Mongodb学习笔记

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简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
与mysql类比

需求场景

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的**“三高**”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

三高”需求：
• High performance - 对数据库高并发读写的需求。
• Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
• High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
而MongoDB可应对“三高”需求。
1.数据量大
2.写入操作频繁（读写都很频繁）
3.价值较低的数据，对事务性要求不高
对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。

数据类型及其特点

（1）高性能：
MongoDB提供高性能的数据持久性。
对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。
（2）高可用性：
MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
（3）高扩展性：
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。
分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）
（4）丰富的查询支持：
MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
（5）其他特点：
如无模式（动态模式）、灵活的文档模型、

mongodb配置与基本命令

从MongoDB官网下载安装：mongodb
直接启动
解压后在解压目录中，手动建立一个目录用于存放数据文件，如 data/db
之后在 bin 目录中打开命令行提示符，输入如下命令：

mongod --dbpath=..\data\db

mongoDB的默认端口是27017
配置文件方式启动服务
在解压目录中新建 config 文件夹，该文件夹中新建配置文件 mongod.conf

storage:
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.
dbPath: D:\02_Server\DBServer\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1\data

再次启动时只需

mongod -f ../config/mongod.conf

更多的相关配置

systemLog:
destination: file
#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log"
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data"
net:
#bindIp: 127.0.0.1
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

在命令提示符输入以下shell命令即可完成登陆
mongo
也可以在mongodb官网下载compass图形化界面通过入主机地址、端口等相关信息连接mongodb数据库

操作语句

如果数据库不存在则自动创建
use 数据库名称
查看有权限查看的所有的数据库命令
show dbs
在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建
删除数据库
db.dropDatabase(）
集合创建（显式）
db.createCollection(name)
集合创建（隐式）
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档
db.comment.insert({}）
例：

db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明
媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
注：1. 文档中的键/值对是有序的。
2. 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3. MongoDB区分类型和大小写。
4. MongoDB的文档不能有重复的键。
5. 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

查看当前库中的表
show tables
集合删除
db.collection.drop()
批量插入

db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)

查询所有
db.comment.find()
按一定条件来查询
db.comment.findOne({userid:‘1003’})
查询结果返回部分字段
db.comment.find({userid:“1003”}，{userid:1,nickname:1})
1为显示，0为不显示
更新文档
db.collection.update(query, update, options)
全部修改

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

局部修改

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

批量修改

//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

删除文档
db.集合名称.remove(条件)
例：

db.comment.remove({_id:"1"})

统计查询
db.collection.count(query, options)

统计comment集合的所有的记录数：db.comment.count()
统计userid为1003的记录条数

powershell db.comment.count({userid:"1003"})
分页查询
用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据

//第一页
db.comment.find().skip(0).limit(2)
//第二页
db.comment.find().skip(2).limit(2)
//第三页
db.comment.find().skip(4).limit(2)

排序查询（1正序，0倒叙，可以有多个字段）
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
正则条件查询
db.collection.find({field:/正则表达式/})
包含“开水”的所有文档

db.comment.find({content:/开水/})

以“专家”开头的

db.comment.find({content:/^专家/})

比较查询
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

包含查询

db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

条件连接查询
如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联
$and:[ { },{ },{ } ]

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特
定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

常用命令小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …t.update({条件},{inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 5: gt:值}̲}) **包含**查询：db.…in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 12: nin:[值1，值2]}̲}) **条件连接**查询：d…and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})

索引

单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后
在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面
几何的二维球面索引。
文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），
而将集合中的词作为词干，只存储根词。
哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支
持相等匹配，不支持基于范围的查询。

索引相关操作

db.collection.createIndex(keys, options)

例：

db.comment.createIndex({userid:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}

 db.comment.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]

复合索引

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}

索引的移除
语法：db.collection.dropIndex(index)

 db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

索引的使用

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。

db.collection.find(query,options).explain(options)

db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}

关键点看： “stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描
覆盖查询
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。

Springboot整合MongoDB

创建Springbott工程

引入起步依赖：SpringDataMongoDB
SpringData家族成员之一，用于操作MongoDB的持久层框架，封装了底层的mongodb-driver。

在插件中配置mongodb数据库


之后创建了用户可以把User和pwd填上。
在resource中创建yml文件配置数据库

之后分别pojo类，service层和dao
pojo

package com.itcast.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.CompoundIndex;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;

import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Date;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(collection="comment")//可以省略，如果省略，则默认使用类名小写映射集合
//复合索引
 @CompoundIndex( def = "{'userid': 1, 'nickname': -1}")
public class comment implements Serializable {
    //主键标识，该属性的值会自动对应mongodb的主键字段"_id"，如果该属性名就叫“id”,则该注解可以省略，否则必须写
    @Id
    private String id;//主键
    //该属性对应mongodb的字段的名字，如果一致，则无需该注解
    @Field("content")
    private String content;//吐槽内容
    private Date publishtime;//发布日期
    //添加了一个单字段的索引
    @Indexed
    private String userid;//发布人ID
    private String nickname;//昵称
    private LocalDateTime createdatetime;//评论的日期时间
    private Integer likenum;//点赞数
    private Integer replynum;//回复数
    private String state;//状态
    private String parentid;//上级ID
    private String articleid;

}

service

package com.itcast.service;

import com.itcast.dao.CommentRepository;
import com.itcast.pojo.comment;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class CommentService {
    //注入dao
    @Autowired
    private CommentRepository commentRepository;
    /**
     * 保存一个评论
     * @param comment
     */
    public void saveComment(comment comment){
//如果需要自定义主键，可以在这里指定主键；如果不指定主键，MongoDB会自动生成主键
//设置一些默认初始值。。。
//调用dao
        commentRepository.save(comment);
    }
    /**
     * 更新评论
     * @param comment
     */
    public void updateComment(comment comment){
//调用dao
        commentRepository.save(comment);
    }
    /**
     * 根据id删除评论
     * @param id
     */
    public void deleteCommentById(String id){
//调用dao
        commentRepository.deleteById(id);
    }
    /**
     * 查询所有评论
     * @return
     */
    public List<comment> findCommentList(){
//调用dao
        return commentRepository.findAll();
    }
    /**
     * 根据id查询评论
     * @param id
     * @return
     */
    public comment findCommentById(String id){
//调用dao
        return commentRepository.findById(id).get();
    }
}

dao

package com.itcast.dao;

import com.itcast.pojo.comment;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;

public interface CommentRepository extends MongoRepository <comment,String>{
}

文件目录

进行测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class CommentTest {
    @Autowired
    CommentService commentService;
    @Test
    public void testSaveComment(){
        comment comment=new comment();
        comment.setArticleid("100000");
        comment.setContent("测试添加的数据");
        comment.setCreatedatetime(LocalDateTime.now());
        comment.setUserid("1003");
        comment.setNickname("凯撒大帝");
        comment.setState("5");
        comment.setLikenum(0);
        System.out.println(comment.toString());
        commentService.saveComment(comment);
    }

进阶篇

副本集

成员

主节点（Primary）

主节点是副本集中写操作的唯一成员。Mongodb在主节点上应用写操作，然后主节点的oplog上记录操作。次要成员复制此日志，并将操作应用于其数据集。
副本集的所有成员都可以接受读取操作。但是，默认情况下，应用程序将其读取操作定向到主节点。

次节点（Secondary）

次节点主要保留主节点的副本。次节点在异步过程中将主节点的操作日志oplog的操作应用在自己的数据集。
特定的次节点：
优先级为0的副本集成员-----防止它成为选举中的主要对象，从而使其可以驻留在辅助数据中心或充当冷备用数据库
隐藏副本集成员-----阻止应用程序从中读取数据，这使它可以运行需要与正常流量隔离的应用程序
延迟副本集成员-----保留运行中的“历史”快照，以用于从某些错误（例如意外删除的数据库）中恢复。

仲裁节点（Arbiter）

仲裁节点只负责选举主节点，不保存数据集

Oplog副本

介绍

1.Oplog 是用于存储 MongoDB 数据库所有数据的操作记录的（查除外）
2.Oplog 的存在极大地方便了 MongoDB 副本集的各节点的数据同步，MongoDB 的主节点接收请求操作，然后在 Oplog 中记录操作，次节点异步地复制并应用这些操作
3.Oplog 存储在 local 库的 oplog.rs 集合里面。对于一般的线上环境来说，默认的 Oplog 值就已经足够了。当达到储存大小的日志时，新的记录会将老的记录覆盖。
4.oplog 中每个操作都是 幂等性 的，也就是说，无论是对目标数据库应用一次还是多次，oplog操作都会产生相同的结果。这样就保证了数据的一致性。

Oplog的大小

首次启动副本集成员时，创建默认大小的Oplog

创建副本集

1.创建主节点

#建目录
mkdir -p ./mongodb/replica_sets/myrs_27017/log \ &
mkdir -p ./mongodb/replica_sets/myrs_27017/data/db
#配置文件
vim /mongodb/replica_sets/myrs_27017/mongod.conf

配置文件

systemLog:
  destination: file
  path: "/usr/local/mongodb/replica_sets/myrs_27017/log/mongod.log"
  logAppend: true
storage:
  dbPath: "/usr/local/mongodb/replica_sets/myrs_27017/data/db"
  journal:
    enabled: true
processManagement:
  fork: true
net:
  bindIp: localhost,192.168.52.129
  #端口
  port: 27017
replication:
  #副本集名称
  replSetName: myrs

在bin目录下 选择配置文件启动
2.创建副节点、仲裁节点 操作同主节点，修改端口、目录即可
3.初始化配置副本集和主节点
rs.initiate([configuration])
rs.config() 查看节点配置
rs.isMaster() 查看是否为主节点
rs.status() 查看节点状态
添加从节点
rs.add(host,arbiterOnly)
rs.add(“ip”)
rs.addArb(“ip”)或第一条均可添加仲裁节点

分片集群-Sharded Cluster

高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上

为了解决这些问题,有两个基本的方法: 垂直扩展和水平扩展。
垂直扩展

增加更多的CPU和存储资源来扩展容量。

水平扩展

将数据集分布在多个服务器上。水平扩展即分片。

分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法。使用分片减少了每个分片需要处理的请求数，因此，通过水平扩展，集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。举例来说，当插入一条数据时，应用只需要访问存储这条数据的分片.

使用分片减少了每个分片存储的数据。

MongoDB分片集群特点

• 应用全透明，无特殊处理

• 数据自动均衡

• 动态扩容，无须下线

分片集群数据分布方式
1.基于范围

2.基于Hash

3.基于zong/tag

分片集群中数据分布
chunk
在一个shard server内部，MongoDB还是会把数据分为chunks，每个chunk代表这个shard server内部一部分数据。chunk的产生，会有以下两个用途：
Splitting
当一个chunk的大小超过配置中的chunk size时，MongoDB的后台进程会把这个chunk切分成更小的chunk，从而避免chunk过大的情况
Balancing
在MongoDB中，balancer是一个后台进程，负责chunk的迁移，从而均衡各个shard server的负载，系统初始1个chunk，chunk size默认值64M,生产库上选择适合业务的chunk size是最好的。mongoDB会自动拆分和迁移chunks
chunk特点
（1）使用chunk来存储数据

（2）进群搭建完成之后，默认开启一个chunk，大小是64M，

（3）存储需求超过64M，chunk会进行分裂，如果单位时间存储需求很大，设置更大的chunk

（4）chunk会被自动均衡迁移。
chunk大小
小的chunksize：数据均衡是迁移速度快，数据分布更均匀。数据分裂频繁，路由节点消耗更多资源。大的chunksize：数据分裂少。数据块移动集中消耗IO资源。通常100-200M
chunk的分裂和迁移
随着数据的增长，其中的数据大小超过了配置的chunk size，默认是64M，则这个chunk就会分裂成两个。数据的增长会让chunk分裂得越来越多。

这时候，各个shard 上的chunk数量就会不平衡。这时候，mongos中的一个组件balancer 就会执行自动平衡。把chunk从chunk数量最多的shard节点挪动到数量最少的节点。

安全认证

默认情况下，MongoDB实例启动运行时是没有启用用户访问权限控制的
为了能保障mongodb的安全需要做到以下几点：
1）使用新的端口，默认的27017端口如果一旦知道了ip就能连接上，不太安全。
2）设置mongodb的网络环境，最好将mongodb部署到公司服务器内网，这样外网是访问不到的。公司内部访问使用等。
3）开启安全认证。认证要同时设置服务器之间的内部认证方式，同时要设置客户端连接到集群的账号密码认证方式。

// 查询所有角色权限(仅用户自定义角色)
> db.runCommand({ rolesInfo: 1 })

// 查询所有角色权限(包含内置角色)
> db.runCommand({ rolesInfo: 1, showBuiltinRoles: true })

实例
创建两个管理员用户，一个是系统的超级管理员 myroot ，一个是admin库的管理用户
myadmin ：

//切换到admin库
> use admin
//创建系统超级用户 myroot,设置密码123456，设置角色root
//> db.createUser({user:"myroot",pwd:"123456",roles:[ { "role" : "root", "db" :
"admin" } ]})
//或
> db.createUser({user:"myroot",pwd:"123456",roles:["root"]})
Successfully added user: { "user" : "myroot", "roles" : [ "root" ] }
//创建专门用来管理admin库的账号myadmin，只用来作为用户权限的管理
> db.createUser({user:"myadmin",pwd:"123456",roles:
[{role:"userAdminAnyDatabase",db:"admin"}]})
Successfully added user: {
"user" : "myadmin",
"roles" : [
{
"role" : "userAdminAnyDatabase",
"db" : "admin"
}
]
}

注
1.本案例创建了两个用户，分别对应超管和专门用来管理用户的角色，事实上，你只需要一个用户即可。如果你对安全要求很高，防止超管泄漏，则不要创建超管用户。

2.和其它数据库（MySQL）一样，权限的管理都差不多一样，也是将用户和权限信息保存到数据库对应的表中。Mongodb存储所有的用户信息在admin 数据库的集合system.users中，保存用户名、密码和数据库信息。

3.如果不指定数据库，则创建的指定的权限的用户在所有的数据库上有效，如 {role:
“userAdminAnyDatabase”, db:“”}

测试添加的用户是否正确

//切换到admin
> use admin
//密码输错
> db.auth("myroot","12345")
Error: Authentication failed.
0
//密码正确
> db.auth("myroot","123456")
1

如果开启了认证后，登录的客户端的用户必须使用admin库的角色，如拥有root角色的myadmin用户，再通过myadmin用户去创建其他角色的用户

服务端开启认证和客户端连接登录
以开启认证的方式启动服务
一种是参数方式
在启动时指定参数 --auth ，如：

/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf --auth

一种是配置文件方式。

在mongod.conf配置文件中加入：

security:
#开启授权认证
authorization: enabled

启动时不加–auth

/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

开启了认证的情况下的客户端登录
一种是登录时直接认证。
对admin数据库进行登录认证和相关操作：

[root@bobohost ~]# /usr/local/mongodb/bin/mongo --host 180.76.159.126 --port
27017 --authenticationDatabase admin -u myroot -p 123456
MongoDB shell version v4.0.10
connecting to: mongodb://180.76.159.126:27017/?
authSource=admin&gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("f959b8d6-6994-44bc-9d35-09fc7cd00ba6")
}
MongoDB server version: 4.0.10
Server has startup warnings:
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: You are
running this process as the root user, which is not recommended.
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten]
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten]
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING:
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled is 'always'.
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten] ** We suggest
setting it to 'never'
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten]
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING:
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag is 'always'.
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten] ** We suggest
setting it to 'never'
2019-09-10T15:23:40.102+0800 I CONTROL [initandlisten]
> show dbs;
admin 0.000GB
articledb 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB

对articledb数据库进行登录认证和相关操作：

[root@bobohost bin]# /usr/local/mongodb/bin/mongo --host 180.76.159.126 --port
27017 --authenticationDatabase articledb -u bobo -p 123456
MongoDB shell version v4.0.10
connecting to: mongodb://180.76.159.126:27017/?
authSource=articledb&gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("e5d4148f-373b-45b8-9cff-a927ce617100")
}
MongoDB server version: 4.0.10
> use articledb
switched to db articledb
> db.comment.find()

u ：用户名
-p ：密码
–authenticationDatabase ：指定连接到哪个库。当登录是指定用户名密码时，必须指定对应的数据库！