MongoDB 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.支持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。所以这个非常方便，我们可以用sql操作Mo

随着mongodb的广泛使用监控mongodb的业务现在已经变得十分重要了现在我们就来讨论一下nagios中mongodb的监控方法。若是能够正常现实帮助选项则插件能够正常使用若显示no module named pymongo信息则要为系统安装pymon

MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。MongoDB数据更新可以使用update()函数。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。writeConcern:（可选）抛出异常的级

你已经选择MongoDB作为你的应用数据库。你可能已经有大量的生产数据在你的数据库里。现在你需要对你的应用做一个主版本修改。你需要如何测试确保应用新版本和你的生产数据运行良好？生产数据总是极其多样化，你的测试数据和实践有更多边界案例，因此导致更多BUG。不

如果Secondary的磁盘不能像Primary的磁盘那样快速将数据刷新到磁盘上，将不能和Primary保持同步更新。可以使用iostat或者vmstat检查磁盘使用状况。如果在维护的过程中程序出现socket连接错误，可以检查TCP的keepalive设

前提已经安装了node.js和MongoDB，本文使用的node.js是v0.12.0，MongoDB是3.0.0。db.user.install;在Node.js中引入MongoDB模块npm install mongodb编写mongodbDemo.j

当分析生产环境发生的性能问题时，常常因为没有实时的依据而无从下手。那么笔者通过捕获db.currentOp()到文件，并作为定时任务，可供后续分析。

MongoDB可使用标准的方法实现日志轮转，即获取到当前日志并开启一个新的。为了实现它，mongod实例通过在文件名称末尾添加UTC时间戳的方式重命名当前的日志文件，然后打开这个新的log文件，关闭之前旧的log 文件，并发送所有新的日志信息到新的lo

#保存退出setenforce 0 #使配置立即生效。about to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 1998child

每个副本集需要设置副本集名称。在启动MongoDB时指定。两种方式，通过配置文件，或命令行模式。验证初始化是否成功。

MongoDB单机主从模式。1：启动master. 2：启动slave

MongoDB数据建模的主要问题时在应用程序的需求，数据库引擎的性能特性和数据检索模型之间做一个平衡。设计数据模型是，总是要考虑应用程序使用到的数据以及数据结构本身。设计MongoDB数据模型的关键是考虑好文档结构和应用程序表示的数据之间的关系。Mongo

MongoDB是一款开源的数据库，这里不用我多说了，下面说一下Ubuntu下安装MongoDB可能遇到的问题和解决方案。今天M$促销，1￥Windows Azure 4000￥-30天的套餐，不得不说简直是白菜价！于是买了一个玩了玩，云端跑起了一个Ubun

在本次教程中，我们将创建含有三个节点的MongoDB群集。第一个节点是主节点，第二个节点是Failover节点，第三个节点是仲裁节点。请注意使用私有IP不要使用回送地址：。我希望每个数据群集的安装都是容易的就像MongoDB复制集的安装一样。

比如我有一个user类，他包含一个标签属性，这个标签是一个数组,数组里面的元素是内嵌文档，格式如下：。{ "_id" : "195861", "tags" : [ {

可以看到之前数据是已经同步过来。

因为最近测试MongoDB，也算是熟悉了MongoDB吧。MongoDB还算简单，在短短一周我就掌握了很多内容。相对于其他数据库这个确实容易多了。现在有很多人Spring见的腻了也开始烦了。是的，Spring野心很大，他几乎想要垄断Java方面的任何事情。

默认文件夹路径为c:/data/db.使用系统默认文件夹路径时，启动服务无需加--dbpath 参数说明，但文件夹还要手工创建）。

现在网上很多教程都在讲MongoDB分片配置，但大多都没有经过实战，胡乱转载。而且用的MongoDB版本不同各种配置眼花寮乱，让入门者莫衷一是。并且把需要注意的问题和大伙聊聊，不恰当的地方希望大家指正。也同时希望让后来者能绕过这些问题。只是简单的分片存储数

随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和