mongodb数据库批量插入海量数据时为什么有少部分数据丢失1、小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据 。
2、选举机制造成的数据丢失 。这里主要说这个 。简单讲，MongoDB目前的选举机制是有缺陷的 。在一些场景下会造成数据丢失 。这些场景实际中会出现，如多机房情况下 ， 但一般不会太多 。
3、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 。
4、Mongo最大的特点是他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 。它的特点是高性能、易部署、易使用 ， 存储数据非常方便 。
5、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
6、MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失 。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构 。
如何在Mongodb中实现数据超时自动删除功能比较慢的方法：可以尝试给这个数据库增加一个 replica-set，等新加的结点和老数据同步了之后就可以停掉老数据库并删除老数据，以新结点对外提供服务，此时数据库空间应该已经整理好并压缩到最小了 。
第一个参数是一个查询条件 ， 用于定位需要更新的文档 。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录 。第二个参数是一个更新操作 ， 使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中 。
在MySQL数据库中，可以使用DROP DATABASE命令来删除指定的数据库，该命令会清空该数据库中的所有表和数据 。在MongoDB数据库中，可以使用db.collection.drop（）命令来删除指定的集合 ， 该命令会清空该集合中的所有文档和数据 。
mongodb暂时没有定时任务的概念，如果需要定时删除可以用程序周期的去执行删除任务，也可以把删除的JS代码存储在mongodb端，周期的去调用删除就好 。
通过软件操作 。通过cmd打开一个命令行窗口 。通过mongo命令连接本地MongoDB数据库服务 。注意：本地MongoDB服务需要工作在27017端口上，图示 ， 连接成功即可 。查看需要处理的集合：showdb命令查看所有数据库 。
window7拒绝连接MongoDB怎么办?这不是mongodb无法启动，是你还没有启动mongodb就来连接使用它了 ， 肯定是不成功的 。先去mongodb的bin目录下运行mongod --dbpath XXXX/data 来启动mongodb，然后再来连接mongodb 。
测试ok，证明是我的配置文件configdb 路径有问题，查看文件原来是多了个空格 ， 去掉ok了 。
方法/步骤 登陆mongodb官网点击右侧的下载 选择windows平台，如图点击需要的zip文件下载（笔者这里主要讲诉zip文件的安装）legacy版本可以用于旧版本系统下安装，这里不推荐 。
连接到 vps ， 执行命令 ps -ef | grep node 打印信息 root 13453 12179 0 13：20 pts/0 00：00：00 grep node 说明 node.js 没有运行 。执行命令 ps -ef | grep mongodb 说明 mongodb 也没有运行 。
如何判断并杀掉超时的python进程?【mongodb运行命令 程序运行着mongodb就超时了】supervisord专门干的就是这事，这个已经很成熟 ， 服务器上的Python和MongoDB进程都是用它管理的 。如果supervisord还不满足你的需求，如你需要在自己的程序中进行进程管理，你可以去参考supervisord的代码实现 。
使用top命令就可以查看到僵尸进程 。查看具体进程pid#ps-A-ostat ， ppid，pid，cmd|grep-e^说明：不是查不出僵尸进程 ， 是因为我重启了系统，没有僵尸进程 。
办法很多 。通常的办法是，子线程出异常后 ， 主进程检查到它的状态不正常，然后自己主动将其余线程退出，最后自己再退出 。这是稳妥的办法 。另外的办法是，某一个子线程专用于监控状态 。它发现状态不对时，直接强制进程退出 。
输入“ps”命令获取进程的PID，这个命令要求你是运行这个程序的那个人或者是根用户 。如果是根用户，请输入“ps-aux”命令查看所有的进程，不管是谁拥有它们的 。2）在清单中找到这个出错进程 。
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