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MongoDB无法连接/认证失败
1、一般这种情况就是：mongo没有将dbpath设成默认启动时访问的db路径，导致找不到数据库存放路径，而导致服务启动时出错。
2、在flask项目中连接mongodb后台报错：pymongo.errors.OperationFailure： Authentication failed. 连接方式为：可能原因：外部连接mongodb的认证机制（authMechanism）采用的是SCRAM-SHA-1，但是项目中并未指定此认证机制。
3、\bin\；确保你以管理员身份运行MongoDB；如果你的MongoDB运行在启用身份验证的模式下，但尝试以未授权方式启动，也可能导致启动失败。在这种情况下，你需要在连接MongoDB时提供正确的用户名和密码。
4、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。
5、mac 下关机开机运行mongodb/bin 运行mongod正常，新窗口mongo运行 报错链接失败 mongo.js 257：13 百度问题/data/db 下生成mongo.lock锁 不明白为什么重启之后就生成这玩意儿，正常退出MongoDB。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全
1、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
3、注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段。
4、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
5、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
6、示例 结果中显示的是默认 _id 索引。默认_id索引 ：MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。
mongodb索引加错了有什么影响
1、建立索引可以加快检索的性能。同时会降低插入和修改的性能。因为在插入和修改的时候建立索引需要耗费额外的时间。索引的建立需要进行权衡与优化。和关系型数据库是一样的。
2、索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数。
3、唯一性索引对于文档中缺失的字段，会使用null值代替，因此不允许存在多个文档确实索引字段的情况（mysql可以插入多条null，唯一性对此没有约束，因为MySQL将NULL值视为不同的值）。
mongodb为什么没创建索引,他就有索引
1、mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立。
2、一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。
3、所以可以说，innodb的数据文件是依靠主键组织起来的，这也就是为什么innodb引擎下创建的表，必须指定主键的原因，如果没有显式指定主键，innodb引擎仍然会对该表隐式地定义一个主键作为聚簇索引。
4、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
5、数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。
6、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
3、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。
4、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
5、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
6、使用场景：（1）网站数据：MongoDB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，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
