MongoDB 备份(mongodump)与恢复(mongorestore)

MongoDB数据备份

在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。

mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。

语法

mongodump命令脚本语法如下：

>mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

• -h：

  MongDB所在服务器地址，例如：127.0.0.1，当然也可以指定端口号：127.0.0.1:27017

• -d：

  需要备份的数据库实例，例如：test

• -o：

  备份的数据存放位置，例如：c:\data\dump，当然该目录需要提前建立，在备份完成后，系统自动在dump目录下建立一个test目录，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据。

实例

在本地使用 27017 启动你的mongod服务。打开命令提示符窗口，进入MongoDB安装目录的bin目录输入命令mongodump:

>mongodump

执行以上命令后，客户端会连接到ip为 127.0.0.1 端口号为 27017 的MongoDB服务上，并备份所有数据到 bin/dump/ 目录中。命令输出结果如下：

mongodump 命令可选参数列表如下所示：

MongoDB数据恢复

mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。

语法

mongorestore命令脚本语法如下：

>mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>

• --host <:port>, -h 

MongoDB 分片

分片

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

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。

为什么使用分片

• 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分片

下图展示了在MongoDB中使用分片集群结构分布：

上图中主要有如下所述三个主要组件：

• 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。

分片实例

分片结构端口分布如下：

Shard Server 1：27020
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100
Route Process：40000

步骤一：启动Shard Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@

MongoDB 复制（副本集）

MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。

复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。

复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。

什么是复制?

• 保障数据的安全性
• 数据高可用性 (24*7)
• 灾难恢复
• 无需停机维护（如备份，重建索引，压缩）
• 分布式读取数据

MongoDB复制原理

mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。

mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。

主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。

MongoDB复制结构图如下所示：

以上结构图中，客户端从主节点读取数据，在客户端写入数据到主节点时， 主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性。

副本集特征：

• N 个节点的集群
• 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

MongoDB副本集设置

在本教程中我们使用同一个MongoDB来做MongoDB主从的实验， 操作步骤如下：

1、关闭正在运行的MongoDB服务器。

现在我们通过指定 --replSet 选项来启动mongoDB。--replSet 基本语法格式如下：

mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"

实例

mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --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

副本集添加成员

添加副本集的成员，我们需要使用多台服务器来启动mongo服务。进入Mongo客户端，并使用rs.add()方法来添加副本集的成员。

语法

rs.add() 命令基本语法格式如下：

>rs.add(HOST_NAME:POR

MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$

MongoDB 索引

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构

createIndex() 方法

MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

语法

createIndex()方法基本语法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。

实例

>db.col.createIndex({"title":1})
>

createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

>db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
>

createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

MongoDB Limit与Skip方法

MongoDB Limit() 方法

如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。

语法

limit()方法基本语法如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

实例

集合 col 中的数据如下：

{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }

以下实例为显示查询文档中的两条记录：

> db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{ "title" : "PHP 教程" }
{ "title" : "Java 教程" }
>

注：如果你们没有指定limit()方法中的参数则显示集合中的所有数据。

MongoDB Skip() 方法

我们除了可以使用limit()方

MongoDB $type 操作符

描述

在本章节中，我们将继续讨论MongoDB中条件操作符 $type。

$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。

MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：

MongoDB 条件操作符

描述

条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。

在本章节中，我们将讨论如何在MongoDB中使用条件操作符。

MongoDB中条件操作符有：

• (>) 大于 - $gt
• (<) 小于 - $lt
• (>=) 大于等于 - $gte
• (<= ) 小于等于 - $lte

我们使用的数据库名称为"runoob" 我们的集合名称为"col"，以下为我们插入的数据。

为了方便测试，我们可以先使用以下命令清空集合 "col" 的数据：

db.col.remove({})

插入以下数据

>db.col.insert({
    title: 'PHP 教程', 
    description: 'PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。',
    by: 'iStudy',
    url: 'http://www.istudy.wang',
    tags: ['php'],
    likes: 200
})

>db.col.insert({title: 'Java 教程', 
    description: 'Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。',
    by: 'iStudy',
    url: 'http://www.istudy.wang',
    tags: ['java'],
    likes: 150
})

>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'iStudy',
    url: 'http://www.istudy.wang',
    tags: ['mongodb'],
    likes: 100
})

使用find()命令查看数据：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "iStudy", "url" : "http://www.istudy.wang", "tags" :

MongoDB 查询文档

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

实例

以下实例我们查询了集合 col 中的数据：

> db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "iStudy",
        "url" : "http://www.istudy.wang",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

MongoDB 删除文档

在前面的几个章节中我们已经学习了MongoDB中如何为集合添加数据和更新数据。在本章节中我们将继续学习MongoDB集合的删除。

MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。

MongoDB数据更新可以使用update()函数。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。

语法

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query :（可选）删除的文档的条件。
• justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
• writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

实例

以下文档我们执行两次插入操作：

>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'iStudy',
    url: 'http://www.istudy.wang',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

使用 find() 函数查询数据：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56066169ade2f21f36b03137"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.istudy.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("56066