轻松备份与恢复：Mongo数据库导出与导入实战 (mongo数据库到处)
Mongo数据库备份和恢复非常重要。备份是保证数据安全的之一步，在数据意外丢失和服务器出现问题时，可以使用备份来恢复数据。在Mongo数据库中备份很容易，只需要将数据导出到一个文件中，需要用到的时候再将文件导入，恢复数据即可。
本文将介绍Mongo数据库的导出和导入操作。我们需要安装MongoDB。安装好后，我们需要连接MongoDB数据库以进行操作。
连接MongoDB
使用mongo命令连接到MongoDB实例。输入以下命令：
“`
$ mongo
“`
这将连接到默认端口上的MongoDB实例。如果您有指定的主机和端口，请使用以下命令：
“`
$ mongo –host :
“`
如果MongoDB实例中启用了验证机制，请提供凭据：
“`
$ mongo -u -p
“`
在连接到MongoDB实例后，我们将在本地机器上导出和导入数据。
Mongo数据库导出
Mongo数据库导出是将MongoDB中的数据保存到文件中。这将创建一个存档文件，该文件可以用于恢复数据或将数据迁移到其他MongoDB实例。
在导出MongoDB数据之前，您需要选择导出的数据库和。为此，我们使用`use`命令。
“`
> use mydb
“`
在这个例子中，我们将使用`mydb`数据库的情况。现在，我们将手动导出数据。使用以下命令：
“`
> mongoexport –db mydb –collection mycollection –out backup.json
“`
这将导出`mycollection`的所有数据，并将其保存在`backup.json`文件中。该文件将在当前工作目录中创建。
Mongo数据库导入
Mongo数据库导入是将MongoDB导出文件中的数据插入到MongoDB中。要导入数据，我们只需要使用`mongorestore`命令。在这个例子中，我们假设您已经将导出文件`backup.json`放在您当前的工作目录中。运行以下命令：
“`
> mongorestore –db mydb –collection mycollection backup.json
“`
这将把`backup.json`文件中的数据导入到`mycollection`中。如果`mycollection`不存在，则MongoDB将创建该并将数据插入其中。
结论
相关问题拓展阅读：
mongodb用mongoexport命令导出数据为什么一直显示百分之零
一、导出棚判工具mongoexport
Mongodb中的mongoexport工具可以把一个collection导出成ON格式或CSV格式的文件。可以陪和穗通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。mongoexport具体用法如下所示：
Shell代码
# ./芦卜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
参数说明：
-h:指明数据库宿主机的IP
-u:指明数据库的用户名
-p:指明数据库的密码
-d:指明数据库的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要导出那些列
-o:指明到要导出的文件名
-q:指明导出数据的过滤条件
实例：test库中存在着一个students，中数据如下：
Js代码
> 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” }
由上可以看出文档中存在着3个字段：classid、age、name
1.直接导出数据到文件中
Shell代码
# ./bin/mongoexport -d test -c students -o students.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 9 records
命令执行完后使用ll命令查看，发现目录下生成了一个students.dat的文件
Shell代码
-rw-r–r– 1 root rootAug 21 00:05 students.dat
查看该文件信息，具体信息如下：
Shell代码
# 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” }
参数说明：
-d:指明使用的库，本例中为test
-c:指明要导出的，本例中为students
-o:指明要导出的文件名，本例中为students.dat
从上面的结果可以看出，我们在导出数据时没有显示指定导出样式 ，默认导出了ON格式的数据。如果我们需要导出CSV格式的数据，则需要使用–csv参数，具体如下所示：
Shell代码
# ./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
#
参数说明：
-csv：指明要导出为csv格式
-f：指明需要导出classid、name、age这3列的数据
由上面结果可以看出，mongoexport成功地将数据根据csv格式导出到了students_csv.dat文件中。
二、导入工具mongoimport
Mongodb中的mongoimport工具可以把一个特定格式文件中的内容导入到指定的collection中。该工具可以导入ON格式数据，也可以导入CSV格式数据。具体使用如下所示：
Shell代码
# ./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.
参数说明：
-h:指明数据库宿主机的IP
-u:指明数据库的用户名
-p:指明数据库的密码
-d:指明数据库的名字
-c:指明collection的名字
-f:指明要导入那些列
示例：先删除students中的数据，并验证
Js代码
> db.students.remove()
> db.students.find()
>
然后再导入上面导出的students.dat文件中的内容
Shell代码
# ./bin/mongoimport -d test -c students students.dat
connected to: 127.0.0.1
imported 9 objects
#
参数说明：
-d:指明数据库名，本例中为test
-c:指明collection名，本例中为students
students.dat：导入的文件名
查询students中的数据
Js代码
> 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” }
>
证明数据导入成功
上面演示的是导入ON格式的文件中的内容，如果要导入CSV格式文件中的内容，则需要通过–type参数指定导入格式，具体如下所示：
先删除数据
Js代码
> db.students.remove()
> db.students.find()
>
再导入之前导出的students_csv.dat文件
Shell代码
# ./bin/mongoimport -d test -c students –type csv –headerline –file students_csv.dat
connected to: 127.0.0.1
imported 10 objects
#
参数说明：
-type:指明要导入的文件格式
-headerline:指明之一行是列名，不需要导入
-file：指明要导入的文件
查询students，验证导入是否成功：
Js代码
> 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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