场景:服务器要升级,之前在linux部署的mongodb没有用docker,升级后,mongodb要用docker部署,并将原有的mongodb数据导入到docker部署的mongodb中. 1.在linux安装的mongodb文件下导出mongodb数据 ./bin/mongodump -h ip:port  -d 数据库名 -o  linux环境下指定的文件夹 //如有用户名,则加上 --username xxx --password xxx 2.安装docker :docker run -

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:

MongoDB 客户端工具 mongochef 可以进行一系类操作 MongoDB 非客户端操作 : mongod 备份导出 mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 -f 字段 -q 条件导出 --csv -o 文件名 .mongodump -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -o 文件存在路径 # /bin/mongodump -h 172.16.17 -o /opt/bak .导出指定数据

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

Windows 10家庭中文版,MongoDB 3.6.3, 前言 在前面的测试中,已经往MongoDB的数据库中写入了一些数据.现在要重新测试程序,数据库中的旧数据需要被清理掉,可是,又想保存之前写入的数据,于是,就需要导出数据(或备份)了——使用MongoDB提供的mongoexport命令.顺便测试了导出操作的反向操作——导入数据,使用mongoimport命令. 注意,MongoDB的bin目录已经添加到Windows环境变量path中了. 那么, 两个命令怎么使用呢?使用 命令 + -

导出数据 1.导出mysql单张表结构和数据: docker exec -it my-mysql mysqldump dbname -uroot -p123456 --tables tname >/root/t.sql 2.导出数据库中的所有表结构和数据 docker exec -it my-mysql mysqldump -uroot -p123456 dbname > /root/t.sql 3.只导数据不导结构 docker exec -it my-mysql mysqldump -t

MongoDB中导入数据命令的使用(mongoimport) 制作人:全心全意 语法: mongoimport <options> <file> 介绍: 该命令可以将CSV,TSV或JSON文件数据导入MongoDB, 如果没有提供文件,则mongoimport从stdin(标准输入)读取. 常规选项: /help 获取命令用法 /version 获取工具版本 详细选项: /v, /verbose:<level> /quiet 隐藏所有日志输出 连接选项: /h, /h

导出 -s  选项用来只导出表结构,而不会导出表中的数据 -t   选项用来指定要导出的数据库表 格式:docker exec -ti 容器名 pg_dump -U 用户名 -s -t table_name db_name > sql文件保存位置docker exec -ti group-postgres pg_dump -U leaniot -s -t user_info gis > ./t.sql 如果是远程连接,添加 -h -p参数 docker exec -ti group-postg

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

mongodb数据库同样离不开必要的维护,如备份.恢复.导入.导出. 其实备份和恢复比导入和导出要方便些,而且一般不会出错,所以大部分时候使用备份和恢复操作就可以了 1. 备份Mongodb mongodump -h RuiyIp -d dataname -o /home/aa/dev/mongodb/data mongodump mongo导出数据库命令 mongodump --help 可以查看该命令下所有的帮助 -h 导出源 -d 要导出的数据库名称 -o 数据库要导出的位置 在终端滚过N

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

在使用Pandas进行数据处理的时候,我们通常从CSV或EXCEL中导入数据,但有的时候数据都存在数据库内,我们并没有现成的数据文件,这时候可以通过Pymongo这个库,从mongoDB中读取数据,然后载入到Pandas中,只需要简单的三步. 第一步,导入相关的模块: import pymongo import pandas as pd 第二步,设置MongoDB连接信息: client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) db = client['

要求 基于mongo-connector同步数据,必须要求mongodb为复制集架构,原因是此插件是基于oplog操作记录进行数据同步的:而oplog可以说是Mongodb Replication的纽带.具体参见: http://www.mongoing.com/oplog 启动复制集: ./bin/mongod --dbpath /path/to/database --logpath /path/to/log --fork --port 27017 --replSet rs0 配置: rsco

-------------------MongoDB数据导入与导出------------------- 1.导出工具:mongoexport    1.1.概念:         mongoDB中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件.可以通过参数指定导出的数据项,也可以根据指定的条件导出数据.     1.2.语法:         mongoexport -d dbname -c collectionname -o file --ty

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

Elasticsearch中使用reiver-jdbc导入数据 2014-05-13 15:10 本站整理 浏览(3384)     Elasticsearch中使用reiver-jdbc导入数据,有需要的朋友可以参考下. Elastisearch中提供了river模块来从其他数据源中获取数据,该项功能以插件的形式存在,目前已有的river插件包括: river pluginsedit 1. Supported by Elasticsearch CouchDB River Plugin Rabb

我们偶尔会有将数据从SQL SERVER导入到ORACLE当中的这种需求,那么这种跨数据库导数有那些方法呢?这些方法又有那些利弊呢? 下面比较肤浅的总结了一些可行的方法. 1:生成SQL脚本然后去ORACLE数据库执行. CREATE TABLE TEST (       ID   INT ,       NAME VARCHAR(12)   )   INSERT INTO dbo.TEST   SELECT 1001, 'Kerry' UNION ALL   SELECT 1002, 'Jim

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

在SQL Server中导入数据时,会有一个"启用标示插入"的选项,突然间懵逼了,这到底啥意思?我选与不选这个选项,结果好像没区别!不科学啊这,"存在即合理",我相信这个选项肯定有它的用处,只是我不知道罢了. 于是我去查资料,在CSDN论坛里找到了可能的解释: 1)首先:"启用标示插入"只对标示列(identity定义的列)起作用.所以如果你要使用这个功能,肯定得有标示列了.我当时狂晕的地方在于,我没在数据库创建表,而是直接在导入数据的过程中创建

MySQL中可以使用两种简单的方式来导入MySQL导出的数据. 使用 LOAD DATA 导入数据 MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据. 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ,将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'dump.txt' INTO TABLE mytbl; 如果指定LOCAL关键词,则表明从客户主机上按路径读取文件.如果没有指定,则文件在服务器上按路径读取文