docker安装MongoDB(指令安装)_unable to find image 'mongo:latest' locally

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启动脚本

脚本内容

脚本赋权

启动脚本

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docker:链接:docker安装

准备工作:

# 打开目录
[root@MuYu docker]# cd /usr/local/docker/
# 创建 mongodb 文件夹
[root@MuYu docker]# mkdir mongodb
# 打开 mongodb 文件夹
[root@MuYu docker]# cd mongodb/

挂载目录

# 数据挂在目录
[root@MuYu mongodb]# mkdir data

启动脚本

# 编写脚本
[root@MuYu mongodb]# vim startMongodb.sh

脚本内容

docker run -d \
--name mongodb-4.0.28 \
--restart=always \
-v /usr/local/docker/mongodb/data:/data/db \
-p 27017:27017 mongo:4.0.28

脚本赋权

[root@MuYu mongodb]# chmod -R 700 startMongodb.sh

启动脚本

[root@MuYu mongodb]# ./startMongodb.sh 
Unable to find image 'mongo:4.0.28' locally
4.0.28: Pulling from library/mongo
58690f9b18fc: Pull complete 
b51569e7c507: Pull complete 
da8ef40b9eca: Pull complete 
fb15d46c38dc: Pull complete 
8c5b4403b3cc: Pull complete 
a336ecd37208: Pull complete 
12c733cd45a4: Pull complete 
0500d06255ed: Pull complete 
94973a063374: Pull complete 
6311dd69caf7: Pull complete 
b40f828abab8: Pull complete 
8379d13e9da6: Pull complete 
12fa2eef4452: Pull complete 
Digest: sha256:d22f53e7aa6851a62f28bff4061176ceaa90ca8dfd025067dfb5db84a60eb0cc
Status: Downloaded newer image for mongo:4.0.28
e557fd76e2b1dcada82ad2f63ed29bcddb5e748d56d5e98e5379f4d8384109ac

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 番外:

简介:

MongoDB是一个基于分布式文件存储 [1]  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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点:

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：

mongodb集群参考

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持 Golang，RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

*可通过网络访问。

原理:

所谓“面向集合”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized Document Format）。

MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：

1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3）高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下：

1）要求高度事务性的系统。

2）传统的商业智能应用。

3）复杂的跨文档（表）级联查询。