首先需要到mangodb的安装目录的bin下面找到mongorestore.exe WIN10系统MongoDB安装目录bin文件夹下没有mongorestore.exe 先下载工具  https://www.mongodb.com/try/download/database-tools?tck=docs_databasetools 下载完成后解压放到bin目录下. 然后打开cmd使用如下命令: mongorestore.exe --host 127.0.0.1 --port 27017 -d

最近需要将sqlserver数据导入到mongodb中,在github上搜了一圈,发现两个项目有点适合 mongify sql2mongodb 先试了下sql2mongodb(有个好名字果然有好处啊), 可是,but,但是,这东西好像并不没有名字取得好,试了下感觉不靠谱,弃坑,逃~~~ 说点题外话,sql2server以来nodejs, mongify依赖ruby, 这两个库都是我最讨厌的,暂时没有理由. 好了,现在咱专注mongify吧 先看官网介绍: Mongify是一个将数据从sql数据库

NodeJs之EXCEL文件导入导出MongoDB数据库数据 一,介绍与需求 1.1,介绍 (1),node-xlsx : 基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件. (2),excel-export : 基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx(可以指定),可以设置单元格宽度,API容易上手,无法生成worksheet字表,比较单一,基本功能可以基本满足: 1.2,需求 快速插入数据导数据库,备份数据等 二,导入导出 2.1,数据导入 第一步:

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

---恢复内容开始--- 第一部分:首先先在Ubuntu下安装好mongodb,步骤如下: 首先我们需要借助远程管理工具链接到阿里云上的ubuntu系统,接着进行如下操作 一.导出软件源的公钥 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv EA312927 二.为mongodb创建软件源list文件 ubuntu12.04版本 echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/ubun

linux环境下,将mongodb迁移到同机器,不同端口上. 命令参数: [mongodb@pera bin]$ ./mongodump --help Export MongoDB data to BSON files. options:   --help                  produce help message   -v [ --verbose ]        be more verbose (include multiple times for more         

一.MongoDB的导入导出 mongoDB的导入导出,分为mongoDB官方提供的工具类,和第三方的工具类.下面依次介绍下: 1.1.mongoDB提供的工具 1.1.1.mongoimport工具 源数据只接受json.csv等格式的源文件. 第一步:将user表从MySQL中导出,右键,点击导出向导,选择格式为xlsx.第二步:导出完成后,双击打开user.xlsx,将user.xlsx另存为csv格式的文件.(切记不可直接修改后缀名,会导致乱码,无法导入到MongoDB中,血的教训)第三

1.导出工具-mongoexport Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出为JSON格式或者CSV格式文件. (1).导出为JSON文件 /opt/mongodb/bin/mongoexport -h 127.0.0.1 -u user -p password --port 27017 -d dev_test_db -c dev_test_history_location -q '{"handle" : "30487"}'

从sql中导出需要的数据为csv格式的数据 select field1,field2,...,fieldn from TABLE into outfile '/test.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by "" escaped by "" lines terminated by '\r\n'; 将test.csv数据导入到mongodb中,本人使用的是mongodb-3.2 mongoimport

测试主机1:Windows 10,MongoDB 3.6.3,WPS 10.1,Notepad++ 7.5.3, 测试主机2:Ubuntu 16.04,MongoDB 4, 今天测试了将数据从文件——csv文件——导入到MongoDB数据库中,使用了它的mongoimport工具——Windows和Ubuntu上安装后都是有的. Windows系统的mongoimport导入文件命令(先进入导入文件所在目录): mongoimport -d databasename -c statis_data

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

由于一直以来用微软可视化图形界面习惯了,而MongoDB是命令式操作,而用系统自带CMD操作不方便, 这里介绍一款CMD的替代品,大小100多M. Cmder工具下载  https://github.com/cmderdev/cmder/releases 接下来操作全部用Cmder工具来执行指令操作演示 一.Collection集合导出与导入工具介绍: NoSQL中Collection集合对应SQL的的关系相当于表的概念,即对表的导出与导入. 导出集合数据工具 mongoexport.exe 导

1.首先将数据从mysql数据库导出为xls文件 SELECT * FROM user INTO OUTFILE "F:\1.xls" 2.notepad++打开,用utf8编码保存数据 3.使用wps或者cvs打开文件,并以.cvs格式保存数据 4.在wps中插入属性,因为从mysql导出的数据没有带有属性. 5.执行下面命令 /usr/local/mongbd/bin/mongoimport --db user --collection user --type csv --head

借鉴文章,完成了数据文件导入到Mongodb, 尊重作者版权:https://blog.csdn.net/weixin_44198965/article/details/100022616 1.找到你MongoDB的安装路径 2.cmd 到此路径下 3.导入数据 4.mongoimport -d dbs -c topsearches E:\dbs\topsearches.dat 注解: dbs 为你的数据库名: topsearches 为你的数据表,在MongDB中称为集合: E:\dbs\to

主要介绍使用自带工具mongoimport工具将 CSV 格式数据导入到 MongoDB 的详细过程. 由于官方提供了mongoimport工具,所以实际上导入 CSV 格式数据的过程非常简单,再次体现了越是强大的工具使用起来越简单. 创建数据库如果已经有要导入的数据库存在,忽略此步骤,直接查看“导入数据”部分即可. 首先启动 mongodb shell 控制台,直接在终端输入 mongo即可. 查看数据库和列表 如果没有需要导入的数据库,可以创建一个,具体执行 show dbsuse netw

背景 发现有两个mongodb环境的数据库表索引不一致,另一个数据库有索引缺失,需要将一个数据库里的所有表索引导入到另一个数据库 也可用于单独备份数据库所有表的索引 写mongo shell的js脚本可参考官方文档https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/write-scripts-for-the-mongo-shell 导出导入索引的js脚本 // 当前脚本名为exportImportIndexes.js let joinStr = "*_*"

本文来自:http://www.open-open.com/lib/view/open1427078982824.html#_label3 更多信息见官网: http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/3.0/ 参考文章: 测试:http://www.mongoing.com/archives/862 http://www.mongoing.com/benchmark_3_0 配置:http://www.mongoing.com/config_3_0

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48c95a190102vedr.html 引言 在历经版本号修改(2.8版本直接跳到3.0版本)和11个rc版本之后,MongoDB 3.0于2015年3月3日正式发布.可以毫不夸张的说,该版本的新增特性标志着MongoDB这款典型的NoSQL数据库已经进入了一个全新的发展阶段.本文以下内容会逐个盘点3.0版本的新增特性. 插件式存储引擎API MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API,为第三方的存储引擎厂商加入Mon

1.介绍 MongoDB是C++语言编写,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,MongoDB将数据存储为一个文档, 数据结构由键值对(key=>value)组成,MongoDB文档类似于 JSON 对象 2.MongoDB和MySQL对比 1.逻辑结构对比 MySQL mongo 库 库 表 集合 字段 key:value 行 文档 2.内容对比: 1)mysql数据结构: name age job oldzhang 28 it xiaozhang 28 it xiaofei 18 stu

下载安装包 https://fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.0-signed.msi?_ga=1.22066811.1599532380.1422017396 安装及基本语法 http://jingyan.baidu.com/article/ed15cb1b52b8661be2698162.html 基本语法 插入: for(i=3;i<100;i++) db.table.insert({x:i}) 查