Centos下通过yum安装步骤如下:

声明:相对比那些用源码安装,少了配置和新建log和data目录,这种简单粗暴,

,创建仓库文件,
vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo
,复制下面配置,保存退出
[mongodb-org-3.4]
name=MongoDB Repository
   baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/
   gpgcheck=
   enabled=
   gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc
 3,yum安装
yum install -y mongodb-org 4,修改配置文件,别的机器也能访问,不止是 127.0.0.1
vi /etc/mongod.conf -----》bind_ip 默认是127.0.0.1 修改为 0.0.0.0 5,启动,停止
service mongo start, service mongo stop 6,日志目录位置 ---》 cat /var/log/mongodb/mongod.log
数据库文件 ----》 cat /var/lib/mongo 7,卸载 mongo ----> yum erase $(rpm -qa | grep mongodb-org)
连接mongo的可视化工具我用的是--robo3T 注意的是MongoVUE不支持mongodb3版本的

mongodb 常用命令:

  查看数据库
> show dbs
使用数据库
> use database-name
查看表
> show tables
查询数据
> db.table-name.find({})
查询条件
> db.table-name.find({'name':'zhangsan'})
建立索引
> db.table-name.ensureIndex({'name':1}) 1为升序,-1为降序
复合索引
> db.table-name.ensureIndex{{'name':1,'age':1}} 只查询name会索引。如果只查询age不会用到索引,如果想用索引前面必须有N个索引列
查看索引是否建立
> db.table-name.getIndexes()
删除索引
> db.table-name.dropIndex({'name':1})
管理索引,查看所有索引:
> db.system.index.find()
插入字段
> db.table-name.update({query},{$set:{'status':'1'}},false,true)
query:where条件
false: 字段存在不插入,默认为false
true: 只更新第一条记录,如果为true 全部更新
查找是否存在
> db.table-name.find({'name':{$exists:true}}) ----->查找name字段是否存在
删除文档
> db.table-name.remove({query})
query:删除的条件
修改字段名字
> db.table-name.update({query},{$rename:{'old-name':'new-name'}},false,true)
修改字段类型
> 如下命令是将hscourses表中的ClassID字段从整型转换到字符串型:
db.hscourses.find({'ClassID' : { $type : 16 }}).forEach(function(x) {x.ClassID = x.ClassID+'';db.hscourses.save(x); }) 
    >分组:mongo中group by

db.getCollection('bigdata').aggregate([
                                {$match:{"CtfId" : "152626198103082713"}},
                                {$group:{_id:'$CtfId',Name:{'$addToSet':'$Name'},Address:{'$addToSet':'$Address'}}
                                }])

       aggregate 为聚合:  $match 为条件类似于wherer。group为分组。_id是必填的分组项。 $addToSet 结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本。
如果显示多字段必须上聚合表达式($sum,$avg,$addToSet……)
       截取 Mobile字段包含\t的js写法          

db.bigdata.find({'table_type':'5','Mobile':/\t/}).forEach(function(x){
                          x.Mobile=x.Mobile.substring(0,x.Mobile.length-1);//将其转为string类型
                          db.bigdata.save(x);//保存
                          });

mongo 导入 json 或者csv 做法

声明:4G的 .sql文件(20050144条数据)导入mongodb 总共时间为 28分钟 + 25分钟 + 15分钟
①,28分钟: 在linux 中 source ./.sql目录 导入数据库
②,25分钟: 用Navicat for MySQL 导出格式为csv 或者json
③,15分钟: 用mongo自带的mongoimport命令 上传csv或者json
前2步傻瓜式操作,唯一注意的是②步:
json格式情况下: 4G大小的.sql文件,如果用navicat转为json大小为11G,11G的json上传mongo会 ‘/a’错误,实验200MB的没有问题
csv格式情况下: 4G大小的.sql文件,如果用navicat转为csv大小还是4G,其中csv会是乱码,不用管,直接上传mongo没有问题,
navicat导出的时候选择一定选择 ’包含列的标题‘ 后期上传名mongdb时候可以少填写参数为列
导入命令如下:
json: 
            mongoimport --db  table-name  --collection table-name  --file /test.json   
     csv:
mongoimport --db table-name  --collection table-name --type csv --headerline --ignoreBlanks  --file /test.csv  --numInsertionWorkers 4 mongoimport --db bigdata --collection test4 --type csv --columnsHaveTypes --fields "EMail.string(),password1.string(),CtfId.string(),password2.string()" --file /home/kdjkadmin/mydb_sql/1312306.csv
这个语句是把csv里面的int类型变为string类型。如果字符串身份证号再mongdo里面是 numberLong类型的,pymongo查numberlong类型 python2 用long()查询,python3 用int()。如果身份证中有x 只能再导入时候变为字符串类型
导出命令如下:
      json:

mongoexport  --db  table-name  --collection table-name  -o /test.json

      csv: 

          mongoexport  --db  table-name  --collection table-name  --csv  -f id,province,city   -o /test.csv
--csv 指要要导出为csv 格式,导出csv之后必须指明导出的列
-f 指明需要导出哪些列
-f 后面跟着字段名不能有空格。有空格话会报错(too many positional arguments)
    
参数说明
--db 指明使用的库, 本例中为” table-name
          --collection 指明要导出的表, 本例中为”table-name”
--type 指明导入的类型,默认的为json
--headerline 仅适用于导入csv,tsv格式的数据,表示文件中的第一行作为数据头
--ignoreBlanks 忽略空白符
--file 文件的位置
--numInsertionWorkers 为了提高mongo的插入效率,采用mongodb推荐的(numInsertionWorkers)多线程操作。本质来说,就是将insert任务,拆分成多个线程来做。

												

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