创建管理员

use admin

db.createUser(
{
user: “admin”,
pwd: “admin”,
roles: [ { role: “userAdminAnyDatabase”, db: “admin” } ]
}
)
重启MongoDB实例

mongod –auth –port 27017 –dbpath <关联路径>

连接并认证

mongo –port 27017 -u “admin” -p “admin” –authenticationDatabase “admin”

添加额外权限用户

use test
db.createUser(
{
user: “test”,
pwd: “test123″,
roles: [ { role: “readWrite”, db: “test” } ]
}
)

连接并认证
mongo –port 27017 -u “test” -p “test123″ –authenticationDatabase “test”
注意:如果是配置文件/etc/mongod.conf 启动的记得 在配置文件中写一行  auth=true #window   security:  authorization: enabled #linux
客户端认证 db.auth(“someAdminUser”, password)

mongodb 添加用户名密码

其他参数:

processManagement.fork: true 以daemon模式启动mongod

net.bindIp: 指定IP,逗号分隔,注释掉的情况下,服务启动在0.0.0.0

systemLog.quiet: true 日志输出使用quiet模式,只输出critical

storage.dbPath: 指定数据的存放位置

replication.replSetName: 副本集的名字

security.authorization: enabled 使用认证

security.keyFile: 使用keyFile

verbosity: 日志开启debug模式,0-5

operationProfiling.slowOpThresholdMs: slowlog设定,默认100

net.http.RESTInterfaceEnabled: rest接口是否有效

net.maxIncomingConnections: 最大连接数,默认65536,不能超过系统设置,# ulimit -n

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

很多人第一反应是各种切分;我给的顺序是:
第一优化你的sql和索引;

第二加缓存,memcached,redis;

第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护;

第四如果以上都做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这个,对你的应用是透明的,无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的,sql条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,另外分区表还有一些坑,在这里就不多说了;

第五如果以上都做了,那就先做垂直拆分,其实就是根据你模块的耦合度,将一个大的系统分为多个小的系统,也就是分布式系统;

第六才是水平切分,针对数据量大的表,这一步最麻烦,最能考验技术水平,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表;

mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的,成本也是由低到高;

有人也许要说第一步优化sql和索引这还用说吗?的确,大家都知道,但是很多情况下,这一步做的并不到位,甚至有的只做了根据sql去建索引,根本没对sql优化(中枪了没?),除了最简单的增删改查外,想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎、表中数据的分布情况、索引情况、数据库优化策略、查询中的锁策略等因素,最终查询的效率相差很大;优化要从整体去考虑,有时你优化一条语句后,其它查询反而效率被降低了,所以要取一个平衡点;即使精通mysql的话,除了纯技术面优化,还要根据业务面去优化sql语句,这样才能达到最优效果;你敢说你的sql和索引已经是最优了吗?

再说一下不同引擎的优化,myisam读的效果好,写的效率差,这和它数据存储格式,索引的指针和锁的策略有关的,它的数据是顺序存储的(innodb数据存储方式是聚簇索引),他的索引btree上的节点是一个指向数据物理位置的指针,所以查找起来很快,(innodb索引节点存的则是数据的主键,所以需要根据主键二次查找);myisam锁是表锁,只有读读之间是并发的,写写之间和读写之间(读和插入之间是可以并发的,去设置concurrent_insert参数,定期执行表优化操作,更新操作就没有办法了)是串行的,所以写起来慢,并且默认的写优先级比读优先级高,高到写操作来了后,可以马上插入到读操作前面去,如果批量写,会导致读请求饿死,所以要设置读写优先级或设置多少写操作后执行读操作的策略;myisam不要使用查询时间太长的sql,如果策略使用不当,也会导致写饿死,所以尽量去拆分查询效率低的sql,

innodb一般都是行锁,这个一般指的是sql用到索引的时候,行锁是加在索引上的,不是加在数据记录上的,如果sql没有用到索引,仍然会锁定表,mysql的读写之间是可以并发的,普通的select是不需要锁的,当查询的记录遇到锁时,用的是一致性的非锁定快照读,也就是根据数据库隔离级别策略,会去读被锁定行的快照,其它更新或加锁读语句用的是当前读,读取原始行;因为普通读与写不冲突,所以innodb不会出现读写饿死的情况,又因为在使用索引的时候用的是行锁,锁的粒度小,竞争相同锁的情况就少,就增加了并发处理,所以并发读写的效率还是很优秀的,问题在于索引查询后的根据主键的二次查找导致效率低;

ps:很奇怪,为什innodb的索引叶子节点存的是主键而不是像mysism一样存数据的物理地址指针吗?如果存的是物理地址指针不就不需要二次查找了吗,这也是我开始的疑惑,根据mysism和innodb数据存储方式的差异去想,你就会明白了,我就不费口舌了!

所以innodb为了避免二次查找可以使用索引覆盖技术,无法使用索引覆盖的,再延伸一下就是基于索引覆盖实现延迟关联;不知道什么是索引覆盖的,建议你无论如何都要弄清楚它是怎么回事!

尽你所能去优化你的sql吧!说它成本低,却又是一项费时费力的活,需要在技术与业务都熟悉的情况下,用心去优化才能做到最优,优化后的效果也是立竿见影的!

转载 http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332

1.按照官方手册,在centos中加个源

vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.2.repo 加入以下内容

[mongodb-org-3.2]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.2/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.2.asc

保存之后 用yum安装

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1.mongoDB下载地址,找到适合自己的window版本

https://www.mongodb.org/downloads/#production

2.自定义安装,我选择的目录是E:\soft\MongoDB 安装完成后把E:\soft\MongoDB\bin加入系统PATH
再在E:\soft下建立两个目录E:\soft\log和E:\soft\mongo

3.命令行下运行 MongoDB 服务器[一下所有–为两个“-”]
mongod.exe –dbpath E:\soft\mongo

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