1. mongodb 怎么备份多个集合
单个collection备份：
mongoexport -h dbhost -d dbname -c collectionname -f collectionKey -o dbdirectory
-h: MongoDB所在服务器地址
-d: 需要恢复的数据库实例
-c: 需要恢复的集合
-f: 需要导出的字段(省略为所有字段)
-o: 表示导出的文件名
2. 求C#实现还原和备份MongoDB数据库的方法，贴代码比较好。
backup database MongoDB to disk='d:\MongoDB.bak'
restore database MongoDB from disk='d:\MongoDB.bak'
3. 如何在mongodb上备份和恢复数据
在大数据时代，企业的应用带来了大量的数据，它们可能具有结构化、半结构化或非结构化的性质。此外，应用程序开发周期短和可用性强都是他们要考虑的关键问题。考虑到这些应用程序的要求，在下一代平台3应用程序中，企业必须超越传统的关系数据库（IaaS或基于云计算PaaS）。在Nosql数据库中，像MongoDB现在就被采用了，同时又对这些下一代应用程序的企业进行了评估（如电子商务、内容管理等）。MongoDB提供了动态模式，通过自动分片易扩展、读写一致性和在内置中进行复制的功能。
MongoDB数据库具有本地复制的功能，同时满足可用性的需求。然而，数据保护要求可伸缩的时间点备份和恢复需要得到很好的解决。对于可靠的数据保护，企业需要备份和复制！没有时间点的备份，组织会由于人为的错误、逻辑混乱和其他操作的失败导致有丢失数据的风险。传统的备份解决方案是建立在关系数据库中，使用共享存储和ACID事务模型，来解决结构化平台2应用程序的要求而建的。不幸的是，他们不足以解决平台 3 应用程序和分布式的数据库（本地存储、 最终一致性和基础设施的弹性性质）的时间点备份要求。有几个备用的基于脚本的解决方案（例如地层等），企业正在使用填补数据来保护缩短差距，但这些解决方案充其量算是次优的。
手动脚本解决方案
这些解决方案利用本地MongoDB快照工具和脚本将数据传输到辅助存储。（通过 mongomp) 脚本自定义的每个 MongoDB 集群和需要业务作出了重大努力，以适应任何拓扑更改 （例如添加或删除节点到 MongoDB 数据库） 或扩大规模。此外，这些脚本不适应失败场景，比如失败的一个节点（一级或二级）或间歇性的网络问题。最后，恢复（“备份”）的最重要的价值是一个手动过程。因此，耗费时间（导致很高的应用程序停机时间），并包含脚本中的任何 bug 数据丢失风险。总的来说，这些解决方案工作在MongoDB环境中很小和一些允许在应用程序中丢失的数据。这些解决方案所面临的一些关键问题是：
对分片配置的企业备份解决方案的不足；
当快照被取时，数据库需要脱机；
在节点故障和其他基础设施故障下，备份和恢复都失败了；
恢复过程是手动的并且需要验证，从而增加恢复时间；
收集级的恢复需要耗时的手动恢复；
恢复与不同的测试/开发的拓扑（切分 → 分片）刷新是不可用的。
MongoDB支付备份和恢复(又名“MMS”)
MongoDB（公司）本身提供了一些备份MongoDB数据库的方法。企业可以选择从一个管理备份提供(MMS)运行在公共云，或如果他们支付 MongoDB 的客户，他们可能以部署本地备份服务为前提。除了成本过高，在公共云上管理备份服务存储的客户数据。对于部署 MongoDB 为前提，在 WAN 上备份数据传输可能无法为客户工作，并且海需要为客户保持他们对数据内部的敏感度。此外，还有重要的数据来限制每个碎片去使用这项服务。
使用MongoDB部署备份服务是有可能的，但部署和实施过于复杂。企业需要部署8台服务器，附加数据库（额外的许可证）和 6-9x存储容量。总的来说，部署备份服务是一个理论上的解决方案，带来了显着的CAPEX和OPEX投资：
部署多个数据库的复杂性；
额外的基础设施成本；
授权额外的MongoDB节点成本；
当节点失败时，带来备份失败的风险；
独立的MongoDB数据库备份基础设施。
实现企业客户的数据保护要求，进入了新兴的下一代分布式数据库的时代（键值、图形、文档库等），并且解决上述方案的局限性。Datos IO建造了产业界首次扩展数据保护软件产品，使平台3应用程序能部署到分布式和云数据库上，如MongoDB和Apache Cassandra。Datos IO解决方案是刚刚兴起的下一代应用程序，迎合了业主和DevOps的应用需求，并解决了部署和管理保护基础设施操作所带来的一切麻烦。最重要的是，它是一个可靠的和可扩展的解决方案，即使在使用节点失败的场景下，也会通过最小化恢复时间获得最优的性能。
4. 如何把mongodb2.6数据备份到mongodb3.0
MongoDB 数据备份 mongomp 和数据恢复mongorestore
参考：
mongomp -h 192.168.0.1 -u "mydbuser" -p "123" -d mydb -o d:\mydb
mongorestore -h 192.168.0.2 -u "root" -p "123" d:\mydb
帮助
mongomp --help
mongorestore --help
5. MongoDB 是什么看完你就知道了
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1.MongoDB是什么？用一句话总结
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。
（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。
3.主要特性
（1）文档数据类型
SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。 （2）即时查询能力
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。 （3）复制能力
MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。 （4）速度与持久性
MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。
MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。
（5）数据扩展
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
mongomp和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。
mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。
mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。
因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。
创建数据库并不是必须的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式。
以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去操作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。
使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情，简单的引用，简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用，下面简单的展示一下使用。
这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。
插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。
要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
如读写比是怎样的，需要何种查询，数据是如何更新的，会不会存在什么并发问题，数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。
在关于schema 的设计中要注意一些原则，比如：
数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。
集合是结构上或概念上相似得文档的容器，集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号，但必须以字母或数字开头，完全。
限定集合名不能超过128个字符，实际上 . 符号在集合中很有用，能提供某种虚拟命名空间，这是一种组织上的原则，和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。
其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB。
（2）解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询，当没有最适合索引时，会先不同的使用各个索引进行查询，最终选出一个最优索引做查询
（3）如果有一个a-b的复合索引，那么仅针对a的索引是冗余的
（4）复合索引里的键的顺序是很重要的
（2）复合索引
（3）唯一性索引
（4）稀疏索引
如索引的字段会出现的值，或是大量文档都不包含被索引的键。
如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过
当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用
对索引进行压缩，重建。
（1）查阅慢查询日志
（2）分析慢查询
注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的，不然只显示普通的信息。
本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性，与副本集的强壮性，监控容易性
提供主从复制能力，热备能力，故障转移能力
实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的，先看一下mysql的主从数据流动过程
而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog
写操作先被记录下来，添加到主节点的oplog里。与此同时，所有从结点复制oplog。首先，查看自己oplog里最后一条的时间戳；其次，查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后，把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。
当遇到以下情况，从节点会停止复制
local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志
可以使用以下命令查看复制情况
每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员，可以通过rs.status看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。
这个点没必要过多描述，但是有一个特殊场景，如果从节点和仲裁节点都被杀了，只剩下主节点，他会把自己降级成为从节点。
如果主节点的数据还没有写到从库，那么数据不能算提交，当该主节点变成从节点时，便会触发回滚，那些没写到从库的数据将会被删除，可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。
只能链接到主节点，如果链接到从节点的话，会被拒绝写入操作，但是如果没有使用安全模式，因为mongo的fire and forget 特性，会把拒绝写入的异常给吃掉。
（2）使用副本集方式链接
能根据写入的情况自动进行故障转移，但是当副本集进行新的选举时，还是会出现故障，如果不使用安全模式，依旧会出现写不进去，但现实成功的情况。
分片是数据库切分的一个概念实现，这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理，操作。
当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题
（2）分片的核心操作
分片一个集合：分片是根据一个属性的范围进行划分的，MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置
块：是位于一个分片中的一段连续的分片键范围，可以理解为若干个块组成分片，分片组成MongoDB的全部数据
（3）拆分与迁移
块的拆分：初始化时只有一个块，达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二，这样就有了两个块，每个块都有相同数量的文档。
迁移：当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作，比如分片A的数据比较多，会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡，是由名为均衡器的软件进程管理的，任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布，当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时，均衡器就会发起一次均衡处理。
启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程
配置分片
（2）索引
分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引，其他地方不行，因为这需要在分片间进行通信，实施起来很复杂。
当创建分片时，会根据分片键创建一个索引。
（2）低效的分片键
（3）理想的分片键
根据不同的数据中心划分
（2）最低要求
（3）配置的注意事项
需要估计集群大小，可使用以下命令对现有集合进行分片处理
（4）备份分片集群
备份分片时需要停止均衡器
使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为1.5GB
（2）cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据，如果看到CPU使用饱和的情况，可以通过查询慢查询日志，排查是不是查询的问题导致的，如果是可以通过添加索引来解决问题
mongodb写入数据时会使用到CPU，但是mongodb写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题 （3）内存
大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作
（4）硬盘
mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次，称为后台刷新，会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存，高速磁盘将会减少同步的时间
（5）文件系统
使用ext4 和 xfs 文件系统
禁用最后访问时间
（6）文件描述符
linux 默认文件描述符是1024，需要大额度的提升这个额度
（7）时钟
mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器
启动时使用 - -bind_ip 命令
（2）身份验证
启动时使用 - -auth 命令
（3）副本集身份认证
使用keyFile，注意keyFile文件的权限必须是600，不然会启动不起来
搭建副本集至少需要两个节点，其中仲裁结点不需要有自己的服务器
（2）Journaling日志 写数据时会先写入日志，而此时的数据也不是直接写入硬盘，而是写入内存
但是Journaling日志会消耗内存，所以可以在主库上面关闭，在从库上面启动
可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘
在插入时，可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈，但是会非常影响性能。
-vvvvv 选项（v越多，输出越详细）
db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志
（2）top
（3）db.currentOp
动态展示mongodb活动数据
占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口
把数据库内容导出成BSON文件，而mongorestore能读取并还原这些文件
（2）mongorestore
把导出的BSON文件还原到数据库
（3）备份原始数据文件 可以这么做，但是，操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true}) db.$cmd.sys.unlock.findOne 请求解锁操作，但是数据库不会立刻解锁，需要使用 db.currentOp 验证。
db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库
修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引 （2）压紧
压紧，会重写数据文件，并重建集合的全部索引，需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行，需要添加force参数 保证加写锁。
（2）为提升性能检查索引和查询
总的来说，扫描尽可能少的文档。
保证没有冗余的索引，冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存，在每次写入时还需做更多工作
（3）添加内存
dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小，如果两者的和大于内存，那么将会影响性能。
storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上，就会因磁盘碎片而影响性能，需要压缩。
6. 如何在Ubuntu 14.04上备份，恢复及迁移MongoDB数据库
1、冷备份与恢复——创建数据文件副本（前提要停止MongoDB服务器）直接
MongoDB所数据都存储数据目录默认/data/db/（WindowsC：\data\db\）启MongoDB用--dbpath指定我自设置数据存储目录
备份MongoDB数据：要简单创建数据存储目录副本直接份
恢复MongoDB数据：MongoDB启用--dbpath指定数据存储目录副本位置
服务器运行情况直接风险能数据已经遭破坏种式创建数据目录副本需要关闭MongoDB服务器前提数据目录存储关闭刻数据快照服务器重新启前复制目录作备份
,
7. 如何在MongoDB上备份和恢复数据
方法/步骤在mongodb的官方上search mongomp没有相应的资料，自己就在shell命令行里面 ： /data/mongodb-linux-x86_64-1.6.0/bin/mongomp --help 了一把， 自己来测试
8. mongodb 切片数据库怎么备份
1、导出工具：mongoexport
1、概念：
mongoDB中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。
2、语法：
mongoexport -d dbname -c collectionname -o file --type json/csv -f field
参数说明：
-d ：数据库名
-c ：collection名
-o ：输出的文件名
--type ： 输出的格式，默认为json
-f ：输出的字段，如果-type为csv，则需要加上-f "字段名"
3、示例：
sudo mongoexport -d mongotest -c users -o /home/python/Desktop/mongoDB/users.json --type json -f "_id,user_id,user_name,age,status"
2、数据导入：mongoimport
1、语法：
mongoimport -d dbname -c collectionname --file filename --headerline --type json/csv -f field
参数说明：
-d ：数据库名
-c ：collection名
--type ：导入的格式默认json
-f ：导入的字段名
--headerline ：如果导入的格式是csv，则可以使用第一行的标题作为导入的字段
--file ：要导入的文件
9. mongodb有8T数据怎么迁移
1.先进入到mongodb目录的bin目录下,Linux windos是一样 image.png
2.集合备份和恢复 使用mongo自带命令来迁移数据,思路是先导出集合数据再导入到数据库中导出命令:mongoexport 语法:mongoexport -d dbname -c collectionname -...
3.数据库备份和恢复 使用mongo备份还原命令数据库备份语法:mongomp -h ...