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mongoDB开启操作日志

1、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。

2、如果是突出“大型”，mongodb3确实适合。mongodb3改善了集群的能力。从服务器稳定性方面来说，mongodb3确实不错。安全性方面的考虑，mongodb3是能控制安全性的。不一定全部都先存内存，也可以强制存盘的。

3、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示创建配置文件mongo.conf。

4、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 quiet=false 端口号默认为27017，注意这里端口修改为9888后，要用mongo --port=9888连接，否则报错。

5、启动成功后，进入mongodb shell命令行，在 mongodb shell命令行中我们可以进行数据库的访问，已经对数据库执行CRUD操作。添加MongoDB到Winodows服务 window服务来启动MongoDB 服务器。

1、会影响的，建议关掉一些不必要的日志，设置日志等级，然后使用新版本的mongodb，日志打印有优化。

2、mongodb之所以占用空间非常大，一是因为日志非常庞大，一是为了保证连续的存储空间本身会提前申请很大的空间。你可以根据需求选择禁用日志，或者一定时间日志轮询，对使用的空间定时压缩等。

3、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。

4、曾经想过应该在公司内部保留一台服务器存储mongo日志。购买一块大容量硬盘就好了。但是数据透传怎么办？也在这台服务器做？还是本地网络挂到公网上？1 不得不思考替代的存储方案了。

不想一般的旋转日志，可以配置旋转策略。不过没关系，经过测试，发送该命令时不会影响到MongoDB的服务。下面是一个例子，先查找进程id，然后发送命令。

通过复制集实现的数据复制效果非常棒，不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题。

如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。

mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率。

1、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

3、物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

4、同样，用户还可以使用MongoDB的aggregation、mapreduce框架来做一些更复杂的查询分析，在使用时应该尽量建立合理的索引以提升查询效率。

1、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。

2、memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。

3、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

4、MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

5、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

6、Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。

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