mongodb 查询？mongodb是哪个国家的

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下mongodb 查询的问题，以及和mongodb是哪个国家的的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

如何做好mongodb的数据备份

文档数据库服务是云服务商重要的数据库服务产品之一，而数据库的备份与恢复功能是数据库容灾重要且必不可少的手段。文档数据库云服务提供了数据库的备份与恢复功能，但我们要了解其背后的机制，文档数据库服务采用的是开源的mongoDB，自然就要先从mongoDB数据库的备份和恢复机制入手。

mongoDB的数据库备份恢复机制主要有两种，

一是使用自带的mongodump&mongorestore工具；

二是基于数据文件的备份和恢复。

现简要阐述如下：

一、mongodump与mongorestore1、mongodump用于把数据库内容以BSON文件备份，可用于备份实时运行的数据库（无需锁住或者关闭数据库）；备份命令行：$mongodump-hlocalhost--port27017执行后将数据默认备份到dump目录，Dump目录包含每个集合的所有文档，包含定义用户和索引的系统集合。但索引本身的数据不会包含到dump目录里。这意味着恢复数据库时索引需要重建。如果有很大的数据集，或者许多索引，则会花费很多时间。2、mongorestore用于读取BSON文件并恢复它们；恢复命令行：$mongorestore-hlocalhost--port27017dump

注意当恢复数据时，mongorestore不会删除数据，所以如果恢复的是当前的数据库实例，就确保使用-drop标记执行。

二、基于数据文件的备份大部分用户会选择基于数据库文件的备份方式，直接把原始的数据库文件拷贝到别的地方。这个方法比使用mongodump快得多，因为备份和恢复不需要转换数据格式。这种方式唯一的问题就是它需要锁住数据库服务器，但是通常只是需要锁住从节点，因此应该可以在备份过程中保证应用的正常运行。以下是同步和锁库的命令：>useadmin>db.fsyncLock()命令执行后，基于写入锁住数据库，且数据文件同步到磁盘，此时，就可以安全的拷贝数据文件了。解锁命令：>db.fsyncUnlock()也给大家提供了思维导图的展现方式：三、文档数据服务提供的备份恢复功能华为云&天翼云的文档数据服务提供了单实例、副本集和集群三种方式，三种方式均提供了备份恢复功能。先说备份，创建实例完成时会执行一次全备份，根据备份策略，可以周期性的在设定的某个时间段执行自动备份，当然也提供了手动备份的功能。再说恢复，我发现只能恢复到新的实例，不能恢复到当前实例，，就意味着没有办法对当前实例进行灾难恢复，只能讲数据恢复到新的实例，这样就存在数据库切换的动作，感觉比较奇怪，查了产品手册，确实如此。

为了更深入了解备份和恢复的机制，打算寻求客服的帮助。

四、文档数据服务提供的备份恢复机制针对不能恢复到当前实例的问题，我在华为云上提了工单，如下：工单提问：请问DDS备份的数据，执行恢复操作，是不是只能恢复到新建实例，不能恢复到当前实例？客服答复：您好，是只能恢复到新建实例，不能回复到当前实例这是文字答复，在我提了工单没多久，华为云客服就给了我电话，在确认了只提供恢复到新实例后，就又问了为何不提供恢复到当前实例，客户的答复说，因为恢复到当前实例可能存在恢复失败的可能，但是在执行恢复操作前，会执行删除数据的操作，这样一旦失败，就会对现有实例造成不可恢复的灾难。想进一步了解华为云的备份恢复机制，又提了工单，如下：工单提问：请问DDS的备份和恢复功能后台的实现机制是什么？是基于快照机制还是数据文件级的备份？另外能否实现基于时间点的恢复机制，谢谢！客服答复：集群和副本集是复制物理文件的方式，单实例为mongodump的方式。参照上面第一部分结算的内容就能理解客服答复的内容了。

python如何操作mongodb数据库需要注意什么

这里介绍一个包—pymongo，是python专门用于操作mongodb数据库的一个包，借助这个包，我们可以快速实现mongodb数据库的增删改查，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

为了更好地说明问题，这里我新建了一个student集合（数据表），主要内容如下：

1.下载安装pymongo，这里直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpymongo”就行，如下：

2.接着我们就可以进行mongodb数据库的操作了，主要代码及截图如下：

连接数据库，这里直接创建连接就行，代码如下：

查询数据，这里可以直接使用find_one和find函数进行查询，find_one返回单条数据，find返回多条数据，代码如下：

程序运行截图如下：

插入数据，这里主要用到insert_one，insert_many这2个函数，insert_one插入一条数据，insert_many插入多条数据，插入成功后，会返回插入数据的_id：

程序运行截图如下：

插入的数据：

修改数据，这里主要用到update_one和update_many这2个函数，其中uodate_one更新1条数据，update_many更新多条数据，代码如下：

程序运行截图：

修改数据如下：

删除数据，这里主要用到delete_one和delete_many这个2个函数，主要代码如下，代码如下：

程序运行截图如下：

删除后数据如下：

至此，我们就完成了利用python来操作mongodb数据库。总的来说，整个过程很简单，借助pymongo这个包，我们可以快速完成对mongodb数据库的增删改查，网上也有相关教程和资料，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

如何简单地用python实现获取mongoDB的集合内容

利用Python的pymongo库可以实现对特定集合内容的获取。

pymongo中使用了find()和find_one()方法来查询集合中的数据，与SQL中的Select语句类似。

源码分享

通过对pymongo进行二次封装，便于后续开发调用，避免重复开发。源码如下：

希望以上分享对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。

mongodb主要用来干嘛，什么时候用，存什么样的数据

简介MongoDB[1]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[2]是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。mongodb集群参考*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。*可通过网络访问。

使用原理

所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。[3][4]MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。2）传统的商业智能应用。3）复杂的跨文档（表）级联查询。[4]系统介绍分布式文件系统（DistributedFileSystem）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统。YonghongDataMart是基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件。YonghongDataMart的分布式文件存储系统(ZDFS)是在HadoopHDFS基础上进行的改造和扩展，将服务器集群内所有节点上存储的文件统一管理和存储。适用场景MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）和传统的RDBMS系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo适用于以下场景。●网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。●缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。●大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。●高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。●用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。MongoDB的使用也会有一些限制，例如，它不适合于以下几个地方。●高度事务性的系统：例如，银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。●传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。●需要SQL的问题。应用案例下面列举一些公司MongoDB的实际应用：[7]Craiglist上使用MongoDB的存档数十亿条记录。FourSquare，基于位置的社交网站，在AmazonEC2的服务器上使用MongoDB分享数据。Shutterfly，以互联网为基础的社会和个人出版服务，使用MongoDB的各种持久性数据存储的要求。bit.ly,一个基于Web的网址缩短服务，使用MongoDB的存储自己的数据。spike.com，一个MTV网络的联营公司，spike.com使用MongoDB的。Intuit公司，一个为小企业和个人的软件和服务提供商，为小型企业使用MongoDB的跟踪用户的数据。sourceforge.net，资源网站查找，创建和发布开源软件免费，使用MongoDB的后端存储。etsy.com，一个购买和出售手工制作物品网站，使用MongoDB。纽约时报，领先的在线新闻门户网站之一，使用MongoDB。CERN，著名的粒子物理研究所，欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB。

mongodb最好的教材求推荐

NoSQL成为常态，数据库在过去几年中发生了根本性的变化。这些DB是非关系型的，这使得开发更加棘手，但也更快，更容易扩展。

MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库之一，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。如果你正在尝试自己学习Mongo，那么选择一本好书可以事半功倍。在这篇文章中，我已经搜集了最好的MongoDB书籍，你可以通过它们去学习所有MongoDB的基础知识乃至更多。

1、《MongoDBBasics》

这是一本真正的NoSQL入门书，专为那些从未使用过Mongo或NoSQL结构的人而写。你将从本书了解到MongoDB为何如此有趣以及为什么它能够在众多数据库引擎中脱颖而出。你还将学习到如何在本地安装Mongo以及如何使用MongoDB设置应用程序。

2.《MongoDB:TheDefinitiveGuide》

作者Kristina实际上是MongoDB项目的核心贡献者，因此他对这个数据库引擎再清楚不过。在本书中，你将学习如何处理数据以及如何从零开始构建面向文档的数据库引擎。

书中介绍了面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合多个数据库，讲述了如何执行基本的操作以及各种复杂的条件查询，如果你已经学会SQL，你可能会发现它知识确实适用，但Mongo却能带你走进一个完全不同的数据管理世界。我建议初学者用这本书，虽然有一定难度，但只要你投入，就可以快速应用到实际工作中

3.《MongoDBinAction》

第一版豆瓣评分8.2，在第2版中，本书完全使用Mongov3.x进行了更新，它涵盖了许多新功能。这应该是任何希望通过实践学习Mongo的人的首选指南。通过本书，你将可以学到索引，查询，数据建模和基本文本搜索以及Map-Reduce等内容。

Mongo的一个重要的特性是可扩展性，因此你还将学习如何将Mongo与真实应用程序结合使用，并且练习课程非常详细。本书的一大特点就代码示例十分干净整洁，它非常适合作为介绍性指南，但也适用于想要转换到MongoDB的SQL用户。

4、《DataModelingforMongoDB》

任何数据库设计的第一步都是数据模型。这是开发人员创建单独数据关系以定义数据库结构的方式。通过MongoDB的数据建模，你将深入了解NoSQL的专业数据建模过程。最后一章还介绍了一些案例研究，以便你了解数据建模如何在实际项目中发挥作用。

本书适合具有一定Mongo基础，并且希望更深入了解实际应用的程序员

6、《ScalingMongoDB》

这本书很短，不到100页，但它却讲解的非常详细，首先，你将学习分片和分割数据/查询。然后，您将深入研究集群的工作方式以及如何在Mongo环境中设置集群。后面的章节将介绍数据库管理以及如何组织MongoDB以便更轻松地扩展Web应用程序。

这些内容在网上都很容易找到，但是都没有这本书详细，这也是我极力推荐这本书的原因之一

8、《WebDevelopmentwithMongoDBandNodeJS》

本书教你使用MongoDB和NodeJS进行Web开发，它只有300页，但它涵盖了从建立环境到构建你的第一个应用程序，接着使用大量功能扩展它的许多方面，每章都涵盖不同的内容，看完本书你还能学会使用Node/JavaScript并在线构建逼真的应用程序

8、《ProHibernateandMongoDB》

开源Hibernate框架允许开发人员在Java中映射OOP代码的数据类型。这在MongoDB中尤其有效，因为它们完全兼容，开箱即用。这本书展示了使用这两种工具可以做些什么，里面提供了大量的Java代码，因此如果你已经拥有一些Java经验，那么它是最好的，当然无论你的技能水平如何，本书的练习题都很好理解

9、《MongoDBAppliedDesignPatterns》

本书展示了MongoDB需要解决的商业问题之间的连接。你将学到如何把MongoDB设计模式应用到许多挑战性领域，例如电子商务、内容管理系统和在线游戏。通过使用Python和JavaScript代码示例，还能了解MongoDB如何扩展数据模型，同时还可以简化开发模型。

10、《MongoDB参考手册》

本书从如何使用各种配置在不同的模式下初始化服务器开始，你将学到包括高级查询、mongodb特性以及利用mms进行监控和备份在内的诸多技巧。

11、《50TipsandTricksforMongoDBDevelopers》

如果你喜欢快速参考指南，那这本书就是一本非常方便的书，我不认为这本书适合每个人，因为它很短，非常简短，本书共有68页，书中提供了一些在现实世界中使用MongoDB的好技巧，这些技巧还附带了如何将它们应用于项目的小解释。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。