1)clone mongo仓库到本地,切换到3.2分支 2)编译 [root@localhost mongo]# python buildscripts/scons.py 3)建立数据库存储目录 data/db 4)运行 总结： 开始是切换到的是3.4版本，编译提示需要5.x以上gcc版本不对，我用yum install gcc却提示已经是最新的了，懒得折腾新版本gcc
系列导航 一、linux单机版mongo安装（带密码验证） 二、mongo集群搭建 在生成环境中单机应用怎么能行必须要集群才能实现高可用，如下是总结网上比较好的例子并得到亲手实验的结果，希望对后来的学习者提供一些帮助。 相关概念 从图中可以看到有四个组件：mongos、config ser
这几天一直在压测服务器的性能问题，当并发量大时，服务器会报mong的错误： Too many threads are already waiting for a connection. Max number of threads (maxWaitQueueSize) of 50 has been exceeded.原来在我的配置文件中，没有设置mongo连接的最大线程数，所以默认最大的为50 之前的
部署 直接上yaml,参考文档:https://github.com/fjc0k/docker-YApi --- kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: labels: app: yapi-pod name: yapi-pod spec: selector: matchLabels: app: yapi-pod template: metadata: labels:
一 Mongo集群 项目中，将大部分内容存储到了MongoDB中，这部分数据无疑是海量的，那么如何保证数据的容量和安全呢？答案是：集群。 MongoDB有三种集群方式，分别是：主从集群(过时)、副本集群(推荐)、分片式集群。 其中主从集群官方已经不推荐了，一般用副本集群取代主从集群。 1 主从集群（了
获取stats from pymongo import MongoClient client = MongoClient() db = client.test # print collection statistics print db.command("collstats", "events") print(db.command("collstats", "messages")["storageSize&qu
Linux部署LNMP环境 安装Nginx #安装nginx依赖 yum -y install pcre pcre-devel yum -y install openssl openssl-devel cd /data/nginx #官网下载nginx安装包 http://nginx.org/en/download.html #解压安装包 tar -zxvf nginx-1.20.1.tar.gz #编译安装 ./configure --prefix=
搭建调试环境，调试 CVE-2019-10758 漏洞，学习nodejs 沙箱绕过，以及nodejs 远程调试。目前网上关于该漏洞的基于docker的远程调试分析写的很泛，本文从初学者角度分析调试漏洞成因，特别是在chrome浏览器调试nodejs上花了点篇幅。 0x01 认识 mongo-express mongo-express是一个MongoDB的Ad
MongoDB：是一个基于分布式文件存储的非关系数据库。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的查询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。 NoSQL：指非关系型数据库，有的文
连接： 使用： select * from mongo.`shop_monitor_db`.`shop_item` limit 10
MongoDB之Java连接MongoDB 下面介绍在Java中配置MongoDB环境连接MongoDB进行操作 前置条件： Java环境 MongoDB JDBC驱动 下载mongo jar包 导入依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <ar
一、模块安装 安装： pip install pymongo 二、数据库连接 2.1 数据库连接，无密码 import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") 2.2 数据库连接，有密码 方式1： import pymongo from urllib import parse username = parse.quote_plus('mofang')
首图 前言 博主介绍： – 本人是小奇，一个喜欢读书、交友、技术分享的Java程序员，更喜欢整理分享一些Java面试题，如果大家有需要可以关注『小奇Java面试』领取资料。 文章目录 首图 前言 文章目录 Centos7快速安装MongDB Centos7
##查看慢日志 #设置mongo慢查询日志等级和记录时间门槛,单位ms毫秒db.setProfilingLevel(1,3000)#查看当前mongo慢查询级别状态,有0,1,2三个级别,0:关闭,不收集任何数据.1:收集慢查询数据,默认是100毫秒.2:收集所有数据db.getProfilingStatus()#查看当前mongo慢查询的记录,注意:要
#coding:utf-8 import pymysql#导入mysql包 import pymongo#导入MongoDB包 #打开MySQL数据库链接 #获取一个数据库连接，注意如果是UTF-8类型的，需要制定数据库 #port 必须是数字不能为字符串 db = pymysql.connect(host="主机名",user="用户名",password="密码",db="数据库名称",po
当进行MongolDB与 pycharm的连接时需要在Pycharm 的Settings中下载一个 Mongo Plugins插件,但Pycharm 可能是版本等问题造成无法找到，像这种情况： 但是我们需要下载这个： So我们需要自己去Pycharm官网中下载组件,并进行车地安装 下载地址:http://plugins.jetbrains.com/plugin
Mongodb的ReplicaSet实验 标签（空格分隔）： MongoDB 本文验证了：要保证mongodb RS集群在宕机情况下的可用性，至少需要三台机器。 目的 本实验的ReplicaSet集群为 1*Primary， 1*Secondary, n*Arbiter。 目的是为了验证： 三机环境下，Primary宕机后，是否能通过Aribiter进行auto-failover。 两
#-*- coding: UTF-8 -*-import pymongomongo_client = pymongo.MongoClient('主机', 27017)mongo_auth = mongo_client.数据库名 #或 mongo_client['admin'] admin为authenticationDatabasemongo_auth.authenticate('用户名', '密码')collection =
docker run -p 27017:27017 -v /Users/mac/Documents/docker/mongo/shard:/opt/ansible/ansible/shard_cluster -itd --privileged --name centos-mongo mongo:shard /usr/sbin/init var cfg ={"_id":“configsvr”, “members”:[ {"_id":1,“host”:“172.17.0
一、启动mongo shell安装好MongoDB后，直接在命令行终端执行下面的命令：mongo如下图所示：可选参数如下：也可以简写为：在mongo shell中使用外部编辑器，如：vi，只需设置环境变量：export EDITOR=vi启动mongo shel即可。下面我们在mongoshell中编辑一个函数：定义函数：function myFunction () {
mongo.config 中添加 nojournal=true 删除db 文件夹下的 journal, 所有lock 文件 sudo chown sales:sales * -R repair db: ./mongod --dbpath /home/sales/mongodb/db_data --repair 查看mongo 然后重启
问题背景成功安装 MongoDB 后执行 Mongo、MongoD 显示找不到命令 解决方案echo 'export PATH="/usr/local/opt/mongodb-community@4.4/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 将 MongoDB 的路径配置到环境变量中即可~
1、创建mongod守护脚本： 1 vim mongo-monitor.sh 2 3 #!/bin/sh 4 proc_name="mongod" # 进程名 5 6 proc_num(){ # 查询进程数 7 num=$(ps -ef| grep $proc_name | grep -v grep | wc -l) 8 return $num 9 } 10 11 p
查看索引： db.getCollection('xx').getIndexes(); 创建索引： # 1 代表升序，-1代表降序，name 指定索引名 db.getCollection('xx').createIndex( {"title": 1}, {"name":"idx_xxx"} ); 创建复合索引： db.getCollection('xx').createInde
