linux下怎么安装mangodb

首先到下面的工具原料中的mongodb的官网下载对应你系统的安装包,拷贝到你的linux系统上面,如果有网络可以直接用wget下载

解压对应的安装包

命令如下:

tar zxf mongodb-linux-i686-202tgz

因为mongodb不需要像别的数据库那样繁琐的配置解压后放到惯例的/usr/local目录下面,当然你可以放到任何地方,放到/usr/local下面方便管理

命令如下:

mv mongodb-linux-i686-202/ /usr/local/mongodb

然后为mongodb创建数据库存放的位置和日志文件,默认是在/data/db下面,同样为了方便就在mongodb下面建立了相应的目录

进到mongodb下面的bin目录下查看mongodb的帮助文档和我们用到的启动参数

启动mongodb数据库,对应的参数说明用绿色表明了

为了安全期间建议关闭28017端口防止信息外泄

做好上面的 *** 作就可以进入mongodb的客户端开始你的mongodb之旅了

你不能直接存储一个类的实例啊，mongodb用bson存储数据，bson是json的binary形式，所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。像beautiful soup里面的类的实例，你可以存储关键的数据，到你再需要用的时候，取出数据再构造一个新实例，而不是把这个实例存入数据库。

MongoDB最初是由MongoDB Inc公司所开发的,是个是美国公司。

MagicMongoDBTool工具是一款MongoDB的数据库管理工具,用来进行简单的数据库管理工作。此工具为国人开发,项目地址:MagicMongoDBTool,目前作者已经完成基本功能开

Oracle、SQLServer、Sybase等。

Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、Mysql、VisualFoxPro等大型数据库不是由MongoDB默认提供，这些都是独立的数据库可以供用户参考。

数据库产生于1960年，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约，不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据，多个用户可以同时共享数据库中的数据资源。

传统的关系型数据库审计已经很成熟，我们说说大数据库审计面临的挑战，安华金和在一个个针对大数据审计的项目落地过程中总结发现：

以 *** 作类型为视角的统计很多场景不再实用，如HDFS下的数据库语句实际上是对文件系统的 *** 作命令ls、cp等；

由于大数据存储节点众多，故数据访问端口范围的不确定性也随之而来，传统数据库审计对IP+端口的数据模型已不再适用，大数据审计一般都采用动态的端口范围，而且范围较大，如某项目现场的Hive端口数量30+；

语句模板难以用SQL方式翻译，在关系型数据库审计中安华金和的语句模板机制极大的减少了语句记录量，业务审计中以模板方式也极大的提高了统计和分析的价值，但大数据应用下这种方式将难以继续这种业务呈现；

业务化语言无法匹配，关系型数据库的业务化语言翻译不再适用于大数据时代。

这里提到的“大数据审计”有两层含义：

一是对使用大数据作为业务数据库存储的这类“数据库”审计；

二是对大量业务产生的审计数据以大数据方式存储。

前者的本质在于数据库的审计，后者的核心在于审计数据结果的处理。

在大数据使用愈发普及的市场背景下，以上两个方面常常同时出现：为了更好的服务于业务，大数据形态不断扩展和业务逐渐成熟，大数据审计成为刚需；大量的审计数据结果需要更大的存储空间和更庞大的后续统计分析，而这正是大数据擅长的地方，所以演变成了“用一个大数据应用来审计业务系统的大数据”。

在完成对大数据审计的协议解析后，如何呈现更合理的审计结果和统计分析？安华金和的思路是：基于现有DBAudit的语句、会话、风险三大视角基础框架，基于大数据形态做针对性的审计数据结果呈现和风险策略告警能力，DBAudit新的版本将会带来耳目一新的价值体现。

被审计数据库节点的极大增长，以及审计结果数据量的猛增，审计系统本身也将步入大数据化。

对大数据的审计支持能力，安华金和在国内厂商中一马当先，目前支持的大数据形态有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非关系型数据库。你与他们交流下，会有不同的收获⌄

首先说明一点，用序列化和JSON不会不安全啊，数据安不安全取决于你的程序有没有过滤并且处理好要入库的数据，一般来说，入库的数据是需要保证安全的。

对于你这个问题，最好的做法还是字段扩展，这样至少搜索速度上不会出现大问题，如果是将所有的数据都放到一个字段上，就是上面的content字段，这样后续并不利于搜索，数据感觉也比较混乱。如果仅仅是多语言实现，单词之间的对应关系，这样使用单字段还是可以的，毕竟数据也不多。

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