什麼程序用於啟動mongodb

『壹』 MongoDB是什麼，怎麼用看完你就知道了

MongoDB是一款為web應用程序和互聯網基礎設施設計的資料庫管理系統。沒錯MongoDB就是資料庫，是NoSQL類型的資料庫。

（1）MongoDB提出的是文檔、集合的概念，使用BSON（類JSON）作為其數據模型結構，其結構是面向對象的而不是二維表，存儲一個用戶在MongoDB中是這樣子的。

使用這樣的數據模型，使得MongoDB能在生產環境中提供高讀寫的能力，吞吐量較於mysql等SQL資料庫大大增強。

（2）易伸縮，自動故障轉移。易伸縮指的是提供了分片能力，能對數據集進行分片，數據的存儲壓力分攤給多台伺服器。自動故障轉移是副本集的概念，MongoDB能檢測主節點是否存活，當失活時能自動提升從節點為主節點，達到故障轉移。

（3）數據模型因為是面向對象的，所以可以表示豐富的、有層級的數據結構，比如博客系統中能把「評論」直接懟到「文章「的文檔中，而不必像myqsl一樣創建三張表來描述這樣的關系。

（1）文檔數據類型

SQL類型的資料庫是正規化的，可以通過主鍵或者外鍵的約束保證數據的完整性與唯一性，所以SQL類型的資料庫常用於對數據完整性較高的系統。MongoDB在這一方面是不如SQL類型的資料庫，且MongoDB沒有固定的Schema，正因為MongoDB少了一些這樣的約束條件，可以讓數據的存儲數據結構更靈活，存儲速度更加快。

（2）即時查詢能力

MongoDB保留了關系型資料庫即時查詢的能力，保留了索引（底層是基於B tree）的能力。這一點汲取了關系型資料庫的優點，相比於同類型的NoSQL redis 並沒有上述的能力。

（3）復制能力

MongoDB自身提供了副本集能將數據分布在多台機器上實現冗餘，目的是可以提供自動故障轉移、擴展讀能力。

（4）速度與持久性

MongoDB的驅動實現一個寫入語義 fire and forget ，即通過驅動調用寫入時，可以立即得到返回得到成功的結果（即使是報錯），這樣讓寫入的速度更加快，當然會有一定的不安全性，完全依賴網路。

MongoDB提供了Journaling日誌的概念，實際上像mysql的bin-log日誌，當需要插入的時候會先往日誌裡面寫入記錄，再完成實際的數據操作，這樣如果出現停電，進程突然中斷的情況，可以保障數據不會錯誤，可以通過修復功能讀取Journaling日誌進行修復。

（5）數據擴展

MongoDB使用分片技術對數據進行擴展，MongoDB能自動分片、自動轉移分片裡面的數據塊，讓每一個伺服器裡面存儲的數據都是一樣大小。

MongoDB核心伺服器主要是通過mongod程序啟動的，而且在啟動時不需對MongoDB使用的內存進行配置，因為其設計哲學是內存管理最好是交給操作系統，缺少內存配置是MongoDB的設計亮點，另外，還可通過mongos路由伺服器使用分片功能。

MongoDB的主要客戶端是可以交互的js shell 通過mongo啟動，使用js shell能使用js直接與MongoDB進行交流，像使用sql語句查詢mysql數據一樣使用js語法查詢MongoDB的數據，另外還提供了各種語言的驅動包，方便各種語言的接入。

mongomp和mongorestore,備份和恢復資料庫的標准工具。輸出BSON格式，遷移資料庫。

mongoexport和mongoimport，用來導入導出JSON、CSV和TSV數據，數據需要支持多格式時有用。mongoimport還能用與大數據集的初始導入，但是在導入前順便還要注意一下，為了能充分利用好mongoDB通常需要對數據模型做一些調整。

mongosniff,網路嗅探工具，用來觀察發送到資料庫的操作。基本就是把網路上傳輸的BSON轉換為易於人們閱讀的shell語句。

因此，可以總結得到，MongoDB結合鍵值存儲和關系資料庫的最好特性。因為簡單，所以數據極快，而且相對容易伸縮還提供復雜查詢機制的資料庫。MongoDB需要跑在64位的伺服器上面，且最好單獨部署，因為是資料庫，所以也需要對其進行熱備、冷備處理。

因為本篇文章不是API手冊，所有這里對shell的使用也是基礎的介紹什麼功能可以用什麼語句，主要是為了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具體的MongoDB shell語法可以查閱官方文檔。

創建資料庫並不是必須的操作，資料庫與集合只有在第一次插入文檔時才會被創建，與對數據的動態處理方式是一致的。簡化並加速開發過程，而且有利於動態分配命名空間。如果擔心資料庫或集合被意外創建，可以開啟嚴格模式。

以上的命令只是簡單實例，假設如果你之前沒有學習過任何資料庫語法，同時開始學sql查詢語法和MongoDB 查詢語法，你會發現哪一個更簡單呢？如果你使用的是java驅動去操作MongoDB，你會發現任何的查詢都像Hibernate提供出來的查詢方式一樣，只要構建好一個查詢條件對象，便能輕松查詢（接下來會給出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成沒問題，也正因為這樣簡潔，完善的查詢機制，深深的愛上了MongoDB。

使用java驅動鏈接MongoDB是一件非常簡單的事情，簡單的引用，簡單的做增刪改查。在使用完java驅動後我才發現spring 對MongoDB 的封裝還不如官方自身提供出來的東西好用，下面簡單的展示一下使用。

這里只舉例了簡單的鏈接與簡單的MongoDB操作，可見其操作的容易性。使用驅動時是基於TCP套接字與MongoDB進行通信的，如果查詢結果較多，恰好無法全部放進第一伺服器中，將會向伺服器發送一個getmore指令獲取下一批查詢結果。

插入數據到伺服器時間，不會等待伺服器的響應，驅動會假設寫入是成功的，實際是使用客戶端生成對象id，但是該行為可以通過配置配置，可以通過安全模式開啟，安全模式可以校驗伺服器端插入的錯誤。

要清楚了解MongoDB的基本數據單元。在關系型資料庫中有帶列和行的數據表。而MongoDB數據的基本單元是BSON文檔，在鍵值中有指向不定類型值的鍵，MongoDB擁有即時查詢，但不支持聯結操作，簡單的鍵值存儲只能根據單個鍵來獲取值，不支持事務，但支持多種原子更新操作。

如讀寫比是怎樣的，需要何種查詢，數據是如何更新的，會不會存在什麼並發問題，數據結構化的程度是要求高還是低。系統本身的需求決定mysql還是MongoDB。

在關於schema 的設計中要注意一些原則，比如：

資料庫是集合的邏輯與物理分組，MongoDB沒有提供創建資料庫的語法，只有在插入集合時，資料庫才開始建立。創建資料庫後會在磁碟分配一組數據文件，所有集合、索引和資料庫的其他元數據都保存在這些文件中，查閱資料庫使用磁碟狀態可通過。

集合是結構上或概念上相似得文檔的容器，集合的名稱可以包含數字、字母或 . 符號，但必須以字母或數字開頭，完全。

限定集合名不能超過128個字元，實際上 . 符號在集合中很有用，能提供某種虛擬命名空間，這是一種組織上的原則，和其他集合是一視同仁的。在集合中可以使用。

其次是鍵值，在MongoDB裡面所有的字元串都是UTF-8類型。數字類型包括double、int、long。日期類型都是UTC格式，所以在MongoDB裡面看到的時間會比北京時間慢8小時。整個文檔大小會限制在16m以內，因為這樣可以防止創建難看的數據類型，且小文檔可以提升性能，批量插入文檔理想數字范圍是10~200，大小不能超過16MB。

（1）索引能顯著減少獲取文檔的所需工作量，具體的對比可以通過 .explain()方法進行對比

（2）解析查詢時MongoDB通過最優計劃選擇一個索引進行查詢，當沒有最適合索引時，會先不同的使用各個索引進行查詢，最終選出一個最優索引做查詢

（3）如果有一個a-b的復合索引，那麼僅針對a的索引是冗餘的

（4）復合索引里的鍵的順序是很重要的

（1）單鍵索引

（2）復合索引

（3）唯一性索引

（4）稀疏索引

如索引的欄位會出現null的值，或是大量文檔都不包含被索引的鍵。

如果數據集很大時，構建索引將會花費很長的時間，且會影響程序性能，可通過

當使用 mongorestore 時會重新構建索引。當曾經執行過大規模的刪除時，可使用

對索引進行壓縮，重建。

（1）查閱慢查詢日誌

（2）分析慢查詢

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要參數的，不然只顯示普通的信息。

本節同樣主要簡單呈現MongoDB副本集搭建的簡易性，與副本集的強壯性，監控容易性

提供主從復制能力，熱備能力，故障轉移能力

實際上MongoDB對副本集的操作跟mysql主從操作是差不多的，先看一下mysql的主從數據流動過程

而MongoDB主要依賴的日誌文件是oplog

寫操作先被記錄下來，添加到主節點的oplog里。與此同時，所有從結點復制oplog。首先，查看自己oplog里最後一條的時間戳；其次，查詢主節點oplog里所有大於此時間戳的條目;最後，把那些條目添加到自己的oplog里並應用到自己的庫里。從節點使用長輪詢立即應用來自主結點oplog的新條目。

當遇到以下情況，從節點會停止復制

local資料庫保存了所有副本集元素據和oplog日誌

可以使用以下命令查看復制情況

每個副本集成員每秒鍾ping一次其他所有成員，可以通過rs.status()看到節點上次的心跳檢測時間戳和 健康 狀況。

這個點沒必要過多描述，但是有一個特殊場景，如果從節點和仲裁節點都被殺了，只剩下主節點，他會把自己降級成為從節點。

如果主節點的數據還沒有寫到從庫，那麼數據不能算提交，當該主節點變成從節點時，便會觸發回滾，那些沒寫到從庫的數據將會被刪除，可以通過rollback子目錄中的BSON文件恢復回滾的內容。

（1）使用單節點鏈接

只能鏈接到主節點，如果鏈接到從節點的話，會被拒絕寫入操作，但是如果沒有使用安全模式，因為mongo的fire and forget 特性，會把拒絕寫入的異常給吃掉。

（2）使用副本集方式鏈接

能根據寫入的情況自動進行故障轉移，但是當副本集進行新的選舉時，還是會出現故障，如果不使用安全模式，依舊會出現寫不進去，但現實成功的情況。

分片是資料庫切分的一個概念實現，這里也是簡單總結為什麼要使用分片以及分片的原理，操作。

當數據量過大，索引和工作數據集佔用的內存就會越來越多，所以需要通過分片負載來解決這個問題

（1）分片組件

（2）分片的核心操作

分片一個集合：分片是根據一個屬性的范圍進行劃分的，MongoDB使用所謂的分片鍵讓每個文檔在這些范圍里找到自己的位置

塊：是位於一個分片中的一段連續的分片鍵范圍，可以理解為若干個塊組成分片，分片組成MongoDB的全部數據

（3）拆分與遷移

塊的拆分：初始化時只有一個塊，達到最大塊尺寸64MB或100000個文檔就會觸發塊的拆分。把原來的范圍一分為二，這樣就有了兩個塊，每個塊都有相同數量的文檔。

遷移：當分片中的數據大小不一時會產生遷移的動作，比如分片A的數據比較多，會將分片A裡面的一些塊轉移到分片B裡面去。分片集群通過在分片中移動塊來實現均衡，是由名為均衡器的軟體進程管理的，任務是確保數據在各個分片中保持均勻分布，當集群中擁有塊最多的分片與擁有塊最少分片的塊差大於8時，均衡器就會發起一次均衡處理。

啟動兩個副本集、三個配置伺服器、一個mongos進程

配置分片

（1）分片查詢類型

（2）索引

分片集合只允許在_id欄位和分片鍵上添加唯一性索引，其他地方不行，因為這需要在分片間進行通信，實施起來很復雜。

當創建分片時，會根據分片鍵創建一個索引。

（1）分片鍵是不可修改的、分片鍵的選擇非常重要

（2）低效的分片鍵

（3）理想的分片鍵

（1）部署拓撲

根據不同的數據中心劃分

這里寫圖片描述

（2）最低要求

（3）配置的注意事項

需要估計集群大小，可使用以下命令對現有集合進行分片處理

（4）備份分片集群

備份分片時需要停止均衡器

（1）部署架構

使用64位機器、32位機器會制約mongodb的內存，使其最大值為1.5GB

（2）cpu

mongodb 只有當索引和工作集都可放入內存時，才會遇到CPU瓶頸，CPU在mongodb使用中的作用是用來檢索數據，如果看到CPU使用飽和的情況，可以通過查詢慢查詢日誌，排查是不是查詢的問題導致的，如果是可以通過添加索引來解決問題

mongodb寫入數據時會使用到CPU，但是mongodb寫入時間一次只用到一個核，如果有頻繁的寫入行為，可以通過分片來解決這個問題

（3）內存

大內存是mongodb的保障，如果工作集大小超過內存，將會導致性能下降，因為這將會增加數據載入入內存的動作

（4）硬碟

mongodb默認每60s會與磁碟強制同步一次，稱為後台刷新，會產生I/O操作。在重啟時mongodb會將磁碟裡面的數據載入至內存，高速磁碟將會減少同步的時間

（5）文件系統

使用ext4 和 xfs 文件系統

禁用最後訪問時間

（6）文件描述符

linux 默認文件描述符是1024，需要大額度的提升這個額度

（7）時鍾

mongodb各個節點伺服器之間使用ntp伺服器

（1）綁定IP

啟動時使用 - -bind_ip 命令

（2）身份驗證

啟動時使用 - -auth 命令

（3）副本集身份認證

使用keyFile，注意keyFile文件的許可權必須是600，不然會啟動不起來

（1）拓撲結構

搭建副本集至少需要兩個節點，其中仲裁結點不需要有自己的伺服器

（2）Journaling日誌

寫數據時會先寫入日誌，而此時的數據也不是直接寫入硬碟，而是寫入內存

但是Journaling日誌會消耗內存，所以可以在主庫上面關閉，在從庫上面啟動

可以單獨為Journaling日誌使用一塊固態硬碟

在插入時，可以通過驅動確保Journaling插入後再反饋，但是會非常影響性能。

logpath 選項指定日誌存儲地址

-vvvvv 選項（v越多，輸出越詳細）

db.runCommand({logrotare:1}) 開啟滾動日誌

（1）serverStatus

這里寫圖片描述

（2）top

（3）db.currentOp()

動態展示mongodb活動數據

佔用當前mongodb監聽埠往上1000號的埠

（1）mongomp

把資料庫內容導出成BSON文件，而mongorestore能讀取並還原這些文件

（2）mongorestore

把導出的BSON文件還原到資料庫

（3）備份原始數據文件

可以這么做，但是，操作之前需要進行鎖庫處理 db.runCommand({fsync:1,lock:true})

db.$cmd.sys.unlock.findOne() 請求解鎖操作，但是資料庫不會立刻解鎖，需要使用db.currentOp()驗證。

（1）修復

mongd --repair 修復所有資料庫

db.runCommand({repairDatabase:1}) 修復單個資料庫

修復就是根據Jourling文件讀取和重寫所有數據文件並重建各個索引

（2）壓緊

壓緊，會重寫數據文件，並重建集合的全部索引，需要停機或者在從庫上面運行,如果需要在主庫上面運行，需要添加force參數 保證加寫鎖。

（1）監控磁碟狀態

（2）為提升性能檢查索引和查詢

總的來說，掃描盡可能少的文檔。

保證沒有冗餘的索引，冗餘的索引會佔用磁碟空間、消耗更多的內存，在每次寫入時還需做更多工作

（3）添加內存

dataSize 數據大小 和 indexSize 索引大小，如果兩者的和大於內存，那麼將會影響性能。

storageSize超過dataSize 數據大小 兩倍以上，就會因磁碟碎片而影響性能，需要壓縮。

『貳』 如何啟動MongoDB的WEB界面

讓我們構建一個簡單的EmployeeManager Web服務，我們將使用它來演示與MongoDB連接的HATEOAS。為了引導我們的應用程序，我們將使用Spring Initializr。我們將使用Spring HATEOAS和Spring Data MongoDB作為依賴項。你應該看到類似下圖2所示的內容。圖2 ：引導應用程序配置完成後，下載zip並將其作為Maven項目導入你喜歡的IDE中。首先，讓我們配置application.properties。要獲得MongoDB連接，spring.data.mongodb.host=//Mongoserverhost

spring.data.mongodb.port=//Mongoserverport
spring.data.mongodb.username=//Loginuser
spring.data.mongodb.password=//Password
spring.data.mongodb.database=//Databasename

一般來說，如果所有內容都是全新安裝的，並且你沒有更改或修改任何Mongo屬性，則只需提供一個資料庫名稱（已經通過GUI創建了一個資料庫名稱）。

spring.data.mongodb.database=EmployeeManager

另外，為了啟動Mongo實例，作者創建了一個.bat，它指向安裝文件夾和數據文件夾。它是這樣的："C:ProgramFilesMongoDBServer3.6inmongod"--dbpathD:-datadb
現在，我們來快速創建模型。這里有兩個模型，員工模型和部門模型。檢查它們，確保有沒有參數、getter、setter、equals方法和hashCode生成的構造函數。（不用擔心，所有代碼都在GitHub上，你可以稍後查看它：https://github.com/theFaustus/EmployeeManager。）

publicclassEmployee{
privateStringemployeeId;
privateStringfirstName;
privateStringlastName;
privateintage;
}
publicclassDepartment{
privateStringdepartment;
privateStringname;
privateStringdescription;
privateList<Employee>employees;
}

現在我們已經完成了模型的製作，讓我們來創建存儲庫，以便來測試持久性。存儲庫如下所示：

extendsMongoRepository<Employee,String>{
}

extendsMongoRepository<Department,String>{
}

如上所示，這里沒有方法，因為大家都知道Spring Data中的中心介面被命名為Repository，在其之上是CrudRepository，它提供了處理模型的基本操作。在CrudRepository之上，我們有PagingAndSortingRepository，它為我們提供了一些擴展功能，來簡化分頁和排序訪問。在我們的案例中，最重要的是MongoRepository，它用於嚴格處理我們的Mongo實例。因此，對於我們的案例來說，除了那些現成的方法外，我們不需要任何其他方法，但是僅出於學習目的，作者在這里要提到的是你可以添加其他查詢方法的兩種方法：

• 「惰性」（查詢創建）：此策略將嘗試通過分析查詢方法的名稱並推斷關鍵字（例如findByLastnameAndFirstname）來構建查詢。
• 編寫查詢：這里沒有什麼特別的。例如，只用@Query注釋你的方法，然後自己編寫查詢。你也可以在MongoDB中編寫查詢。下面是基於JSON的查詢方法的示例：

@Query("{'firstname':?0}")
List<Employee>findByTheEmployeesFirstname(Stringfirstname);

• 至此，我們已經可以測試我們持久性如何工作。我們只需要對模型進行一些調整即可。通過調整，作者的意思是我們需要注釋一些東西。Spring Data MongoDB使用MappingMongoConverter將對象映射到文檔，下面是我們將要使用的一些注釋：
• @Id ：欄位級別注釋，指出你的哪個欄位是身份標識。
• @Document ：類級別的注釋，用於表示該類將被持久化到資料庫中。
• @DBRef ：描述參考性的欄位級別注釋。
• 注釋完成後，我們可以使用CommandLineRunner獲取資料庫中的一些數據，CommandLineRunner是一個介面，用於在應用程序完全啟動時（即在run（）方法之前）運行代碼段。在下面，你可以看一下作者的Bean配置。

@(,){
return(args)->{
employeeRepository.deleteAll();
departmentRepository.deleteAll();
Employeee=employeeRepository.save(newEmployee("Ion","Pascari",23));
departmentRepository.save(newDepartment("ServiceDepartment","ServiceRocks!",Arrays.asList(e)));
for(Departmentd:departmentRepository.findAll()){
LOGGER.info("Department:"+d);
}
};
}

• 我們已經創建了一些模型，並對它們進行了持久化。現在，我們需要一種與他們交互的方式。如上所說，所有代碼都可以在GitHub上找到，因此作者在這里將僅向我們展示一個域服務（介面和實現）。介面如下：

{
EmployeesaveEmployee(Employeee);
EmployeefindByEmployeeId(StringemployeeId);
voiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId);
voipdateEmployee(Employeee);
booleanemployeeExists(Employeee);
List<Employee>findAll();
voiddeleteAll();
}

• 介面的實現如下：

@{
@Autowired
private;
@Override
publicEmployeesaveEmployee(Employeee){
returnemployeeRepository.save(e);
}
@Override
(StringemployeeId){
returnemployeeRepository.findOne(employeeId);
}
@Override
publicvoiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId){
employeeRepository.delete(employeeId);
}
@Override
publicvoipdateEmployee(Employeee){
employeeRepository.save(e);
}
@Override
publicbooleanemployeeExists(Employeee){
returnemployeeRepository.exists(Example.of(e));
}
@Override
publicList<Employee>findAll(){
returnemployeeRepository.findAll();
}
@Override
publicvoiddeleteAll(){
employeeRepository.deleteAll();
}
}

• 這里沒有什麼特別的要注意的，下面我們將繼續討論最後一個難題——控制器！你可以在下面看到員工資源的控制器實現。

@RestController
@RequestMapping("/employees")
publicclassEmployeeController{
@Autowired
;
@RequestMapping(value="/list/",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<List<Employee>>getAllEmployees(){
List<Employee>employees=employeeService.findAll();
if(employees.isEmpty()){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}else{
returnnewResponseEntity<>(employees,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<Employee>getEmployeeById(@PathVariable("id")StringemployeeId){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(employeeId);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
returnnewResponseEntity<>(byEmployeeId,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.POST)
publicHttpEntity<?>saveEmployee(@RequestBodyEmployeee){
if(employeeService.employeeExists(e)){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.CONFLICT);
}else{
Employeeemployee=employeeService.saveEmployee(e);
URIlocation=ServletUriComponentsBuilder.fromCurrentRequest().path("/employees/employee/{id}")
.buildAndExpand(employee.getEmployeeId()).toUri();
HttpHeadershttpHeaders=newHttpHeaders();
httpHeaders.setLocation(location);
returnnewResponseEntity<>(httpHeaders,HttpStatus.CREATED);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.PUT)
publicHttpEntity<?>updateEmployee(@PathVariable("id")Stringid,@RequestBodyEmployeee){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(id);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
byEmployeeId.setAge(e.getAge());
byEmployeeId.setFirstName(e.getFirstName());
byEmployeeId.setLastName(e.getLastName());
employeeService.updateEmployee(byEmployeeId);
returnnewResponseEntity<>(employeeService,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteEmployee(@PathVariable("id")StringemployeeId){
employeeService.deleteByEmployeeId(employeeId);
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteAll(){
employeeService.deleteAll();
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
}

• 因此，對於上面實現的所有方法，我們將自己定位在Richardson成熟度模型的第二級，因為我們使用了HTTP動詞並實現了CRUD操作。現在，我們有了與數據進行交互的方法，並且可以使用Postman，我們可以如下圖3所示檢索資源，或者可以如下圖4所示添加新資源。
• 圖3 ：檢索JSON中的部門列表

• 圖4：JSON中添加新員工

『叄』 window 怎麼啟動mongodb

原始方式
只有啟動了mongodb的服務，才能使用mongodb的功能，通常情況下會開一個命令窗口，輸入下面的命令來啟動服務：
配置文件方式
如果不想每次啟動的時候都在命令行中輸入很多繁瑣的參數，可以把參數信息保存在配置文件中。創建一個名為mongodb.cnf的配置文件，和那些小工具放在同一個目錄中，文件的內容如下：

dbpath="d:\database\mongodb\data"

然後在命令窗口輸入下面命令就可以啟動服務

看似和上面的方法差不多，還是需要指定配置文件，但如果參數不止-dbpath的時候，就可以將參數都寫在配置文件中，在命令行調用的時候就會顯得方便很多。
daemon方式
上面介紹的兩種方式啟動服務都需要打開一個命令行窗口，窗口關閉了服務也就停止了。我們使用--fork參數可以將mongodb的服務放在後台運行，這樣相對比較安全。--fork參數是和--logpath參數一起使用的

『肆』 如何安裝，配置MongoDB

1、創建資料庫路徑（data目錄）、日誌路徑（logs目錄）和日誌文件（mongo.log文件），完成後如下圖所示

5、創建並啟動MongoDB服務，如果每次都按照步驟三那樣操作，豈不是相當麻煩，按照如下命令來創建並啟動MongoDB服務，就可以通過windows服務來管理MongoDB的啟動和關閉了。

首先進入D:Program FilesMongoDBServer3.2in（依安裝目錄而定）目錄下，啟動命令如下：

mongod--config"D:ProgramFilesMongoDBServer3.2mongo.conf"--install--serviceName"MongoDB"

netstartMongoDB。

『伍』 怎麼樣在Ubuntu系統中安裝MongoDB及其啟動命令mongod

解壓縮即可執行

tar zxvf mongodb-linux-x86_64-2.0.2.tgz
cd /usr/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin

但是在運行前，需要創建mongodb需要的存放數據和日誌的目錄：

sudo mkdir -p /data/db/journal
sudo chmod -R 777 /data/db/

啟動mongodb server

./mongod -journal -maxConns=2400 -rest

-journal 代表要寫日誌，-maxConns=2400代表mongodb 可以接受2400個tcp連接，-rest代表可以允許客戶端通過rest API訪問mongdb server.
還可以使用參數—quiet啟動可以指定安靜模式減少記錄的項目數，注意使用該參數必須要同時指定日誌路徑,比如：
—quiet —logpath /data/db/journal/mongdb.log
修改系統允許的最大連接數
上面的最大連接數目的限制原因是Linux系統默認一個進程最大文件打開數目為1024，用ulimit -a 命令檢查，可以看到下面這行：

open files (-n) 1024

修改/etc/security/limits.conf 配置文件。
使用命令：sudo gedit /etc/security/limits.conf
在文件中增加

* soft nofile 3000
* hard nofile 20000
root soft nofile 3000
root hard nofile 20000

* 表示該配置對所有用戶均有效,root用戶要特別加兩行。
硬限制通常是根據系統硬體資源狀況(主要是系統內存)計算出來的系統最多可同時打開的文件數量，軟限制是在這個基礎上進一步的限制。因此軟限制數目要低於硬限制。
nofile表示 max number of open files
重新啟動計算機，然後再用ulimit -a 命令查看：

open files (-n) 3000

已經生效了。現在再啟動mongodb server，問題解決
設置開機啟動
在/etc/init.d/目錄下新建腳本文件mongodb

#!/bin/sh

### BEGIN INIT INFO
# Provides: mongodb
# Required-Start:
# Required-Stop:
# Default-Start: 2 3 4 5
# Default-Stop: 0 1 6
# Short-Description: mongodb
# Description: mongo db server
### END INIT INFO

. /lib/lsb/init-functions

PROGRAM=/usr/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin/mongod
MONGOPID=`ps -ef | grep 'mongod' | grep -v grep | awk '{print $2}'`

test -x $PROGRAM || exit 0

case "$1" in
start)
ulimit -n 3000
log_begin_msg "Starting MongoDB server"
$PROGRAM --fork --quiet -journal -maxConns=2400 -rest --logpath /data/db/journal/mongdb.log
log_end_msg 0
;;
stop)
log_begin_msg "Stopping MongoDB server"
if [ ! -z "$MONGOPID" ]; then
kill -15 $MONGOPID
fi
log_end_msg 0
;;
status)
;;
*)
log_success_msg "Usage: /etc/init.d/mongodb {start|stop|status}"
exit 1
esac

exit 0

請注意，用sudo chmod +x /etc/init.d/mongodb 命令允許該腳本可被執行
接著運行下面的命令注冊開機腳本：

update-rc.d mongodb defaults
Adding system startup for /etc/init.d/mongodb ...
/etc/rc0.d/K20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc1.d/K20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc6.d/K20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc2.d/S20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc3.d/S20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc4.d/S20mongodb -> ../init.d/mongodb
/etc/rc5.d/S20mongodb -> ../init.d/mongodb

你也可以通過update-rc.d -f mongodb remove 刪除
重新啟動，通過ps -def | grep mongod 可以查看到自啟動的服務進程，然後可以通過下面的命令關閉/啟動服務
sudo service mongodb stop
sudo service mongodb start

客戶端登錄伺服器
啟動日誌如上，服務端啟動如上，現在我們在另外一個終端測試伺服器是否正常。
進入/usr/local/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin,執行./mongo
出現

MongoDB shell version: 2.0.2
connecting to: test

執行
db.foo.save({1 : 「Hello world」})

然後查找
db.foo.find();

看到
{ "_id" : ObjectId("4e4b395986738efa2d0718b9"), "1" : "hello world" }

執行到這里恭喜你，成功安裝好了mongodb
也可以通過下面這種方式連接遠程的mongodb server,默認埠為27017,比如
./mongo 192.168.30.25
創建資料庫
如果沒有mydb資料庫的話，在客戶端中使用命令：

use mydb

將創建mydb資料庫，而且當前資料庫切換為mydb.
此時show dbs不顯示該資料庫名稱。使用db.stats()命令檢查當前資料庫狀態。
標准檢查流程
1.首先檢查 ulimit -a
查看open files (-n) 是否為設置的值
2.
ps -def | grep mongod

查看該服務是否啟動
3.
cd /data/db/journal/
cat mongdb.log

查看伺服器是否正確
4.進入http://192.168.1.199:28017
看伺服器是否啟動正常
5.進入/usr/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin,執行./mongo
看看是否能夠登錄
安裝PHP MongoDB擴展

sudo apt-get install php5-dev php5-cli php-pear
sudo pecl install mongo

在php.ini中加入

extension=mongo.so

Mongodb啟動命令mongod參數說明
mongod的主要參數有：
--quiet # 安靜輸出
--port arg # 指定服務埠號，默認埠27017
--bind_ip arg # 綁定服務IP，若綁定127.0.0.1，則只能本機訪問，不指定默認本地所有IP
--logpath arg # 指定MongoDB日誌文件，注意是指定文件不是目錄
--logappend # 使用追加的方式寫日誌
--pidfilepath arg # PID File 的完整路徑，如果沒有設置，則沒有PID文件
--keyFile arg # 集群的私鑰的完整路徑，只對於Replica Set 架構有效
--unixSocketPrefix arg # UNIX域套接字替代目錄,(默認為 /tmp)
--fork # 以守護進程的方式運行MongoDB，創建伺服器進程
--auth # 啟用驗證
--cpu # 定期顯示CPU的CPU利用率和iowait
--dbpath arg # 指定資料庫路徑
--diaglog arg # diaglog選項 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads
--directoryperdb # 設置每個資料庫將被保存在一個單獨的目錄
--journal # 啟用日誌選項，MongoDB的數據操作將會寫入到journal文件夾的文件里
--journalOptions arg # 啟用日誌診斷選項
--ipv6 # 啟用IPv6選項
--jsonp # 允許JSONP形式通過HTTP訪問（有安全影響）
--maxConns arg # 最大同時連接數 默認2000
--noauth # 不啟用驗證
--nohttpinterface # 關閉http介面，默認關閉27018埠訪問
--noprealloc # 禁用數據文件預分配(往往影響性能)
--noscripting # 禁用腳本引擎
--notablescan # 不允許表掃描
--nounixsocket # 禁用Unix套接字監聽
--nssize arg (=16) # 設置信資料庫.ns文件大小(MB)
--objcheck # 在收到客戶數據,檢查的有效性，
--profile arg # 檔案參數 0=off 1=slow, 2=all
--quota # 限制每個資料庫的文件數，設置默認為8
--quotaFiles arg # number of files allower per db, requires --quota
--rest # 開啟簡單的rest API
--repair # 修復所有資料庫run repair on all dbs
--repairpath arg # 修復庫生成的文件的目錄,默認為目錄名稱dbpath
--slowms arg (=100) # value of slow for profile and console log
--smallfiles # 使用較小的默認文件
--syncdelay arg (=60) # 數據寫入磁碟的時間秒數(0=never,不推薦)
--sysinfo # 列印一些診斷系統信息
--upgrade # 如果需要升級資料庫 * Replicaton 參數
--fastsync # 從一個dbpath里啟用從庫復制服務，該dbpath的資料庫是主庫的快照，可用於快速啟用同步
--autoresync # 如果從庫與主庫同步數據差得多，自動重新同步，
--oplogSize arg # 設置oplog的大小(MB) * 主/從參數
--master # 主庫模式
--slave # 從庫模式
--source arg # 從庫 埠號
--only arg # 指定單一的資料庫復制
--slavedelay arg # 設置從庫同步主庫的延遲時間 * Replica set(副本集)選項：
--replSet arg # 設置副本集名稱 * Sharding(分片)選項
--configsvr # 聲明這是一個集群的config服務,默認埠27019，默認目錄/data/configdb
--shardsvr # 聲明這是一個集群的分片,默認埠27018
--noMoveParanoia # 關閉偏執為moveChunk數據保存
# 上述參數都可以寫入 mongod.conf 配置文檔里例如：
dbpath = /data/mongodb
logpath = /data/mongodb/mongodb.log
logappend = true
port = 27017
fork = true
auth = true

e.g：
代碼如下:
./mongod -shardsvr -replSet shard1 -port 16161 -dbpath /data/mongodb/data/shard1a -oplogSize 100 -logpath /data/mongodb/logs/shard1a.log -logappend -fork -rest

『陸』 windows7 怎麼啟動mongodb

方法/步驟

1、登陸mongodb官網點擊右側的下載

2、選擇windows平台，如圖點擊需要的zip文件下載（筆者這里主要講訴zip文件的安裝）
legacy版本可以用於舊版本系統下安裝，這里不推薦。

3、將zip文件解壓放到盤符的根目錄（如C：或D：），為了方便建議文件夾命名盡量簡短如（d:\mongodb）

4、創建資料庫文件的存放位置，比如d:/mongodb/data/db。啟動mongodb服務之前需要必須創建資料庫文件的存放文件夾，否則命令不會自動創建，而且不能啟動成功。

5、打開cmd（windows鍵+r輸入cmd）命令行，進入D:\mongodb\bin目錄（如圖先輸入d:進入d盤然後輸入cd d:\mongodb\bin），
輸入如下的命令啟動mongodb服務：
D:/mongodb/bin>mongod --dbpath D:\mongodb\data\db

6、mongodb默認連接埠27017，如果出現如圖的情況，可以打開http://localhost:27017查看（筆者這里是chrome），發現如圖則表示連接成功，如果不成功，可以查看埠是否被佔用。

7、其實可以將MongoDB設置成Windows服務，這個操作就是為了方便，每次開機MongoDB就自動啟動了。
如圖在d:\mongodb\data下新建文件夾log（存放日誌文件）並且新建文件mongodb.log
在d:\mongodb新建文件mongo.config

8、用記事本打開mongo.config輸入：
dbpath=D:\mongodb\data\db
logpath=D:\mongodb\data\log\mongo.log
(圖片的logpath有錯誤)

用管理員身份打開cmd命令行，進入D:\mongodb\bin目錄，輸入如下的命令：
D:\mongodb\bin>mongod --config D:\mongodb\mongo.config
9、有人提醒改為如下：
mongod --config D:\mongodb\mongo.config --install --serviceName "MongoDB"
如圖結果存放在日誌文件中，查看日誌發現已經成功。如果失敗有可能沒有使用管理員身份，遭到拒絕訪問。

10、打開cmd輸入services.msc查看服務可以看到MongoDB服務，點擊可以啟動。

『柒』 如何安裝，配置MongoDB

1

下載mongodb的windows版本，有32位和64位版本，根據系統情況下載

2

創建資料庫文件的存放位置，比如D:/mongodb/data/db。啟動mongodb服務之前需要必須創建資料庫文件的存放文件夾，否則命令不會自動創建，而且不能啟動成功。默認文件夾路徑為c:/data/db.使用系統默認文件夾路徑時，啟動服務無需加--dbpath 參數說明，但文件夾還要手工創建

3

打開cmd命令行，進入D:/mongodb/bin目錄，輸入如下的命令啟動mongodb服務：

D:/mongodb/bin>mongod.exe --dbpath D:/mongodb/data/db

4

再打開一個cmd輸入：D:/mongodb/bin>mongo 127.0.0.1/admin，或者雙擊mongo.exe，即可進行mongodb的客戶端命令操作了: