MongoDB.com 官方提供发布包存在两大问题，首先是依赖项不全，其次是运行环境版本测试不正确。这些问题引起过非开发人员现场实施无法进行，引起客户强烈不满。顾本人在此MongoDB Driver 的真正完整版，运行环境经为裸机测试所得，切勿降低环境版本使用，避免不必要的麻烦。

mongodb 驱动mongo-jdbc-standalone-1.18.jar 、DataGrip可以使用，有需要的可以下载，自己就是在使用这个版本，解决DataGrip无法下载的问题，希望帮助更多的人。

挺不错的一块压测工具，支持了不少数据库压测，以及一些搜索相关的压测，具体只用它操作过测试MongoDB，其他还没尝试，不过可以下载下来试下，真的挺好用哦

### 南邮大数据存储与管理实验二：MongoDB的安装与应用 #### 一、实验背景及目标 在当前的大数据时代背景下，高效且稳定的数据存储解决方案变得尤为重要。MongoDB作为一种非关系型数据库，以其高性能、高灵活性以及易扩展的特点，在大数据处理领域占据了一席之地。本次实验旨在通过南京邮电大学的学生实践项目——《南邮大数据存储与管理实验二》，详细介绍如何安装和配置MongoDB，并构建一个包含多节点集群的系统。此外，还将利用Python技术开发一个针对学生就业形势的在线分析系统。 #### 二、实验目的 1. **搭建MongoDB集群**：构建一个包含两个分片节点副本集、一个配置节点副本集及两个路由节点的MongoDB集群。 2. **编写Shell脚本**：编写用于部署和管理该集群的Shell脚本。 3. **开发Python应用**：使用Python开发一个可以收集并分析学生就业数据的应用程序。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机，操作系统为Ubuntu 16.04。 - **软件**: - Linux操作系统。 - PyCharm作为Python开发工具。 - MongoDB数据库管理系统。 - Navicat Premium 16用于数据库管理。 #### 四、实验步骤详解 ##### 1. 安装MongoDB - **下载并解压MongoDB**： - 下载地址：[MongoDB官网](https://www.mongodb.com/download-center/community) - 解压命令：`sudo tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14.tgz` - **重命名解压后的文件夹**：`sudo mv mongodb-linux-x86_64-ubuntu1804-6.0.14 mongodb` - **创建必要的目录**： - 数据目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/data` - 日志目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/log` - 配置文件目录：`sudo mkdir -p /etc/mongodb/conf` - **创建MongoDB配置文件**： - 创建空白配置文件：`sudo touch /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - 编辑配置文件：`sudo vim /etc/mongodb/conf/mongodb.conf` - **配置文件内容**（示例）： ```plaintext storage: dbPath: /etc/mongodb/data/db net: bindIp: 127.0.0.1 port: 27017 systemLog: destination: file logAppend: true path: /etc/mongodb/log/mongodb.log ``` - **启动MongoDB服务**：`mongod -f /opt/mongodb/conf/mongodb.conf` - **登录MongoDB客户端**：`mongo` - **切换到admin数据库**：`use admin` - **关闭MongoDB服务**：`db.shutdownServer()` ##### 2. 搭建MongoDB集群 - **创建两套副本集**：分别为`shard1`和`shard2`，每套副本集包括三个成员节点。 - **启动副本集**：为每个副本集分别创建配置文件，并使用以下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard1/mongodb.conf` - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard2/mongodb.conf` - **创建配置副本集**：同样包括三个成员节点。 - **启动配置副本集**：使用如下命令启动： - `mongod -f /opt/mongodb/conf/shard3/mongodb.conf` - **初始化副本集**：进入其中一个副本集实例并初始化它： - `mongo --port 27018` - `rs.initiate()` - **添加副本节点**：继续添加其他副本节点并退出： - `rs.add("192.168.211.133:27019")` - `rs.addArb("192.168.211.133:27020")` - `exit` - **初始化配置节点的副本集**：重复上述步骤初始化配置副本集。 - **创建路由节点**：使用`mongos`来创建路由节点，并编辑配置文件。 - **启动mongos**：`mongos -f /opt/mongodb/conf/mongos.conf` - **连接到mongos**：`mongo --port 27017` - **添加分片副本集**：使用以下命令将分片副本集添加到集群中： - `sh.addShard("myshardrs01/lain-virtual-machine:27018,192.168.211.133:27019,192.168.211.133:27020")` - `sh.addShard("myshardrs02/lain-virtual-machine:27021,192.168.211.133:27022,192.168.211.133:27023")` ##### 3. 开发Python应用程序 - **需求分析**：根据题目要求，需要开发一个可以收集和分析学生就业数据的应用程序，数据主要包括全国在校学生总数、毕业生总数、专业情况、招聘单位情况、招聘岗位情况等。 - **设计思路**： - 使用Python进行数据抓取和清洗。 - 利用MongoDB存储清洗后的数据。 - 开发数据分析模块，实现就业趋势分析等功能。 - **技术栈**： - Python库：requests、BeautifulSoup、Pandas等。 - MongoDB操作：使用PyMongo库。 - **具体步骤**： - **数据获取**：编写爬虫程序抓取网络上的数据。 - **数据清洗**：利用Pandas等库进行数据清洗和格式化。 - **数据存储**：将清洗后的数据存入MongoDB数据库。 - **数据分析**：编写Python脚本对存储的数据进行统计分析，如生成图表展示就业趋势等。 通过以上步骤，学生能够深入了解MongoDB的安装、配置及应用，同时掌握使用Python进行数据处理的方法。这对于提高学生的实际操作能力和解决实际问题的能力具有重要意义。

MongoDB是一款高性能、开源、无模式的文档型数据库，它属于NoSQL数据库家族，特别适合于处理大量数据的Web应用。2.0.6版本是MongoDB的一个历史版本，发布于2013年，虽然现在已经有了更新的版本，但这个版本在当时具有一定的稳定性和功能特性。 64位版本的MongoDB意味着它可以利用现代64位操作系统的内存优势，处理更大的数据集和更高的并发性能。64位系统可以支持超过4GB的内存，这对于大数据存储和处理至关重要。因此，如果你的应用预计会处理大量数据或者需要高并发读写，64位MongoDB是一个理想的选择。 安装MongoDB 2.0.6的过程主要包括以下几个步骤： 1. 下载：你可以从MongoDB的官方网站或者通过提供的链接（如http://www.cnblogs.com/lzrabbit/p/3682510.html）下载适用于64位Windows的mongodb-win32-x86_64-2.0.6压缩包。 2. 解压：将下载的压缩包解压到你希望安装的目录，例如C:\Program Files。 3. 创建数据目录：MongoDB需要一个专门的数据存储目录，如C:\data\db。确保该目录存在且可写。 4. 设置环境变量：将MongoDB的bin目录添加到系统的PATH环境变量中，这样可以从命令行方便地运行MongoDB的可执行文件。 5. 启动MongoDB：在命令行中，导航到MongoDB的bin目录，然后运行mongod.exe。如果一切正常，MongoDB服务将会启动并监听默认的27017端口。 MongoDB 2.0.6版本包含的主要特性有： 1. 集群支持：MongoDB支持复制集和分片集群，以实现高可用性和水平扩展。 2. 查询优化器：MongoDB 2.0引入了新的查询优化器，能更智能地选择查询计划，提高查询效率。 3. 性能提升：与早期版本相比，2.0.6在读写速度和内存管理方面都有所改进。 4. 内置地理索引：支持2dsphere索引，允许对地理位置数据进行高效的查询。 5. 特性增强：包括更好的错误处理、日志记录改进以及更多的安全选项等。 需要注意的是，MongoDB 2.0.6已经不再受到官方的维护和支持，可能存在已知的安全漏洞和性能问题。对于新项目，建议使用最新稳定版本的MongoDB，以获得更好的性能、安全性和社区支持。然而，如果你的项目已经基于旧版本并且运行良好，没有升级需求，那么保持现状可能是更明智的选择。

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mongodb安装包，windows操作系统，64位，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

在本文中，我们将深入探讨如何在Spring Boot应用中配置MongoDB连接池，同时也会涉及到Spring Boot与MyBatis以及MySQL数据库的整合。Spring Boot以其简洁的配置和强大的自动化配置功能，已经成为Java开发者构建微服务应用的首选框架。MongoDB则是一种非关系型数据库，它在处理大规模数据和高并发场景下表现出色。而连接池对于优化数据库操作性能至关重要，通过合理配置，可以有效减少数据库连接的创建和销毁，提升系统效率。 我们来了解如何在Spring Boot中引入MongoDB连接池。Spring Boot默认集成了MongoDB Java驱动和Spring Data MongoDB，但并未直接提供连接池的配置。通常我们会使用如MongoDB Java驱动的`MongoClientSettings`来配置连接池，比如使用`com.mongodb.client.MongoClients.create()`方法创建一个包含连接池设置的MongoClient。你需要在`application.properties`或`application.yml`中添加相应的属性，如： ```properties # application.properties 示例 spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 或者 ```yaml # application.yml 示例 spring: data: mongodb: uri: mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 接下来，我们讨论如何整合Spring Boot和MyBatis。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。在Spring Boot中集成MyBatis，你需要以下步骤： 1. 添加MyBatis和MyBatis-Spring Boot Starter依赖： ```xml org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.2.0 ``` 2. 创建MyBatis的配置文件`mybatis-config.xml`，定义Mapper扫描路径等。 3. 编写Mapper接口和对应的XML文件，实现SQL查询。 4. 在Spring Boot主类上添加`@MapperScan`注解，指定Mapper接口的包名。 我们来看看如何在Spring Boot中整合MySQL。这相对简单，因为Spring Boot提供了自动配置支持： 1. 添加MySQL JDBC驱动依赖： ```xml mysql mysql-connector-java ``` 2. 配置数据库连接信息： ```properties # application.properties 示例 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=username spring.datasource.password=password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ``` 3. 使用JPA或MyBatis进行数据访问。 以上就是关于"Springboot配置MongoDB连接池源代码"的详细解析，包括了Spring Boot与MongoDB、MyBatis以及MySQL的整合过程。希望对你在开发过程中有所帮助，如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请查阅官方文档或相关的技术社区。

在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。