[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。