MangoDB 学习指南

安装篇

下载安装

curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.10.tgz
tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.10.tgz
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.10 /usr/local/
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.10 mongodb

mkdir /data/db
touch /var/logs/mongodb/mongodb.logs
cd mongdb/bin && vim mongodb.conf

配置mongodb.conf

dbpath=/data/db
logpath=/var/logs/mongodb
port=27017
#fork=true
#nohttpinterface=true

####　重新绑定mongodb的配置文件地址和访问IP

/usr/local/mongodb/bin/mongod --bind_ip localhost -f /usr/local/mongodb/mongodb.conf
可以通过 /usr/local/mongodb/bin/mongod --help 查看帮助，其中 -f（–config）配置文件，–bind_ip 绑定ip
/usr/local/mongodb/bin/mongod --config /usr/local/mongodb/mongodb.conf 添加到 /etc/rc.d/rc.local 开机启动

测试

其中 mongod --config /usr/local/mongodb/mongodb.conf 服务之后，启动 /usr/local/mongodb/bin/mongo 客户端，支持JavaScript 版本，show dbs 查看数据库，db.version() 查看版本

查看当前mongodb进程信息

ps -ef | grep mongod //查看进程号码
cat /proc/24283/limits //查看具体信息

php的扩展与测试

扩展包地址

cd mongodb-1.1.9
/usr/php/bin/phpize
./configure --with-php-config=/usr/askphp/bin/php-config 
make;make install

PHP代码

创建集合

1
2
3

$m = new \MongoClient();
$db = $m->selectDB("test");
$collection = $db->createCollection("my_col");

插入文档

$m = new \MongoClient();
$db = $m->selectDB("test");
$collection = $db->my_col;
$document = array(
            "title" => "MongoDB",
            "description" => "database",
            "likes" => 100,
            "url" => "http://www.baidu.com",
            "by"=>"change.net"
            );
$ret_ins  = $collection->insert($document);

查找文档

$m = new \MongoClient();
$db = $m->selectDB("test");
$collection = $db->my_col;
$cursor = $collection->find();
foreach ($cursor as $document) {
    echo $document["title"] . "\n";
}

更新文档

$m = new \MongoClient();
$db = $m->selectDB("test");
$collection = $db->my_col;
$collection->update(array("title"=>"MongoDB"), array('$set'=>array("title"=>"MongoDB")));
$cursor = $collection->find();
foreach ($cursor as $document) {
    echo $document["title"] . "\n";
}

删除文档

$m = new \MongoClient();
$db = $m->selectDB("test");
$collection = $db->my_col;
$collection->remove(array("title"=>"MongoDB"),  array("justOne" => true));

$cursor = $collection->find();
foreach ($cursor as $document) {
    echo $document["title"] . "\n";
}

使用篇

Start Mongod && Command


mongod
ps aux | grep mongo

-- Start the Mongo Shell
mongo
show dbs
use meals-development
show collections
show users
show roles
show profile
show databases

db.auth()
db.help()
-- collection 为集合的意思 查看更多帮助，查询帮助
db.collection.help()
db.collection.find().help()

db.collection.findOne()
db.collection.find().toArray()


db.collection.insert()
db.collection.update()
db.collection.save()
db.collection.remove()
db.collection.drop()
db.collection.createIndex()
db.getSiblingDB()

Data Types 类型比较

参考

Date

Date() method which returns the current date as a string.
new Date() constructor which returns a Date object using the ISODate() wrapper.
ISODate() constructor which returns a Date object using the ISODate() wrapper.

ObjectId

new ObjectId

NumberLong && NumberInt

NumberLong(“2090845886852”)。demo：

db.collection.insert( { _id: 10, calc: NumberLong(“2090845886852”) } )
db.collection.update( { _id: 10 },{$set:{ calc: NumberLong(“2555555000000”)}})

db.collection.update( { _id: 10 },{$inc:{ calc: NumberLong(5) } } )

Check Types

instanceof – mydoc._id instanceof ObjectId
typeof – typeof mydoc._id

SQL && MongoDB Mapping Chart

sql与nosql的不同于区别参考

Executables

	MySQL/Oracle	MongoDB
Database Server	mysqld/oracle	mongod
Database Client	mysql/sqlplus	mongo

Terminology and Concepts

SQL Terms/Concepts	MongoDB Terms/Concepts
database	database
table	collection
row	document or BSON document
column	field
index	index
table joins	embedded documents and linking
primary key,Specify any unique column or column combination as primary key.	primary key,In MongoDB, the primary key is automatically set to the _id field.

Create and Alter and CURD

db.users.insert( {
    user_id: "abc123",
    age: 55,
    status: "A"
 } )
 
 -- However, you can also explicitly create a collection:
 db.createCollection("users")
 
 db.users.ensureIndex( { user_id: 1 } )
 db.users.ensureIndex( { user_id: 1, age: -1 } )
 db.users.drop()
 
 
 db.users.find()
 db.users.find(
    { },
    { user_id: 1, status: 1 }
)

db.users.find(
    { },
    { user_id: 1, status: 1, _id: 0 }
)

db.users.find(
    { status: "A" },
    { user_id: 1, status: 1, _id: 0 }
)
db.users.find(
   { age: { $gt: 25, $lte: 50 } }
)
db.users.find(
   { user_id: /^bc/ }
)
db.users.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: 1 } )

db.users.count()
db.users.find().count()

db.users.count( { user_id: { $exists: true } } )
db.users.find( { user_id: { $exists: true } } ).count()

db.users.count( { age: { $gt: 30 } } )
db.users.find( { age: { $gt: 30 } } ).count()

db.users.distinct( "status" )

db.users.findOne()
db.users.find().limit(1)

db.users.find().limit(5).skip(10)
db.users.find( { status: "A" } ).explain()

db.users.update(
   { age: { $gt: 25 } },
   { $set: { status: "C" } },
   { multi: true }
)

db.users.update(
   { status: "A" } ,
   { $inc: { age: 3 } },
   { multi: true }
)


db.users.remove( { status: "D" } )
db.users.remove( )

详细使用

INSERTING DATA

db.customers.insert({  
    first_name: "chris",
    last_name:  "aiv" 
})

--Append a lot of data into a customer
db.customers.insert({  
    first_name: "Peter",
    age: 32,
    address: {
        street: "120 Main St",
        city: "Chicago",
        state: "Illinois",
        zip: "38475"
    },
    phone: {
        home: "5555555555",
        work: "4444444444",
        mobile: "3333333333"
    },
    services: [
        {
            service_id: "time warner"
        },
        {
            service_id: "pge"
        },
        {
            service_id: "moviepass"
        }
    ],
    services_count: 3
});

-- Append data to a customer

db.customers.insert({  
    first_name: "Billy",
    last_name:  "Corgan",
    gender: "m"
})

-- Insert multiple customers in one query

db.customers.insert([  
    {
    first_name: "Jimmy",
    last_name:  "Hendrix"
    },
    {
    first_name: "Jimmy",
    last_name:  "Page"
    },
    {
    first_name: "Kurt",
    last_name:  "Cobain"
    },
    {
    first_name: "Adrian",
    last_name:  "Belew"
    },
    {
    first_name: "Billy",
    last_name:  "Corgan"
    }
])

FINDING DATA

db.customers.find({ first_name: "Peter"}, { services: 1})  
db.customers.find({ first_name: "Peter"}, { "services.service_id": 1})  
db.customers.findOne(  
    { first_name: /^billy$/i },
    { first_name: 1 }
)

db.customers.find({  
    gender: "male"
})

db.customers.find({  
    gender: /(m|male)/i, first_name: /^billy$/i 
})

UPDATING DATA

-- 慎用，破坏式的更新
db.customers.update(  
    { first_name: "Jimmy" },
    { last_name:  "Hendrix"}
)
-- Gentel Update 
db.customers.update(  
    { last_name: /^hendrix$/i },
    { $set: { first_name: "Jimmy" } }
)

-- Increment a value in a field
db.customers.update(  
    { first_name: "Billy" },
    { $inc: { age: 1 }
    }
)

-- Update or Insert a field using an object ID
db.customers.update(  
    { _id: ObjectId("581fef808e5fac221dea48ef") },
    {
        $set: {
            first_name:"Lucy",
            gender: "m",
            age: 40,
            birthdate: new Date("2016-11-02")
        }
    }
)
-- Update a field using someones first name
db.customers.update(  
    { first_name: "Jimmy" },
    {
        $set: {
            gender: "male",
            age: 50,
            birthdate: new Date("Aug 20, 1985")
        }
    },
    { upsert: true }
)
-- Add to an existing document
db.customers.update(  
    { first_name: "Jimmy" },
    { $push: {
        services: {
            service_id: 'hosting windows',
            service_name: "windows hosting"
        }
        }
    }
)
-- 第三个参数,如果条件默认不存在，则新增为true表示新增的，默认为false，第四个参数表示全部更新
db.customers.update({first_name:"jack"},{$inc:{age:2}},true);
db.customers.update({first_name:"Jimmy"},{$inc:{age:3}},false,true);
db.customers.update({first_name:"Kurt"},{$inc:{age:-2}});

REMOVING DATA

--Remove a field
db.customers.update(  
    { last_name: "Page" },
    { 
        $unset: { age: 1 }
    }
)

db.customers.update({first_name:"jack"},{$inc:{age:1}})
--Remove a customer
db.customers.remove(  
    //!!! DO NOT US THIS
    { first_name: "Billy"}, true 
)
-- Remove any customer above the age of 31
db.customers.remove(  
    { age: { $gt: 31 } }
    , true
)

DELETING DATA

1 2	-- Delete a collection db.customers.drop()

SEARCHING DATA

{
  _id: 1,
  name: { first: 'John', last: 'Backus' },
  birth: new Date('Dec 03, 1924'),
  death: new Date('Mar 17, 2007'),
  contribs: [ 'Fortran', 'ALGOL', 'Backus-Naur Form', 'FP' ],
  awards: [
            { award: 'National Medal',
              year: 1975,
              by: 'NSF' },
            { award: 'Turing Award',
              year: 1977,
              by: 'ACM' }
          ]
}
db.users.find({awards: {$elemMatch: {award:'National Medal', year:1975}}})


--  $gt,gte,$lt,$lte,$ne
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()
db.users.find({"likes" : {$gt : 100}})

-- and or 使用
db.customers.find({$or: [{key1: value1}, {key2:value2}]}).pretty()
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
//支持js
db.customers.find({$where:function(){ return this.first_name=="jack"}})

-- 正则查询

db.customers.find({name:{$regex:"yaolan.com"}})
-- 或者
db.customers.find({name:/yaolan.com/})
-- 不区分大小写
db.customers.find({name:{$regex:"yaolan.com",$options:"$i"}})

关于统计，排序，分页，分组等

db.collections.help() 查看更多操作
db.collection.find().help();

db.customers.distinct("first_name");
db.customers.count({first_name:"Jimmy",age:{$gt:1}});
db.customers.count({first_name:"Jimmy",age:{$in:[8,90]}});

-- 用于分页
db.customers.find().limit(2).skip(1)
-- 用于排序，其中value为1 或 -1 分别为升降序
db.customers.find().sort({first_name:1});
db.customers.find().sort({first_name:-1});

-- 分组 
-- key ：按照那个字段分组
-- initial:初始化函数
-- reduce 函数第一个参数当前文档，第二个参数为前一个集合对象
-- condition: 这个就是过滤条件。
-- finalize: 每一组文档执行完后，多会触发此方法，那么在每组集合里面加上count也就是它的活了
db.customers.group({
    key:{age:true},
    initial:{customers:[]},
    reduce:function(curr,prev){ prev.customers.push(curr.first_name) }
});

db.customers.group({
    key:{age:true},
    initial:{obj:[]},
    reduce:function(curr,prev){ 
        prev.obj.push(curr.first_name); 
        prev.obj.push(curr.last_name);
        prev.obj.push({address:"abc"});
    }
});

-- 存储整个值
db.customers.group({
    key:{age:true},
    initial:{obj:[]},
    reduce:function(curr,prev){ 
        prev.obj.push(JSON.stringify(curr)); 
    }
});

-- 删选条件加，每次执行完事件
db.customers.group({
    key:{age:true},
    initial:{obj:[]},
    condition:{age:{$gt:7}},
    reduce:function(curr,prev){ 
        prev.list = JSON.stringify(curr);   
    },
    finalize:function(prev){
        prev.count =  prev.obj.length;
    }
});

aggregate 聚合

按照age分组，并以sum的value累计计算和, 聚合，实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user，在上面的例子中，我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。

db.customers.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])


db.customers.aggregate([{$group : {_id: "$age",num:{$sum:2}}}])
db.customers.aggregate([{$group : {_id: "$age",num:{$avg:1}}}])

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

$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。

$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。


db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

db.customers.aggregate({$project:{first_name:1,age:1}})


db.article.aggregate(
{ $project : {
    _id : 0 ,
    title : 1 ,
    author : 1
}});
-- $match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
db.articles.aggregate( [
    { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
    { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
   ] );

-- 经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。
db.article.aggregate({ $skip : 5 });

mapReduce

Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。
out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},  //map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }
)

-- demo
db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)

游标

针对这样的操作，result其实并没有获取到customers中的文档，而是申明一个“查询结构”,for或者next()一次性加载过来，然后让游标逐行读取，当我们枚举完了之后，游标销毁。
var result = db.customers.find().limit(2).skip(1)
var result = db.customers.find();
result.forEach(function(curr){
print(curr.first_name);
});

索引

-- 性能分析函数
db.customers.find({age:7}).explain();
-- hint 强制使用索引
db.customers.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
db.customers.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain();

-- 建立索引 (`ensureIndex` 将要被 `createIndex` 替代)
db.customers.ensureIndex({"first_name":1})
db.customers.createIndex({"first_name":1})
db.customers.createIndexes([{"first_name":1},{"age":-1}])
-- 唯一索引
db.customers.ensureIndex({"first_name":1},{"unique":true})
-- 联合索引
db.customers.ensureIndex({"first_name":1,"age":-1})
db.customers.createIndexes([{"first_name":1},{"age":-1}])
-- 查看索引
db.customers.getIndexes();
--删除索引
db.customers.dropIndex("first_name_1") 
db.customers.dropIndex({"first_name":1})
db.customers.dropIndexes();

Mongodb复制

mongod –help

主从读写分离（旧版本的，将用replica 副本集代替）

通过主数据库的OpLog日志来复制,如果配置成功可看见sync_pullOpLog

-- 一主两从，主服务器不写默认端口 27017
mongod --dbpath=E:\MongoDB\datamaster --master
mongod --dbpath=E:\MongoDB\dataslave --port=27018 --slave --source=127.0.0.1:27017
mongod --dbpath=E:\MongoDB\dataslave1 --port=27019 --slave --source=127.0.0.1:27017
-- 测试同步
mongo 127.0.0.1:27017
db.users.insert({name:"tom",age:10})
db.users.insert({name:"lucy",age:13})

-- 在从服务器上查看
db.usrs.find();

主从配置好之后，从服务器默认是不可读取的，如果出现了 error: { "$err" : "not master and slaveok=false", "code" : 13435 } 这个错误，需要在从服务器上执行rs.slaveok(),之后再从服务器上查询即可。

副本集(代替旧的主从)（ –replSet）

该集群没有特定的主数据库
如果哪个主数据库宕机了，集群中就会推选出一个从属数据库作为主数据库顶上，这就具备了自动故障恢复功能

N 个节点的集群(至少3个)
任何节点可作为主节点
所有写入操作都在主节点上
自动故障转移
自动恢复

replica

我们使用同一个MongoDB来做MongoDB主从的实验，操作步骤如下：
关闭正在运行的MongoDB服务器。
mongod --port 27017 --dbpath=E:\MongoDB\datamaster --replSet rs0
以上实例会启动一个名为rs0的MongoDB实例，其端口号为27017。
启动后打开命令提示框并连接上mongoDB服务。
在Mongo客户端使用命令rs.initiate()来启动一个新的副本集。
我们可以使用rs.conf()来查看副本集的配置
查看副本集状态使用 rs.status() 命令

在不同机机子上，需要建立集群名称,具体可以参考如下：（示例在一个机子上，用端口区分）

mongod --dbpath=E:\MongoDB\replsetmaster --port=27017  --replSet replset
mongod --dbpath=E:\MongoDB\replsetslave --port=27018 --replSet replset
mongod --dbpath=E:\MongoDB\replsetslave1 --port=27019  --replSet replset
-- 在任意一个`mongo` 初始化副本集，replset 为上面的副本集名称

rs.initiate({
    _id:"replset",
    members:[
    {
        _id:0,
        host:"127.0.0.1:27017"
    },
    {
        _id:1,
        host:"127.0.0.1:27018"
    },
    {
        _id:2,
        host:"127.0.0.1:27019"
    }
    ]
})


-- 测试同步
mongo 127.0.0.1:27017
db.users.insert({name:"tom",age:10})
db.users.insert({name:"lucy",age:13})

-- 在第二个服务器上查看
db.usrs.find();
-- 如果出现错误`not master and slaveok=false` ,默认是从主节点读写数据的，副本节点上不允许读，需要设置副本节点可以读,然后执行 `db.getMongo().setSlaveOk()` 或者`rs.slaveOk()`即可


-- rs.addArb() 使用这个追加一个仲裁服务器
mongod --dbpath=xxxx --port=27020 --replSet replset
rs.addArb("192.168.1.2:27020")

-- rs.add 陆续增加更多的副本
rs.add("192.168.1.2:27021")

最后查看副本集状态使用 rs.status() 命令。判断当前运行的Mongo服务是否为主节点可以使用命令db.isMaster(),MongoDB的副本集与我们常见的主从有所不同，主从在主机宕机后所有服务将停止，而副本集在主机宕机后，副本会接管主节点成为主节点，不会出现宕机，无缝切换

分片技术（Shard）

在Mongodb里面存在另一种集群(cluster)，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。

复制所有的写入操作到主节点
延迟的敏感数据会在主节点查询
单个副本集限制在12个节点
当请求量巨大时会出现内存不足。
本地磁盘不足
垂直扩展价格昂贵

MongoDB Cluster

Shard:用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障

Config Server:mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。

Query Routers: 前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。

模拟在单机上启用不同的端口，分片

-- 服务器分布
Shard Server 1：27020
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100
Route Process：40000

-- 1. 启动Shard Server
mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
mkdir -p /www/mongoDB/shard/log

/usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=E:/MongoDB/shard/s0 --logpath=E:/MongoDB/shard/log/s0.log --logappend
/usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27021 --dbpath=E:/MongoDB/shard/s1 --logpath=E:/MongoDB/shard/log/s1.log --logappend
/usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27022 --dbpath=E:/MongoDB/shard/s2 --logpath=E:/MongoDB/shard/log/s2.log --logappend
/usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=E:/MongoDB/shard/s3 --logpath=E:/MongoDB/shard/log/s3.log --logappend

-- 2. 启动Config Server,这里只有一台config server 如果不是一台，添加 `--configsvr` 参数
mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
/usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --configsvr --dbpath=E:/MongoDB/shard/config --logpath=E:/MongoDB/shard/log/config.log --logappend

-- 3. 启动Route Process，mongos启动参数中，chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的，单位是MB，默认大小为200MB.

/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --logpath=E:/MongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 200

-- 4. 配置Sharding,使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点,然后按照普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口40000
/usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000


db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
db.runCommand({ addshard:"localhost:27021" })
db.runCommand({ addshard:"localhost:27022" })
db.runCommand({ addshard:"localhost:27023" })
db.runCommand({ enablesharding:"test" })
db.runCommand({ shardcollection: "users", key: { id:1,time:1}})
-- 或者下面写写法是一样的
sh.addShard("localhost:27020");
sh.addShard("localhost:27021");
sh.addShard("localhost:27022");
sh.addShard("localhost:27023");
sh.enableSharding("test");
-- sh.shardCollection("<database>.<collection>", shard-key-pattern) 按照collection的key来分片
sh.shardCollection("test.users",{"name":1,"_id":1});

-- 5. 插入数据,测试分片
    use test

    for(var i=0;i<=100000;i++) {
        db.users.insert({name:"lucy"+i,age:i});
    }

-- 6. 查看分片信息
sh.status()

安全管理

以安全认证模式启动
mongod –auth –dbpath /usr/mongo/data -f /var/mongo.log
使用–auth选项启动mongod进程即可启用认证模式。
或者，也可以修改/etc/mongodb.conf，设置auth=true，重启mongod进程。
添加用户

-- 创建用户
db.createUser({  
    "user": "chrisaiv",
    "pwd": "password",
    "roles": [
        { role: "clusterAdmin", db: "admin" },
        { role: "readAnyDatabase", db: "admin" },
        "readWrite"
        ]
    },
    { w: "majority", wtimeout: 5000 }
)

测试数据库安全认证: `db.auth("admin", "123456")`

为数据库写数据（同步到磁盘）加锁
db.runCommand({fsync:1,lock:1})
说明：该操作已经对数据库上锁，不允许执行写数据操作，一般在执行数据库备份时有用。
查看当前锁状态
db.currentOp()
解锁
use local db.$cmd.sys.unlock.findOne()
说明：
执行解锁，结果如下所示：
db.currentOp()

数据备份、恢复与迁移管理


mongodump -h dbhost -d dbname -c collection -o dbdirectory
mongorestore -h dbhost -d dbname -c collection --directoryperdb dbdirectory

-- 备份全部数据库
mkdir testbak
mongodump 
-- 备份指定数据库
mongodump -d pagedb
-- 备份一个数据库中的某个集合
mongodump -d pagedb -c page
-- 恢复全部数据库
cd testbak
mongorestore --drop
-- 恢复某个数据库的数据
cd testbak
mongorestore -d pagedb --drop

-- 恢复某个数据库的某个集合的数据
mongorestore -d pagedb -c page --drop
-- 向MongoDB导入数据
mongoimport -d pagedb -c page --type csv --headerline --drop < csvORtsvFile.csv
-- 将文件csvORtsvFile.csv的数据导入到pagedb数据库的page集合中，使用cvs或tsv文件的列名作为集合的列名。
-- 需要注意的是，使用`--headerline`选项时，只支持csv和tsv文件。
-- type支持的类型有三个：csv、tsv、json



### MongoDB 监控
```sql
mongostat 
mongotop
mongotop 10   -- 等待时间
mongotop --locks  -- 报告每个数据库的锁的使用

MongoDB 自动增长

MongoDB 没有像 SQL 一样有自动增长的功能， MongoDB 的 _id 是系统自动生成的12字节唯一标识。db.createCollection("counters"),通过db.counters.insert({_id:"productid",sequence_value:0}) 来实现

function getNextSequenceValue(sequenceName){
   var sequenceDocument = db.counters.findAndModify(
      {
         query:{_id: sequenceName },
         update: {$inc:{sequence_value:1}},
         new:true
      });
   return sequenceDocument.sequence_value;
}

 db.products.insert({
    "_id":getNextSequenceValue("productid"),
    "product_name":"Apple iPhone",
    "category":"mobiles"
 })

 db.products.insert({
"_id":getNextSequenceValue("productid"),
"product_name":"Samsung S3",
"category":"mobiles"})

db.products.find()

关于ObjectId

前4个字节表示时间戳
接下来的3个字节是机器标识码
紧接的两个字节由进程id组成（PID）
最后三个字节是随机数。
1
2
3
4
5
newObjectId = ObjectId()
myObjectId = ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f4")
ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f4").getTimestamp()

new ObjectId().str

GridFS

GridFS 用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)。
GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。
GridFS 可以更好的存储大于16M的文件。
GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中。
GridFS 用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks。

 --fs.files
{
   "filename": "test.txt",
   "chunkSize": NumberInt(261120),
   "uploadDate": ISODate("2014-04-13T11:32:33.557Z"),
   "md5": "7b762939321e146569b07f72c62cca4f",
   "length": NumberInt(646)
}

-- fs.chunks
{
   "files_id": ObjectId("534a75d19f54bfec8a2fe44b"),
   "n": NumberInt(0),
   "data": "Mongo Binary Data"
}

-- 添加文件
mongofiles.exe -d gridfs put song.mp3
db.fs.files.find()

--_id 获取区块(chunk)
db.fs.chunks.find({files_id:ObjectId('534a811bf8b4aa4d33fdf94d')})

参考