MongoDB 安装配置及学习笔记

作者: BigJeffWang | 来源:发表于2017-07-17 18:50 被阅读0次

[TOC]
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1. MongoDB安装及配置

官网下载地址
安装msc文件,现在3.4的版本,有了msc,所以没有选择zip格式安装包,安装过程选择customer,选择安装地址,安装目录尽量简化,其他就是下一步,安装很简单
我的安装目录是 C:\MongoDB\Server,在目录下新建名字为: "db" 的文件夹,在db目录下,新建名为:"logs"的文件夹
在主目录下,新建名为: "mongo.conf" 的文件,把下边内容黏贴并修改
修改系统环境变量,在"Path"系统环境变量里,添加 "C:\MongoDB\Server\bin",注意增加分号";"
添加为自启动系统服务 mongod --config C:\MongoDB\Server\mongo.conf --install --serviceName "MongoDB"
win+r 打开运行输入 services.msc 可以查看 MongoDB服务, net start MongoDB 可以开启 net stop MongoDB 可以关闭

普通启动通过浏览器 localhost:27017 打开查看

mongod --config C:\MongoDB\Server\mongodb.conf

安装为Windows服务
注：2.6版这种方式在win7、win8 64位版无法安装成功，其他系统未测试

mongod --config C:\MongoDB\Server\mongodb.conf --install --serviceName "MongoDB"

使用SC安装为Windows服务

sc create MongoDB binPath= "C:\MongoDB\Server\bin\mongod.exe --service --config=D:\MongoDB\etc\mongodb.conf"

查看端口占用 netstat -ano|findstr 27017

查看进程名 tasklist |finstr 14308

杀掉进程pid taskkill /pid 14308 -t -f

mongo.conf文件内容:

dbpath=C:\MongoDB\Server\db #数据库路径
logpath=C:\MongoDB\Server\db\log\mongo.log #日志输出文件路径
logappend=true #错误日志采用追加模式，配置这个选项后mongodb的日志会追加到现有的日志文件，而不是从新创建一个新文件
journal=true #启用日志文件，默认启用
quiet=false #这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息，若需要调试使用请设置为false
port=27017 #端口号 默认为27017

2. 什么是MongoDB ?

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

3. 主要特点

MongoDB的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力），它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
MongoDB安装简单

4. 概念解析

sql database	nosql database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins	MongoDB不支持	表连接
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

5. 创建数据库

创建/使用 use info # info是数据库名称,以下凡是用到info的都是泛指数据库的名称
查看 show dbs
查看当前使用 db

6. 删除数据库

删除数据库 db.dropDatabase()
删除集合 db.info.drop()

6. 插入文档

insert方式 db.info.insert({a:"a",b:1})
document方式
- document=({a:"a",b:1})
- db.info.insert(document)

7. 更新文档

update方式 db.info.update({a:"a",b:1},{$set:{a:"b",b:1}})
update多条记录方式 db.info.update({a:"a",b:1},{$set:{a:"b",b:1}},{multi:"true"})
save方式 db.info.save({"_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"), a:"b"})

更多实例

只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );

全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );

只添加第一条：
db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );

全部添加加进去:
db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );

全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );

只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

8. 删除文档

remove删除多条 db.info.remove({a:1})
remove删除1条 db.info.remove({a:1},1)

9. 查询文档

find方式 db.info.find()
find易读方式 db.info.find().pretty()

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()	where by = '菜鸟教程'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

MongoDB AND 条件
- db.col.find({"by":"菜鸟教程", "title":"MongoDB 教程"}).pretty()
MongoDB OR 条件
- db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
AND 和 OR 联合使用
- db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()

10. 条件操作符

先插入测试数据三条

    db.col.insert({title:"a",likes:200})
    db.col.insert({title:"a",likes:100})
    db.col.insert({title:"a",likes:300})

使用find()查找

    db.col.find({likes:{$gt:200}}) 大于
    db.col.find({likes:{$gte:200}}) 大于等于
    db.col.find({likes:{$lt:200}}) 小于
    db.col.find({likes:{$lte:200}}) 小于等于

11. $type操作符

$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。

MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：

类型	数字	备注
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已废弃。
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
Regular Expression	11
JavaScript	13
Symbol	14
JavaScript (with scope)	15
32-bit integer	16
Timestamp	17
64-bit integer	18
Min key	255	Query with -1.
Max key	127

先插入测试数据三条

db.col.remove({})  # 清空数据集合
db.col.insert({title:"a",likes:200})
db.col.insert({title:1,likes:100})
db.col.insert({title:[1,2],likes:300})

使用$type查找string数据

db.col.find({title:{$type:1}})  # 1标识tuple 结果 1, [1,2] 两条
db.col.find({title:{$type:2}})  # 2标识字符串 "a" 一条
db.col.find({title:{$type:3}})  # 4标识Array 没有结果

12. Limit与Skip方法

db.col.find({title:"a"}).limit(1)  # 显示1条
db.col.find({title:"a"}).limit(1).skip(1)  # 显示1条 跳过1条

补充说明：

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
- 第一个 {} 放 where 条件，为空表示返回集合中所有文档。
- 第二个 {} 指定那些列显示和不显示（0表示不显示 1表示显示)
想要读取从 10 条记录后 100 条记录，相当于 sql 中limit (10,100)。
- db.COLLECTION_NAME.find().skip(10).limit(100)
- 以上实例在集合中跳过前面 10 条返回 100 条数据。
- skip 和 limit 结合就能实现分页。
当查询时同时使用sort,skip,limit，无论位置先后，最先执行顺序 sort再skip再limit。

13. sort排序

db.col.find().sort({like:1})  # like字段正序
db.col.find().sort({like:-1})  # like字段倒序

14. ensureIndex()索引

db.col.ensureIndex({"title":1})  # 1正序 -1倒序
db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})  # 多字段索引
db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})  # background后台创建

ensureIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

15. 聚合

1. 插入数据
db.mycol.insert({user_name:"wy",age:2})
db.mycol.insert({user_name:"wy",age:3})
db.mycol.insert({user_name:"sg",age:4})
db.mycol.insert({user_name:"sg",age:5})
2. aggregate()计算结果如下
db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$user_name",num_tutorial:{$sum:"$age"}}}])
# $group 是分组显示, _id 是分组依据字段的key,"$user_name" 是分组的具体字段,$sum 是求和, "$age" 是具体求和的字段
# 类似于 mysql: select user_name,count(age) from mycol group by user_name;

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操作符实例

1、$project实例

db.article.aggregate(
{ $project : {
title : 1 ,
author : 1 ,
}}
);

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(
{ $project : {
_id : 0 ,
title : 1 ,
author : 1
}});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate(
{ $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

笔记列表

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

以上实例类似sql语句：

select by_user as _id, count(*) as num_tutorial from mycol group by by_user

db.articles.aggregate({
    $project : {
        title: 2,
        by_user: 1,
    }
})

这样子也是可行的。也就是说非0也可以进行表示显示该字段,负数也可以表示显示该字段。

16. MongoDB复制原理

MongoDB复制原理

mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。

mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。

主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。

副本集特征：

N 个节点的集群
任何节点可作为主节点
所有写入操作都在主节点上
自动故障转移
自动恢复

实例:

mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0

以上实例会启动一个名为rs0的MongoDB实例，其端口号为27017。
启动后打开命令提示框并连接上mongoDB服务。
在Mongo客户端使用命令rs.initiate()来启动一个新的副本集。
我们可以使用rs.conf()来查看副本集的配置
查看副本集状态使用 rs.status() 命令

假设你已经启动了一个名为mongod1.net，端口号为27017的Mongo服务。 在客户端命令窗口使用rs.add() 命令将其添加到副本集中，命令如下所示：

rs.add("mongod1.net:27017")

MongoDB中你只能通过主节点将Mongo服务添加到副本集中， 判断当前运行的Mongo服务是否为主节点可以使用命令db.isMaster() 。
MongoDB的副本集与我们常见的主从有所不同，主从在主机宕机后所有服务将停止，而副本集在主机宕机后，副本会接管主节点成为主节点，不会出现宕机的情况。

17. MongoDB 分片

分片

在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。
为什么使用分片

复制所有的写入操作到主节点
延迟的敏感数据会在主节点查询
单个副本集限制在12个节点
当请求量巨大时会出现内存不足。
本地磁盘不足
垂直扩展价格昂贵

MongoDB分片

下图展示了在MongoDB中使用分片集群结构分布：

上图中主要有如下所述三个主要组件：

Shard:

用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障

Config Server:

mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。

Query Routers:

前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。

分片实例

分片结构端口分布如下：

Shard Server 1：27020
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100
Route Process：40000

步骤一：启动Shard Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork

步骤二： 启动Config Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork

注意：这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动，不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的，所以我们自行指定了端口就可以。

步骤三： 启动Route Process

/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500

mongos启动参数中，chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的，单位是MB，默认大小为200MB.

步骤四： 配置Sharding

接下来，我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点

[root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }

步骤五： 程序代码内无需太大更改，直接按照连接普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口40000

18. MongoDB 备份(mongodump)与恢复(mongorestore)

MongoDB数据备份

在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。

mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。
语法

mongodump命令脚本语法如下：

mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

-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：127.0.0.1:27017
-d：

需要备份的数据库实例，例如：test
-o：

备份的数据存放位置，例如：c:\data\dump，当然该目录需要提前建立，在备份完成后，系统自动在dump目录下建立一个test目录，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据。

实例

在本地使用 27017 启动你的mongod服务。打开命令提示符窗口，进入MongoDB安装目录的bin目录输入命令mongodump:

>mongodump

执行以上命令后，客户端会连接到ip为 127.0.0.1 端口号为 27017 的MongoDB服务上，并备份所有数据到 bin/dump/ 目录中。命令输出结果如下：

MongoDB数据备份

mongodump 命令可选参数列表如下所示：
语法  描述  实例
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER   该命令将备份所有MongoDB数据   mongodump --host w3cschool.cc --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY       mongodump --dbpath /data/db/ --out /data/backup/
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME  该命令将备份指定数据库的集合。 mongodump --collection mycol --db test
MongoDB数据恢复

mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。
语法

mongorestore命令脚本语法如下：

mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>

--host <:port>, -h <:port>：

MongoDB所在服务器地址，默认为： localhost:27017
--db , -d ：

需要恢复的数据库实例，例如：test，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2
--drop：

恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份的数据。就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都会被删除，慎用哦！
<path>：

mongorestore 最后的一个参数，设置备份数据所在位置，例如：c:\data\dump\test。

你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项，--dir也可以设置备份目录。
--dir：

指定备份的目录

你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项。

接下来我们执行以下命令:

>mongorestore

执行以上命令输出结果如下：

MongoDB数据恢复

19. MongoDB 监控

在你已经安装部署并允许MongoDB服务后，你必须要了解MongoDB的运行情况，并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。

MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。
mongostat 命令

mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。

启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录，然后输入mongostat命令，如下所示：

D:\set up\mongodb\bin>mongostat

以上命令输出结果如下：
mongotop 命令

mongotop也是mongodb下的一个内置工具，mongotop提供了一个方法，用来跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 mongotop提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop返回值的每一秒。

启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录，然后输入mongotop命令，如下所示：

D:\set up\mongodb\bin>mongotop

以上命令执行输出结果如下：

带参数实例

E:\mongodb-win32-x86_64-2.2.1\bin>mongotop 10

后面的10是<sleeptime>参数，可以不使用，等待的时间长度，以秒为单位，mongotop等待调用之间。通过的默认mongotop返回数据的每一秒。

E:\mongodb-win32-x86_64-2.2.1\bin>mongotop --locks

报告每个数据库的锁的使用中，使用mongotop - 锁，这将产生以下输出：

输出结果字段说明：

ns：

包含数据库命名空间，后者结合了数据库名称和集合。

db：

包含数据库的名称。名为 . 的数据库针对全局锁定，而非特定数据库。

total：

mongod花费的时间工作在这个命名空间提供总额。

read：

提供了大量的时间，这mongod花费在执行读操作，在此命名空间。

write：

提供这个命名空间进行写操作，这mongod花了大量的时间。

MongoDB 安装配置及学习笔记

1. MongoDB安装及配置

2. 什么是MongoDB ?

3. 主要特点

4. 概念解析

5. 创建数据库

6. 删除数据库

6. 插入文档

7. 更新文档

8. 删除文档

9. 查询文档

10. 条件操作符

11. $type操作符

12. Limit与Skip方法

13. sort排序

14. ensureIndex()索引

15. 聚合

16. MongoDB复制原理

17. MongoDB 分片

18. MongoDB 备份(mongodump)与恢复(mongorestore)

19. MongoDB 监控

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