MongoDB启动失败问题解决
system :CentOS 5.5 View Log:[root@localhost mongo]# tail -20 /usr/local/mongo/mongodb.log Mon Sep 19 06:14:55 [initand
system :CentOS 5.5
View Log:
[root@localhost mongo]# tail -20 /usr/local/mongo/mongodb.log
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] MongoDB starting : pid=4126 port=27017 dbpath=/usr/local/mongo/data 64-bit
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] db version v1.8.1, pdfile version 4.5
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] git version: nogitversion
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] build sys info: Linux localhost.localdomain 2.6.18-238.19.1.el5 #1 SMP Fri Jul 15 07:31:24 EDT 2011 x86_64
BOOST_LIB_VERSION=1_33_1
**************
old lock file: /usr/local/mongo/data/mongod.lock. probably means unclean shutdown
recommend removing file and running --repair
see: for more information
*************
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] exception in initAndListen std::exception: old lock file, terminating
Mon Sep 19 06:14:55 dbexit:
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] shutdown: going to close listening sockets...
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] shutdown: going to flush diaglog...
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] shutdown: going to close sockets...
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] shutdown: waiting for fs preallocator...
Mon Sep 19 06:14:55 [initandlisten] shutdown: closing all files...
Mon Sep 19 06:14:55 closeAllFiles() finished
Mon Sep 19 06:14:55 dbexit: really exiting now
Analysis:If a server running MongoDB crashed or MongoDB did not get to shut down cleanly for some other reason, you may not be able to start Mongo again, getting "exception in initAndListen std::exception: old lock file, terminating" error in Mongo error log.
Fix is actually pretty easy, you just need to locate mongod.lock file and remove it.
[root@localhost mongo]#rm -rf /usr/local/mongo/data/mongod.lock

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

CentOS 시스템 하에서 MongoDB 효율적인 백업 전략에 대한 자세한 설명이 기사는 CentOS 시스템에서 MongoDB 백업을 구현하기위한 다양한 전략을 자세히 소개하여 데이터 보안 및 비즈니스 연속성을 보장 할 것입니다. Docker 컨테이너 환경에서 수동 백업, 시간이 정해진 백업, 자동 스크립트 백업 및 백업 메소드를 다루고 백업 파일 관리를위한 모범 사례를 제공합니다. 수동 백업 : MongoDump 명령을 사용하여 Manual 전체 백업을 수행하십시오 (예 : Mongodump-HlocalHost : 27017-U username-P password-d 데이터베이스 이름 -o/백업 디렉토리이 명령은 지정된 데이터베이스의 데이터 및 메타 데이터를 지정된 백업 디렉토리로 내보내게됩니다.

MongoDB 및 Relational Database : 심층 비교이 기사는 NOSQL 데이터베이스 MongoDB와 전통적인 관계형 데이터베이스 (예 : MySQL 및 SQLServer)의 차이점을 심층적으로 탐구합니다. 관계형 데이터베이스는 행 및 열의 테이블 구조를 사용하여 데이터를 구성하는 반면 MongoDB는 유연한 문서 지향 모델을 사용하여 최신 응용 프로그램의 요구에 더 잘 어울립니다. 주로 데이터 구조를 차별화합니다. 관계형 데이터베이스는 사전 정의 된 스키마 테이블을 사용하여 데이터를 저장하고 기본 키와 외부 키를 통해 테이블 간의 관계가 설정됩니다. MongoDB는 JSON과 같은 BSON 문서를 사용하여 컬렉션에 저장하며 각 문서 구조는 패턴없는 설계를 달성하기 위해 독립적으로 변경할 수 있습니다. 건축 설계 : 관계형 데이터베이스는 사전 정의 된 고정 스키마가 필요합니다. MongoDB는 지원합니다

데비안 시스템에서 MongoDB 데이터베이스를 암호화하려면 다음 단계에 따라 필요합니다. 1 단계 : 먼저 MongoDB 설치 먼저 Debian 시스템이 MongoDB가 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 설치를위한 공식 MongoDB 문서를 참조하십시오 : https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-ondodb-on-debian/step 2 : 암호화 키 파일 생성 암호화 키를 포함하는 파일을 만듭니다.

정렬 색인은 특정 필드 별 컬렉션의 문서를 정렬 할 수있는 MongoDB 인덱스 유형입니다. 정렬 색인을 만들면 추가 분류 작업없이 쿼리 결과를 빠르게 정렬 할 수 있습니다. 장점에는 빠른 정렬, 쿼리 재정의 및 주문형 정렬이 포함됩니다. 구문은 db.collection.createIndex ({field : & lt; sort order & gt;}), 여기서 & lt; sort order & gt; 1 (오름차순 순서) 또는 -1 (하강 순서)입니다. 여러 필드를 정렬하는 멀티 필드 분류 인덱스를 만들 수도 있습니다.
