什么程序用于启动mongodb

‘壹’ MongoDB是什么，怎么用看完你就知道了

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。

（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。

（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。

（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。

（1）文档数据类型

SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。

（2）即时查询能力

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。

（3）复制能力

MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。

（4）速度与持久性

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。

MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

（5）数据扩展

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

mongomp和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。

mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。

mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。

因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。

因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。

创建数据库并不是必须的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式。

以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去操作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。

使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情，简单的引用，简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用，下面简单的展示一下使用。

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。

要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。

如读写比是怎样的，需要何种查询，数据是如何更新的，会不会存在什么并发问题，数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。

在关于schema 的设计中要注意一些原则，比如：

数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。

集合是结构上或概念上相似得文档的容器，集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号，但必须以字母或数字开头，完全。

限定集合名不能超过128个字符，实际上 . 符号在集合中很有用，能提供某种虚拟命名空间，这是一种组织上的原则，和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。

其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB。

（1）索引能显着减少获取文档的所需工作量，具体的对比可以通过 .explain()方法进行对比

（2）解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询，当没有最适合索引时，会先不同的使用各个索引进行查询，最终选出一个最优索引做查询

（3）如果有一个a-b的复合索引，那么仅针对a的索引是冗余的

（4）复合索引里的键的顺序是很重要的

（1）单键索引

（2）复合索引

（3）唯一性索引

（4）稀疏索引

如索引的字段会出现null的值，或是大量文档都不包含被索引的键。

如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过

当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用

对索引进行压缩，重建。

（1）查阅慢查询日志

（2）分析慢查询

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的，不然只显示普通的信息。

本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性，与副本集的强壮性，监控容易性

提供主从复制能力，热备能力，故障转移能力

实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的，先看一下mysql的主从数据流动过程

而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog

写操作先被记录下来，添加到主节点的oplog里。与此同时，所有从结点复制oplog。首先，查看自己oplog里最后一条的时间戳；其次，查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后，把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。

当遇到以下情况，从节点会停止复制

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

可以使用以下命令查看复制情况

每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员，可以通过rs.status()看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。

这个点没必要过多描述，但是有一个特殊场景，如果从节点和仲裁节点都被杀了，只剩下主节点，他会把自己降级成为从节点。

如果主节点的数据还没有写到从库，那么数据不能算提交，当该主节点变成从节点时，便会触发回滚，那些没写到从库的数据将会被删除，可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。

（1）使用单节点链接

只能链接到主节点，如果链接到从节点的话，会被拒绝写入操作，但是如果没有使用安全模式，因为mongo的fire and forget 特性，会把拒绝写入的异常给吃掉。

（2）使用副本集方式链接

能根据写入的情况自动进行故障转移，但是当副本集进行新的选举时，还是会出现故障，如果不使用安全模式，依旧会出现写不进去，但现实成功的情况。

分片是数据库切分的一个概念实现，这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理，操作。

当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题

（1）分片组件

（2）分片的核心操作

分片一个集合：分片是根据一个属性的范围进行划分的，MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置

块：是位于一个分片中的一段连续的分片键范围，可以理解为若干个块组成分片，分片组成MongoDB的全部数据

（3）拆分与迁移

块的拆分：初始化时只有一个块，达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二，这样就有了两个块，每个块都有相同数量的文档。

迁移：当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作，比如分片A的数据比较多，会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡，是由名为均衡器的软件进程管理的，任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布，当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时，均衡器就会发起一次均衡处理。

启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程

配置分片

（1）分片查询类型

（2）索引

分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引，其他地方不行，因为这需要在分片间进行通信，实施起来很复杂。

当创建分片时，会根据分片键创建一个索引。

（1）分片键是不可修改的、分片键的选择非常重要

（2）低效的分片键

（3）理想的分片键

（1）部署拓扑

根据不同的数据中心划分

这里写图片描述

（2）最低要求

（3）配置的注意事项

需要估计集群大小，可使用以下命令对现有集合进行分片处理

（4）备份分片集群

备份分片时需要停止均衡器

（1）部署架构

使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为1.5GB

（2）cpu

mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据，如果看到CPU使用饱和的情况，可以通过查询慢查询日志，排查是不是查询的问题导致的，如果是可以通过添加索引来解决问题

mongodb写入数据时会使用到CPU，但是mongodb写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题

（3）内存

大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作

（4）硬盘

mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次，称为后台刷新，会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存，高速磁盘将会减少同步的时间

（5）文件系统

使用ext4 和 xfs 文件系统

禁用最后访问时间

（6）文件描述符

linux 默认文件描述符是1024，需要大额度的提升这个额度

（7）时钟

mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器

（1）绑定IP

启动时使用 - -bind_ip 命令

（2）身份验证

启动时使用 - -auth 命令

（3）副本集身份认证

使用keyFile，注意keyFile文件的权限必须是600，不然会启动不起来

（1）拓扑结构

搭建副本集至少需要两个节点，其中仲裁结点不需要有自己的服务器

（2）Journaling日志

写数据时会先写入日志，而此时的数据也不是直接写入硬盘，而是写入内存

但是Journaling日志会消耗内存，所以可以在主库上面关闭，在从库上面启动

可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘

在插入时，可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈，但是会非常影响性能。

logpath 选项指定日志存储地址

-vvvvv 选项（v越多，输出越详细）

db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志

（1）serverStatus

这里写图片描述

（2）top

（3）db.currentOp()

动态展示mongodb活动数据

占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口

（1）mongomp

把数据库内容导出成BSON文件，而mongorestore能读取并还原这些文件

（2）mongorestore

把导出的BSON文件还原到数据库

（3）备份原始数据文件

可以这么做，但是，操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true})

db.$cmd.sys.unlock.findOne() 请求解锁操作，但是数据库不会立刻解锁，需要使用db.currentOp()验证。

（1）修复

mongd --repair 修复所有数据库

db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库

修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引

（2）压紧

压紧，会重写数据文件，并重建集合的全部索引，需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行，需要添加force参数 保证加写锁。

（1）监控磁盘状态

（2）为提升性能检查索引和查询

总的来说，扫描尽可能少的文档。

保证没有冗余的索引，冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存，在每次写入时还需做更多工作

（3）添加内存

dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小，如果两者的和大于内存，那么将会影响性能。

storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上，就会因磁盘碎片而影响性能，需要压缩。

‘贰’ 如何启动MongoDB的WEB界面

让我们构建一个简单的EmployeeManager Web服务，我们将使用它来演示与MongoDB连接的HATEOAS。为了引导我们的应用程序，我们将使用Spring Initializr。我们将使用Spring HATEOAS和Spring Data MongoDB作为依赖项。你应该看到类似下图2所示的内容。图2 ：引导应用程序配置完成后，下载zip并将其作为Maven项目导入你喜欢的IDE中。首先，让我们配置application.properties。要获得MongoDB连接，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

一般来说，如果所有内容都是全新安装的，并且你没有更改或修改任何Mongo属性，则只需提供一个数据库名称（已经通过GUI创建了一个数据库名称）。

spring.data.mongodb.database=EmployeeManager

另外，为了启动Mongo实例，作者创建了一个.bat，它指向安装文件夹和数据文件夹。它是这样的："C:ProgramFilesMongoDBServer3.6inmongod"--dbpathD:-datadb
现在，我们来快速创建模型。这里有两个模型，员工模型和部门模型。检查它们，确保有没有参数、getter、setter、equals方法和hashCode生成的构造函数。（不用担心，所有代码都在GitHub上，你可以稍后查看它：https://github.com/theFaustus/EmployeeManager。）

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

现在我们已经完成了模型的制作，让我们来创建存储库，以便来测试持久性。存储库如下所示：

extendsMongoRepository<Employee,String>{
}

extendsMongoRepository<Department,String>{
}

如上所示，这里没有方法，因为大家都知道Spring Data中的中心接口被命名为Repository，在其之上是CrudRepository，它提供了处理模型的基本操作。在CrudRepository之上，我们有PagingAndSortingRepository，它为我们提供了一些扩展功能，来简化分页和排序访问。在我们的案例中，最重要的是MongoRepository，它用于严格处理我们的Mongo实例。因此，对于我们的案例来说，除了那些现成的方法外，我们不需要任何其他方法，但是仅出于学习目的，作者在这里要提到的是你可以添加其他查询方法的两种方法：

• “惰性”（查询创建）：此策略将尝试通过分析查询方法的名称并推断关键字（例如findByLastnameAndFirstname）来构建查询。
• 编写查询：这里没有什么特别的。例如，只用@Query注释你的方法，然后自己编写查询。你也可以在MongoDB中编写查询。下面是基于JSON的查询方法的示例：

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

• 至此，我们已经可以测试我们持久性如何工作。我们只需要对模型进行一些调整即可。通过调整，作者的意思是我们需要注释一些东西。Spring Data MongoDB使用MappingMongoConverter将对象映射到文档，下面是我们将要使用的一些注释：
• @Id ：字段级别注释，指出你的哪个字段是身份标识。
• @Document ：类级别的注释，用于表示该类将被持久化到数据库中。
• @DBRef ：描述参考性的字段级别注释。
• 注释完成后，我们可以使用CommandLineRunner获取数据库中的一些数据，CommandLineRunner是一个接口，用于在应用程序完全启动时（即在run（）方法之前）运行代码段。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);
}
};
}

• 我们已经创建了一些模型，并对它们进行了持久化。现在，我们需要一种与他们交互的方式。如上所说，所有代码都可以在GitHub上找到，因此作者在这里将仅向我们展示一个域服务（接口和实现）。接口如下：

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

• 接口的实现如下：

@{
@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();
}
}

• 这里没有什么特别的要注意的，下面我们将继续讨论最后一个难题——控制器！你可以在下面看到员工资源的控制器实现。

@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，对于上面实现的所有方法，我们将自己定位在Richardson成熟度模型的第二级，因为我们使用了HTTP动词并实现了CRUD操作。现在，我们有了与数据进行交互的方法，并且可以使用Postman，我们可以如下图3所示检索资源，或者可以如下图4所示添加新资源。
• 图3 ：检索JSON中的部门列表

• 图4：JSON中添加新员工

‘叁’ window 怎么启动mongodb

原始方式
只有启动了mongodb的服务，才能使用mongodb的功能，通常情况下会开一个命令窗口，输入下面的命令来启动服务：
配置文件方式
如果不想每次启动的时候都在命令行中输入很多繁琐的参数，可以把参数信息保存在配置文件中。创建一个名为mongodb.cnf的配置文件，和那些小工具放在同一个目录中，文件的内容如下：

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

然后在命令窗口输入下面命令就可以启动服务

看似和上面的方法差不多，还是需要指定配置文件，但如果参数不止-dbpath的时候，就可以将参数都写在配置文件中，在命令行调用的时候就会显得方便很多。
daemon方式
上面介绍的两种方式启动服务都需要打开一个命令行窗口，窗口关闭了服务也就停止了。我们使用--fork参数可以将mongodb的服务放在后台运行，这样相对比较安全。--fork参数是和--logpath参数一起使用的

‘肆’ 如何安装，配置MongoDB

1、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示

5、创建并启动MongoDB服务，如果每次都按照步骤三那样操作，岂不是相当麻烦，按照如下命令来创建并启动MongoDB服务，就可以通过windows服务来管理MongoDB的启动和关闭了。

首先进入D:Program FilesMongoDBServer3.2in（依安装目录而定）目录下，启动命令如下：

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

netstartMongoDB。

‘伍’ 怎么样在Ubuntu系统中安装MongoDB及其启动命令mongod

解压缩即可执行

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

但是在运行前，需要创建mongodb需要的存放数据和日志的目录：

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

启动mongodb server

./mongod -journal -maxConns=2400 -rest

-journal 代表要写日志，-maxConns=2400代表mongodb 可以接受2400个tcp连接，-rest代表可以允许客户端通过rest API访问mongdb server.
还可以使用参数—quiet启动可以指定安静模式减少记录的项目数，注意使用该参数必须要同时指定日志路径,比如：
—quiet —logpath /data/db/journal/mongdb.log
修改系统允许的最大连接数
上面的最大连接数目的限制原因是Linux系统默认一个进程最大文件打开数目为1024，用ulimit -a 命令检查，可以看到下面这行：

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

* 表示该配置对所有用户均有效,root用户要特别加两行。
硬限制通常是根据系统硬件资源状况(主要是系统内存)计算出来的系统最多可同时打开的文件数量，软限制是在这个基础上进一步的限制。因此软限制数目要低于硬限制。
nofile表示 max number of open files
重新启动计算机，然后再用ulimit -a 命令查看：

open files (-n) 3000

已经生效了。现在再启动mongodb server，问题解决
设置开机启动
在/etc/init.d/目录下新建脚本文件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

请注意，用sudo chmod +x /etc/init.d/mongodb 命令允许该脚本可被执行
接着运行下面的命令注册开机脚本：

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

你也可以通过update-rc.d -f mongodb remove 删除
重新启动，通过ps -def | grep mongod 可以查看到自启动的服务进程，然后可以通过下面的命令关闭/启动服务
sudo service mongodb stop
sudo service mongodb start

客户端登录服务器
启动日志如上，服务端启动如上，现在我们在另外一个终端测试服务器是否正常。
进入/usr/local/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin,执行./mongo
出现

MongoDB shell version: 2.0.2
connecting to: test

执行
db.foo.save({1 : “Hello world”})

然后查找
db.foo.find();

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

执行到这里恭喜你，成功安装好了mongodb
也可以通过下面这种方式连接远程的mongodb server,默认端口为27017,比如
./mongo 192.168.30.25
创建数据库
如果没有mydb数据库的话，在客户端中使用命令：

use mydb

将创建mydb数据库，而且当前数据库切换为mydb.
此时show dbs不显示该数据库名称。使用db.stats()命令检查当前数据库状态。
标准检查流程
1.首先检查 ulimit -a
查看open files (-n) 是否为设置的值
2.
ps -def | grep mongod

查看该服务是否启动
3.
cd /data/db/journal/
cat mongdb.log

查看服务器是否正确
4.进入http://192.168.1.199:28017
看服务器是否启动正常
5.进入/usr/mongodb-linux-x86_64-2.0.2/bin,执行./mongo
看看是否能够登录
安装PHP MongoDB扩展

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

在php.ini中加入

extension=mongo.so

Mongodb启动命令mongod参数说明
mongod的主要参数有：
--quiet # 安静输出
--port arg # 指定服务端口号，默认端口27017
--bind_ip arg # 绑定服务IP，若绑定127.0.0.1，则只能本机访问，不指定默认本地所有IP
--logpath arg # 指定MongoDB日志文件，注意是指定文件不是目录
--logappend # 使用追加的方式写日志
--pidfilepath arg # PID File 的完整路径，如果没有设置，则没有PID文件
--keyFile arg # 集群的私钥的完整路径，只对于Replica Set 架构有效
--unixSocketPrefix arg # UNIX域套接字替代目录,(默认为 /tmp)
--fork # 以守护进程的方式运行MongoDB，创建服务器进程
--auth # 启用验证
--cpu # 定期显示CPU的CPU利用率和iowait
--dbpath arg # 指定数据库路径
--diaglog arg # diaglog选项 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads
--directoryperdb # 设置每个数据库将被保存在一个单独的目录
--journal # 启用日志选项，MongoDB的数据操作将会写入到journal文件夹的文件里
--journalOptions arg # 启用日志诊断选项
--ipv6 # 启用IPv6选项
--jsonp # 允许JSONP形式通过HTTP访问（有安全影响）
--maxConns arg # 最大同时连接数 默认2000
--noauth # 不启用验证
--nohttpinterface # 关闭http接口，默认关闭27018端口访问
--noprealloc # 禁用数据文件预分配(往往影响性能)
--noscripting # 禁用脚本引擎
--notablescan # 不允许表扫描
--nounixsocket # 禁用Unix套接字监听
--nssize arg (=16) # 设置信数据库.ns文件大小(MB)
--objcheck # 在收到客户数据,检查的有效性，
--profile arg # 档案参数 0=off 1=slow, 2=all
--quota # 限制每个数据库的文件数，设置默认为8
--quotaFiles arg # number of files allower per db, requires --quota
--rest # 开启简单的rest API
--repair # 修复所有数据库run repair on all dbs
--repairpath arg # 修复库生成的文件的目录,默认为目录名称dbpath
--slowms arg (=100) # value of slow for profile and console log
--smallfiles # 使用较小的默认文件
--syncdelay arg (=60) # 数据写入磁盘的时间秒数(0=never,不推荐)
--sysinfo # 打印一些诊断系统信息
--upgrade # 如果需要升级数据库 * Replicaton 参数
--fastsync # 从一个dbpath里启用从库复制服务，该dbpath的数据库是主库的快照，可用于快速启用同步
--autoresync # 如果从库与主库同步数据差得多，自动重新同步，
--oplogSize arg # 设置oplog的大小(MB) * 主/从参数
--master # 主库模式
--slave # 从库模式
--source arg # 从库 端口号
--only arg # 指定单一的数据库复制
--slavedelay arg # 设置从库同步主库的延迟时间 * Replica set(副本集)选项：
--replSet arg # 设置副本集名称 * Sharding(分片)选项
--configsvr # 声明这是一个集群的config服务,默认端口27019，默认目录/data/configdb
--shardsvr # 声明这是一个集群的分片,默认端口27018
--noMoveParanoia # 关闭偏执为moveChunk数据保存
# 上述参数都可以写入 mongod.conf 配置文档里例如：
dbpath = /data/mongodb
logpath = /data/mongodb/mongodb.log
logappend = true
port = 27017
fork = true
auth = true

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

‘陆’ windows7 怎么启动mongodb

方法/步骤

1、登陆mongodb官网点击右侧的下载

2、选择windows平台，如图点击需要的zip文件下载（笔者这里主要讲诉zip文件的安装）
legacy版本可以用于旧版本系统下安装，这里不推荐。

3、将zip文件解压放到盘符的根目录（如C：或D：），为了方便建议文件夹命名尽量简短如（d:\mongodb）

4、创建数据库文件的存放位置，比如d:/mongodb/data/db。启动mongodb服务之前需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功。

5、打开cmd（windows键+r输入cmd）命令行，进入D:\mongodb\bin目录（如图先输入d:进入d盘然后输入cd d:\mongodb\bin），
输入如下的命令启动mongodb服务：
D:/mongodb/bin>mongod --dbpath D:\mongodb\data\db

6、mongodb默认连接端口27017，如果出现如图的情况，可以打开http://localhost:27017查看（笔者这里是chrome），发现如图则表示连接成功，如果不成功，可以查看端口是否被占用。

7、其实可以将MongoDB设置成Windows服务，这个操作就是为了方便，每次开机MongoDB就自动启动了。
如图在d:\mongodb\data下新建文件夹log（存放日志文件）并且新建文件mongodb.log
在d:\mongodb新建文件mongo.config

8、用记事本打开mongo.config输入：
dbpath=D:\mongodb\data\db
logpath=D:\mongodb\data\log\mongo.log
(图片的logpath有错误)

用管理员身份打开cmd命令行，进入D:\mongodb\bin目录，输入如下的命令：
D:\mongodb\bin>mongod --config D:\mongodb\mongo.config
9、有人提醒改为如下：
mongod --config D:\mongodb\mongo.config --install --serviceName "MongoDB"
如图结果存放在日志文件中，查看日志发现已经成功。如果失败有可能没有使用管理员身份，遭到拒绝访问。

10、打开cmd输入services.msc查看服务可以看到MongoDB服务，点击可以启动。

‘柒’ 如何安装，配置MongoDB

1

下载mongodb的windows版本，有32位和64位版本，根据系统情况下载

2

创建数据库文件的存放位置，比如D:/mongodb/data/db。启动mongodb服务之前需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功。默认文件夹路径为c:/data/db.使用系统默认文件夹路径时，启动服务无需加--dbpath 参数说明，但文件夹还要手工创建

3

打开cmd命令行，进入D:/mongodb/bin目录，输入如下的命令启动mongodb服务：

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

4

再打开一个cmd输入：D:/mongodb/bin>mongo 127.0.0.1/admin，或者双击mongo.exe，即可进行mongodb的客户端命令操作了: