如何做好mongodb的数据备份？

文档数据库服务是云服务商重要的数据库服务产品之一，而数据库的备份与恢复功能是数据库容灾重要且必不可少的手段。文档数据库云服务提供了数据库的备份与恢复功能，但我们要了解其背后的机制，文档数据库服务采用的是开源的mongoDB，自然就要先从mongoDB数据库的备份和恢复机制入手。

mongoDB的数据库备份恢复机制主要有两种，

一是使用自带的mongodump&mongorestore工具；

二是基于数据文件的备份和恢复。

现简要阐述如下：

注意当恢复数据时，mongorestore不会删除数据， 所以如果恢复的是当前的数据库实例， 就确保使用-drop 标记执行。

如何把mysql中的数据同步到elasticsearch中？

对于ES，我并没有在实际项目中应用（自己研究过，没有实战过）；我们项目使用的是MongoDB；由于项目的特殊性，我们研究了很多关于A->B的数据同步方案，包括DB2/Mysql到MongoDB，MongoDB到MongoDB等等。

把MySQL的数据实时同步到ES，这样可以实现在ES中低延迟的检索，有些公司的项目做了分库，可以单独搭建一套ES来放全量的数据（或全量数据的部分字段，达到全量检索的效果），常用的数据同步实现方案有这些：

MySQL Binlog：MySQL的Binlog日志可以用于数据库的主从复制、数据恢复，也可以将MySQL的数据同步给ES；这里需要注意，Binlog的日志模式只能使用ROW模式（另外两种模式是STATEMENT和MIXED）；解析Binlog日志中的内容，执行ES Document API，这样就可以将数据同步到ES中；

MySQL dump：如果是新建的项目，使用Binlog做数据同步是没有问题的，但如果MySQL已经运行了一段时间，项目架构中后增加的ES，那么历史数据的迁移就要额外处理了，因为Binlog可能已经被覆盖了。这时候历史数据的同步，可以使用mysqldump对现有数据导出，之后再使用Binlog的方式；

开源工具：前两种方式都是在数据库日志这个级别做文章，我们还可以使用一些开源工具，比如go-mysql-elasticsearch；它可以帮助我们完成第一次全量数据同步，后续增量数据同步的工作（底层也是解析Binlog日志）；又或者mypipe，它支持将Binlog日志内容解析后推送到Kafka，如果要写入到ES中，还需要写额外的代码从Kafka中消费数据写入ES。

上面提过，我们项目中是将关系型数据库DB2/Mysql中的数据同步到MongoDB中，Mysql尚且还能使用Binlog日志，DB2想要把变化的数据实时通知出来，实现起来比较困难（写程序部署到DB2服务器上，要和数据库做关联配置，当数据发生变化，程序发送MQ通知给外围系统），先不说性能是否能保证，就是“自己写一个通知程序部署到数据库所在服务器上（有侵入）”，这一点至少在我们公司是无法做到的。

到此，以上就是小编对于mongodb导出整个数据库的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。