mongodb可支持空间地理搜索: 查询器 $geoWithin Selects geometries within a bounding GeoJSON geometry. The 2dsphere and 2d indexes support $geoWithin. replaces $within which is deprecated. $geoIntersects Selects geometries that intersect with a GeoJSON geometry. Th

1.)下载 官网(https://www.mongodb.com/)右上角try free  进入下载中心,下载指定版本 ZIP和MSI随便 如果浏览器下载的慢,可以直接使用下载地址,然后迅雷下 操作步骤以及地址查看请看下面图片 我选择了ZIP,然后迅雷下载的     1.)百度一下   2.)首页右上角         3.)进入下载中心,选择Server   4.)进入Server下载选项 选择版本,操作系统,下载包的格式 最下面列出来了下载的直链     2.)解压   安装包   解压展

我原来没用过mongodb ,在晚上查了查需要的命令,关于怎么mongodb怎么用,我就不知道了 官方网站: http://www.mongodb.org/ MongoDB 安裝,主从配置一 MongoDB 安装 点击(此处)折叠或打开 [root@zabbix_server src]# wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.0.0.tgz [root@zabbix_server src]# tar xzvf mo

https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav下载对应OS的版本,tar -xzvf解压 对于最新版本比如3.4,windows 7下可能回报api-ms-win-crt-runtimel1-1-0.dll. 注:推荐percona版本. mongodb 指定配置文件mongod --config /etc/mongo.conf 或:nohup mongod -f mongodb.cnf &典型配置(单机)[root@dev logs]# cat

在设置mongodb副本集时,Primary节点.second节点,仲裁节点,有可能资源配置(CPU或者内存)不均衡,所以要求某些节点不能成为Primary我们知道mongodb的设置:  除了仲裁节点,其它每一个节点都有个优先权,能够手动设置优先权来决定谁的成为primay的权重最大. 副本集中通过设置priority的值来决定优先权的大小.这个值的范围是0--100,值越大,优先权越高.默认的值是1,rs.conf是不显示的:假设值是0,那么不能成为primay.查询优先级: rs.conf

https://xiaofandh12.github.io/Mongo-Shard 关于MongoDB MongoDB中的概念与关系型数据库之间的对应: Database --> Database Collection --> Table Document --> Row MongoDB相较于关系型数据库的优势: 简化关系型数据库复杂的关联问题 摆脱关系模型里面的强一致性限制 MongoDB可以做到水平扩展和高可用 学习MongoDB有几个比较重要的方面: CRUD操作 聚合(Aggre

原文地址:http://blog.csdn.net/mcpang/article/details/8731065 Java操作mongodb进行查询,常用筛选条件的设置如下: 条件列表: BasicDBList condList = new BasicDBList(); 临时条件对象: BasicDBObject cond = null; DBCollection coll = db.getCollection("A"); 1.$where 在某种应用场合,若要集合A查询文档且要满足文

1 oplogsize大小配置: 2 mongodb副本集构建的高可用方案,最少需要三个节点,一个主节点master,一个从节点slave,一个选举仲裁节点arbiter.当主节点奔溃的时候,仲裁节点选举从节点来接替主节点,继续提供数据服务,保证高可用.副本集方案中,从节点也会保存数据,他的数据是从主节点同步过来的,和mysql bin-log主从复制的方式类似,mongodb采用的是根据oplog来从主节点同步数据.oplog不是无限大,默认如果不手动设置,那么oplogSize就是磁盘空间的

Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐.Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象.Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作. 工具/原料 MongoDB.exe 安装MongoDB 1 下载:http://www.mongodb.org/downloads

db.doc名称.update({}, {$set: {新字段名称: 默认值}}, false, true) 如:db.fly_bill.update({}, {$set: {usableStatus: "0"}}, false, true)

1.相对于传统主从模式的优势 传统的主从模式,需要手工指定集群中的Master.如果Master发生故障,一般都是人工介入,指定新的Master.这个过程对于应用一般不是透明的,往往伴随着应用重新修改配置文件,重启应用服务器等. 而MongoDB副本集,集群中的任何节点都可能成为Master节点.一旦Master节点故障,则会在其余节点中选举出一个新的Master节点.并引导剩余节点连接到新的Master节点.这个过程对于应用是透明的. 2. Bully选举算法 Bully算法是一种协调者(主节

1.MongoDB 安装 官网提供了三个版本下载: - MongoDB for Windows 64-bit 适合 64 位的 Windows Server 2008 R2, Windows 7 , 及最新版本的 Window 系统. - MongoDB for Windows 32-bit 适合 32 位的 Window 系统及最新的 Windows Vista. 32 位系统上 MongoDB 的数据库最大为 2GB. - MongoDB for Windows 64-bit Legacy 

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

MongoDB 是一款非常热门的NoSQL,面向文档的数据库管理系统,官方下载地址是:MongoDB,博主选择的是 Enterprise Server (MongoDB 3.2.9)版本,安装在Windows环境中. MongoDB使用BSON对象来存储,与JSON格式类型的键值对(key/value)类似,MongoDB数据库和关系型DB的存储模型对应关系: 一,设置Path环境变量 在Windows 环境中,MongoDB默认的安装文件存储目录是:C:\Program Files\Mongo

在 CentOS7 上安装 MongoDB 1 通过 SecureCRT 连接至 CentOS7 服务器: 2 进入到 /usr/local/ 目录: cd /usr/local 3 在当前目录下创建 tools 目录: mkdir -p tools 4 进入到 tools 目录中: cd tools 5 下载与 CentOS 系统匹配的 mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.4.tgz 文件: wget https://fastdl.mongodb.org/linux

最近在又在倒腾MongoDB,把安装配置的相关命令贴出来 1.下载 wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.8.tgz 2.解压 tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.8.tgz mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.8 /usr/local/ mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.8 mo

下载 windows下的是3.2的版本 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-windows/ mongodb采用27017端口 "C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin\mongod.exe" --dbpath d:\test\mongodb\data 这是在浏览器输入http://localhost:27017/可以看到显示信息为 It looks like y

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

1. 下载mongodb 下载地址:https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62 2. 解压tar zxf mongodb-linux-x86_64-rhel62-v3.2-latest.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.5-20-g07e21d8/ /usr/local/mongodb 3. 添加环境变量echo "export PATH=$PATH:/usr/local/mongodb/bin"

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而