데브포유

1. Find() 이용 var cursor = db.컬렉션.find() cursor.forEach(printjson); 2. Aggregate() 이용var cursor = db.컬렉션.aggregate({$match:{emp_no:{$gte:15000}}}) cursor.forEach(printjson);

# Replica & ReplicaSets >> 복제솔루션 종류1. Master & Slave - Master -> Slave로 단방향 복제 >> 실습1 (Master & Slave 구성)mkdir C:\mongodb\master mkdir C:\mongodb\slave1mkdir C:\mongodb\slave2 mongod --journal --dbpath C:\MONGODB\master --port 10000 --master --storageEngine mmapv1mongod --journal --dbpath C:\MONGODB\slave1 --port 10001 --slave --source localhost:10000 --storageEngine mmapv1mongod --journal --dbp..

> use admin # 메모리 정보> db.serverStatus().mem{ "bits" : 32, "resident" : 99, -- 단위는 MB "virtual" : 777, "supported" : true, "mapped" : 320, "mappedWithJournal" : 640} # PageFault 현황을 조회> db.serverStatus().extra_info{ "note" : "fields vary by platform", "page_faults" : 36151, "usagePageFileMB" : 153, "totalPageFileMB" : 6635, "availPageFileMB" : 5068, "ramMB" : 3318, "wow64Process" : false}

1. 엔진종류 - Memory Mapping Storage-Engine - wiredTiger Storage-Engine # 3.0버전 이상부터는 디폴트 - In-Memory Storage-Engine # 3.2버전 이후부터 사용가능 1-1. MMAP - File Base 기반 - BigData 빠른 쓰기와 읽기 중심의 데이터 처리에 적합 - 서버 장애 발생 시 빠른 복구가 보장됨 - Point in time Recovery가 가능한 Dignostic 기능을 제공함 - Single CPU 환경에서 구현 가능하며 충분한 시스템 메모리와 빠른 성능이 기대되는 SSD장치가 요구됨 - 옵션 = --storageEngine mmapv1 1-2. wiredTiger - File Base 기반 - 압축과 암호화 기능..

# 샤딩 >> 실습-- 폴더를 미리 만듬.c:\mongodb\shard1, c:\mongodb\shard2, c:\mongodb\shard3c:\mongodb\config1, c:\mongodb\config2, c:\mongodb\config3 >> Shard서버 포트shard1 40001shard1 40002shard1 40003 mongod --shardsvr --dbpath c:\mongodb\shard1 --port 40001 --storageEngine mmapv1mongod --shardsvr --dbpath c:\mongodb\shard2 --port 40002 --storageEngine mmapv1mongod --shardsvr --dbpath c:\mongodb\shard3 --port..

# GridFS-- 파일을 chunk로 쪼개어 db에 저장함.-- db를 지정하지 않으면 test db에 저장됨.mongofiles --host localhost --port 27017 listmongofiles --host localhost --port 27017 put a.txtmongofiles --host localhost --port 27017 get a.txt use testdb.fs.files.find()db.fs.chunk.find({files_id: ObjectId("")})

# Validatordb.createCollection("emp",{ capped: false, validator: { $and:[ {empno: {$type: "double"}}, {ename: {$type: "string"}}, {job: {$type: "string"}}, {sal: {$type: "double"}}, {hiredate: {$type: "date"}}, {hiredate: {$in :["null","NULL"]}}, {deptno:{$type:"double"}}, {deptno :{$in:[10,20]}} ] }, validationLevel: "strict", validationAction: "error"})

# $look를 이용한 LINK >> 2개 COLLECTION LINKdb.employees.aggregate({$project: {empno:1, ename:1, job:1, deptno: 1}},{$lookup: {from: "department", localField:"deptno", foreignField: "deptno", as : "depart_Info" }},{$sort: {empno:-1}}).pretty() >> 3개 COLLECTION LINKdb.employees.aggregate({$project: {empno:1, ename:1, job:1, deptno: 1}},{$lookup: {from: "department", localField:"deptno", foreignField: ..