MongoDB

一：問題描述   我在瀏覽器裡輸入mongodb所在機器IP及連接埠號碼：http://192.168.6.70:27017/ 頁面出現：  It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.

我們知道，MongoDB是一種非關係型資料庫，所以它的查詢方式與標準的結構化查詢語言 (SQL)SQL有很大的不同。但無論它是怎麼複雜的一種結構，當它經過開發人員的雙手後，它只能變成客戶想要的結構。今天要講述的就是MongoVUE下如何MongoDB的Group分組查詢。 　　MongoVUE的查詢格式如下： db.collection.group({ key, reduce, initial, [keyf,] [cond,] finalize })

一：分區介紹 這是一種將海量的資料水平擴充的資料庫叢集系統，資料分表格儲存體在sharding的各個節點上，使用者通過簡單的配置就可以很方便地構建一個分布式MongoDB叢集。 MongoDB 的資料分塊稱為 chunk。每個 chunk 都是 Collection 中一段連續的資料記錄，通常最大尺寸是 200MB，超出則產生新的資料區塊。

項目中添加了新的WEB機器結點後，發現其MongoDB叢集的效能開始受到影響，表現在請求的高峰時期，MongoDB的回應時間變得非常長。 通過監控發現，在其高峰時間MongoDB的串連數達到了1100～1500左右，由於每個串連需要使用10M（stack size預設為10240）的記憶體，這導致相當大的記憶體開銷。 BoxedIce的處理方法是，首先通過最佳化串連池，將串連數控制在了800個左右，然後通過修改核心的stack

golang串連mongodb 需要的包： "labix.org/v2/mgo" "labix.org/v2/mgo/bson" //串連資料庫     session, err := mgo.Dial("10.127.2.19:27017")//要已連線的服務器和連接埠         if err != nil {

       mongos是mongodb提供的自動分區組件,在提供分區功能的mongodb系統中,幾乎所有的請求都將通過mongos轉寄到mongod中,然後mongos再匯總,最後返回給用戶端.本來就來分析分析mongos的初始化,為後面通過mongos的查詢,刪除,修改,增加記錄 mapreduce

文章來源：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Database+Profiler   剛接觸mongodb的時候，曾經用過profile，但是沒有這麼詳細的閱讀這篇文檔，可能是自己的系統的訪問規模還不夠大吧，如果訪問量大的時候必然會讓我們查看一些效能方面的問題，這個時候我們就要考慮一下mongodb profile了，下面開始詳細的分析： 什麼是Database Profiler。

樣本： --匯出csv格式： mongoexport -h 192.168.6.52 --port 8000 --username root --csv --password mongo123  --collection a   --fields _id --out /download/a.csv --db dba  --authenticationDatabase admin --query '{_id:1}' --匯出txt格式：

導語：db.keyword.distinct("keyword").length 如下： db.keyword.distinct("keyword").length 查看keyword表中keyword欄位沒有重複的記錄總數 這個方法在官方文檔中沒有看到，試了下find原來也是可以那樣使用的 db.keyword.find().length() ==db.keyword.find().count()

一、索引 MongoDB 提供了多樣性的索引支援，索引資訊被儲存在system.indexes 中，且預設總是為_id建立索引，它的索引使用基本和MySQL 等關係型資料庫一樣。其實可以這樣說說，索引是淩駕於資料存放區系統之上的另一層系統，所以各種結構迥異的儲存都有相同或相似的索引實現及使用介面並不足為 奇。 1.基礎索引 在欄位age 上建立索引，1(升序);-1(降序)： db.users.ensureIndex({age:1}) _id

環境：RedHat 安裝指令碼： [root@PC download]# cat install_mongo.sh #請記得先將安裝包放到/download檔案夾下Dir='/download'BaseDir='/usr/local/mongodb'DataDir='/data/mongo'#聲明建立使用者的sqlsql='db.createUser(\n {\n user: "admin",\n pwd:

https://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.mapReduce/#mapreduce-out-mtd 下面是對mapreduce  output的說明 Output to a Collection with an Action This option is only available when passing a collection that already exists

有時候，初始化資料時，命令條數太多，直接複製insert語句，粘貼到命令列裡執行的話，挺慢的（時間全花在粘貼上面了），所以把語句都放入指令碼裡執行，比較方便些。假如，用js指令碼，不能識別use 資料庫名稱，會報錯：SyntaxError: Unexpected identifier at a.js。 所以，這裡建一個4.sh指令碼，指令碼內容： use dba; db.a.insert({"_id":8}); use dba2;

定義函數： db.system.js.insert({ _id : "TestConcat", value : function TestConcat(s1, s2){ return s1 + s2 } }); 運行函數： db.eval('TestConcat("abc","123")');

一、Mongodb資料更新命令 Mongodb更新有兩個命令：update、save。 1.1update命令 update命令格式： db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi) 參數說明： criteria：查詢條件 objNew：update對象和一些更新操作符 upsert：如果不存在update的記錄，是否插入objNew這個新的文檔，true為插入，預設為false，不插入。

一：概念  通俗的講複本集就是用多台機器進行同一資料的非同步同步，從而使多台機器擁有同一資料的多個副本，並且當主庫當掉時在不需要使用者幹預的情況下自動切換其他備份伺服器做主庫。而且還可以利用複本伺服器做唯讀伺服器，實現讀寫分離，提高負載。 二：實驗環境   三：實驗步驟 3.1 下載 下載地址： https://www.mongodb.org/

1、 複本集的結構及原理   複本集包括三種節點：主節點、從節點、仲裁節點。 主節點負責處理用戶端請求，讀、寫資料, 記錄在其上所有操作的oplog； 從節點定期輪詢主節點擷取這些操作，然後對自己的資料副本執行這些操作，從而保證從節點的資料與主節點一致。預設情況下，從節點不支援外部讀取，但可以設定； 複本集的機制在於主節點出現故障的時候，餘下的節點會選舉出一個新的主節點，從而保證系統可以正常運行。    

MongoDB學習（一）：MongoDB 環境的搭建 本文地址：http://www.cnblogs.com/egger/archive/2013/04/26/3045975.html  歡迎轉載 ，請保留此連結๑•́ ₃•̀๑。 mongdb官網 ：http://www.mongodb.org/ 資料庫下載地址：http://www.mongodb.org/downloads 安裝mongodb 　

1、 分區的結構及原理 分區叢集結構分布：   分區叢集主要由三種組件組成：mongos，config server，shard 1) MONGOS 資料庫叢集請求的入口，所有的請求都通過mongos進行協調，不需要在應用程式添加一個路由選取器，mongos自己就是一個請求分發中心，它負責把對應的資料請求請求轉寄到對應的shard伺服器上。在生產環境通常有多個mongos作為請求的入口，防止其中一個掛掉所有的mongodb請求都沒有辦法操作。 2)

mongodb叢集重構，釋放磁碟空間  由於mongodb刪除了一部分資料後，不會回收相應的磁碟空間，所以這裡通過重建資料目錄的方式釋放磁碟空間。 一 實驗環境 配置了一個複本集，該複本集由以下三個節點群組成： 10.192.203.201:27017 PRIMARY 10.192.203.202:27017 SECONDARY 10.192.203.202:10001  ARBITER 二 實驗步驟 2.1 類比環境