### 备份方式和恢复方式 备份全部数据库 mkdir /bak mongodump 备份指定数据库 mkidr /bak mongodump -d admin 备份一个数据库中的某个集合 mkdir /bak mongodump -d admin -c student 恢复全部数据库 mongorestore --drop # --drop是为了防止数据重复 恢复
### 备份方式和恢复方式
备份全部数据库
mkdir /bak
mongodump
备份指定数据库
mkidr /bak
mongodump -d admin
备份一个数据库中的某个集合
mkdir /bak
mongodump -d admin -c student
恢复全部数据库
mongorestore --drop # --drop是为了防止数据重复
恢复某个数据库
mongorestore -d dbname --drop
恢复某个数据库的某个集合
mongorestore -d dbname -c student --drop
异机数据恢复
mongorestore -h host -d dbname /path/sourcefile # 注意这里要使用dump出来的文件的源文件
mongodump
-h 导出源
-d 要导出的数据库名称
-o 数据库要导出的位置
mongorestore
-d 使用的数据库名称
-c 恢复一个表
### 数据的导出
Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。
mongoexport
参数说明：
-h:指明数据库宿主机的IP
-u:指明数据库的用户名
-p:指明数据库的密码
-d:指明数据库的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要导出那些列
-o:指明到要导出的文件名
-q:指明导出数据的过滤条件
### 数据的导入
mongoimport
-type 指明要导入的文件格式
-headerline 指明不导入第一行
-file 指明要导入的文件路径
参数说明：
-h:指明数据库宿主机的IP
-u:指明数据库的用户名
-p:指明数据库的密码
-d:指明数据库的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要导入那些列
CSV 格式良好，主流数据库都支持导出为CSV 的格式，所以这种格式非常利于异构数据迁移
### 演示备份数据库
mkdir /bak cd /bak [root@redis bak]# mongodump -h 192.168.58.30 --port 27017 -u root -p connected to: 192.168.58.30:27017 Enter password: Thu Jul 17 08:15:42.996 all dbs Thu Jul 17 08:15:43.006 DATABASE: admin to dump/admin Thu Jul 17 08:15:43.015 admin.system.indexes to dump/admin/system.indexes.bson Thu Jul 17 08:15:43.076 2 objects Thu Jul 17 08:15:43.077 admin.system.users to dump/admin/system.users.bson Thu Jul 17 08:15:43.077 1 objects Thu Jul 17 08:15:43.077 Metadata for admin.system.users to dump/admin/system.users.metadata.json Thu Jul 17 08:15:43.078 DATABASE: guest to dump/guest Thu Jul 17 08:15:43.082 guest.system.indexes to dump/guest/system.indexes.bson Thu Jul 17 08:15:43.088 3 objects Thu Jul 17 08:15:43.088 guest.system.users to dump/guest/system.users.bson Thu Jul 17 08:15:43.097 1 objects Thu Jul 17 08:15:43.097 Metadata for guest.system.users to dump/guest/system.users.metadata.json Thu Jul 17 08:15:43.098 guest.student to dump/guest/student.bson Thu Jul 17 08:15:43.103 26 objects Thu Jul 17 08:15:43.103 Metadata for guest.student to dump/guest/student.metadata.json [root@redis bak]# ll total 4 drwxr-xr-x 4 root root 4096 Jul 17 08:15 dump [root@redis bak]# cd dump/ [root@redis dump]# ls admin guest [root@redis dump]#
###恢复数据库
由于刚开始的时候指定了备份目录下面的所有文件，所以会报错
[root@localhost ~]# [root@localhost ~]# mongorestore -d admin admin/* ERROR: too many positional options Import BSON files into MongoDB.
后来从新换了一个，再次报错
[root@localhost ~]# mongorestore -d admin admin/ couldn't connect to [127.0.0.1] couldn't connect to server 127.0.0.1:27017
上面报错是因为我配置文件中写的是本机ip,更换后
[root@localhost ~]# mongorestore -d admin admin/ -h 192.168.58.10
connected to: 192.168.58.10
Thu Jul 17 09:08:33.873 admin/system.users.bson
Thu Jul 17 09:08:33.873 going into namespace [admin.system.users]
1 objects found
Thu Jul 17 09:08:33.902 Creating index: { key: { _id: 1 }, ns: "admin.system.users", name: "_id_" }
Thu Jul 17 09:08:34.043 Creating index: { key: { user: 1, userSource: 1 }, unique: true, ns: "admin.system.users", name: "user_1_userSource_1" }
[root@localhost ~]#### 查看是否正确导入
[root@localhost ~]# mongo 192.168.58.10
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: 192.168.58.10/test
Welcome to the MongoDB shell.
For interactive help, type "help".
For more comprehensive documentation, see
http://docs.mongodb.org/
Questions? Try the support group
http://groups.google.com/group/mongodb-user
> show dbsl
Thu Jul 17 09:12:34.806 don't know how to show [dbsl] at src/mongo/shell/utils.js:847
> show dbs;
admin0.203125GB
guest0.203125GB
local0.078125GB
> use guest
switched to db guest
> show collections;
student
system.indexes
system.users
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("53c769621d184866a15043ec"), "name" : "zhuima" }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043ed"), "x" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043ee"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043ef"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f0"), "x" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f1"), "x" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f2"), "x" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f3"), "x" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f4"), "x" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f5"), "x" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f6"), "x" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f7"), "x" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f8"), "x" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043f9"), "x" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043fa"), "x" : 14 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043fb"), "x" : 15 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043fc"), "x" : 16 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043fd"), "x" : 17 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043fe"), "x" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("53c769861d184866a15043ff"), "x" : 19 }
Type "it" for more
>### 用户管理
添加超级用户
use admin
db.addUser('name','password')
添加只读用户
use dbname
db.addUser('name','password',true)
添加普通用户
use dbname
db.addUser('name','password') 其实也不能说是普通用户，这个只是针对于某一个数据库有权限
删除用户
use dbname
db.system.users.remove('name','password')
更换用户密码
use dbname
db.addUser('name','password')
切换用户（必须要先到对对应的数据库，root账户除外）
use dbname
db.auth('name','password')
查找用户
use dbname
db.system.users.find()
### 监控mongodb
1、db.serverStatus()可以查看系统的大部分状态
> db.serverStatus()
{
"host" : "redis.vagrant.internal",
"version" : "2.6.3",
"process" : "mongod",
"pid" : NumberLong(27724),
"uptime" : 4997,
"uptimeMillis" : NumberLong(4997102),
"uptimeEstimate" : 4608,
"localTime" : ISODate("2014-07-21T10:49:35.340Z"),
"asserts" : {
"regular" : 0,
"warning" : 0,
"msg" : 0,
"user" : 4,
"rollovers" : 0
},
"backgroundFlushing" : {
"flushes" : 83,
"total_ms" : 202,
"average_ms" : 2.433734939759036,
"last_ms" : 0,
"last_finished" : ISODate("2014-07-21T10:49:18.431Z")
},
"connections" : {
"current" : 1,
"available" : 51199,
"totalCreated" : NumberLong(2)
},
"cursors" : {
"note" : "deprecated, use server status metrics",
"clientCursors_size" : 0,
"totalOpen" : 0,
"pinned" : 0,
"totalNoTimeout" : 0,
"timedOut" : 0
},
"dur" : {
"commits" : 30,
"journaledMB" : 0,
"writeToDataFilesMB" : 0,
"compression" : 0,
"commitsInWriteLock" : 0,
"earlyCommits" : 0,
"timeMs" : {
"dt" : 3102,
"prepLogBuffer" : 0,
"writeToJournal" : 0,
"writeToDataFiles" : 0,
"remapPrivateView" : 0
}
},
"extra_info" : {
"note" : "fields vary by platform",
"heap_usage_bytes" : 62587072,
"page_faults" : 2
},
"globalLock" : {
"totalTime" : NumberLong("4997106000"),
"lockTime" : NumberLong(466098),
"currentQueue" : {
"total" : 0,
"readers" : 0,
"writers" : 0
},
"activeClients" : {
"total" : 0,
"readers" : 0,
"writers" : 0
}
},
"indexCounters" : {
"accesses" : 48,
"hits" : 48,
"misses" : 0,
"resets" : 0,
"missRatio" : 0
},
"locks" : {
"." : {
"timeLockedMicros" : {
"R" : NumberLong(388976),
"W" : NumberLong(466098)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"R" : NumberLong(382921),
"W" : NumberLong(52063)
}
},
"admin" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(239696),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(105140),
"w" : NumberLong(0)
}
},
"local" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(236543),
"w" : NumberLong(842)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(73211),
"w" : NumberLong(45)
}
},
"zhuima" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(139309),
"w" : NumberLong(208)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(1778),
"w" : NumberLong(3)
}
}
},
"network" : {
"bytesIn" : 12768,
"bytesOut" : 29899,
"numRequests" : 150
},
"opcounters" : {
"insert" : 5,
"query" : 22,
"update" : 9,
"delete" : 4,
"getmore" : 0,
"command" : 141
},
"opcountersRepl" : {
"insert" : 0,
"query" : 0,
"update" : 0,
"delete" : 0,
"getmore" : 0,
"command" : 0
},
"recordStats" : {
"accessesNotInMemory" : 0,
"pageFaultExceptionsThrown" : 0,
"admin" : {
"accessesNotInMemory" : 0,
"pageFaultExceptionsThrown" : 0
},
"local" : {
"accessesNotInMemory" : 0,
"pageFaultExceptionsThrown" : 0
}
},
"writeBacksQueued" : false,
"mem" : {
"bits" : 64,
"resident" : 31,
"virtual" : 2654,
"supported" : true,
"mapped" : 1184,
"mappedWithJournal" : 2368
},
"metrics" : {
"cursor" : {
"timedOut" : NumberLong(0),
"open" : {
"noTimeout" : NumberLong(0),
"pinned" : NumberLong(0),
"total" : NumberLong(0)
}
},
"document" : {
"deleted" : NumberLong(1),
"inserted" : NumberLong(5),
"returned" : NumberLong(81),
"updated" : NumberLong(9)
},
"getLastError" : {
"wtime" : {
"num" : 0,
"totalMillis" : 0
},
"wtimeouts" : NumberLong(0)
},
"operation" : {
"fastmod" : NumberLong(0),
"idhack" : NumberLong(0),
"scanAndOrder" : NumberLong(0)
},
"queryExecutor" : {
"scanned" : NumberLong(9),
"scannedObjects" : NumberLong(9)
},
"record" : {
"moves" : NumberLong(0)
},
"repl" : {
"apply" : {
"batches" : {
"num" : 0,
"totalMillis" : 0
},
"ops" : NumberLong(0)
},
"buffer" : {
"count" : NumberLong(0),
"maxSizeBytes" : 268435456,
"sizeBytes" : NumberLong(0)
},
"network" : {
"bytes" : NumberLong(0),
"getmores" : {
"num" : 0,
"totalMillis" : 0
},
"ops" : NumberLong(0),
"readersCreated" : NumberLong(0)
},
"preload" : {
"docs" : {
"num" : 0,
"totalMillis" : 0
},
"indexes" : {
"num" : 0,
"totalMillis" : 0
}
}
},
"storage" : {
"freelist" : {
"search" : {
"bucketExhausted" : NumberLong(0),
"requests" : NumberLong(5),
"scanned" : NumberLong(8)
}
}
},
"ttl" : {
"deletedDocuments" : NumberLong(0),
"passes" : NumberLong(0)
}
},
"ok" : 1
}
>2、mongostat 可以动态查看mongodb的各种状态
[root@redis ~]# mongostat -h 192.168.58.30 -uzhuima -pzhuima
connected to: 192.168.58.30
insert query update delete getmore command flushes mapped vsize res faults locked db idx miss % qr|qw ar|aw netIn netOut conn time
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 zhuima:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:12
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 .:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:13
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 .:0.1% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:14
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 zhuima:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:15
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 zhuima:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:16
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 zhuima:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:17
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0 1.16g 2.59g 31m 0 zhuima:0.0% 0 0|0 0|0 62b 3k 1 12:52:18
^Z
[1]+ Stopped mongostat -h 192.168.58.30 -uzhuima -pzhuima
[root@redis ~]#### 参考文章:
http://blog.csdn.net/shirdrn/article/details/7105539
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/03/08/2384571.html
MySQL의 라이센스는 다른 데이터베이스 시스템과 어떻게 비교됩니까?Apr 25, 2025 am 12:26 AMMySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.
MyISAM을 통해 언제 innodb를 선택 하시겠습니까?Apr 25, 2025 am 12:22 AMMyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.
MySQL에서 외국 키의 목적을 설명하십시오.Apr 25, 2025 am 12:17 AMMySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.
MySQL의 다른 유형의 인덱스는 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:12 AMMySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.
MySQL에서 인덱스를 어떻게 생성합니까?Apr 25, 2025 am 12:06 AMtoreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오
MySQL은 sqlite와 어떻게 다릅니 까?Apr 24, 2025 am 12:12 AMMySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.
MySQL의 색인이란 무엇이며 성능을 어떻게 향상 시키는가?Apr 24, 2025 am 12:09 AMMySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오
MySQL에서 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 방법을 설명하십시오.Apr 24, 2025 am 12:09 AMMySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.
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