mongodb的存储结构是灵活可变的,但是,并不意味着我们就肆意地使用不规则的文档结构.不规则的文档结构对于开发和后期的维护都是一个灾难.所以,还是要有一个约定的格式. 但是,由于前期设计的不周详和其他种种原因,数据库文档结构在开发过程的中修改总是难以避免的,应该尽量减少这种修改.但是,到了必须改的时候还是得改: { "_id" : ObjectId("54a1f775e4b03dad3af55c3c"), "myId" : "54a0

一.导出 命令格式:在mongodb/bin目录下 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 导出数据名称(可以带路径) 注:没有mongoexport的在当前路径下前边带:./ -h 数据库所在服务器ip -f 导出指字段,以字号分割,-f name,email,age导出name,email,age这三个字段 -q 可以根查询条件导出,-q '{ "uid" : &qu

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

有人在Quora上提问:MongoDB数据文件内部的组织结构是什么样的.随后10gen的工程师Jared Rosoff出来做了简短的回答. 每一个数据库都有自己独立的文件.如果你开启了directoryperdb选项,那你每个库的文件会单独放在一个文件夹里. 数据库文件在内部会被切分成单个的块,每个块只保存一个名字空间的数据.在MongoDB中,名字空间用于区分不同的存储类别.比如每个collection有一个独立的名字空间,每个索引也有自己的名字空间. 在一个块中,会保存多条记录,每条记录是B

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

看到下图,是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作.表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能,不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB.nosql虽然概念新颖,但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的,甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁.由于其本身的“非关系”的数据存储方式,使得对象关系映射这个环节对于MongoDB来讲显得毫无意义,因此我们也不会对MongoDB引入所谓的“ORM”框架. 下面我们将逐步讲解怎么在MVC模式下将Mon

Mongodb数据备份恢复 一.MongoDB数据库导入导出操作 1.导出数据库 twangback为备份的文件夹 命令: mongodump -h 127.0.0.1[服务器IP] -d adview [数据库名]-o  D:Mongodbdata wangback[自己定义备份存储文件夹] 例如: mongodump -h 127.0.0.1 -d twang-o twangback -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:127.0.0.1:270

目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中呢?调研之后觉得logstash-input-mongodb插件是个不错的选择,当然了也有很多其他实现方式,具体原因: 爬虫在实时存储数据,需要进行实时同步到ElasticSearch中 支持断点续传 时间成本... 首先介绍下版本(5.0以上) logstash 5.X elasticsearch

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 -

mongodb数据迁移到hbase 导入包 # encoding: utf-8 ''' @author: zcc @license: (C) Copyright 2013-2017, Node Supply Chain Manager Corporation Limited. @software: pycharm @file: ggsn_to_hbase.py @time: 9/1/17 2:43 PM @desc: ''' from thrift.transport import TSocke

MongoDB数据创建与使用 创建数据库 代码功能:读取本地文本文件,并保存到数据库中 import pymongo #连接mongo数据库 client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) #创建数据库 walden = client['walden'] #创建表 sheet_tab = walden['sheet_tab'] path= 'C:/Users/Lenovo/Desktop/walden.txt' # with open(path,'

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

孤荷凌寒自学python第六十一天在Fedora28版的linux系统上找搭建本地Mongodb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第七天.成功在本地搭建了在Fedora28版的linux系统上找搭建本地Mongodb数据服务,并且连接和读写其中的数据初步测试也没有问题. 一.首先整理一下根据网络搜索的教程来安装Fedora28系统环境下mongoDB本地包的过程. (一)首先指明安装设置文件: 在终端命令行中输入: sudo vi /etc/yum

 孤荷凌寒自学python第六十天在windows10上找搭建本地Mongodb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第六天.成功在本地搭建了windows10系统下的mongoDB数据库,并且连接和读写其中的数据初步测试也没有问题,让人重新看到了希望. 一.首先整理一下根据网络搜索的教程来安装windows10系统环境下mongoDB本地包的过程. 网络上的安装教程很多,不过很多版本都是针对3.0及以前的版本,看上去安装过程将会非常复杂,光是命令行窗

孤荷凌寒自学python第五十九天尝试使用python来读访问远端MongoDb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第五天.今天的感觉是,mongoDB数据库我似乎根本就很难掌控呵! 一.首先系统学习了读写mongoDB数据库的方法 以下笔记来自官方文档整理: (官方文档:https://api.mongodb.com/python/current/index.html ) (一)指定数据库 MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指

使用hadoop mapreduce分析mongodb数据 (现在很多互联网爬虫将数据存入mongdb中,所以研究了一下,写此文档) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 一. mongdb的安装和使用 1. 官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz 2. 解压 (可以配置一下环境变量) 3. 启动服务端 ./mongo

备份与恢复数据对于管理任何数据存储系统来说都是非常重要的. 1.冷备份与恢复——创建数据文件的副本(前提是要停止MongoDB服务器),也就是直接copy MongoDB将所有数据都存储在数据目录下,默认是/data/db/(Windows下是C:\data\db\),启动MongoDB时也可以用--dbpath指定我们自己设置的数据存储目录. 备份MongoDB数据:只要简单的创建数据存储目录的副本就可以了,直接copy一份. 恢复MongoDB数据:在MongoDB启动时用--dbpath指

需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突, 测试后发现运行正常 第二个问题: 先为结果增加常量值, 如常量值固定则直接写死, 不固定的常量值先设置为空串, 在后面使用字符串替换组件传入命名参数, 最后用字段选择把空串的常量值移除