio" : 0.000004142559092311891, "currentQueue" : { "total" : 0, "readers" : 0, "writers" : 0 }, "activeClients" : { "total" : 0, "readers" : 0, "writers" : 0 } }, "mem" : { "bits" : 64, "resident" : 52, "virtual" : 1175, "supported" : true, "mapped" : 160, "mappedWithJournal" : 320 }, "connections" : { "current" : 1, "available" : 818 }, "extra_info" : { "note" : "fields vary by platform", "heap_usage_bytes" : 341808, "page_faults" : 14 }, "indexCounters" : { "btree" : { "accesses" : 1, "hits" : 1, "misses" : 0, "resets" : 0, "missRatio" : 0 } }, "backgroundFlushing" : { "flushes" : 100, "total_ms" : 13, "average_ms" : 0.13, "last_ms" : 1, "last_finished" : ISODate("2012-04-15T11:02:19.010Z") }, "cursors" : { "totalOpen" : 0, "clientCursors_size" : 0, "timedOut" : 0 }, "network" : { "bytesIn" : 1729666458, "bytesOut" : 1349989344, "numRequests" : 21093517 }, "opcounters" : { "insert" : 5, "query" : 8, "update" : 0, "delete" : 0, "getmore" : 0, "command" : 21093463 }, "asserts" : { "regular" : 0, "warning" : 0, "msg" : 0, "user" : 0, "rollovers" : 0 }, "writeBacksQueued" : false, "dur" : { "commits" : 30, "journaledMB" : 0, "writeToDataFilesMB" : 0, "compression" : 0, "commitsInWriteLock" : 0, "earlyCommits" : 0, "timeMs" : { "dt" : 3073, "prepLogBuffer" : 0, "writeToJournal" : 0, "writeToDataFiles" : 0, "remapPrivateView" : 0 } }, "ok" : 1 } >
数据导出与导入 mongoexport和mongoinport
使用mongoexport导出数据
先看数据:
> db.t1.find() { "_id" : ObjectId("4f8ac746b2764d3c3e2cafbb"), "num" : 1 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74cb2764d3c3e2cafbc"), "num" : 2 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74eb2764d3c3e2cafbd"), "num" : 3 } { "_id" : ObjectId("4f8ac751b2764d3c3e2cafbe"), "num" : 4 } { "_id" : ObjectId("4f8ac755b2764d3c3e2cafbf"), "num" : 5 } >使用代码:
./mongoexport.exe -d test -c t1 -o t1.dat connected to: 127.0.0.1 exported 5 records [root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ ls bsondump mongodump mongoimport mongosniff t1_count.js mongo mongoexport mongorestore mongostat t1.dat mongod mongofiles mongos mongotop testfiles.txt [root@mongodb01 /home/mongo/mongodb-2.0.2/bin]$ cat t1.dat { "_id" : ObjectId("4f8ac746b2764d3c3e2cafbb"), "num" : 1 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74cb2764d3c3e2cafbc"), "num" : 2 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74eb2764d3c3e2cafbd"), "num" : 3 } { "_id" : ObjectId("4f8ac751b2764d3c3e2cafbe"), "num" : 4 } { "_id" : ObjectId("4f8ac755b2764d3c3e2cafbf"), "num" : 5 }
./mongoexport.exe -d test -c t1 -o t1.dat 使用参数说明
-d: 指明使用的数据库-c: 指明导出的集合,这里是t1
-o: 导出的数据名,这里的数据名默认使用相对路径,也可以使用绝对路径。
导出的数据格式的是JSON方式,也可导出csv格式;
导出为CSV格式代码文件如下:
./mongoexport -d test -c t1 -csv -f num -o t1.dat-csv:指明了要导出的是CSV格式
-f: 指明需要导出的是哪些例子
数据导入 mongoimport
现将ti删除:
> db.t1.drop() true > show collections system.indexes system.users >
再导入数据,这里导入的是csv数据:
./mongoimport -d test -c t1 --type csv --headerline -file /home/t1.dat connected to: 127.0.0.1
看看导入的数据是不是一样:
> db.t1.find() { "_id" : ObjectId("4f8ac746b2764d3c3e2cafbb"), "num" : 1 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74cb2764d3c3e2cafbc"), "num" : 2 } { "_id" : ObjectId("4f8ac74eb2764d3c3e2cafbd"), "num" : 3 } { "_id" : ObjectId("4f8ac751b2764d3c3e2cafbe"), "num" : 4 } { "_id" : ObjectId("4f8ac755b2764d3c3e2cafbf"), "num" : 5 } >--type csv 导入的数据格式为CSV,为什么导入CSV格式:CSV对各大主流的数据库支持更良好,而JSON作为轻量级的数据格式,还有些弊端。
--file 指明导入的文件路径
数据备份和恢复
使用 数据备份 mongodump
./mongodump -d test -o /home/dump-o:表示输出的备份路径,如果没有使用这个选项的话,MongoDB会自动创建dump文件夹并将备份文件放于其内。
使用数据恢复 mongorestore
mongorestore获取mongodump的输出结果,并将备份的数据插入到运行的MongoDB中。
./mongorestore -d test dump/* connected to: 127.0.0.1 Thu Apr 19 18:16:12 dump/test/system.users.bson Thu Apr 19 18:16:12 going into namespace [test.system.users] 2 objects found Thu Apr 19 18:16:12 dump/test/t1.bson Thu Apr 19 18:16:12 going into namespace [test.t1] 5 objects found Thu Apr 19 18:16:12 dump/test/system.indexes.bson Thu Apr 19 18:16:12 going into namespace [test.system.indexes] Thu Apr 19 18:16:12 { key: { _id: 1 }, ns: "test.system.users", name: "_id_" } Thu Apr 19 18:16:13 { key: { _id: 1 }, ns: "test.t1", name: "_id_" } 2 objects found

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

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