数据备份mongodump

可以用mongodump 来做MongoDB 的库或表级别的备份，下面举例说明:
备份my_mongodb 数据库
[root@localhost bin]# ./mongodump -d my_mongodb
connected to: 127.0.0.1
DATABASE: my_mongodb to dump/my_mongodb
my_mongodb.system.indexes to dump/my_mongodb/system.indexes.bson
1 objects
my_mongodb.user to dump/my_mongodb/user.bson
2 objects
[root@localhost bin]# ll
总计 67648
-rwxr-xr-x 1 root root 7508756 2011-04-06 bsondump
drwxr-xr-x 3 root root 4096 04-10 23:54 dump
-rwxr-xr-x 1 root root 2978016 2011-04-06 mongo
此时会在当前目录下创建一个dump 目录，用于存放备份出来的文件
也可以指定备份存放的目录，

[root@localhost bin]# ./mongodump -d my_mongodb -o my_mongodb_dump
connected to: 127.0.0.1
DATABASE: my_mongodb to my_mongodb_dump/my_mongodb
my_mongodb.system.indexes to
my_mongodb_dump/my_mongodb/system.indexes.bson
1 objects
my_mongodb.user to my_mongodb_dump/my_mongodb/user.bson
2 objects
[root@localhost bin]#
这个例子中将备份的文件存在了当前目录下的my_mongodb_dump 目录下

数据恢复mongorestore

由于刚刚已经做了备份，所以我们先将库my_mongodb 删除掉
> use my_mongodb
switched to db my_mongodb
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "my_mongodb", "ok" : 1 }
> show dbs
admin (empty)
local (empty)
test (empty)
>
接下来我们进行数据库恢复
[root@localhost bin]# ./mongorestore -d my_mongodb my_mongodb_dump/*
connected to: 127.0.0.1
Wed Apr 11 00:03:03 my_mongodb_dump/my_mongodb/user.bson
Wed Apr 11 00:03:03 going into namespace [my_mongodb.user]
Wed Apr 11 00:03:03 2 objects found
Wed Apr 11 00:03:03 my_mongodb_dump/my_mongodb/system.indexes.bson
Wed Apr 11 00:03:03 going into namespace [my_mongodb.system.indexes]
Wed Apr 11 00:03:03 { name: "_id_", ns: "my_mongodb.user", key: { _id: 1 }, v: 0 }
Wed Apr 11 00:03:03 1 objects found
[root@localhost bin]#
经验证数据库又回来了，其实要是想恢复库，也大可不必先删除my_mongodb 库，只要指
明 –drop 参数，就可以在恢复的时候先删除表然后再向表中插入数据

一、导出工具mongoexport

Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。mongoexport具体用法如下所示：

 

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoexport --help
Export MongoDB data to CSV, TSV or JSON files.

options:
  --help                    produce help message
  -v [ --verbose ]          be more verbose (include multiple times for more 
                            verbosity e.g. -vvvvv)
  --version                 print the program's version and exit
  -h [ --host ] arg         mongo host to connect to ( <set name>/s1,s2 for 
                            sets)
  --port arg                server port. Can also use --host hostname:port
  --ipv6                    enable IPv6 support (disabled by default)
  -u [ --username ] arg     username
  -p [ --password ] arg     password
  --dbpath arg              directly access mongod database files in the given 
                            path, instead of connecting to a mongod  server - 
                            needs to lock the data directory, so cannot be used
                            if a mongod is currently accessing the same path
  --directoryperdb          if dbpath specified, each db is in a separate 
                            directory
  --journal                 enable journaling
  -d [ --db ] arg           database to use
  -c [ --collection ] arg   collection to use (some commands)
  -f [ --fields ] arg       comma separated list of field names e.g. -f 
                            name,age
  --fieldFile arg           file with fields names - 1 per line
  -q [ --query ] arg        query filter, as a JSON string
  --csv                     export to csv instead of json
  -o [ --out ] arg          output file; if not specified, stdout is used
  --jsonArray               output to a json array rather than one object per 
                            line
  -k [ --slaveOk ] arg (=1) use secondaries for export if available, default 
                            true

 

 

 

 

 

参数说明：

-h:指明数据库宿主机的IP

-u:指明数据库的用户名

-p:指明数据库的密码

-d:指明数据库的名字

-c:指明collection的名字

-f:指明要导出那些列

-o:指明到要导出的文件名

-q:指明导出数据的过滤条件

 

实例：test库中存在着一个students集合，集合中数据如下：

 

> db.students.find()
{ "_id" : ObjectId("5031143350f2481577ea81e5"), "classid" : 1, "age" : 20, "name" : "kobe" }
{ "_id" : ObjectId("5031144a50f2481577ea81e6"), "classid" : 1, "age" : 23, "name" : "nash" }
{ "_id" : ObjectId("5031145a50f2481577ea81e7"), "classid" : 2, "age" : 18, "name" : "james" }
{ "_id" : ObjectId("5031146a50f2481577ea81e8"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "wade" }
{ "_id" : ObjectId("5031147450f2481577ea81e9"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "bosh" }
{ "_id" : ObjectId("5031148650f2481577ea81ea"), "classid" : 2, "age" : 25, "name" : "allen" }
{ "_id" : ObjectId("5031149b50f2481577ea81eb"), "classid" : 1, "age" : 19, "name" : "howard" }
{ "_id" : ObjectId("503114a750f2481577ea81ec"), "classid" : 1, "age" : 22, "name" : "paul" }
{ "_id" : ObjectId("503114cd50f2481577ea81ed"), "classid" : 2, "age" : 24, "name" : "shane" }

 

 

 

由上可以看出文档中存在着3个字段：classid、age、name

1.直接导出数据到文件中

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoexport -d test -c students -o students.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 9 records

 

命令执行完后使用ll命令查看，发现目录下生成了一个students.dat的文件

 

[root@localhost mongodb]# ll
-rw-r--r-- 1 root root   869 Aug 21 00:05 students.dat

 

查看该文件信息，具体信息如下：

[root@localhost mongodb]# cat students.dat 
{ "_id" : { "$oid" : "5031143350f2481577ea81e5" }, "classid" : 1, "age" : 20, "name" : "kobe" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031144a50f2481577ea81e6" }, "classid" : 1, "age" : 23, "name" : "nash" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031145a50f2481577ea81e7" }, "classid" : 2, "age" : 18, "name" : "james" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031146a50f2481577ea81e8" }, "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "wade" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031147450f2481577ea81e9" }, "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "bosh" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031148650f2481577ea81ea" }, "classid" : 2, "age" : 25, "name" : "allen" }
{ "_id" : { "$oid" : "5031149b50f2481577ea81eb" }, "classid" : 1, "age" : 19, "name" : "howard" }
{ "_id" : { "$oid" : "503114a750f2481577ea81ec" }, "classid" : 1, "age" : 22, "name" : "paul" }
{ "_id" : { "$oid" : "503114cd50f2481577ea81ed" }, "classid" : 2, "age" : 24, "name" : "shane" }

 

 

参数说明：

-d:指明使用的库，本例中为test

-c:指明要导出的集合，本例中为students

-o:指明要导出的文件名，本例中为students.dat

从上面的结果可以看出，我们在导出数据时没有显示指定导出样式 ，默认导出了JSON格式的数据。如果我们需要导出CSV格式的数据，则需要使用--csv参数，具体如下所示：

 

 

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoexport -d test -c students --csv -f classid,name,age -o students_csv.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 9 records
[root@localhost mongodb]# cat students_csv.dat 
classid,name,age
1.0,"kobe",20.0
1.0,"nash",23.0
2.0,"james",18.0
2.0,"wade",19.0
2.0,"bosh",19.0
2.0,"allen",25.0
1.0,"howard",19.0
1.0,"paul",22.0
2.0,"shane",24.0
[root@localhost mongodb]# 

 

 

 

参数说明：

-csv：指明要导出为csv格式

-f：指明需要导出classid、name、age这3列的数据

由上面结果可以看出，mongoexport成功地将数据根据csv格式导出到了students_csv.dat文件中。

 

二、导入工具mongoimport

Mongodb中的mongoimport工具可以把一个特定格式文件中的内容导入到指定的collection中。该工具可以导入JSON格式数据，也可以导入CSV格式数据。具体使用如下所示：

 

 

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoimport --help
options:
  --help                  produce help message
  -v [ --verbose ]        be more verbose (include multiple times for more 
                          verbosity e.g. -vvvvv)
  --version               print the program's version and exit
  -h [ --host ] arg       mongo host to connect to ( <set name>/s1,s2 for sets)
  --port arg              server port. Can also use --host hostname:port
  --ipv6                  enable IPv6 support (disabled by default)
  -u [ --username ] arg   username
  -p [ --password ] arg   password
  --dbpath arg            directly access mongod database files in the given 
                          path, instead of connecting to a mongod  server - 
                          needs to lock the data directory, so cannot be used 
                          if a mongod is currently accessing the same path
  --directoryperdb        if dbpath specified, each db is in a separate 
                          directory
  --journal               enable journaling
  -d [ --db ] arg         database to use
  -c [ --collection ] arg collection to use (some commands)
  -f [ --fields ] arg     comma separated list of field names e.g. -f name,age
  --fieldFile arg         file with fields names - 1 per line
  --ignoreBlanks          if given, empty fields in csv and tsv will be ignored
  --type arg              type of file to import.  default: json (json,csv,tsv)
  --file arg              file to import from; if not specified stdin is used
  --drop                  drop collection first 
  --headerline            CSV,TSV only - use first line as headers
  --upsert                insert or update objects that already exist
  --upsertFields arg      comma-separated fields for the query part of the 
                          upsert. You should make sure this is indexed
  --stopOnError           stop importing at first error rather than continuing
  --jsonArray             load a json array, not one item per line. Currently 
                          limited to 4MB.

 

参数说明：

-h:指明数据库宿主机的IP

-u:指明数据库的用户名

-p:指明数据库的密码

-d:指明数据库的名字

-c:指明collection的名字

-f:指明要导入那些列

 

示例：先删除students中的数据，并验证

 

> db.students.remove()
> db.students.find()
> 

然后再导入上面导出的students.dat文件中的内容

 

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoimport -d test -c students students.dat 
connected to: 127.0.0.1
imported 9 objects
[root@localhost mongodb]# 

 

参数说明：

-d:指明数据库名，本例中为test

-c:指明collection名，本例中为students

students.dat：导入的文件名

查询students集合中的数据

 

 

> db.students.find()
{ "_id" : ObjectId("5031143350f2481577ea81e5"), "classid" : 1, "age" : 20, "name" : "kobe" }
{ "_id" : ObjectId("5031144a50f2481577ea81e6"), "classid" : 1, "age" : 23, "name" : "nash" }
{ "_id" : ObjectId("5031145a50f2481577ea81e7"), "classid" : 2, "age" : 18, "name" : "james" }
{ "_id" : ObjectId("5031146a50f2481577ea81e8"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "wade" }
{ "_id" : ObjectId("5031147450f2481577ea81e9"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "bosh" }
{ "_id" : ObjectId("5031148650f2481577ea81ea"), "classid" : 2, "age" : 25, "name" : "allen" }
{ "_id" : ObjectId("5031149b50f2481577ea81eb"), "classid" : 1, "age" : 19, "name" : "howard" }
{ "_id" : ObjectId("503114a750f2481577ea81ec"), "classid" : 1, "age" : 22, "name" : "paul" }
{ "_id" : ObjectId("503114cd50f2481577ea81ed"), "classid" : 2, "age" : 24, "name" : "shane" }
> 

 

证明数据导入成功

上面演示的是导入JSON格式的文件中的内容，如果要导入CSV格式文件中的内容，则需要通过--type参数指定导入格式，具体如下所示：

先删除数据

 

> db.students.remove()
> db.students.find()
> 

 

 再导入之前导出的students_csv.dat文件

 

[root@localhost mongodb]# ./bin/mongoimport -d test -c students --type csv --headerline --file students_csv.dat 
connected to: 127.0.0.1
imported 10 objects
[root@localhost mongodb]# 

 

参数说明：

-type:指明要导入的文件格式

-headerline:指明第一行是列名，不需要导入

-file：指明要导入的文件

查询students集合，验证导入是否成功：

 

> db.students.find()
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118ad8"), "classid" : 1, "name" : "kobe", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118ad9"), "classid" : 1, "name" : "nash", "age" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118ada"), "classid" : 2, "name" : "james", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118adb"), "classid" : 2, "name" : "wade", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118adc"), "classid" : 2, "name" : "bosh", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118add"), "classid" : 2, "name" : "allen", "age" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118ade"), "classid" : 1, "name" : "howard", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118adf"), "classid" : 1, "name" : "paul", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("503266029355c632cd118ae0"), "classid" : 2, "name" : "shane", "age" : 24 }
> 

 说明已经导入成功 

 

 

 

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

MySQL	MongoDB	说明
mysqld	mongod	服务器守护进程
mysql	mongo	客户端工具
mysqldump	mongodump	逻辑备份工具
mysql	mongorestore	逻辑恢复工具
	db.repairDatabase()	修复数据库
mysqldump	mongoexport	数据导出工具
source	mongoimport	数据导入工具
grant * privileges on *.* to …	Db.addUser() Db.auth()	新建用户并权限
show databases	show dbs	显示库列表
Show tables	Show collections	显示表列表
Show slave status	Rs.status	查询主从状态
Create table users(a int, b int)	db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 另：可隐式创建表。	创建表
Create INDEX idxname ON users(name)	db.users.ensureIndex({name:1})	创建索引
Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC)	db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})	创建索引
Insert into users values(1, 1)	db.users.insert({a:1, b:1})	插入记录
Select a, b from users	db.users.find({},{a:1, b:1})	查询表
Select * from users	db.users.find()	查询表
Select * from users where age=33	db.users.find({age:33})	条件查询
Select a, b from users where age=33	db.users.find({age:33},{a:1, b:1})	条件查询
select * from users where age<33	db.users.find({'age':{$lt:33}})	条件查询
select * from users where age>33 and age<=40	db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})	条件查询
select * from users where a=1 and b='q'	db.users.find({a:1,b:'q'})	条件查询
select * from users where a=1 or b=2	db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )	条件查询
select * from users limit 1	db.users.findOne()	条件查询
select * from users where name like "%Joe%"	db.users.find({name:/Joe/})	模糊查询
select * from users where name like "Joe%"	db.users.find({name:/^Joe/})	模糊查询
select count(1) from users	Db.users.count()	获取表记录数
select count(1) from users where age>30	db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count()	获取表记录数
select DISTINCT last_name from users	db.users.distinct('last_name')	去掉重复值
select * from users ORDER BY name	db.users.find().sort({name:-1})	排序
select * from users ORDER BY name DESC	db.users.find().sort({name:-1})	排序
EXPLAIN select * from users where z=3	db.users.find({z:3}).explain()	获取存储路径
update users set a=1 where b='q'	db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)	更新记录
update users set a=a+2 where b='q'	db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)	更新记录
delete from users where z="abc"	db.users.remove({z:'abc'})	删除记录
	db. users.remove()	删除所有的记录
drop database IF EXISTS test;	use test db.dropDatabase()	删除数据库
drop table IF EXISTS test;	db.mytable.drop()	删除表/collection
	db.addUser(‘test', 'test')	添加用户 readOnly-->false
	db.addUser(‘test', 'test', true)	添加用户 readOnly-->true
	db.addUser("test","test222")	更改密码
	db.system.users.remove({user:"test"}) 或者db.removeUser('test')	删除用户
	use admin	超级用户
	db.auth(‘test', ‘test')	用户授权
	db.system.users.find()	查看用户列表
	show users	查看所有用户
	db.printCollectionStats()	查看各collection的状态
	db.printReplicationInfo()	查看主从复制状态
	show profile	查看profiling
	db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')	拷贝数据库
	db.users.dataSize()	查看collection数据的大小
	db. users.totalIndexSize()	查询索引的大小

mongodb语法
MongoDB的好处挺多的，比如多列索引，查询时可以用一些统计函数，支持多条件查询，但是目前多表查询是不支持的，可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。
MongoDB对数据的操作很丰富，下面做一些举例说明，内容大部分来自官方文档，另外有部分为自己理解。

查询colls所有数据
db.colls.find() //select * from colls
通过指定条件查询
db.colls.find({‘last_name': ‘Smith'});//select * from colls where last_name='Smith'
指定多条件查询
db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y='foo'

指定条件范围查询
db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10

查询不包括某内容
db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据

支持<, <=, >, >=查询，需用符号替代分别为$lt，$lte，$gt，$gte
db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );

也可对某一字段做范围查询
db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );

不等于查询用字符$ne
db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );

in查询用字符$in
db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );
db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});

not in查询用字符$nin
db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});

取模查询用字符$mod
db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1

$all查询
db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时

$size查询
db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询，此查询查询a的子对象数目为1的记录

$exists查询
db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据

$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值
db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据

使用正则表达式匹配
db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like

内嵌对象查询
db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );

1.3.3版本及更高版本包含$not查询
db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );

sort()排序
db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序

limit()对限制查询数据返回个数
db.colls.find().limit(10)

skip()跳过某些数据
db.colls.find().skip(10)

snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失

count()统计查询对象个数
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).count();//效率较高
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).toArray().length;//效率很低

group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
distinct()返回不重复值

一、MongoDB介绍
MongoDB 是一种 NoSQL 非关系型数据库。MongoDB 有 database 组成（相关于关系型数据库的数据库）。database 有 collection(相当于关系型数据库的数据库表Table). collection 有 document(文档)组成 （相当于关系型数据库的数据行记录Record），document 有 filed 组成(相当于关系型数据库的数据列字段filed)

二、MongoDB下载和安装
MongoDB官方地址：http://www.mongodb.org/downloads
MongoDB安装：
LINUX版本：
#mkdir -p /MongoDB/db 创建数据目录
#mkdir -p /MongoDB/logs  创建日志目录

#tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-1.2.4.tgz 解压开安装包
./mongod -fork --dbpath=/MongoDB/db/ --logpath=/MongoDB/logs/MongoDB.log  --logappend --port=27017 &  启动服务器。

WINDOW版本：
执行如下命令启动服务器:
mongod --bind_ip 127.0.0.1 --logpath d:\MongoDB\logs --logappend --dbpath d:\MongoDB\db  --directoryperdb –install
【注：将mongodb安装成服务，装该服务绑定到IP127.0.0.1，日志文件为d:\MongoDB\logs，以及添加方式记录。数据目录为d:\MongoDB\db。并且每个数据库将储存在一个单独的目录（--directoryperdb）】

 

三、客户端使用：
　　LINUX版本：
　　进入MongoDB的bin目录下，使用./mongo进入命令行行下  然后即可进行增删改查等日常操作。
　　WINDOW版本：
　　进入mongodb的bin目录下，使用mongo.exe --host IP  --port 端口连接到MongoDB服务器上

四、MongDB停止
　　LINUX版本：
　　      如果在shell窗口下可以直接按“CTRL+C”，如果是作为后台服务使用时，可以先使用  ps -ef |grep mongod查询出服务器的pid，然后使用kill -9 pid    此处的Pid为查询出的pid。
　　WINDOW版本：
　　       如果在命令窗口下直接按“CTRL+C”，如果是作为系统服务来使用的话，需要到服务管理中停止服务或者在window管理器中终止进程。

五、web版本的统计服务状态
    使用http://IP（服务器IP）:端口即可

 

六、MongoDB使用

#/usr/local/mongodb/bin/mongo 192.168.1.100:10000 (mongo --host IP  --port 连接服务器，如果本机默认端口不需要任何参数即可) 
MongoDB shell version: 2.2.0
connecting to: 192.168.1.100:10000/test

//列出数据库
> show dbs;
demodb  0.203125GB
test    (empty)


//切换数据库
> use demodb; 
switched to db demodb


//列出数据集合
>show collections; 
system.indexes
test

//插入数据
>db.test.insert({'name':'test01','age':25})  <==>insert into test ('name','age') values('test01',25)
>db.test.insert({'name':'test02','age':30})  <==>insert into test ('name','age') values('test02',30)  

//查询数据
>db.test.find();   <==>select * from test
{ "_id" : ObjectId("52f5abedd6b74b058a8de84f"), "name" : "test01", "age" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("52f5abedd6b74b058a8de86d"), "name" : "test02", "age" : 30 }

>db.test.find({'age':{$in:[25,35]}}) <==> select * from test where age in (25,35)

 


//更新数据
>db.test.update({'name':'test02'},{$set:{age:32}});   <==>update test set age=32 where name='test02' (更新一条数据)
>db.test.update({'name':'test02'},{$set:{age:32}},false,true);   <==>update test set age=32 where name='test02' （更新所有数据）


//更新数值增减
>db.test.update({'name':'test01'},{$inc:{age:-1}});   <==>update test set age=age-1 where name='test01'


//排序查询
> db.test.find({},{_id:0,name:1,age:1}).sort({age:-1})  <==>select name,age from test order by age desc 
{ "name" : "test02", "age" : 32 }
{ "name" : "test01", "age" : 24 }


//查询数量
> db.test.find({age:{$gte:10}}).count();   <==>select count(*) from test where age>10
> db.test.count();  <==>select count(*) from test


//分页查询
> db.test.find().limit(2).skip(1);  <==>select * from test limit 1,2


//删除数据
> db.test.remove({name:null});  <==>delete from test where name=NULL 
> db.test.remove({name:'test01'});  <==>delete from test where name='test01'


//过滤数据
db.test.distinct('name',{'age':{$lt:20}}) <==> select distinct(name) from test where age<20

//数据分组
db.test.group({key:{'name':true},cond:{'name':'test01'},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}}) <==> select name,sum(marks) from test where name='test01' group by name

 

七、MongoDB基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost) 从目标服务器克隆一个数据库
db.commandHelp(name) returns the help for the command
db.copyDatabase(fromdb,todb,fromhost) 复制数据库fromdb---源数据库名称，todb---目标数据库名称，fromhost---源数据库服务器地址
db.createCollection(name,{size:3333,capped:333,max:88888}) 创建一个数据集，相当于一个表
db.currentOp() 取消当前库的当前操作
db.dropDataBase() 删除当前数据库
db.eval(func,args) run code server-side
db.getCollection(cname) 取得一个数据集合，同用法：db['cname'] or
db.getCollenctionNames() 取得所有数据集合的名称列表
db.getLastError() 返回最后一个错误的提示消息
db.getLastErrorObj() 返回最后一个错误的对象
db.getMongo() 取得当前服务器的连接对象get the server
db.getMondo().setSlaveOk() allow this connection to read from then nonmaster membr of a replica pair
db.getName() 返回当操作数据库的名称
db.getPrevError() 返回上一个错误对象
db.getProfilingLevel()
db.getReplicationInfo() 获得重复的数据
db.getSisterDB(name) get the db at the same server as this onew
db.killOp() 停止（杀死）在当前库的当前操作
db.printCollectionStats() 返回当前库的数据集状态
db.printReplicationInfo()
db.printSlaveReplicationInfo()
db.printShardingStatus() 返回当前数据库是否为共享数据库
db.removeUser(username) 删除用户
db.repairDatabase() 修复当前数据库
db.resetError()
db.runCommand(cmdObj) run a database command. if cmdObj is a string, turns it into {cmdObj:1}
db.setProfilingLevel(level) 0=off,1=slow,2=all
db.shutdownServer() 关闭当前服务程序
db.version() 返回当前程序的版本信息
　　数据集(表)操作
db.test.find({id:10}) 返回test数据集ID=10的数据集
db.test.find({id:10}).count() 返回test数据集ID=10的数据总数
db.test.find({id:10}).limit(2) 返回test数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集
db.test.find({id:10}).skip(8) 返回test数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集
db.test.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回test数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据
db.test.find({id:10}).sort() 返回test数据集ID=10的排序数据集
db.test.findOne([query]) 返回符合条件的一条数据
db.test.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称
db.test.getIndexes() 返回些数据集的索引信息
db.test.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]})
db.test.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,<optional params>)
db.test.remove(query) 在数据集中删除一条数据
db.test.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称
db.test.save(obj) 往数据集中插入一条数据
db.test.stats() 返回此数据集的状态
db.test.storageSize() 返回此数据集的存储大小
db.test.totalIndexSize() 返回此数据集的索引文件大小
db.test.totalSize() 返回些数据集的总大小
db.test.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据
db.test.validate() 验证此数据集
db.test.getShardVersion() 返回数据集共享版本号

实验环境
ip: 192.168.1.100 (rsync服务端)
ip: 192.168.1.110 (rsync客户端)

一、rsync软件介绍：
rsync是类unix系统下的数据镜像备份工具，从软件的命名上就可以看出来了——remote sync。它的特性如下：
可以镜像保存整个目录树和文件系统。
可以很容易做到保持原来文件的权限、时间、软硬链接等等。
无须特殊权限即可安装。
优化的流程，文件传输效率高。
可以使用rcp、ssh等方式来传输文件，当然也可以通过直接的socket连接。
支持匿名传输，以方便进行网站镜象。

 

二、rysnc的主页地址为：http://rsync.samba.org/

 

三、rysnc安装

软件包安装
# sudo apt-get  install  rsync  注：在debian、ubuntu 等在线安装方法；
# yum install rsync    注：Fedora、Redhat 等在线安装方法；
# rpm -ivh rsync       注：Fedora、Redhat 等rpm包安装方法；

源码包安装
#tar zxvf rsync.tar.gz
#cd rsync
#./configure --prefix=/usr/local/rsync
#make
#make install

 

四、rsync配置(服务器IP：192.168.1.100)(主要有以下三个配置文件)
rsyncd.conf(主配置文件)
rsyncd.secrets(密码文件)
rsyncd.motd(rysnc服务器信息)

 

4.1 配置/etc/rsyncd.conf(需要手动生成)
rsyncd.conf的参数写在上边就是全局参数和写在模块里的就是模块参数
#vi /etc/rsyncd.conf
全局参数
uid = root                      //运行RSYNC守护进程的用户
gid = root                      //运行RSYNC守护进程的组
use chroot = no                 //不使用chroot
max connections = 4             //最大连接数为4
strict modes =yes               //是否检查口令文件的权限
port = 873                      //默认端口873

pid file = /var/run/rsyncd.pid      //pid文件的存放位置
lock file = /var/run/rsync.lock     //锁文件的存放位置
log file = /var/log/rsyncd.log      //日志记录文件的存放位置

 

模块参数
[backup]                      //这里是认证的模块名，在client端需要指定
path = /home/backup/          //需要做镜像的目录,不可缺少！
comment = This is a test      //这个模块的注释信息
ignore errors                 //可以忽略一些无关的IO错误
read only = yes               // 只读
list = no                     //不允许列文件
auth users = backup_username     //认证的用户名，如果没有这行则表明是匿名，此用户与系统无关
secrets file = /etc/rsync.pw           //密码和用户名对比表，密码文件自己生成
hosts allow = 192.168.1.1,192.168.1.100 //允许主机
hosts deny = 0.0.0.0/0                  //禁止主机
#transfer logging = yes

4.2 配置rsync密码 /etc/rsync.pw（名字随便写，只要和上边配置文件里的一致即可），格式(一行一个用户) 账号：密码
#vi /etc/rsync.pw
backup_username:backup_password
权限：因为rsync.pw存储了rsync服务的用户名和密码，所以非常重要。要将rsync.pw设置为root拥有, 且权限为600。
#cd /etc
#chown root.root rsync.pw
#chmod 600 rsync.pw

 

4.3.rsyncd.motd（配置欢迎信息，可有可无）
# vi /etc/rsyncd.motd
rsyncd.motd记录了rsync服务的欢迎信息，你可以在其中输入任何文本信息，如：
Welcome to use the rsync services!

 

五、Rsync 的启动

5.1 守护进程方式
#/usr/local/rsync/bin/rsync --daemon  --config=/etc/rsyncd.conf

5.2 xinetd方式

修改services加入如下内容,修改的目的是让系统知道873端口对应的服务名为rsync。如没有的话就自行加入。
# nano -w /etc/services
rsync　　873/tcp　　# rsync
rsync　　873/udp　　# rsync

# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
 disable = no
 socket_type     = stream
 wait            = no
 user            = root
 server          = /usr/bin/rsync
 server_args     = --daemon
 log_on_failure  += USERID
}　　
上述, 主要是要打开rsync這個daemon, 一旦有rsync client要连接時, xinetd会把它转介給 rsyncd(port 873)。然后service xinetd restart, 使上述设定生效.

#service xinetd restart

5.3 开机启动
#vi /etc/rc.local
#/usr/local/rsync/bin/rsync --daemon  --config=/etc/rsyncd.conf

或者

#chkconfig rsync on

 

六、验证、结束进程、防火墙设置
#ps -aux |grep rsync
 root       59120  0.0  0.2  1460   972  ??  Ss    5:20PM   0:00.00  /usr/local/rsync/bin/rsync –daemon

#netstat -an |grep 873
tcp4       0      0  *.873                  *.*                    LISTEN

#kill -9 pid的值   或者  #kill -15 进程名

#iptables -A INPUT -p tcp -s ! 192.168.1.110 --dport 873 -j DROP  或者  可以先service iptables stop 将防火墙关掉（测试环境下）

 

七、客户端测试(ip:192.168.1.110)（需要安装rsync客户端）
#vi /etc/rsync.client.pw
backup_password

#rsync -avz --exclude ".svn"  --password-file=/etc/rsync.client.pw  backup_username@192.168.1.100::backup /var/www/backup   （远程文件备份到本地）

参数说明
-v, --verbose  详细模式输出
-q, --quiet 精简输出模式
-c, --checksum 打开校验开关，强制对文件传输进行校验
-a, --archive 归档模式，表示以递归方式传输文件，并保持所有文件属性，等于-rlptgoD
-r, --recursive 对子目录以递归模式处理
-R, --relative 使用相对路径信息
-b, --backup 创建备份，也就是对于目的已经存在有同样的文件名时，将老的文件重新命名为~filename。可以使用--suffix选项来指定不同的备份文件前缀。
--backup-dir 将备份文件(如~filename)存放在在目录下。
-suffix=SUFFIX 定义备份文件前缀
-u, --update 仅仅进行更新，也就是跳过所有已经存在于DST，并且文件时间晚于要备份的文件。(不覆盖更新的文件)
-l, --links 保留软链结
-L, --copy-links 想对待常规文件一样处理软链结
--copy-unsafe-links 仅仅拷贝指向SRC路径目录树以外的链结
--safe-links 忽略指向SRC路径目录树以外的链结
-H, --hard-links 保留硬链结     -p, --perms 保持文件权限
-o, --owner 保持文件属主信息     -g, --group 保持文件属组信息
-D, --devices 保持设备文件信息    -t, --times 保持文件时间信息
-S, --sparse 对稀疏文件进行特殊处理以节省DST的空间
-n, --dry-run现实哪些文件将被传输
-W, --whole-file 拷贝文件，不进行增量检测
-x, --one-file-system 不要跨越文件系统边界
-B, --block-size=SIZE 检验算法使用的块尺寸，默认是700字节
-e, --rsh=COMMAND 指定使用rsh、ssh方式进行数据同步
--rsync-path=PATH 指定远程服务器上的rsync命令所在路径信息
-C, --cvs-exclude 使用和CVS一样的方法自动忽略文件，用来排除那些不希望传输的文件
--existing 仅仅更新那些已经存在于DST的文件，而不备份那些新创建的文件
--delete 删除那些DST中SRC没有的文件
--delete-excluded 同样删除接收端那些被该选项指定排除的文件
--delete-after 传输结束以后再删除
--ignore-errors 及时出现IO错误也进行删除
--max-delete=NUM 最多删除NUM个文件
--partial 保留那些因故没有完全传输的文件，以是加快随后的再次传输
--force 强制删除目录，即使不为空
--numeric-ids 不将数字的用户和组ID匹配为用户名和组名
--timeout=TIME IP超时时间，单位为秒
-I, --ignore-times 不跳过那些有同样的时间和长度的文件
--size-only 当决定是否要备份文件时，仅仅察看文件大小而不考虑文件时间
--modify-window=NUM 决定文件是否时间相同时使用的时间戳窗口，默认为0
-T --temp-dir=DIR 在DIR中创建临时文件
--compare-dest=DIR 同样比较DIR中的文件来决定是否需要备份
-P 等同于 --partial
--progress 显示备份过程
-z, --compress 对备份的文件在传输时进行压缩处理
--exclude=PATTERN 指定排除不需要传输的文件模式
--include=PATTERN 指定不排除而需要传输的文件模式
--exclude-from=FILE 排除FILE中指定模式的文件
--include-from=FILE 不排除FILE指定模式匹配的文件
--version 打印版本信息
--address 绑定到特定的地址
--config=FILE 指定其他的配置文件，不使用默认的rsyncd.conf文件
--port=PORT 指定其他的rsync服务端口
--blocking-io 对远程shell使用阻塞IO
-stats 给出某些文件的传输状态
--progress 在传输时现实传输过程
--log-format=formAT 指定日志文件格式
--password-file=FILE 从FILE中得到密码
--bwlimit=KBPS 限制I/O带宽，KBytes per second      -h, --help 显示帮助信息

 

 

 

rsync 的命令格式可以为以下六种：
rsync [OPTION]... SRC DEST
rsync [OPTION]... SRC [USER@]HOST:DEST
rsync [OPTION]... [USER@]HOST:SRC DEST
rsync [OPTION]... [USER@]HOST::SRC DEST
rsync [OPTION]... SRC [USER@]HOST::DEST
rsync [OPTION]... rsync://[USER@]HOST[:PORT]/SRC [DEST]
对应于以上六种命令格式， rsync 有六种不同的工作模式：
1) 拷贝本地文件。当 SRC 和 DES 路径信息都不包含有单个冒号 ":" 分隔符时就启动这种工作模式。
2) 使用一个远程 shell 程序 ( 如 rsh 、 ssh) 来实现将本地机器的内容拷贝到远程机器。当 DST 路径地址包含单个冒号 ":" 分隔符时启动该模式。
3) 使用一个远程 shell 程序 ( 如 rsh 、 ssh) 来实现将远程机器的内容拷贝到本地机器。当 SRC 地址路径包含单个冒号 ":" 分隔符时启动该模式。
4) 从远程 rsync 服务器中拷贝文件到本地机。当 SRC 路径信息包含 "::" 分隔符时启动该模式。
5) 从本地机器拷贝文件到远程 rsync 服务器中。当 DST 路径信息包含 "::" 分隔符时启动该模式。
6) 列远程机的文件列表。这类似于 rsync 传输，不过只要在命令中省略掉本地机信息即可。