基于MongoDB的数据配置管理系统

主流数据库管理系统的安装方法和步骤下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!主流数据库管理系统的安装方法和步骤数据库管理系统是计算机科学中的重要组成部分，用于管理和存储数据。

Mongodb新版配置⽂件详解（转载）mongod.conf$ vi /etc/mongod.conf⼿册进程管理processManagement:fork: true # fork and run in backgroundpidFilePath: /var/run/mongodb/mongod.pid # location of pidfile名称说明fork运⾏在后台pidFilePath PID ⽂件路径⽹络net:port: 27017bindIp: 127.0.0.1 # Listen to local interface only, comment to listen on all interfaces.名称说明port端⼝bindIp绑定外⽹ op 多个⽤逗号分隔maxIncomingConnections进程允许的最⼤连接数默认值为 65536wireObjectCheck当客户端写⼊数据时检测数据的有效性 (BSON) 默认值为 trueipv6默认值为 false存储storage:dbPath: /var/lib/mongojournal:enabled: true# engine:# mmapv1:# wiredTiger:名称说明dbPath mongod 进程存储数据⽬录，此配置仅对 mongod 进程有效indexBuildRetry当构建索引时 mongod 意外关闭，那么再次启动是否重新构建索引；索引构建失败，mongod 重启后将会删除尚未完成的索引，但是否重建由此参数决定。

默认值为 true。

repairPath配合 --repair 启动命令参数，在 repair 期间使⽤此⽬录存储临时数据，repair 结束后此⽬录下数据将被删除，此配置仅对 mongod 进程有效。

不建议在配置⽂件中配置，⽽是使⽤ mongod 启动命令指定。

engine存储引擎类型，mongodb 3.0 之后⽀持 “mmapv1”、“wiredTiger” 两种引擎，默认值为“mmapv1”；官⽅宣称wiredTiger 引擎更加优秀。

工厂仓库管理系统方案简介随着工厂规模的不断扩大，对仓库管理的需求越来越高。

传统手工管理方式难以应对大规模仓库、复杂数据统计以及快速物料管理的需求。

因此，开发一套高效、稳定、易用的仓库管理系统，显得尤为重要。

本文将从系统架构、功能要求、技术选型等方面，来介绍一款适合工厂使用的仓库管理系统。

系统架构本系统采用 Browser/Server 架构，前端使用 Vue.js 技术栈，后端使用 Node.js作为开发语言，配合使用 MongoDB 数据库进行数据存储。

前后端数据交互采用RESTful API。

功能要求1.库存管理：对物料库存进行实时监控，包括入库、出库、盘点、转移等操作。

根据实际需求，可以设置库存上下限，进行预警并提示。

2.订单管理：能够跟踪管理订单的状态，包括生成、审核、发货，以及相关的呈现和统计，对订单生命周期进行管理。

3.报表统计：提供数据报表的生成查看功能，能够便捷地查看各类数据统计结果，比如库存、订单、入库/出库记录等。

4.用户权限管理：对不同的用户角色进行区分，给予不同的操作权限，保证数据安全性。

5.系统配置管理：允许管理员对系统整体进行参数配置、运营维护、软件升级等操作。

技术选型1.前端技术：Vue.js + Element-ui + Axios2.后端技术：Node.js + Express + MongoDB3.其他技术：RESTful API、Git Flow、Webpack、Nginx总结本文从系统架构、功能要求、技术选型等方面，对工厂仓库管理系统进行介绍。

该系统能满足工业生产领域中对仓库管理的需求，提高生产物料的管理效率，减少生产过程中的出错率，提高生产线的产品质量和产能。

以上就是本文对工厂仓库管理系统的方案的介绍，希望对读者有所帮助。

【MongoDB配置篇】MongoDB配置⽂件详解⽬录MongoDB实例的运⾏离不开相应的参数配置，⽐如对数据库存放路径dbpath的配置，对于参数的配置，可以在命令⾏以选项的形式进⾏配置，也可以将配置信息列⼊配置⽂件进⾏配置。

但是，使⽤配置⽂件将会使对mongod和mongos的管理变得更加容易，本篇将会对配置⽂件进⾏详细的讲解。

1 数据库环境[mongod@strong ~]$ mongod --versiondb version v4.2.0git version: a4b751dcf51dd249c5865812b390cfd1c0129c30OpenSSL version: OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013allocator: tcmallocmodules: nonebuild environment:distmod: rhel62distarch: x86_64target_arch: x86_642 配置⽂件2.1 配置⽂件格式MongoDB配置⽂件使⽤YAML的格式。

2.2 配置⽂件的使⽤对于配置⽂件的使⽤，在mongod或mongos中指定--config或-f选项。

1）指定--config选项[mongod@strong ~]$ mongod --config /etc/f2）指定-f选项[mongod@strong ~]$ mongod -f /etc/f3 配置⽂件核⼼选项3.1 systemLog选项1）选项systemLog:verbosity: <int>quiet: <boolean>traceAllExceptions: <boolean>syslogFacility: <string>path: <string>logAppend: <boolean>logRotate: <string>destination: <string>timeStampFormat: <string>component:accessControl:verbosity: <int>command:verbosity: <int># COMMENT additional component verbosity settings omitted for brevity2）说明verbosity：默认为0，值范围为0-5，⽤于输出⽇志信息的级别，值越⼤，输出的信息越多；quiet：mongod或mongos运⾏的模式，在该模式下限制输出的信息，不推荐使⽤该模式；traceAllExceptions：打印详细信息以便进⾏调试；path：⽇志⽂件的路径，mongod或mongos会将所有诊断⽇志信息发送到该位置，⽽不是标准输出或主机的syslog上；logAppend：默认为false，若设为true，当mongod或mongos实例启动时，会将新的条⽬追加到已存在的⽇志⽂件，否则，mongod会备份已存在的⽇志，并创建新的⽇志⽂件；destination：指定⽇志输出的⽬的地，具体值为file或syslog，若设置为file，需指定path，该选项未指定，则将所有⽇志输出到标准输出；timeStampFormat：⽇志信息中的时间格式，默认为iso8601-local，该选项有三个值，分别为ctime、iso8601-utc和iso8601-local；3.2 processManagement选项1）选项processManagement:fork: <boolean>pidFilePath: <string>timeZoneInfo: <string>2）说明fork：默认值为false，设置为true，会激活守护进程在后台运⾏mongod或mongos进程；pidFilePath：指定mongod或mongos写PID⽂件的路径，不指定该值，则不会创建PID⽂件；3.3 cloud选项1）选项cloud:monitoring:free:state: <string>tags: <string>2）说明state：激活或禁⽤免费的MongoDB Cloud监控，该选项有以下三个值，分别为runtime、on和off，默认为runtime；在运⾏时可以通过db.enableFreeMonitoring()和db.disableFreeMonitoring()tags：描述环境上下⽂的可选标记；3.4 net选项1）选项net:port: <int>bindIp: <string>bindIpAll: <boolean>maxIncomingConnections: <int>wireObjectCheck: <boolean>ipv6: <boolean>unixDomainSocket:enabled: <boolean>pathPrefix: <string>filePermissions: <int>tls:certificateSelector: <string>clusterCertificateSelector: <string>mode: <string>certificateKeyFile: <string>certificateKeyFilePassword: <string>clusterFile: <string>clusterPassword: <string>CAFile: <string>clusterCAFile: <string>CRLFile: <string>allowConnectionsWithoutCertificates: <boolean>allowInvalidCertificates: <boolean>allowInvalidHostnames: <boolean>disabledProtocols: <string>FIPSMode: <boolean>compression:compressors: <string>serviceExecutor: <string>2）说明port：MongoDB实例监听客户端连接的TCP端⼝，对于mongod或mongos实例，默认端⼝为27017，对于分⽚成员，默认端⼝为27018，对于配置服务器成员，默认端⼝为27019；bindIp：默认值为localhost。

MongoDB的安装及配置（Win7）⼀、下载MongoDB⼆、安装MongoDB 安装真的⽐较简单 next就可以了。

要注意的两个地⽅ 1、安装过程中，你可以通过点击 "Custom(⾃定义)" 按钮来设置你的安装⽬录（D:\MongoDB）。

2、下⼀步安装 "install mongoDB compass" 不勾选（当然你也可以选择安装它，可能需要更久的安装时间）三、MongoDB配置 在MongoDB\data⽬录下创建⽂件db⽤来存放数据库⽂件夹 >>D:\MongoDB\data\db 因为启动mongodb服务之前必须创建数据库⽂件的存放⽂件夹，否则命令不会⾃动创建，⽽且不能启动成功。

四、MongoDB开启服务与关闭 1、运⾏cmd.exe进⼊dos命令界⾯，执⾏下列命令: >> cd D:\MongoDB\bin >> D:\MongoDB\bin>mongod --dbpath D:\MongoDB\data 其中 --dbpath是指定数据库存放⽬录，这⾥要注意有两个 "-") 2、结果 这时命令⾏窗⼝会打印⼀些启动信息，沒有報錯 这个时候 MongoDB的服务就起来了，可以正常使⽤啦这是⼀条分割线配置本地 Windows MongoDB 服务。

⼀、前⾔ 每次都是使⽤上⾯那条命令去开启MongoDB服务，那真的太⿇烦了，⽽且命令估计也记不住。

有没有像 net start MongoDB 这种命令去启动服务呢。

可以的接下来我们来配置本地 Windows MongoDB 服务。

⼆、创建log⽂件夹和⽇志⽂件（⽤来存放⽇志⽂件） 在MongoDB⽬录下log⽂件夹在log⽂件夹下创建⼀个⽇志⽂件mongo.log，即D:\MongoDB\log\mongo.log 备注：配置本地Windows MongoDB服务有两种⽅式，⼀种是命令直接配置，⼀种是配置⽂件进⾏配置。

基于MongoDB的NoSQL数据库系统设计与实现一、引言在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，传统的关系型数据库已经无法满足大规模数据存储和处理的需求。

因此，NoSQL数据库应运而生，成为了解决大数据存储和处理问题的利器。

MongoDB作为一种典型的NoSQL数据库，以其高性能、高可扩展性和灵活的数据模型而备受青睐。

本文将深入探讨基于MongoDB的NoSQL数据库系统设计与实现。

二、MongoDB简介MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，采用BSON（Binary JSON）格式存储数据，具有高性能、高可用性和水平扩展能力。

MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构非常灵活，可以存储不同结构和类型的数据。

同时，MongoDB支持复制集和分片集群，保证了数据的可靠性和可扩展性。

三、NoSQL数据库系统设计原则CAP定理：NoSQL数据库系统设计需要考虑CAP定理，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）之间的平衡。

数据模型设计：根据应用场景设计合适的数据模型，避免关系型数据库中复杂的表连接操作。

索引设计：合理设计索引可以提高查询效率，但过多的索引会增加写入操作的开销。

分片策略：根据数据量和访问模式设计合适的分片策略，实现数据在集群中的均衡分布。

四、MongoDB数据库系统架构MongoDB数据库系统由多个组件组成，包括路由器、配置服务器、数据节点等。

其中路由器负责接收客户端请求并将请求路由到对应的数据节点，配置服务器存储集群的元数据信息，数据节点负责存储实际的数据。

五、NoSQL数据库系统设计与实现步骤需求分析：明确系统需求和使用场景，确定数据存储和访问模式。

数据建模：根据需求设计合适的数据模型，包括文档结构、字段类型等。

索引设计：根据查询需求设计合适的索引，提高查询效率。

分片策略设计：根据数据量和访问模式设计合适的分片策略。

科技成果——堤防水闸运行管理信息系统技术开发单位黄河水利委员会黄河水利科学研究院对应需求堤防水闸运行管理信息系统成果简介该系统采用了灵活可配置的数据管理服务，实现了对水利工程数据结构动态维护，可以短周期、低成本的对多个种类的水利工程信息进行管理。

系统采用Mongo DB作为工程数据存储方案，实现海量工程数据的在线管理和高效查询，具有数据修订、数据版本控制等主要技术特点。

主要针对全国堤防、水闸工程的运行维护情况进行管理，包括险工险段管理、安全评价、加固达标、注册登记等功能模块。

系统的数据修订、版本控制特点可以实现对水利工程信息修订的同时保留所有修订记录，形成修订历史的时间闭合区间，可以对任意时间节点进行数据变更情况的追溯。

主要性能指标单个水利工程信息达到16M数据空间。

单个水利工程可含有2000个字段属性。

工程信息最高可修订1000次。

可支撑5万用户同时访问系统。

系统统计报表每五分钟完成更新。

适用范围本系统适用于各级水行政主管部门堤防水闸工程运行管理工作，包括：险工险段管理、安全评价、达标加固、注册登记等。

技术特点具备可动态调整的工程数据结构，改变结构时不需要进行编码或停机。

具有数据修订的版本控制机制，可实现每次修订情况的对比，实现数据变更可追溯。

应用成本本系统可动态配置工程数据结构的特点，应用于各种水利工程的管理工作中，可带来较大效益。

根据应用规模和工程管理具体要求，应用成本从50万元到数百万元不等。

典型案例案例1：2019年8月，该系统应用于全国范围内5级以上堤防信息填报，具体包括堤防基本信息、险工险段、加固达标、安全评价等。

系统运行稳定，对运行管理司准确掌握全国的堤防工程基本情况提供了技术手段。

案例2：2019年8月该系统应用于全国范围内流量5m3/s以上水闸信息填报，具体包括水闸基本信息、安全鉴定、除险加固等。

系统运行稳定。

推广应用情况2019年8月起，全国各省（区）、直辖市、计划单列市、兵团及流域机构等单位安排各级主管单位和管理单位一万余名管理人员，应用本系统进行堤防、水闸基础信息的填报，运行情况良好。

monggodb数据库安全配置基线【最新版】目录1.MongoDB 数据库概述2.MongoDB 数据库安全配置基线3.配置方法与步骤4.结语正文一、MongoDB 数据库概述MongoDB 是一种基于分布式文件存储的数据库，以 BSON（Binary Serialized Document Format）文档形式存储数据。

MongoDB 具有高性能、可扩展性、灵活性和强大的查询功能，被广泛应用于实时数据处理、大数据分析和移动应用等场景。

二、MongoDB 数据库安全配置基线为了保证 MongoDB 数据库的安全性，需要进行一系列的安全配置，以下是 MongoDB 数据库安全配置基线的具体内容：1.设置访问密码：在 MongoDB 的启动脚本中添加--auth 参数，以确保数据库实例需要密码才能访问。

2.使用 SSL 加密：在连接 MongoDB 时使用 SSL 加密，以保证数据传输的安全性。

可以通过配置 ssl 证书和 key 文件实现。

3.限制连接 IP 地址：在 MongoDB 的配置文件中设置 bind_ip 参数，限制可以连接 MongoDB 的 IP 地址。

4.配置用户和角色：创建不同的用户，并为这些用户分配不同的角色和权限，以实现用户权限的管理和控制。

5.数据备份和恢复：定期对 MongoDB 数据库进行备份，并存储在安全可靠的地方，以防数据丢失。

三、配置方法与步骤1.设置访问密码：在 MongoDB 的启动脚本（如：mongod.conf）中添加以下内容：```--auth```2.使用 SSL 加密：在 MongoDB 的配置文件（如：mongod.conf）中添加以下内容：```ssl = truessl_cert_file = "path/to/certificate.crt"ssl_key_file = "path/to/private.key"```3.限制连接 IP 地址：在 MongoDB 的配置文件（如：mongod.conf）中添加以下内容：```bind_ip = "127.0.0.1,IP_ADDRESS"```4.配置用户和角色：使用 MongoDB 的命令行工具或 Robo 3T 等管理工具，创建不同的用户，并为这些用户分配不同的角色和权限。

linux mongodb基本操作MongoDB一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，可以在Linux操作系统上运行。

MongoDB可以使用集群、多服务器架构和复制集处理任何规模的数据，并支持多种编程语言。

它可以在多种系统上，用于构建可靠的、可扩展的和高性能的应用程序。

本文将介绍MongoDB在Linux操作系统中的安装、配置和基本操作。

一、安装1.装软件包要在Linux系统上安装MongoDB，首先需要下载MongoDB软件包。

您可以从官方网站上下载最新版本的MongoDB，然后使用工具安装它（例如RPM、Yum或Apt-get）。

2.动服务安装完成后，您可以使用MongoDB命令行界面或MongoDB服务器管理控制台启动MongoDB服务。

一旦MongoDB服务启动，就可以开始对MongoDB进行基本操作了。

二、配置1.建数据库安装完成后，您可以在 MongoDB务器上创建数据库。

要创建数据库，您需要登录MongoDB服务器，然后使用mongo命令行客户端创建一个新数据库。

2.建用户在创建数据库之后，您需要创建一个用户，以便可以对数据库进行管理操作。

您可以使用createUser命令创建一个新用户，并给予其相应的访问权限。

三、基本操作1.本命令MongoDB为每个集合提供了多种基本操作，可以帮助用户完成各种操作。

例如，您可以使用find命令查找所需的记录，使用update 命令更新记录，使用delete命令删除记录，使用insert命令插入记录，使用aggregate命令汇总集合数据，等等。

2.合函数MongoDB提供了多种内置的内置函数，可以用来对集合中的数据进行分析和处理。

主要的聚合函数有sum，count，avg，max，min和group。

您可以根据实际需要使用这些函数进行数据分析和处理。

3.询语言MongoDB还提供了强大的查询语言，支持多种查询操作，可以方便地从集合中检索数据。

mongodb配置环境变量MongoDB一款基于分布式文件存储的数据库管理系统，它由C++语言编写，支持多种开发语言，是一个以高性能、高可用性和无需实施复杂的灾难恢复计划而成为首选的数据库之一。

在使用MongoDB之前，需要进行环境变量的配置，以下就介绍一下MongoDB配置环境变量的具体步骤。

第一步，首先要去官网下载MongoDB最新版本，确认自己的操作系统是32位还是64位，下载对应的操作系统的MongoDB安装包，安装好后，在安装目录下会生成 mongod.exe文件。

第二步，进入控制面板->系统与安全->系统->高级系统设置->环境变量。

第三步，点击“系统变量”框中的“新建”，在“变量名”中输入“MongoDB”，在“变量值”中输入“C:Program FilesMongoDBServer4.4bin”，将路径指定为MongoDb的安装路径，然后点击“确定”。

第四步，点击“系统变量”框中的“新建”，在“变量名”中输入“Path”，在“变量值”中输入“C:Program FilesMongoDBServer4.4bin”，将路径指定为MongoDb的安装路径，然后点击“确定”。

第五步，在MongoDB安装目录下，新建“data”文件夹，用于存储数据库文件，然后在MongoDB安装目录下新建“log”文件夹，用于存储日志文件。

第六步，最后，打开命令提示符号输入mongod，如果输出内容没有报错，就说明环境变量配置成功，可以正常使用MongoDB了。

以上就是完成MongoDB配置环境变量的全部步骤，注意，在配置环境变量的过程中，要严格按照以上步骤来操作，否则可能会导致MongoDB无法使用，影响使用体验。

此外，在使用MongoDB时，要注意保护自己的数据，备份数据库，以防数据丢失。

monggodb数据库安全配置基线MongoDB是一种非常流行的开源数据库，广泛用于Web应用程序和大规模数据存储。

然而，由于安全配置的疏忽，MongoDB数据库经常成为黑客的攻击目标。

因此，为了保护数据库中的数据，必须对MongoDB 进行安全配置。

以下是MongoDB数据库安全配置的基线要求：1.关闭远程访问：默认情况下，MongoDB允许远程访问，这使得数据库容易受到攻击。

为了增加安全性，应该将远程访问关闭，并限制只允许在指定IP地址上访问。

2.启用访问认证：MongoDB提供了基于用户名和密码的访问控制功能。

为了确保只有授权的用户可以访问数据库，应该启用访问认证，并为所有用户设置强密码。

3.限制管理员访问：MongoDB默认情况下有一个超级管理员账户（admin），该账户拥有对所有数据库的完全访问权限。

为了增加安全性，应该限制管理员账户的使用，并使用普通用户来管理数据库。

4.定期备份数据库：定期备份是保护数据库的重要措施。

MongoDB提供了mongodump和mongorestore工具用于备份和恢复数据库。

应该定期执行备份，并将备份文件存储在安全的位置。

5.更新数据库版本：MongoDB的开发者通过不断更新数据库版本来修复安全漏洞和其他问题。

为了确保数据库的安全性，应该定期更新数据库版本，并及时应用安全补丁。

6.启用防火墙：防火墙可以限制对MongoDB数据库的访问。

应该配置防火墙，只允许来自信任IP地址的访问。

7.使用SSL加密通信：MongoDB支持通过SSL加密进行数据库通信。

为了保护数据的传输过程中的安全性，应该启用SSL加密，并为数据库服务器配置有效的SSL证书。

8.配置访问控制列表：使用访问控制列表可以进一步限制数据库的访问。

可以配置允许访问数据库的IP地址列表，并禁止其他未授权的IP地址访问。

9.监控数据库活动：应该定期监控数据库的活动，以检测任何异常行为或攻击。

可以使用MongoDB提供的日志功能，并配合安全监控工具进行检测和分析。

mongodb 例子MongoDB 例子MongoDB 是一种非关系型的数据库管理系统，它以可扩展性和高性能而闻名。

在本文中，我们将使用一些例子来展示如何使用MongoDB 来存储、查询和操作数据。

1. MongoDB 的安装和配置首先，我们需要安装MongoDB 并进行基本配置。

根据你的操作系统不同，可以从MongoDB 官方网站上下载并安装相应版本的MongoDB。

安装完成后，需要配置MongoDB 以启动和运行。

你可以修改MongoDB 的配置文件，例如更改默认端口、设置日志级别等。

2. 创建和连接到数据库在MongoDB 中，数据以数据库为单位进行组织。

我们可以使用mongo shell 或MongoDB 的驱动程序来连接到MongoDB 服务器，并进行数据库的操作。

使用以下命令连接到MongoDB 服务器：mongo连接成功后，我们可以创建新的数据库或使用现有的数据库。

3. 创建集合和文档在MongoDB 中，数据以文档的形式存储在集合中。

集合类似于传统数据库中的表，而文档则类似于表中的行。

我们可以使用以下命令创建一个新的集合：> use mydb> db.createCollection("mycollection")在创建集合后，我们可以向集合中插入文档：> db.mycollection.insert({ name: "John", age: 25 })这将在`mycollection` 集合中插入一个包含name 和age 属性的文档。

4. 查询文档在MongoDB 中，我们可以使用查询操作来检索数据。

以下是一些常见的查询操作：- `find()`：查询集合中的所有文档。

- `findOne()`：查询集合中的第一个文档。

- `find({ field: value })`：根据指定的条件查询文档。

例如，我们可以使用以下命令来查询`mycollection` 集合中的所有文档：> db.mycollection.find()我们还可以通过添加查询条件来过滤结果：> db.mycollection.find({ age: { gt: 20 } })这将返回所有年龄大于20 的文档。

nosqlmanagerformongodb使用方法NoSQL Manager for MongoDB 使用方法简介NoSQL Manager for MongoDB 是一款强大的 MongoDB 数据库管理工具，它提供了丰富的功能和方便的界面，帮助开发者更高效地管理MongoDB 数据库。

本文将介绍该工具的各种使用方法，包括连接数据库、浏览集合、查询数据、修改数据等功能。

连接数据库1.打开 NoSQL Manager for MongoDB 工具。

2.点击工具栏的“连接” 按钮。

3.在弹出的对话框中填写 MongoDB 服务器的连接信息，包括主机名、端口号、用户名和密码。

4.点击“连接” 按钮，成功连接到数据库。

浏览集合1.在左侧的导航栏中，展开数据库列表，选择要浏览的数据库。

2.在展开的数据库中，选择要浏览的集合。

3.在右侧的面板中，将显示该集合中的所有文档数据。

1.在浏览集合界面，选择要查询的集合。

2.在查询输入框中，输入查询条件，支持使用 MongoDB 的查询语法。

3.点击“查询” 按钮，将显示符合条件的文档数据。

修改数据1.在浏览集合界面，选择要修改的集合。

2.在文档数据列表中，选中要修改的文档。

3.在右侧的面板中，修改文档数据。

4.点击“保存” 按钮，保存修改后的数据到数据库。

导入导出数据1.在浏览集合界面，选择要导出的集合。

2.点击工具栏的“导出” 按钮。

3.在弹出的对话框中，选择导出的格式（如 JSON、CSV）和保存路径。

4.点击“导出” 按钮，将导出数据到指定文件。

5.要导入数据，点击工具栏的“导入” 按钮，选择导入的文件和导入的集合。

1.在浏览集合界面，选择要创建索引的集合。

2.点击工具栏的“索引” 按钮。

3.在弹出的对话框中，选择要创建的索引字段和索引类型。

4.点击“创建” 按钮，成功创建索引。

监视数据库1.在左侧的导航栏中，选择要监视的数据库。

2.在右侧的面板中，将显示该数据库的状态信息，如连接数、查询数等。

mongodb大表清理数据后释放磁盘空间理论说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在探讨MongoDB大表清理数据后释放磁盘空间的理论说明。

在大数据时代，对于使用MongoDB进行数据存储和管理的系统，经常会面临磁盘空间占用过高的问题。

针对这一问题，我们将详细介绍MongoDB的数据存储机制以及清理数据的策略和方法。

1.2 文章结构本文共分五个部分进行阐述。

首先，我们将在引言部分给出文章的概述、目的以及文章结构安排。

接着，在第二部分中，我们将简要介绍MongoDB的数据存储机制，并深入分析大表导致磁盘空间占用过高的原因。

然后，在第三部分中，我们将详细解析数据存储与释放过程，并评估清理数据对数据库性能的影响。

接下来，在第四部分中，我们通过实际案例分析和经验总结，展示如何处理并释放大表占用的磁盘空间，并进行磁盘空间释放效果对比和评估。

最后，在第五部分中，我们将总结主要研究结果及其意义，并探讨存在问题及未来工作展望。

1.3 目的本文的目的在于全面阐述MongoDB大表清理数据后释放磁盘空间的理论说明。

我们将解释MongoDB的数据存储机制，分析大表导致磁盘空间占用过高的原因，并提供清理数据的策略和方法。

此外，我们还将通过实际案例分析和经验总结，展示如何处理并释放大表占用的磁盘空间，并评估清理数据对数据库性能的影响。

最终，我们将总结主要研究结果及其意义，并提出存在问题及未来工作展望。

以上是"1. 引言"部分的内容，请根据需要进行修改和完善。

2. MongoDB 大表清理数据后释放磁盘空间2.1 MongoDB 数据存储机制简介MongoDB是一种文档型数据库，它使用BSON（Binary JSON）格式来存储数据。

在MongoDB中，数据以集合的形式组织，并且每个集合可以包含多个文档。

每个文档都是一个键值对（key-value pairs）的无序集合，其中键是字符串而值可以是不同类型的数据。

REGION INFO 数字地方摘要：在某政府部门信息系统迁云过程中，论文总结出了2阶段15步迁云法，并从分层、纵深防御思想出发解决上云后的安全问题。

然后介绍了迁云流程及取得的成效，分享了迁云的典型案例及迁云经验，为同行提供迁云参考经验。

关键词：迁云流程；云环境；云资源；云安全一、前言为响应电子政务统筹集约发展要求，某政府部门决定将所有信息系统全部迁云。

需要解决的问题有2点：一是系统平稳迁云，二是迁云后系统安全提升。

本文总结出2阶段15步迁云法并用分层、纵深防御思想加强系统安全，在此分享6个迁云案例及4点迁云经验。

二、迁云原则及流程（一）迁云原则严控标准、严格流程、业务连续、数据安全、由易到难、急用先行。

（二）迁云流程云迁移整体流程包括准备阶段与实施阶段，具体步骤如下图所示。

图1 准备阶段5步骤图2 实施阶段10步骤（三）准备阶段1.制定计划制定合理的迁云计划。

主要包括：（1）确定迁云周期、参与人员及团队成员角色；（2）确定迁云步骤，根据系统间的关联情况及业务的重要性对应用进行分组，按照组别确定各系统各服务器的迁移先后顺序；（3）确定备份方案；（4）准备迁移工具；（5）确定测试环境；（6）简单系统迁移测试计划；（7）复杂关联系统迁移测试计划。

2.现状梳理（1）梳理各系统计算资源、存储资源、网络资源、基础软件情况，系统部署架构、高峰时段资源使用情况、系统运维要求。

（2）本单位业务系统内部、业务系统之间以及与其他单位业务系统之间的网络连通关系及关联程度。

（3）有无特殊设备如加密卡、视频卡等。

（4）业务等保要求、安全要求，已部署的安全软件、网络安全策略和安全服务需求等。

（5）系统数据备份及灾备系统情况。

（6）分析具体系统的技术支持情况。

例如:有代码或安装包可自行部署的系统、无法自行部署但有厂家支持的系统、无法自行部署且没有厂家支持的系统。

视不同情况确定不同迁移方案，如自行部署、厂家部署或克隆平移。

（7）评估原系统是否能适应新的软件环境。

MongoDB分布式数据库的应用案例随着互联网的不断发展，数据量的不断增长，数据库的应用也越来越广泛。

传统的关系型数据库虽然功能强大，但在应对大规模数据的处理上显得不太灵活，而分布式数据库则能更好地满足这方面的需求。

在这其中，MongoDB分布式数据库备受关注，因其高性能、高可靠性而被广泛应用于互联网、电子商务、游戏等领域。

本文将以MongoDB分布式数据库的应用案例为切入点，为您介绍MongoDB在分布式数据处理中的优势和应用实例。

一、MongoDB分布式数据库的优势1. 高性能MongoDB分布式数据库的性能十分优秀，可以轻松处理大规模数据存储和查询。

它采用的是基于文档的数据模型，支持高可扩展性和自适应扩展。

在多个节点的分布式数据库中，MongoDB 可以对数据库进行水平分片，使得数据可以更加均衡地分布在不同的数据节点上，从而提高吞吐量和响应速度。

2. 高可靠性MongoDB分布式数据库可以实现数据的备份和恢复，保证数据的可靠性。

同时，MongoDB支持数据副本集，将数据复制到多个节点上，确保数据的高可用性和可靠性。

如果其中一个节点出现故障，可以自动切换到备用节点，保证数据的连续性和稳定性。

3. 灵活性MongoDB分布式数据库具有非常灵活的数据建模和查询方式。

相比于传统的关系型数据库，MongoDB支持非规范化文档，可以储存各种类型的数据，包括嵌套文档和数组。

另外，基于MongoDB的分布式处理可以使得不同的应用程序可以共享数据，这对数据的灵活调整和数据的共享都提供了很好的支持。

二、MongoDB分布式数据库的应用案例1. TinderTinder是一款相当流行的约会应用程序，可以利用地理位置等信息帮助用户匹配社交账号。

Tinder团队使用了MongoDB作为其核心数据库，用于处理更换位置、个人信息等数据，以及一些额外的用户关系数据。

通过MongoDB分布式数据库的优势，Tinder可以快速响应用户请求，并处理来自全球各地的大量数据。

MongoDB数据库和数据分析模块总结MongoDB数据库和数据分析模块总结scrapy的基础知识和MongoDB的简介⾮关系型数据库之MongoDBMongoDB⽤户权限爬取王者荣耀⽪肤思路pomongo模块ipython模块jupyter模块Anaconda软件数据分析numpy科学计算模块索引切⽚pandas模块简介DataFrame读取外部数据scrapy的基础知识和MongoDB的简介爬⾍框架Scrapy功能最为强⼤，使⽤频率⾼的⼀款异步爬⾍框架'''同步：提交完任务之后原地等待任务的返回结果期间不做任何事情异步：提交任务之后不等待任务的返回结果，可以去做其他事情，结果可以通过回调获取（主动获取）下载错误解决问题1:window系统可能出现问题 can not import Deque解决⽅法： 升级python版本系统问题2： vistual c++ 需要c++升级解决⽅法： 在mac系统下载不会出错，但windows系统可能出错如果windows电脑下载出错，且没有关键字提⽰报错需要进⾏格外配置1.pip3 install wheel2.下载对应系统的⽂件，cp36：python3.6版本，amd64表⽰64位操作系统，win32表⽰32为操作系统3.下载⽂件后的安装位置最好容易找到　可以通过报错信息查看⽂件的存放位置pip3 install ⽂件名4.pip3 install pywin325.pip3 install scrapyscrapy的基本使⽤和⽂件介绍创建⼀个项⽬语法：scrapy startproject 项⽬名⾸先进⼊D盘创建⽂件创建爬⾍⽂件语法：scrapy genspider 名称⽹址创建⽂件前，先进⼊⽬标⽂件夹算数符介绍"""add 加(add)sub 减(substract)div 除(divide)mul 乘(multiple)"""scrapy⽂件介绍spiders⽂件： 存放爬⾍项⽬⽂件setting.py: 需要进⾏相关配置，将“ROBOTSTXT_OBEY=True” 改为 “ROBOTSTXT_OBEY=None”middlewares.py: 中间件⽂件piplines.py: 数据存储相关的⽂件⾮关系型数据库之MongoDBMonogoDB的特点该数据库数据的量和处理时间较于关系型数据库快很多该数据库也是⼤数据⽣态圈⾥⾯常⽤的⼀款软件该数据是⼀款最像关系型数据库的⾮关系数据库（⽂本结构）MongoDB重要概念MySQL MongonDB名称database database库table 表collection集合row　⾏document⽂档colum field字段MongoDB⽂件介绍bin⽂件夹'''⾥⾯存放⼀堆启动⽂件'''mongod.exe 服务端mongo.exe 客户端data⽂件夹 存放数据相关⽂件log⽂件夹 存放⽇志相关⽂件启动MongoDB步骤配置环境变量进⼊环境变量配置对系统变量Path进⾏编辑MongoDB的相关⽂件设置查看mongodb⽂件夹内是否含有data和log⽂件夹如果没有需要你⾃⼰⼿动创建如果有则直接跳过在data⽂件内创建db⽂件夹(⽬的是为了管理⽂件资源)在MongoDB⽂件夹根⽬录下创建mongod.cfg⽂件，⽂件内代码为systemLog:destination: filepath: "D:\MongoDB\log\mongod.log"logAppend: truestorage:journal:enabled: truedbPath: "D:\MongoDB\data\db"net:bindIp: 0.0.0.0port: 27017setParameter:enableLocalhostAuthBypass: falseDOS界⾯设置输⼊代码mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth '''auth即让服务端以校验⽤户⾝份的⽅式启动不加则不校验（刚开始不加）'''启动/关闭net start MongoDBnet stop MongoDB登录mongo基础命令'''mongodb语句不需要分号结束'''1.查看所有的数据库名词show dbs2.退出客户端exitquit()MongoDB的特性创建东西后，必须写⼊数据才会保存到硬盘，在此之前都是在内存中临时创建，⽤完就没了针对库的增删改查查看show dbs # 查看数据库增加use 库名删除语法：# db是关键字当前在哪个库下执⾏改命令就是删除哪个库>db.dropDatabase('库名')针对集合的增删改查'''要想操作collection集合必须先有database库'''增加语法：db.createCollection('表名')# 如果单纯的创建不插⼊数据那么也只是在内存临时创建db.collection表名查show tablesshow collections改忽略删语法：db.collection名字.drop()针对⽂档(记录)增删改查增语法：# 单条数据db.表名.insert（{}）# 多条数据db.表名.insertMany([{},{},{}])db.表名.insert([{},{},{}])查语法：db.表名.find()db.表名.find({' ':' '})改语法：# 修改db.表名.update({},{$set:{}})# 完全替换 (少⽤)db.表名.update({})⽂档操作补充'''涉及到数据的嵌套查找⽀持直接点键或者索引'''eg:db.db1.find({'ddd.fg':123})db.db1.find({'fgh.0':'iii'})MongoDB⽤户权限管理"""涉及到⽤户权限相关引号推荐全部使⽤双引号"""创建⽤户'''mongodb针对⽤户权限的创建，数据可以保存在不同的数据库下之后在登录的时候只需要⾃⼰指定账户数据来源于哪个数据库即可管理员⽤户数据⼀般情况下推荐保存到admin库下⽽普通⽤户任意库都可以'''创建管理员1.切换到admin数据库下use admin2.创建账户并且赋予权限# ⽤户名为：root# 密码：123# 权限：管理员，存储位置：admin库db.createUser({user: "root",pwd: "123",roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]})其他⽤户在test数据库下创建1.切换到test数据库下use test2.创建账户并赋予权限针对test库⽤于读写的权限针对db1库只拥有读的权限db.createUser({# ⽤户名：jasonuser: "jason",# 密码：123pwd: "123",# 权限：读写，存储位置：testroles: [ { role: "readWrite", db: "test" },# 权限：读存储位置：db1{ role: "read", db: "db1" } ]})为了使设置⽣效，要进⾏下部操作停⽌服务net stop MongoDB再移除服务MongoDB --remove再次系统配置mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth 再次启动net start MongoDB两种验⽅式1.直接登录验证2.进⼊之后再验证数据查询⽅法数据准备'''是输出结果形式好看'''db.表名.find().pretty查询指定字段# 查找id为3的名字与年龄er.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})'''0表⽰不要 1表⽰要'''针对主键字段_id如果不指定默认是必拿的普通字段不写就表⽰不拿查询学习mongodb的查询语句只要对⽐着MySQL去学，⾮常的容易!并且在书写mongodb查询语句的时候，我们可以先使⽤MySQL的SQL语句然后参考SQL语句再书写mongodb语句(相当于将MySQL语句翻译成mongodb)⽐较运算符mongoDB符号意义$ne！=$gt>$lt<$gte>=$lte<={key:value}=逻辑运算符在SQL中：and，or，notNOSQL中：逗号分隔的多个条件是and关系“$or”的条件放在[]中“$not”取反成员运算在SQL中：in，not in在NoSQL中："$in","$nin"正则匹配⽤正则符号组合去⽂本中筛选出符合条件的数据# SQL：regexp 正则# MongoDB：/正则表达/i范围/模糊查询语法：find（{查询条件},{筛选字段}）"""MySQL关键字 like关键符号% 匹配任意个数的任意字符_ 匹配单个个数的任意字符MongoDB:通过句点符$all"""排序"""MySQL:关键字 order by升序降序 asc descMongoDB关键字 sort升序降序 1 -1"""排序:1代表升序，-1代表降序分页(限制查询条数)"""MySQL关键字 limit分页 5,5MongoDB关键字 limit分页 skip"""杂项补充获取数量eg：获取age⼤于30的user信息er.count({'age':{"$gt":30}})# 输出为2er.find({'age':{"$gt":30}}).count()# 同上，输出为2分组查询按照部门分组，输出部门名db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post'}})求每个部门的平均年龄db.emp.aggregate({"$group":{'_id':'$post','avgage':{'$avg':'$age'}}})求每个部门的最⾼薪资与最低薪资db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post','最⾼薪资':{'$max':'$salary'},'最低薪资':{'$min':'$salary'}}})爬取王者荣耀⽪肤思路1.进⼊官⽹查看每个详细页⾯的⽹址2.循环获取每个详细页⾯的⽹址，向详细⽹址发送请求3.进⼊详细页⾯，查看图⽚加载⽅式4.切换⼩图标时，背景图会变化，背景图为所要的数据5.打开⽹络源码，发现背景图所在位置，但只有⼀个地址，所以推测为js加载⽅式 5.打开⽹络源码，发现背景图所在位置，但只有⼀个地址，所以推测为js加载⽅式6.通过切换⼩图标，url地址在变化，发现得到的地址是图⽚地址7.所以可以识别，有多少个⼩图标就有多少个⼤图⽚，通过改变数字就可获取图⽚地址pomongo模块pymongo模块可以实现python和mongoDB实时交互pomongo的基本操作调⽤模块import pymongo创建数据库runoobdbmyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["runoobdb"]创建集合sites(先创建库)mycol = mydb["sites"]插⼊数据mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://" }x = mycol.insert_one(mydict)查看数据y = mycol.find_one()print(y)数据分析数据分析应⽤领域 商品推荐： 量化交易： 应⽤：股票、期货等数据分析 短视频推送： 应⽤：抖⾳今⽇头条等短视频推荐需求分析 就是要分析什么数据，通过什么⽅式分析想要什么样的结果数据采集 数据的来源： 1.公司内部⾃带 直接调⽤即可 MySQL MongoDB 2.⽹络爬⾍获取 需要编写代码爬⾍相关技能 3.第三⽅服务 花钱直接购买钞能⼒数据清洗 将获取到的数进⾏效验是否符合分析条件 缺失数据异常数据...数据分析 选择对应的计算公司，算法模型分析数据⽣成数据分析报告 攥写分析报告并给出分析之后的规律及建议数据可视化 将复杂的数据⽤图形的形式展⽰出来，⽅便查看相应规律，数据可视化步骤⼀般是结合数据分析报告⼀起数据分析三剑客简介numpy模块 数学计算模块，他是所有计算机模块的底层模块pandas 主要⽤于excel表格mateplotlib 数据可视化模块ipython模块ipython模块下载pip3 install ipython -i https:///simple/打开cmd之后直接输⼊ipython进⼊全新的编程环境 1.代码有提⽰ 2.代码⾃动缩进 3.通篇颜⾊不单调jupyter模块模块的下载与使⽤在cmd窗⼝下载pip3 install jupyter -i ⽹络地址运⾏jupyter命令⾏输⼊命令，进⼊页⾯jupyter notebook# 打开的界⾯取决于终端输⼊jupyer notebook命令的左侧路径功能区域upload⽤于上传任意类型的⽂件new下拉框： python3⽤于创建notebook⽂件 Text File⽤于创建⽂本⽂件 Folder⽤于创建⽂件夹 Terminal⽤于模拟cmd终端notebook⽂件notebook⽂件的后缀名是.ipynb 该⽂件⽆法以正常的双击直接打开不在专门的notebook环境才可以打开会看到需要使⽤专门的notebook环境才可以打开并且查看内部的真实数据，以后看到该类型的⽂件就使⽤jupyter notebook打开该模块的缺陷"""其实该模块就可以进⾏数据分析相关的⼯作但是有⼀个⾮常⼤的缺陷就是数据分析过程中需要使⽤到的其他模块都需要⾃⼰下载并且跟数据分析相关的模块不下于200个"""Anaconda软件# 其内部集成了很多数据分析相关软件及功能并且⾃动下载了接近300个数据分析相关模块页⾯功能介绍Home：主要是⼀些已经准备好的软件有直接可以使⽤和下载即可使⽤Environments：⾥⾯主要包含数据分析相关的模块Learning：⾥⾯含有⼤量的技术教程Community：⾥⾯含有⼤量技术交流平台Jupyter Notebook详细操作错误排查"""主界⾯点击jupyter notebook之后⽆法呼起浏览器打开界⾯原因在于你的计算机名词含有中⽂"""基础单词了解单词意义cell 单元格cut 剪切copy 拷贝paste 粘贴above 在...上⾯below 在...下⾯replace 替换delete 删除undo 撤销split 切割merge 合并命令⾏模式与编辑模式'''蓝⾊对应的是命令⾏模式、绿⾊对应的是编辑模式'''快捷键1.运⾏当前单元格ctrl+enter2.运⾏当前单元格并选中下⽅的单元格shift+enter3.如何书写md格式的标题⽅式1: 命令⾏模式下按m键，后按照警号个数书写⼏级标题执⾏即可，之后要运⾏，shift+enter 编辑模式下先写⽂本，后进⼊命令⾏模式按M加数字来控制⼏级标题4.如何在当前单元格的下⽅新建⼀个单元格命令⾏模式，按b键5.如何在当前单元格的上⽅新建⼀个单元格命令⾏模式，按a键6.如何删除单元格命令⾏模式，连续按两下d键7.如何撤销删除命令⾏模式下按z键数据分析numpy科学计算模块科普'''很多编程语⾔对数字精确度不是很敏感 python亦是如此'''eg:a=524552524.532523b=str(a)print(b)# 输出可能为524552524.5numpy简介1. Numpy是⾼性能科学计算机和数据分析模块的基础包2. 也是pandas等其他数据分析⼯具的基础3. NumPy具有多维数组功能，运算更加⾼效快速结论 numpy模块使数据计算更⾼效多维数组# numpy中同⼀个数组内所有数据数据类型肯定是⼀致的⼀维数组np.array([1,2,3,4,.....])⼆维数组np.array([[1,2,3,4,.....],[9,8,7,6,.....]])数据类型布尔型bool_整型int_、int8、int16、int32、int64int32只能表⽰(-2**31，2**31-1),因为它只有32个位，只能表⽰2**32个数⽆符号整型uint8、uint16、uint32、uint64浮点型float_，float16，float32，float64复数型complex_，complex64，complex128常⽤属性数组的转置（对⾼维数组⽽⾔）T查看数组元素的数据类型dtype查看数组元素的个数查看数组的维数ndim查看数组的维度⼤⼩（以元组形式，输出为⼏⾏⼏列）shape如何查看某个⽅法的使⽤说明⽅式1:在⽅法后⾯跟问号执⾏即可⽅式2:写完⽅法名后先按shift不松开然后按tab即可(shift+tab) array()将列表转换为数组，可选择显⽰指定dtypearange()range的numpy版，⽀持浮点数linspace()平均等分zeros()根据指定形状和dtype创建全0数组ones()根据指定形状和dtype创建全1数组empty()根据指定形状和dtype创建空数组（随机值）eye()根据指定边长和dtype创建单位矩阵索引切⽚针对⼀维数组索引与切⽚操作跟python中的列表完全⼀致花式索引(间断索引)依照索引值布尔值索引(逻辑索引)针对⼆维数组索引与切⽚语法：res[⾏索引(切⽚),列索引(切⽚)]运算符数学运算符+：数组对应元素的加和-：数组对应元素的差*：数组对应元素的乘积/：数组对应元素的商//：数组对应元素商的余数**：数组对应元素的幂指数⽐较运算符>:等价np.greater(a,b)判断arr1的元素是否⼤于arr2的元素>=:等价np.greater_equal(,b) 判断a的元素是否⼤于等于b的元素<:等价np.less(a,b) 判断a的元素是否⼩于arr2的元素<=:等价np.less_equal(a,b) 判断a的元素是否⼩于等于b的元素==:等价np.equal(arr1,arr2) 判断a的元素是否等于b的元素!=:等价np.not_equal(arr1,arr2) 判断a的元素是否不等于b的元素常⽤数学函数np.round(arr)：对各元素四舍五⼊np.sqrt(arr):计算各元素的算术平⽅根np.square(arr):计算各元素的平⽅值np.exp(arr):计算以e为底的个元素为指数np.power(arr, α):计算各元素的指数np.log10(arr)：计算以10为底各元素的对数np.log(arr)：计算以e为底各元素的对数np.min(arr,axis) 按照轴的⽅向计算最⼩值np.max(arr,axis) 按照轴的⽅向计算最⼤值np.mean(arr,axis) 按照轴的⽅向计算平均值np.median(arr,axis ) 按照轴的⽅向计算中位数np.sum(arr,axis) 按照轴的⽅向计算和np.std(arr,axis) 按照轴的⽅向计算标准差np.var(arr,axis) 按照轴的⽅向计算⽅差随机数numpy中的random⼦模块以np.random为前缀rand给定形状产⽣随机数组（0到1之间的数）语法：# ⽣成X⾏Y列数据组变量=np.random.rand(X,Y)randint给定形状产⽣随机整数choice给定形状产⽣随机选择shuffle与random.shuffle相同uniform给定形状产⽣随机数组(随机均匀分布)normal随机正态分布pandas模块简介pandas的主要功能1.具备诸多功能的两⼤数据结构：　 Series和DataFrame都是基于Numpy构建出来的 公司中使⽤频繁的是DataFrame，⽽Series是构成DataFrame的基础,即⼀个DataFrame可能由多个Series构成2.集成时间序列功能3.提供丰富的数学运算和操作(基于Numpy)4.灵活处理缺失数据数据类型Series类似于⼀维数组对象，由数据和相关的标签(索引)组成缺失数据概念在数据处理中如果遇到NaN关键字那么意思就是缺失数据,并且NaN属于浮点型为什么会出现数据缺失因为新的索引标签，⽆法与旧的序偶印标签对应所以产⽣缺失相关⽅法dropna()：过滤掉值为NaN的⾏fillna()：填充缺失数据notnull()：判断为不缺失数据，返回布尔数组isnull()：判断为缺失数据，返回布尔数组数据修改规则如何判断当前数据是否改变 1.如果执⾏操作之后有结果说明原数据没有变 2.如果执⾏操作之后没有结果说明原数据改变布尔值索引布尔值索引的本质就是按照对应关系筛选出True对应的数据⾏索引取值f.iloc[0]标签取值f.loc['a']Series数据操作增加数据res['a']=88查数据res.loc['a']删数据del res[0]算数符介绍"""add 加(add)sub 减(substract)div 除(divide)mul 乘(multiple)"""DataFrame性质表格型数据结构，相当于⼀个⼆维数组，含有⼀组有序的列也可以看作是由Series组成的共⽤⼀个索引的字典构造：pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'boc':[5,6,7,8]})"""以上创建⽅式都仅仅做⼀个了解即可因为⼯作中dataframe的数据⼀般都是来⾃于读取外部⽂件数据，⽽不是⾃⼰⼿动去创建"""常见属性⾏索引fh.index列索引fh.columns转置fh.T值索引fh.values快速索引fh.describe读取外部数据pd.read_csv() # 可以读取⽂本⽂件和.csv结尾的⽂件数据pd.read_excel() # 可以读取excel表格⽂件数据pd.read_sql() # 可以读取MySQL表格数据pd.read_html() # 可以读取页⾯上table标签内所有的数据⽂本⽂件读取语法：pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, usecols=None, skiprows=None, skipfooter=None, converters=None, encoding=None)参数介绍filepath:指定txt⽂件或csv⽂件所在的具体路径sep:指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为逗号”,”id name income1 jj 10header:是否需要将原数据集中的第⼀⾏作为表头，默认将第⼀⾏⽤作字段名称如果原始数据没有表头需要将该参数设置为Nonenames:如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头usecols:指定需要读取原数据集中的哪些变量名skiprows:数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的⾏数有⼀些表格开头是有⼏⾏⽂字说明的，读取的时候应该跳过skipfooter:数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的⾏数converters:⽤于数据类型的转换(以字典的形式指定)encoding:如果⽂件中含有中⽂，有时需要指定字符编码excel表格读取语法：pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None,na_values=None, thousands=None, convert_float=True)参数介绍：io:指定电⼦表格的具体路径sheet—name:指定需要读取电⼦表格中的第⼏个Sheet，既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称header:是否需要将数据集的第⼀⾏⽤作表头，默认为是需要的skiprows:读取数据时，指定跳过的开始⾏数skip_footer:读取数据时，指定跳过的末尾⾏数index_col:指定哪些列⽤作数据框的⾏索引(标签)na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值thousands:指定原始数据集中的千分位符convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段converters:通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式数据库数据读取# 在anaconda环境下，要安装pymysql模块语法：conn = pymysql.connect(host,port,user,password, database, charset)参数介绍：host:指定需要访问的MySQL服务器port:指定访问MySQL数据库的端⼝号 charset:指定读取MySQL数据库的字符集，如果数据库表中含有中⽂，⼀般可以尝试将该参数设置为 “utf8”或“gbk”user:指定访问MySQL数据库的⽤户名password:指定访问MySQL数据库的密码database:指定访问MySQL数据库的具体库名⽹页表数据读取语法：获取⽹页中的第⼀个列表pd.read_html(r'https:///item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin')[0]DataFrame参数介绍.columns # 查看列.index # 查看⾏.shape # ⾏列.dtypes # 数据类型.head() # 取头部多条数据.tail() # 取尾部多条数据⾏列操作获取指定列对应的数据语法：df['列字段名词']列名修改语法：df.rename(columns={'旧列名称':'新列名称'})创建列语法：df['新列名称']=内容定义位置语法：df.insert(位置值,'新列名称',新数据)添加⾏语法：表1=表2.append(df3)数据筛选获取指定列数据# 单列数据fg['ID']# 多列数据fg[['ID','name']]获取指定⾏数据eg：# 获取有电梯的总价⼩于750的，只显⽰房屋名称，总价，朝向lig.loc[(lig['配备电梯']=='有')&(lig['总价'] < 750),['房屋名称','总价','房屋朝向']]数据处理更改时间格式语法：变量.属性= pd.to_datetime(变量.属性, format = '%Y年%m⽉')更改数字类型语法：变量.属性 = 变量.属性.str[:-1].astype(float)。

mongodb开启权限验证、超级管理员、⽤户权限管理-mongodb账户权限配置1、创建超级管理员权限⽤户use admindb.createUser({user:'admin',//⽤户名pwd:'123456',//密码roles:[{ role:'root',db:'admin'}]//root 代表超級管理员权限 admin代表给admin数据库加的超级管理员})db.createUser({user:'admin',pwd:'123456',roles:[{ role:'root',db:'admin'}]})补充说明// mongodb数据库⾓⾊1、数据库⽤户⾓⾊： read、readWrite2、数据库管理⾓⾊：dbAdmin、dbOwner、userAdmin3、集群管理⾓⾊：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager4、备份恢复⾓⾊：backup、restore5、所有数据库⾓⾊：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase6、超级⽤户⾓⾊：root7、内部⾓⾊：__system8、内建的⾓⾊⾓⾊说明：read：允许⽤户读取指定数据库readWrite：允许⽤户读写指定数据库dbAdmin：允许⽤户在指定数据库中执⾏管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profileuserAdmin：允许⽤户向ers集合写⼊，可以找指定数据库⾥创建、删除和管理⽤户clusterAdmin：只在admin数据库中可⽤，赋予⽤户所有分⽚和复制集相关函数的管理权限。

readAnyDatabase：只在admin数据库中可⽤，赋予⽤户所有数据库的读权限readWriteAnyDatabase：只在admin数据库中可⽤，赋予⽤户所有数据库的读写权限userAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可⽤，赋予⽤户所有数据库的userAdmin权限dbAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可⽤，赋予⽤户所有数据库的dbAdmin权限。

医疗设备管理系统的设计与实现刘灼涛【摘要】医疗设备是医院开展医疗、科研的基础保障,也是提高医疗质量基础条件.各级医院医疗设备的总价值、先进性直接反映该医院的规模大小、现代化程度以及医院医疗能力和水平.医疗设备的管理,包括医疗设备的审批、购入、验收、分配、保修、计量、折旧、报废的全过程管理.医院管理内容中医疗设备管理是一个重点环节,快速及时地掌握设备的情况,保证设备管理的先进性,能够最大限度的发挥医疗设备的价值,提高医院的等级加强医疗设备质量控制,保障医疗安全并且防止医疗事故的发生,本文在此分析了如何设计并实现医疗设备管理系统.【期刊名称】《中国卫生产业》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】2页(P96-97)【关键词】医疗设备;管理系统;设计【作者】刘灼涛【作者单位】广东省兴宁市人民医院,广东兴宁514500【正文语种】中文【中图分类】R19为达到实现医院医疗设备管理的信息化，提高医院管理的科技水平，医院需要设计开发医疗设备管理系统，利用网络数据库与客户端开发工具，结合医院医疗设备管理需要设计管理系统，不仅可以实现医疗设备信息的共享，提高信息传递的效率，方能够便设备的购入、安装、维修、报废等项目的管理，是医院管理设备的重要工具。

1 医疗设备管理系统设计原则系统设计应该具有可操作性强、维护难度低、稳定性强、扩展性强的原则。

管理系统首先需要满足人的操作习惯，操作简便，包括友好的人机互动界面，能够让操作者很快能掌握平台操作的方法；其次，系统升级维护难度不应过高，要求系统能够在低成本条件之下，实现系统的拓展与维护；在此，操作系统需要有较强的稳定性，能够保证在运行过程中稳定运行，并且能够自动备份数据，保证硬件损坏后，数据能够迅速恢复；最后，系统必须有好的扩充性系统，以满足医院发展的客观要求[1]。

2 系统设计与编程工具该系统设计采用了mongoDB技术，使用HTML5Boilerplate(H5BP)结合Twitter Bootstrap作为框架以及MongoDB数据库,MongoDB是NoSQL数据库中的明星软件，此软件是一款免费软件，配置简单,自动提供多种语言的开发驱动库，而且提供了大量的基础查询与动态查询，支持故障修复，支持云计算层次的拓展，支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,等多种语言，并可以通过网络访问。