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Mongo數據庫備份和恢復非常重要。備份是保證數據安全的之一步，在數據意外丟失和服務器出現問題時，可以使用備份來恢復數據。在Mongo數據庫中備份很容易，只需要將數據導出到一個文件中，需要用到的時候再將文件導入，恢復數據即可。
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本文將介紹Mongo數據庫的導出和導入操作。我們需要安裝MongoDB。安裝好后，我們需要連接MongoDB數據庫以進行操作。
連接MongoDB
使用mongo命令連接到MongoDB實例。輸入以下命令：
“`
$ mongo
“`
這將連接到默認端口上的MongoDB實例。如果您有指定的主機和端口，請使用以下命令：
“`
$ mongo –host :
“`
如果MongoDB實例中啟用了驗證機制，請?zhí)峁{據：
“`
$ mongo -u -p
“`
在連接到MongoDB實例后，我們將在本地機器上導出和導入數據。
Mongo數據庫導出
Mongo數據庫導出是將MongoDB中的數據保存到文件中。這將創(chuàng)建一個存檔文件，該文件可以用于恢復數據或將數據遷移到其他MongoDB實例。
在導出MongoDB數據之前，您需要選擇導出的數據庫和。為此，我們使用`use`命令。
“`
> use mydb
“`
在這個例子中，我們將使用`mydb`數據庫的情況。現在，我們將手動導出數據。使用以下命令：
“`
> mongoexport –db mydb –collection mycollection –out backup.json
“`
這將導出`mycollection`的所有數據，并將其保存在`backup.json`文件中。該文件將在當前工作目錄中創(chuàng)建。
Mongo數據庫導入
Mongo數據庫導入是將MongoDB導出文件中的數據插入到MongoDB中。要導入數據，我們只需要使用`mongorestore`命令。在這個例子中，我們假設您已經將導出文件`backup.json`放在您當前的工作目錄中。運行以下命令：
“`
> mongorestore –db mydb –collection mycollection backup.json
“`
這將把`backup.json`文件中的數據導入到`mycollection`中。如果`mycollection`不存在，則MongoDB將創(chuàng)建該并將數據插入其中。
結論
相關問題拓展閱讀：
- mongodb用mongoexport命令導出數據為什么一直顯示百分之零
mongodb用mongoexport命令導出數據為什么一直顯示百分之零
一、導出棚判工具mongoexport
Mongodb中的mongoexport工具可以把一個collection導出成ON格式或CSV格式的文件?？梢耘愫退胪ㄟ^參數指定導出的數據項，也可以根據指定的條件導出數據。mongoexport具體用法如下所示：
Shell代碼
# ./蘆卜bin/mongoexport –help
Export MongoDB data to CSV, TSV or ON files.
options:
–help produce help message
-v be more verbose (include multiple times for more
verbosity e.g. -vvvvv)
–version print the program’s version and exit
-h argmongo host to connect to ( /s1,s2 for
sets)
–port arg server port. Can also use –host hostname:port
–ipvenable IPv6 support (disabled by default)
-u arg username
-p arg password
–dbpath argdirectly access mongod database files in the given
path, instead of connecting to a mongod server –
needs to lock the data directory, so cannot be used
if a mongod is currently accessing the same path
–directoryperdbif dbpath specified, each db is in a separate
directory
–journal enable journaling
-d argdatabase to use
-c arg collection to use (some commands)
-f argcomma separated list of field names e.g. -f
name,age
–fieldFile argfile with fields names – 1 per line
-q argquery filter, as a ON string
–csvexport to csv instead of json
-o argoutput file; if not specified, stdout is used
–jsonArray output to a json array rather than one object per
line
-k arg (=1) use secondaries for export if available, default
true
參數說明：
-h:指明數據庫宿主機的IP
-u:指明數據庫的用戶名
-p:指明數據庫的密碼
-d:指明數據庫的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要導出那些列
-o:指明到要導出的文件名
-q:指明導出數據的過濾條件
實例：test庫中存在著一個students，中數據如下：
Js代碼
> db.students.find()
{ “_id” : ObjectId(“fea81e5”), “classid” : 1, “age” : 20, “name” : “kobe” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e6”), “classid” : 1, “age” : 23, “name” : “nash” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e7”), “classid” : 2, “age” : 18, “name” : “james” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e8”), “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “wade” }
{ “_id” : ObjectId(“fea81e9”), “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “bosh” }
{ “_id” : ObjectId(“fea81ea”), “classid” : 2, “age” : 25, “name” : “allen” }
{ “_id” : ObjectId(“b50fea81eb”), “classid” : 1, “age” : 19, “name” : “howard” }
{ “_id” : ObjectId(“503114a750fea81ec”), “classid” : 1, “age” : 22, “name” : “paul” }
{ “_id” : ObjectId(“503114cd50fea81ed”), “classid” : 2, “age” : 24, “name” : “shane” }
由上可以看出文檔中存在著3個字段：classid、age、name
1.直接導出數據到文件中
Shell代碼
# ./bin/mongoexport -d test -c students -o students.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 9 records
命令執(zhí)行完后使用ll命令查看，發(fā)現目錄下生成了一個students.dat的文件
Shell代碼
-rw-r–r– 1 root rootAug 21 00:05 students.dat
查看該文件信息，具體信息如下：
Shell代碼
# cat students.dat
{ “_id” : { “$oid” : “fea81e5” }, “classid” : 1, “age” : 20, “name” : “kobe” }
{ “_id” : { “$oid” : “a50fea81e6” }, “classid” : 1, “age” : 23, “name” : “nash” }
{ “_id” : { “$oid” : “a50fea81e7” }, “classid” : 2, “age” : 18, “name” : “james” }
{ “_id” : { “$oid” : “a50fea81e8” }, “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “wade” }
{ “_id” : { “$oid” : “fea81e9” }, “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “bosh” }
{ “_id” : { “$oid” : “fea81ea” }, “classid” : 2, “age” : 25, “name” : “allen” }
{ “_id” : { “$oid” : “b50fea81eb” }, “classid” : 1, “age” : 19, “name” : “howard” }
{ “_id” : { “$oid” : “503114a750fea81ec” }, “classid” : 1, “age” : 22, “name” : “paul” }
{ “_id” : { “$oid” : “503114cd50fea81ed” }, “classid” : 2, “age” : 24, “name” : “shane” }
參數說明：
-d:指明使用的庫，本例中為test
-c:指明要導出的，本例中為students
-o:指明要導出的文件名，本例中為students.dat
從上面的結果可以看出，我們在導出數據時沒有顯示指定導出樣式 ，默認導出了ON格式的數據。如果我們需要導出CSV格式的數據，則需要使用–csv參數，具體如下所示：
Shell代碼
# ./bin/mongoexport -d test -c students –csv -f classid,name,age -o students_csv.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 9 records
# cat students_csv.dat
classid,name,age
1.0,”kobe”,20.0
1.0,”nash”,23.0
2.0,”james”,18.0
2.0,”wade”,19.0
2.0,”bosh”,19.0
2.0,”allen”,25.0
1.0,”howard”,19.0
1.0,”paul”,22.0
2.0,”shane”,24.0
#
參數說明：
-csv：指明要導出為csv格式
-f：指明需要導出classid、name、age這3列的數據
由上面結果可以看出，mongoexport成功地將數據根據csv格式導出到了students_csv.dat文件中。
二、導入工具mongoimport
Mongodb中的mongoimport工具可以把一個特定格式文件中的內容導入到指定的collection中。該工具可以導入ON格式數據，也可以導入CSV格式數據。具體使用如下所示：
Shell代碼
# ./bin/mongoimport –help
options:
–help produce help message
-v be more verbose (include multiple times for more
verbosity e.g. -vvvvv)
–version print the program’s version and exit
-h argmongo host to connect to ( /s1,s2 for sets)
–port argserver port. Can also use –host hostname:port
–ipv enable IPv6 support (disabled by default)
-u arg username
-p arg password
–dbpath argdirectly access mongod database files in the given
path, instead of connecting to a mongod server –
needs to lock the data directory, so cannot be used
if a mongod is currently accessing the same path
–directoryperdbif dbpath specified, each db is in a separate
directory
–journal enable journaling
-d argdatabase to use
-c arg collection to use (some commands)
-f arg comma separated list of field names e.g. -f name,age
–fieldFile argfile with fields names – 1 per line
–ignoreBlanksif given, empty fields in csv and tsv will be ignored
–type argtype of file to import. default: json (json,csv,tsv)
–file argfile to import from; if not specified stdin is used
–drop drop collection first
–headerlineCSV,TSV only – use first line as headers
–upsert insert or update objects that already exist
–upsertFields arg comma-separated fields for the query part of the
upsert. You should make sure this is indexed
–stopOnErrorstop importing at first error rather than continuing
–jsonArrayload a json array, not one item per line. Currently
limited to 4MB.
參數說明：
-h:指明數據庫宿主機的IP
-u:指明數據庫的用戶名
-p:指明數據庫的密碼
-d:指明數據庫的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要導入那些列
示例：先刪除students中的數據，并驗證
Js代碼
> db.students.remove()
> db.students.find()
>
然后再導入上面導出的students.dat文件中的內容
Shell代碼
# ./bin/mongoimport -d test -c students students.dat
connected to: 127.0.0.1
imported 9 objects
#
參數說明：
-d:指明數據庫名，本例中為test
-c:指明collection名，本例中為students
students.dat：導入的文件名
查詢students中的數據
Js代碼
> db.students.find()
{ “_id” : ObjectId(“fea81e5”), “classid” : 1, “age” : 20, “name” : “kobe” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e6”), “classid” : 1, “age” : 23, “name” : “nash” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e7”), “classid” : 2, “age” : 18, “name” : “james” }
{ “_id” : ObjectId(“a50fea81e8”), “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “wade” }
{ “_id” : ObjectId(“fea81e9”), “classid” : 2, “age” : 19, “name” : “bosh” }
{ “_id” : ObjectId(“fea81ea”), “classid” : 2, “age” : 25, “name” : “allen” }
{ “_id” : ObjectId(“b50fea81eb”), “classid” : 1, “age” : 19, “name” : “howard” }
{ “_id” : ObjectId(“503114a750fea81ec”), “classid” : 1, “age” : 22, “name” : “paul” }
{ “_id” : ObjectId(“503114cd50fea81ed”), “classid” : 2, “age” : 24, “name” : “shane” }
>
證明數據導入成功
上面演示的是導入ON格式的文件中的內容，如果要導入CSV格式文件中的內容，則需要通過–type參數指定導入格式，具體如下所示：
先刪除數據
Js代碼
> db.students.remove()
> db.students.find()
>
再導入之前導出的students_csv.dat文件
Shell代碼
# ./bin/mongoimport -d test -c students –type csv –headerline –file students_csv.dat
connected to: 127.0.0.1
imported 10 objects
#
參數說明：
-type:指明要導入的文件格式
-headerline:指明之一行是列名，不需要導入
-file：指明要導入的文件
查詢students，驗證導入是否成功：
Js代碼
> db.students.find()
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118ad8”), “classid” : 1, “name” : “kobe”, “age” : 20 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118ad9”), “classid” : 1, “name” : “nash”, “age” : 23 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118ada”), “classid” : 2, “name” : “james”, “age” : 18 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118adb”), “classid” : 2, “name” : “wade”, “age” : 19 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118adc”), “classid” : 2, “name” : “bosh”, “age” : 19 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118add”), “classid” : 2, “name” : “allen”, “age” : 25 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118ade”), “classid” : 1, “name” : “howard”, “age” : 19 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118adf”), “classid” : 1, “name” : “paul”, “age” : 22 }
{ “_id” : ObjectId(“c632cd118ae0”), “classid” : 2, “name” : “shane”, “age” : 24 }
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網站欄目：輕松備份與恢復：Mongo數據庫導出與導入實戰(zhàn)(mongo數據庫到處)
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