mongodb数据备份和还原主要分为二种，一种是针对于库的mongodump和mongorestore，一种是针对库中表的mongoexport和mongoimport。(表理解为collections)
一、mongodump备份数据库
1，常用命令格
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mongodump -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -o 文件存在路径
如果没有用户谁，可以去掉-u和-p。
如果导出本机的数据库，可以去掉-h。
如果是默认端口，可以去掉--port。
如果想导出所有数据库，可以去掉-d。
2，导出所有数据库
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[root@localhost mongodb] # mongodump -h 127.0.0.1 -o /home/zhangy/mongodb/
connected to: 127.0.0.1
Tue Dec 3 06:15:55.448 all dbs
Tue Dec 3 06:15:55.449 DATABASE: test to /home/zhangy/mongodb/test
Tue Dec 3 06:15:55.449 test .system.indexes to /home/zhangy/mongodb/test/system .indexes.bson
Tue Dec 3 06:15:55.450 1 objects
Tue Dec 3 06:15:55.450 test .posts to /home/zhangy/mongodb/test/posts .bson
Tue Dec 3 06:15:55.480 0 objects
3，导出指定数据库
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[root@localhost mongodb] # mongodump -h 192.168.1.108 -d tank -o /home/zhangy/mongodb/
connected to: 192.168.1.108
Tue Dec 3 06:11:41.618 DATABASE: tank to /home/zhangy/mongodb/tank
Tue Dec 3 06:11:41.623 tank.system.indexes to /home/zhangy/mongodb/tank/system .indexes.bson
Tue Dec 3 06:11:41.623 2 objects
Tue Dec 3 06:11:41.623 tank.contact to /home/zhangy/mongodb/tank/contact .bson
Tue Dec 3 06:11:41.669 2 objects
Tue Dec 3 06:11:41.670 Metadata for tank.contact to /home/zhangy/mongodb/tank/contact .metadata.json
Tue Dec 3 06:11:41.670 tank. users to /home/zhangy/mongodb/tank/users .bson
Tue Dec 3 06:11:41.685 2 objects
Tue Dec 3 06:11:41.685 Metadata for tank. users to /home/zhangy/mongodb/tank/users .metadata.json
二、mongorestore还原数据库
1，常用命令格式
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mongorestore -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 --drop 文件存在路径
--drop的意思是，先删除所有的记录，然后恢复。
2，恢复所有数据库到mongodb中
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[root@localhost mongodb] # mongorestore /home/zhangy/mongodb/ #这里的路径是所有库的备份路径
3，还原指定的数据库
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[root@localhost mongodb] # mongorestore -d tank /home/zhangy/mongodb/tank/ #tank这个数据库的备份路径
[root@localhost mongodb] # mongorestore -d tank_new /home/zhangy/mongodb/tank/ #将tank还有tank_new数据库中
这二个命令，可以实现数据库的备份与还原，文件格式是json和bson的。无法指写到表备份或者还原。
三、mongoexport导出表，或者表中部分字段
1，常用命令格式
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mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 -f 字段 -q 条件导出 --csv -o 文件名
上面的参数好理解，重点说一下：
-f 导出指字段，以字号分割，-f name,email,age导出name,email,age这三个字段，如果想导出嵌套格式的字段，格式为：field.field
-q 可以根查询条件导出，-q ‘{ "uid" : "100" }‘ 导出uid为100的数据
--csv 表示导出的文件格式为csv的，这个比较有用，因为大部分的关系型数据库都是支持csv，在这里有共同点(已过时，建议使用 --type csv )
2，导出整张表
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[root@localhost mongodb] # mongoexport -d tank -c users -o /home/zhangy/mongodb/tank/users.dat
connected to: 127.0.0.1
exported 4 records
3，导出表中部分字段
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[root@localhost mongodb] # mongoexport -d tank -c users --csv -f uid,name,sex -o tank/users.csv
connected to: 127.0.0.1
exported 4 records
4，根据条件导出数据
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[root@localhost mongodb] # mongoexport -d tank -c users -q ‘{uid:{$gt:1}}‘ -o tank/users.json
connected to: 127.0.0.1
exported 3 records
五、mongoimport导入表，或者表中部分字段
1，常用命令格式
1.1，还原整表导出的非csv文件
mongoimport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 --upsert --drop 文件名
重点说一下--upsert，其他参数上面的命令已有提到，--upsert 插入或者更新现有数据
1.2，还原部分字段的导出文件
mongoimport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 --upsertFields 字段 --drop 文件名
--upsertFields跟--upsert一样
1.3，还原导出的csv文件
mongoimport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 --type 类型 --headerline --upsert --drop 文件名
上面三种情况，还可以有其他排列组合的。
2，还原导出的表数据
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[root@localhost mongodb] # mongoimport -d tank -c users --upsert tank/users.dat
connected to: 127.0.0.1
Tue Dec 3 08:26:52.852 imported 4 objects
3，部分字段的表数据导入
[root@localhost mongodb]# mongoimport -d tank -c users --upsertFields uid,name,sex tank/users.dat
connected to: 127.0.0.1
Tue Dec 3 08:31:15.179 imported 4 objects
4，还原csv文件
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[root@localhost mongodb]# mongoimport -d tank -c users --type csv --headerline --file tank/users.csv
connected to: 127.0.0.1
Tue Dec 3 08:37:21.961 imported 4 objects
总体感觉，mongodb的备份与还原，还是挺强大的，虽然有点麻烦。
例子：
mongoexport -d kinth_datacrawl -c common_task_data -q {‘taskUuid‘:‘b_hnmY43goyO3JtvYVUKS1‘} -o C:\container\fgk.json
mongoexport -d kinth_datacrawl -c common_task_data -q {‘taskUuid‘:‘b_hnmY43goyO3JtvYVUKS1‘} --type csv -o C:\container\fgk.csv
mongoexport -d kinth_datacrawl -c common_task_data -q {‘taskUuid‘:‘b_hnmY43goyO3JtvYVUKS1‘} --type csv -f data.title,data.declare_time,data.source,data.content -o C:\container\fgk.csv
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