docker部署MongoDB数据库的实现步骤
作者：数据小白的进阶之路
Docker可以提供一个轻量级、可移植的容器化环境,使得MongoDB的部署变得更加简单和灵活,本文主要介绍了docker部署MongoDB数据库的实现步骤,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
最近由于工作需要搭建MongoDB数据库，将解析的车端采集的数据写入到数据库，由于MongoDB高可用、海量扩展、灵活数据的模型，因此选用MongoDB数据库；由于现公司只有服务器，因此考虑容器化部署MongoDB数据，特此记录一下~
一、镜像拉取
使用如下命令拉取最新MongoDB镜像
docker pull mongo
二、创建MongoDB容器
2.1 创建宿主机目录
执行如下代码：
mkdir -p /home/bigdata/mongodb_bigdata/data mkdir -p /home/bigdata/mongodb_bigdata/conf mkdir -p /home/bigdata/mongodb_bigdata/logs
创建这几个目录的原因是：
将docker容器挂载的宿主机目录与容器内部的的路径进行映射，相当于对容器的数据做了一个backup。容器销毁时，可以通过宿主机目录对容器的数据进行恢复。
2.2 创建docker容器
执行如下命令：
docker run -dit --name mongodb -p 27019:27017 \ -v /home/bigdata/mongodb_bigdata/data:/data/db \ -v /home/bigdata/mongodb_bigdata/conf:/data/configdb \ -v /home/bigdata/mongodb_bigdata/logs:/data/log/ \ --restart always -d mongo
2.3 启动容器
执行如下命令
docker exec -ti mongodb /bin/bash
执行上述命令后就进入到容器内部
2.4 创建账号
进入到容器内部后，使用命令mongosh进入到命令行执行页面：
进入到admin
创建超级管理员账号
db.createUser({user:"root",pwd:"123456",roles:[{role:'root',db:'admin'}]}) 
创建bigdata_db库并创建用户
# 创建库
use bigdata_db;
# 创建读写帐号
db.createUser(
{
user: "bigdata_rw",
pwd: "11111111",
roles: [
{ role: "readWrite", db: "bigdata_db" }
]
}
)
三、案例
3.1 python链接mongodb库
# ------------------------------ mongodb连接信息配置 -------------------------------
# 读写
username = 'bigdata_rw'
password = '2222'
ip = 'xx.xxx.xx.xx'
port = 27019
database = 'bigdata_db'
mongodb_info = f"mongodb://{username}:{password}@{ip}:{port}/{database}"
# ---------------------------------------------------------------------------------
connection = pymongo.MongoClient(mongodb_info)
# 链接
db_name = connection['bigdata_db']
collection_name = db_name[mongodb_table_name]
# 查询结果
result_data = collection_name.find()
for i in result_data:
print('the i is :', i)3.2、其他
1、新创建的容器没办法使用vim及ll等命令，可进行如下操作：
apt-get update apt-get install vim
中途遇到y/n直接enter就行。
如果还有其他的系统命令，可以执行apt-get install进行安装。
2、 ll的配置
vim ~/.bashrc # 进入到编辑页面，添加如下内容： alias ll='ls -l' # 使命令生效 source ~/.bashrc
到此这篇关于docker部署MongoDB数据库的实现步骤的文章就介绍到这了,更多相关docker部署MongoDB 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！