① mogodb怎么用robomongo导出数据
1、启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。由于Mongodb的部署非常简单，数据文件分别在E:mongodbdatadb（使用27017端口）和D:mongodbdatadb（使用27117端口）下。具体如图。
② 如何从MongoDB导入/导出数据
在开始菜单的运行框中输入dtswiz，然后选择源数据源和目标数据源，例如：如果是从sqlServer中导出到Excel中，那么那么需要在其中输入SQL语句或者选择指定数据库中的一个或多个表，然后再指定Excel的路径和文件名，如果是从Excel导入到SQLServer中，就简单一些，选择好具体的Excel文档后，再选择其中的某一个Sheet(工作表)，然后再设置SQLServer的指定数据库即可，还可以从SQLServer中的一个数据库导入到SQLServer的另一个数据库中，方法类似
③ mongodb数据库怎么导出数据
用mongodb自带工具 mongoexport，在bin目录下输入：mongoexport --help点击回车可以看到Export MongoDB data to CSV, TSV or JSON files.这样的信息，根据相关参数可以导出成csv的文件
④ mongodb数据库集合导入导出（迁移）
导出：mongoexport -h IP --port PORT -u USERNAME -p PASSWORD -d DATABASE -c COLLECTION --type=json -o /home/area.json
导入：mongoimport -h IP --port PORT -u USERNAME -p PASSWORD -d DATABASE -c COLLECTION --type=json --file area.json
⑤ mongodb怎么将知网数据库导入
mongodb将知网数据库导入的操作如下：
把大量数据导入数据库中：
mongoimport -d 数据库名称 -c 集合名称 -file 要导入的知网数据文件。
找到mongodb数据库的安装目录，将安装目录下的bin目录放置在环境变量中。
如果bin目录里面少.exe文件，下面的链接里有bin目录下的所有.exe文件，下载然后复制到bin目录下就可以了。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库(nosql)之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。首先在你的服务器上安装好MongoDB,window平台安装 MongoDB,Linux平台安装MongoDB，之后连接MongoDB,创建数据库，删除数据库。
⑥ 使用mongoexport命令把MongoDB中的数据导出为excel CSV文件
有时候我们需要将把MongoDB中的数据导出为excel CSV文件，我们可以使用 mongoexport 命令来完成。所以首先要安装mongodb，关于mongodb的安装这里不做介绍，可以查看 官方文档 进行安装。
这里只对 mongoexport 命令进行介绍，并将MongoDB中的数据导出为CSV文件。
使用 mongoexport --help 命令查看，内容如下：
从上面的帮助信息可以非常清楚的知道各个命令的含义，所以可以使用下面的命令完成CSV文件的导出：
在导出数据的过程中遇到如下问题：
使用提示的命令 mongoexport --help 查看帮助信息，很容易就看出问题的原因，我的查询条件没有使用单引号包括起来，所以我们使用一些命令或者操作的时候，遇到问题不要害怕，也不要一遇到问题就去网络，一定要使用帮助命令查看官方文档，这是解决问题最高效的手段，在查看文档的过程中我们也可以学习到更多规范的操作，其实网上很多文章写都是一知半解虽然可以快速解决问题，但是没有官方文档详细和权威。我这里也是做一个简单的总结，方便自己查看，也希望对遇到同样问题的同学提供一点帮助。
⑦ 使用rockmongo怎么导出部分数据
数据导出：先举个例子作为切入口：
需求：
将test数据库下的things集合中的所有文档导出到D:\mongo_data路径下
D:\mongo\bin>mongoexport -d test -c things -o d:\mongo_data\things.txt
cmd控制台返回导出的相关信息，如下所示
connected to: 127.0.0.1
exported 15 records
检验一下：
去D:\mongo_data找一下是否存在things.txt文件
打开D:\mongo_data\things.txt显示如下：
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55de" }, "x" : 6, "y" : 0 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55df" }, "x" : 6, "y" : 1 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e0" }, "x" : 6, "y" : 2 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e1" }, "x" : 6, "y" : 3 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e2" }, "add" : [ { "age" : 21, "name" : "jimvin" }, { "age" : 22, "name" : "jimvin" }, { "age" : 23, "name" : "jimvin" }, { "age" : 23, "name" : "jimvin" } ], "x" : 6, "y" : 4 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e3" }, "num" : 55, "x" : 6, "y" : 5 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e4" }, "age" : null, "num" : null, "x" : 6, "y" : 6 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e5" }, "add" : [ "jimvin", "abc", "aaa" ], "num" : "abc", "x" : 6, "y" : 7 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e6" }, "age" : [ 7, 9 ], "name" : "jimvin", "num" : 20, "x" : 6, "y" : 8 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e7" }, "age" : [ 7, 8, 9 ], "name" : "tom", "x" : 10, "y" : 9 }
{ "_id" : { "$oid" : "5296e6d68378a9afba69af46" }, "add" : { "age" : 20, "name" : "jimvin" }, "name" : "jim", "num" : 10 }
{ "_id" : { "$oid" : "529eab9552bf5eb74acdb35b" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "a", "state" : "d" } }
{ "_id" : { "$oid" : "529eaba252bf5eb74acdb35c" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "b", "state" : "c" } }
{ "_id" : { "$oid" : "529eabc352bf5eb74acdb35d" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "a", "state" : "e" } }
从例子我们基本都能猜出 mongoexport的命令用法，下面我们再详细分析一下：
* mongoexport --db
简写 mongoexport -d
指定要导出集合所在的数据库
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --db test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -d test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -db test
注意：
1. 不能单独使用，至少还要指定集合才能导出成功。
否则显示如下错误：
no collection specified！
2. 假如指定的数据库名在MongoDB中是不存在的，也不会报错的。
* mongoexport --collection
简写 mongoexport -c
指定要导出集合的名字
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --collection test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -c test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -collection test
注意：
这里是可以正常运行起来的，这里MongoDB系统在没指定数据库来源时，默认从test数据 库找相应的集合的，然后把对应的文档输出到cmd控制台上，假如我们指定的集合名在test数据库是不存在的，也不会报错，只是返回“exported 0 records”这样的提示。
* mongoexport --out
简写 mongoexport -o
指定导出数据文件的目录
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --out d:\mongo_data\things.txt
或 D:\mongo\bin>mongoexport -o d:\mongo_data\things.txt
或 D:\mongo\bin>mongoexport -out d:\mongo_data\things.txt
注意：
1. 不能单独使用，至少还要指定集合才能导出成功。
否则显示如下错误：
no collection specified！
2. 文件目录不能写成d:\mongo_data或 d:\mongo_data\或d:\之类的，否则报错如下：
coundn't open [d:\mongo_data]。
一定要带有文件名的（带有后缀的），一般为.txt，.csv，.json，.csv
csv和csv文件：都是常用的数据交互格式，均可以用excell打开。
3. 纯粹D:\mongo\bin>mongoexport --out d:\mongo_data\things.txt这样写，即使我们没指定集合，但系统依然会为我们创建things.txt这个文件的。
在RockMongo 导出test数据库mythings集合会是一个js文件：
如下所示:
/** mythings indexes **/
db.getCollection("mythings").ensureIndex({
"_id": NumberInt(1)
},[
]);
/** mythings indexes **/
db.getCollection("mythings").ensureIndex({
"location": 1,
"name": -1
},[
]);
/** mythings records **/
db.getCollection("mythings").insert({
"_id": ObjectId("529fe7faeef00d1d48b473c0"),
"location": "Guangzhou",
"age": 20,
"name": "j"
});
db.getCollection("mythings").insert({
"_id": ObjectId("529fe808eef00d1d48b473c1"),
"location": "Guangzhou",
"age": 21,
"name": "ji"
});
......
最后，再重申一点，所有导出操作，必须保证在数据库处于正常连接的状态。否则显示：couldn't conncect to [127.0.0.1] couldn't connect to server 127.0.0.1:27017
⑧ 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。