初始MongoDB

Linux 端启动 MongoDB 服务

在 /data 路径下创建文件夹 db_test 来存放 MongoDB 服务的数据。（数据存放位置）

cd /data        #进入data路径
mkdir db_test   #创建db文件夹

在 /logs 路径下创建文件夹 mongo 存放日志文件 mongod.log（文件不用创建，到时候会自动生成，但路径即文件夹必须提前创建好）。（日志文件）

mkdir /logs     #创建/logs路径
cd /logs        #进入log路径
mkdir mongo     #创建mongo文件夹

在 /etc/mongod（没有路径就创建）路径下新建配置文件 mongod.conf，使用配置文件启动 MongoDB 服务（把命令写入配置文件，以后启动服务就不用再输入一长串的命令，直接启动配置文件即可）。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-T3Ga52LG-1667533051152)(Mongo.assets/image-20221024090318389.png)]

启动客户端

mongo --port 27017(端口号)

退出客户端

exit

关闭 MongoDB 服务

能连接到客户端时:

use admin     #使用系统数据库admin，只有在admin数据库中才可以进行关闭服务的操作
db.shutdownServer()     #关闭服务

客户端无法连接时:

查看 Mongo 相关进程 ps -ef | grep mongo
kill 和 Mongo 的服务进程 kill进程号码

数据库的基本操作

创建数据库

MongoDB安装完成后，可以通过pgrep mongo -l命令来查看是否已经启动。

在操作数据库之前，需要连接它，连接本地数据库服务器，输入命令：mongo

创建数据库命令：use Testdb（如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库）

查看所有数据库我们可以用命令：show dbs

然而并没有我们刚创建的Testdb数据库。要想显示它，我们需要向数据库插入一些数据：db.Testdb.insert({_id:1,name:"王小明"})：

删除数据库

MongoDB删除数据库需要先切换到该数据库中：use Testdb 然后执行删除命令：db.dropDatabase()

集合操作

MongoDB数据库中的集合相当于MySQL数据库中的表。

• 先进入指定数据库Testdb : use Testdb
• 显示所有集合 show collections
• 创建集合命令：db.集合名.insert()。（注意：一条数据用大括号{}括起来，多条数据用[]将所有数据括起来） 例：db.mytest2.insert([{"name" : "王小明","sex":"男"},{"name" : "李小红","sex":"女"}])
• 查询集合命令：db.集合名.find()。
• 删除集合命令：db.集合名.drop()。

文档操作

插入文档命令

：db.集合名.insert(文档)。

document=({_id:1,name: '魏建新',sex: '男',hobbies: ['乒乓球','羽毛球'],birthday: '2002-09-12'
});db.person.insert(document)
//person是集合名，如果该集合不在该数据库中，MongoDB会自动创建该集合并插入文档

更新文档

主要用到了：update()和save()方法。

用update()方法来更新person的数据，把王小明的出生日期替换成1996，命令如下：
db.person.update({birthday:"1996-02-14"},{$set:{birthday:"1996"}})

save()方法通过传入的文档来替换已有文档。
db.person.save({"_id" :1,"name" : "李小红","sex" : "女","hobbies" : ["画画","唱歌","跳舞"],"birthday" : "1996-06-14"
})
或：db.person.save(newdocument)

查询文档

• pretty()方法，使输出更整齐

• 条件查询

操作	格式	范例	关系数据库中类似的语句
等于	{<key>:<value>}	db.stu1.find({“name”:“李小红”}).pretty()	where name = ‘李小红’
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.stu1.find({“age”:{$lt:18}}).pretty()	where age < 18
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.stu1.find({“age”:{$lte:18}}).pretty()	where age <= 18
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.stu1.find({“age”:{$gt:18}}).pretty()	where age > 18
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.stu1.find({“age”:{$gte:18}}).pretty()	where age >= 18
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.stu1.find({“age”:{$ne:18}}).pretty()	where age != 18

• AND条件

find()方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规SQL的AND条件。如查询集合stu1中年龄为20岁的男性信息：
db.stu1.find({"age":20, "sex":"男"}).pretty()

删除文档数据

删除指定的数据：db.stu1.remove({'age':20})  //删除年龄为20的数据

删除全部数据（集合并不会删除）：db.stu1.remove({})

MongoDB文档的高级查询操作

数据的导入与导出

数据导入

数据导入工具：mongoimport；

mongoimport -d Testdb1 -c score --type csv --headerline --ignoreBlanks --file test.csv

• -d Testdb1 ：指定将数据导入到 Testdb1 数据库；
• -c score ：将数据导入到集合 score ，如果这个集合之前不存在，会自动创建一个（如果省略 --collection 这个参数，那么会自动新建一个以 CSV 文件名为名的集合）；
• –type csv ：文件类型，这里是 CSV；
• –headerline ：这个参数很重要，加上这个参数后创建完成后的内容会以 CSV 文件第一行的内容为字段名（导入json文件不需要这个参数）；
• –ignoreBlanks ：这个参数可以忽略掉 CSV 文件中的空缺值（导入json文件不需要这个参数）；
• –file 1.csv ：这里就是 CSV 文件的路径了，需要使用绝对路径。

数据导出

数据导出工具： mongoexport；

#导出 json 格式文件：
mongoexport -d Testdb1 -c score -o /file.json --type json

• -o /file.json ：输出的文件路径/（根目录下）和文件名；
• –type json ：输出的格式，默认为 json。

#导出 csv 格式的文件：
mongoexport -d Testdb1 -c score -o /file.json --type csv -f "_id,name,age,sex,major"

• -f ：当输出格式为 csv 时，需要指定输出的字段名。

高级查询

假设有集合 hobbies 内容如下：

_id	name	sex	hobbies
1	小红	女	唱歌，跳舞，羽毛球
2	小明	男	唱歌，乒乓球，羽毛球
3	小亮	男	乒乓球，羽毛球

$all 匹配所有

#查询其中所有喜欢“唱歌”和“羽毛球”的人:
db.hobbies.find({hobbies:{$all:["唱歌","羽毛球"]})

$exists 返回(不)含有指定字段的文档

#查询 hobbies 集合中存在 age 字段的文档：
db.hobbies.find({age:{$exists:true}})
#hobbies 集合中不存在 age 字段的文档：
db.hobbies.find({age:{$exists:false}})

$type - 返回指定BSON字段类型的文档

#查询companies集合中所有homepage_url字段不为null类型的文档（提示：$not）
db.companies.find({
homepage_url:{$not:{$type:10}}
},{homepage_url:1})

了解type所表示的字符串类型，请访问：

https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/bson-types/

$mod 取模运算

#查询 age 取模7等于4的文档：
db.hobbies.find({age:{$mod:[7,4]}})

$in 包含

#查询 age =17或 age =20的文档 :
db.hobbies.find({age:{$in:[17,20]}})

$nin 不包含

#查询 age !=17且 age !=20的文档：
db.hobbies.find({age:{$nin:[17,20]}})

$size 数组元素个数

#可以查询特定长度的数组，比如 hobbies 这一字段，查询有两个爱好的文档：
db.hobbies.find({hobbies:{$size:2}})

查询结果排序

db.collection.find().sort({_id:1})     #将查询结果按照_id升序排序
db.collection.find().sort({_id:-1})    #将查询结果按照_id降序排序

假设数据库有集合 student 如下：

_id	name	age	sex	major
1	王晓丽	19	女	计算机
2	张明	21	男	计算机
3	秋雅	20	女	播音主持
4	张欣欣	18	女	表演

$or 条件之间的或查询

#$or 表示多个查询条件之间是或的关系，比如查询性别 sex 为 男 或年龄 age 为18的文档信息：
db.student.find({$or:[{sex:"男"},{age:18}]})

$and 条件之间的且查询

#$and表示多个查询条件之间是且的关系，比如查询年龄 age 大于18且小于21（18 < age < 21）的信息：
db.student.find({$and:[{age:{$gt:18}},{age:{$lt:21}}]})

$nor - 既不…也不…

#查询companies集合中所有满足 number_of_employees字段既不大于200，也不小于100的文档，且只返回number_of_employees字段。
db.companies.find({$nor:[{number_of_employees:{$gt:200}},{number_of_employees:{$lt:100}}]},{number_of_employees:1,_id:0})

$ne不等于

#查询companies集合中所有homepage_url字段不是null类型的文档
db.companies.find({
homepage_url:{$ne:null}
},{homepage_url:1})

$not 条件取反查询

#$not 用来执行取反操作，比如查询年龄 age 大于等于20岁，然后进行取反（即查询年龄小于20岁的文档）：
db.student.find({age:{$not:{$gte:20}}})

正则表达式匹配查询

#查询不符合major=计*开头文档：
db.student.find({major:{$not:/^计.*/}})

count() 返回结果集总数

#比如返回上一步正则查询到的结果集有几条：
db.student.find({major:{$not:/^计.*/}}).count()

$expr：表达式操作符。

可以用于同一文档中，字段值之间的比较

#查询routes集合中所有src_airport和dst_airport字段值相等的文档，且只返回src_airport和dst_airport字段:
db.companies.find({$expr:{$eq:["$name","$permalink"]}},{name:1,permalink:1,_id:0})

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YTCtDZ1I-1667533051153)(Mongo.assets/image-20221028121348888.png)]

#查询companies集合中所有founded_year小于deadpooled_year字段值的文档，且只返回founded_year和deadpooled_year字段:
db.companies.find({$expr:{$lt:["$founded_year","$deadpooled_year"]}},
{founded_year:1,deadpooled_year:1,_id:0})

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zeYv3NBV-1667533051154)(Mongo.assets/image-20221028121702305.png)]

游标

什么是游标

通俗的说，游标不是查询结果，而是查询的返回资源，或者接口。通过这个接口，你可以逐条读取。就像 fopen 打开文件，得到一个资源一样，通过资源，可以一行一行的读文件。

使用循环插入数据

#我们首先插入10000条数据到集合 items，因为 mongodb 底层是 javascript 引擎，所以我们可以使用 js 的语法来插入数据：
for(var i=0;i<10000;i++)db.items.insert({_id:i,text:"Hello MongoDB"+i})

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DoDv1Bpf-1667533051155)(https://data.educoder.net/api/attachments/247874)]

声明游标

#定义一个变量来保存这个游标，find 的查询结果（_id<=5）赋值给了游标 cursor 变量,代码如下：
var cursor=db.items.find({_id:{$lte:5}})

打印游标中的数据信息

• printjson(cursor.next()) 打印下一条数据

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GVj7PNeE-1667533051156)(https://data.educoder.net/api/attachments/247953)]

• 使用 js 的 while 语法来循环打印

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yjXcE1Fp-1667533051156)(https://data.educoder.net/api/attachments/247954)]

• 使用 for 循环打印

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-42Njypch-1667533051157)(https://data.educoder.net/api/attachments/247954)]

• 使用 forEach 打印

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cmK492c3-1667533051158)(https://data.educoder.net/api/attachments/247956)]

游标的使用场景

我们可以在分页的情况下使用游标。

假设每页有10行，我们查询第701页，可以配合 skip() 和 limit() 来实现，具体步骤如图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kLiDQjoW-1667533051159)(https://data.educoder.net/api/attachments/247982)]

如果不想全部取出，只取出某一个，可以使用如下方法，取出数组下标，具体步骤如图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i9CpcAOL-1667533051159)(https://data.educoder.net/api/attachments/247983)]

MongoDB 之聚合函数查询统计

操作符	作用
$project	修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档
$match	用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作
$limit	用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数
$skip	在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
$unwind	将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
$group	将集合中的文档分组，可用于统计结果
$sort	将输入文档排序后输出

$project 修改文档结构输出

有时候我们并不会用到文档的全部内容，只是使用其中几列，这时候就可以使用 $project 进行操作；或者有时候要重命名键值（列名），也可以使用 $project。

对集合 educoder 进行操作：

• 只输出作者 author 和学习人数 learning_num 信息，_id也不要不显示（_id默认是显示的）：

db.educoder.aggregate({$project:{_id:0,author:1,learning_num:1}})

0 为不显示，非 0 为显示。

• 重命名字段名（把 learning_num 重命名为 num）：

db.educoder.aggregate({$project:{course:1,authoe:1,tags:1,num:'$learning_num'}})

$match 筛选文档输出

有时候我们要在集合中筛选出符合特定条件的文档，这时候使用 $match 便可以很快实现。

只输出作者为“李暾”的文档：

db.educoder.aggregate({$match:{author:'李暾'}})

$limit 限制文档数量输出

有时候集合中文档数量太大，我们只想选取前几行查看一下，这时候就可以用 $limit，输出前2条文档：

db.educoder.aggregate({$limit:2})

$skip 跳过前 n 条文档输出

与 limit相反，limit 相反，limit相反，skip 是跳过前 n 条文档，显示剩余文档。

将集合 educoder 中的前两条文档跳过，显示剩余文档：

db.educoder.aggregate({$skip:2})

• $skip 接受一个数字 n，表示丢弃结果集中的前 n 个文档；

$limit 与 $skip 可以组合使用，

db.educoder.aggregate([{$skip:1},{$limit:2}])#跳过第一条，显示前两条，也就是显示第2-3条文档db.educoder.aggregate([{$limit:2},{$skip:1}])#显示前两条，跳过第一条，也就是显示第2条文档

$unwind 拆分数组类型字段

将 educoder 中的 tags 字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值：

db.educoder.aggregate({$unwind:'$tags'})

$group 分组输出

该操作比较常用，因为文档分组后利于我们的统计。比如，按照作者分组我们就可以统计出该集合总共有几个作者。

在集合 educoder 中，按作者分组：

db.educoder.aggregate({$group:{_id:'$author'}})

$sort 排序输出

按照学习人数 learning_num 降序排序输出文档：

db.educoder.aggregate({$sort:{learning_num:-1}})

• -1 代表降序排序， 1 代表升序排序。

MongoDB 之滴滴、摩拜都在用的索引

了解索引

• 什么是索引：

  索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引可以提高查询速度（而不用全表扫描）。

• 索引的原理：

  对某个键按照升续或降续创建索引，查询时首先根据查询条件查找到对应的索引条目，然后找到索引条目对应的文档指针（文档在磁盘上的存储位置），根据文档指针再去磁盘中找到相应的文档，整个过程不需要扫描全表，速度比较快。

每个文档被插入集合时，如果没有给它指定索引_id，MongoDB 会自动给它创建一个默认索引_id，是个 ObjectId 对象。如图1所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RNKEgXfI-1667533051160)(Mongo.assets/207848.png)]

索引的分类

MongoDB 支持多种类型的索引，主要有以下几种类型：

索引类型	用途
包括单字段索引（Single Field Index）	针对某一键 key 创建了单字段索引，其能加速对 key 字段的各种查询请求，是最常见的索引形式，MongoDB 默认创建的 id 索引也是这种类型。
复合索引 (Compound Index)	复合索引是单字索引的升级版本，它针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推。
多 key 索引 (Multikey Index)	当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多 key 索引。
哈希索引（Hashed Index）	按照某个字段的hash值来建立索引，目前主要用于 MongoDB Sharded Cluster 的 Hash 分片，哈希索引只能满足字段完全匹配的查询，不能满足范围查询等。
地理位置索引（Geospatial Index）	能很好的解决 O2O 的应用场景，比如：查找附近的美食、查找某个区域内的车站等。
文本索引（Text Index）	能解决快速文本查找的需求，比如有一个博客文章集合，需要根据博客的内容来快速查找，则可以针对博客内容建立文本索引。

索引基本操作

创建索引（单字段索引）

db.person.createIndex({key:1})

• key ：要创建索引的键；
• 如果为 1 说明是按照升序创建索引，而如果为 -1，则是按降序创建索引。

​ 如图2所示，说明创建索引成功：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DhdqksII-1667533051161)(Mongo.assets/207849.png)]

查询索引

• 查询集合索引：

db.person.getIndexes()
#效果如图3所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sCAN9J6s-1667533051161)(Mongo.assets/207850.png)]

• 查询系统全部索引：

  db.system.indexes.find()
  

删除索引

• 通过指定索引名称删除该索引：

db.person.dropIndex("ageIdx")

效果如图4所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4Hmld18f-1667533051162)(Mongo.assets/207852.png)]

• 通过指定集合删除集合中的全部索引：

  db.person.dropIndexes()
  #注：默认索引_id不会且不能被删除
  

  效果如图5所示：

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lvW73KrE-1667533051163)(Mongo.assets/207851.png)]

常见索引的创建

创建复合索引

和创建单字段索引的方法差不多，只是选取了多个键一同作为索引，中间以逗号隔开:

db.person.createIndex({age: 1, name: 1})
#用法也和单字段索引差不多，就不再赘述。

创建多 key 索引

当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多 key 索引，多 key 索引会为数组的每个元素建立一条索引，比如 person 集合加入一个 habbit 字段（数组）用于描述兴趣爱好：

{name : '王小明', age : 19, habbit: ['football', 'runnning']}

需要查询有相同兴趣爱好的人就可以利用 habbit 字段的多 key 索引。

db.person.createIndex( {habbit: 1} )     // 升序创建多key索引db.person.find({habbit: 'football'})     //查找喜欢足球的人

创建哈希索引

创建命令如下：

db.person.createIndex( { _id: 'hashed' } )

注：哈希索引涉及知识点太多，本关就不做重点介绍，以后用到再做详细解释。

文本索引的创建与使用

• 什么时候使用文本索引；

  假如我们用 Mongodb 存储了很多博客文章，那么如何快速找到所有关于 mongodb 这个主题的文章呢？这时候就要用到文本搜索了。

  有文章集合 collection，如下：

  {title: 'enjoy the mongodb articles on educoder',tags: [   'mongodb',   'educoder']}
  

• 创建文本索引命令，如下：

  db.collection.createIndex({ title: 'text'})
  

  • 创建全文本索引的字段必须为 string 格式；
  • 每个集合只支持一个文本索引。

  运行效果如图1所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Gctu1pII-1667533051163)(Mongo.assets/208097.png)]

​ 也可以创建多个字段的 text，下面的示例在字段主题和注释上创建一个文本索引：

db.collection.createIndex(  {     title:'text',     tags：'text'  })

• 使用文本索引；

  现在我们已经创建了 title 的索引，我们来搜索一下含有 educoder.net 的文章：

  db.collection.find({$text:{$search:'educoder.net'}})
  

  • search 后的关键词可以有多个，关键词之间的分隔符可以是多种字符，例如空格、下划线、逗号、加号等，但不能是-和\，因为这两个符号会有其他用途。搜索的多个关键字是 or 的关系，除非你的关键字包含-；
  • 匹配时不是完整的单词匹配，相似的词也可以匹配到；

  运行效果如图2所示：

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ru1FYFWd-1667533051164)(Mongo.assets/208100.png)]

• 删除文本索引；

  • 通过命令获取索引名：

    db.collection.getIndexes()
    

  • 删除命令：

    db.collection.dropIndex('title_text')
    

    运行效果如图3所示：

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kKWyILIS-1667533051164)(Mongo.assets/208103.png)]

有趣的地理位置索引

GeoJson 数据

并不是所有文档都可以创建地理位置索引，只有拥有特定格式的文档才可以创建。

如果我们用的是 2dsphere 索引，那么插入的应该是 GeoJson 数据。GeoJson 的格式如是： { type: ‘GeoJSON type’ , coordinates: ‘coordinates’ }

• type ：指的是类型，可以是 Point (本例中用的)、LineString、 Polygon 等；
• coordinates ：指的是一个坐标数组。

我们有如下几个位置的坐标信息（具体详情如图1所示），先把它们写入集合 locations 中。

db.locations.insert({_id:1,name:'长沙站',location:{type:'Point',coordinates:[113.018987,28.201215]}})db.locations.insert({_id:2,name:'湖南师范大学',location:{type:'Point',coordinates:[112.946045,28.170968]}})db.locations.insert({_id:3,name:'中南大学',location:{type:'Point',coordinates:[112.932175,28.178291]}})db.locations.insert({_id:4,name:'湖南女子学院',location:{type:'Point',coordinates:[113.014675,28.121163]}})db.locations.insert({_id:5,name:"湖南农业大学",location:{type:'Point',coordinates:[113.090852,28.187461]}})

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hggevTP4-1667533051165)(Mongo.assets/207952.png)]

创建地理位置索引

有了规范的文档后，我们就可以使用以下命令，在 location 键上创建一个地理位置索引：

db.locations.createIndex({location:'2dsphere'})

• 2d ：平面坐标索引，适用于基于平面的坐标计算，也支持球面距离计算，不过官方推荐使用 2dsphere 索引；
• 2dsphere ：几何球体索引，适用于球面几何运算；
• 默认情况下，地理位置索引会假设值的范围是从−180到180（根据经纬度设置）。

如下索引创建成功，效果如图2所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fODaxTQy-1667533051165)(Mongo.assets/208105.png)]

地理位置索引的使用

查询命令：

db.runCommand({    geoNear:'locations',    near:{type:'Point',coordinates:[113.018987,28.201215]},    spherical:true,    minDistance:1000,    maxDistance:8000    })

• geoNear ：我们要查询的集合名称；
• near ：就是基于那个点进行搜索，这里是我们的搜索点“长沙站”；
• spherical ：是个布尔值，如果为 true，表示将计算实际的物理距离，比如两点之间有多少 km，若为 false，则会基于点的单位进行计算 ；
• minDistance ：搜索的最小距离，这里的单位是米 ；
• maxDistance ：搜索的最大距离。

查询结果分析：

在 result 中，查到了“湖南农业大学”和“湖南师范大学”，每个文档都加上了一个 dis 字段，它表示这个点离你搜索点的距离。比如说，在结果中 name 为“湖南农业大学”的点的 dis 为7215.061630510019。表示“湖南农业大学”距离搜索点“长沙站”的距离是7215米。这个结果对于 LBS 应用是非常有用的。具体详情如图3所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hfYj6wr5-1667533051165)(Mongo.assets/208036.png)]

数据备份和恢复

数据备份

mongodump 备份工具

mongodump 的参数与 mongoexport（数据导出）的参数基本一致：

参数	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
-o	指明到要导出的文件名
-q	指明导出数据的过滤条件
–authenticationDatabase	验证数据的名称
–gzip	备份时压缩
–oplog	use oplog for taking a point-in-time snapshot

使用 mongodump 备份数据

备份工具同导入导出工具类似，都是在命令行进行操作，无需进入客户端。

• 全库备份（如果数据库未设置用户和密码，可以省略 -uroot -proot 参数）

  mongodump -h 127.0.0.1:27300 -uroot -proot --authenticationDatabase admin  -o /home/mongod#备份本地27300端口中root用户的所有数据库到/home/mongod目录下
  

• 单个数据库备份

  mongodump -h 127.0.0.1:27300 -uroot -proot --authenticationDatabase admin  -d test -o /home/mongod/test#备份本地27300端口中root用户的test数据库到/home/mongod/test目录下
  

• 集合备份

  mongodump -h 127.0.0.1:27300 -uroot -proot --authenticationDatabase admin  -d test -c haha -o /home/mongod/test/haha#备份27300端口中root用户的test数据库的haha集合到/home/mongod/test/haha目录下
  

• 压缩备份库

  mongodump -h 127.0.0.1:27300 -uroot -proot --authenticationDatabase admin  -d test -o /home/mongod/test1 --gzip#压缩备份本地27300端口中root用户的test数据库到/home/mongod/test1目录下
  

• 压缩备份集合

  mongodump -h 127.0.0.1:27300 -uroot -proot --authenticationDatabase admin  -d test -c haha -o /home/mongod/test1/haha --gzip#压缩备份27300端口中root用户的test数据库的haha集合到/home/mongod/test1/haha目录下
  

数据恢复

mongorestore 恢复工具

参数	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
-o	指明到要导出的文件名
-q	指明导出数据的过滤条件
–authenticationDatabase	验证数据的名称
–gzip	备份时压缩
–oplog	use oplog for taking a point-in-time snapshot
–drop	恢复的时候把之前的集合drop掉

使用 mongorestore 恢复数据

• 全库备份中恢复单库（基于之前的全库备份）

  mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test --drop  /home/mongod#从/home/mongod目录下恢复全部数据库的数据到本地27300端口中root用户中（基于第一关的备份，下同）
  

• 恢复 test 库

  mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test /home/mongod/test#从/home/mongod/test目录下恢复名为test的单个数据库的数据到本地27300端口中root用户中的test数据库
  

• 恢复 test 库下的 haha 集合

  mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test -c haha /home/mongod/test/haha/haha.bson#从/home/mongod/test/haha目录下恢复集合的数据到本地27300端口中root用户的test数据库的haha集合中
  

• –drop 参数实践恢复

  # 恢复单库mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test --drop /home/mongod/test# 恢复单表mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -
  

ongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test --drop /home/mongod#从/home/mongod目录下恢复全部数据库的数据到本地27300端口中root用户中（基于第一关的备份，下同）

- 恢复 test  库

mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test /home/mongod/test#从/home/mongod/test目录下恢复名为test的单个数据库的数据到本地27300端口中root用户中的test数据库

- 恢复 test 库下的 haha  集合

mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test -c haha /home/mongod/test/haha/haha.bson#从/home/mongod/test/haha目录下恢复集合的数据到本地27300端口中root用户的test数据库的haha集合中

- --drop 参数实践恢复# 恢复单库mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -d test --drop /home/mongod/test# 恢复单表mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -uroot -proot --authenticationDatabase admin -

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