然后再运行net start mongodb,服务启动成功:

有可能遇到问题

1.mongod不是内部或外部命令

出现这种问题说明你没有把bin目录添加到环境变量之中,重新添加一下即可解决。

2.服务名无效

首先是看你输入的服务名称是否有误,然后再查看本地服务中有没有MongoDB服务,如果没有服务,则运行命令添加服务即可。

3.发生服务特定错误:100

删除db文件夹下的mongod.lock和storage.bson两个文件,若删除完之后仍然出现这种问题,用sc delete mongodb删除服务,再配置一下服务就能解决了。

其他解决方式:

在Mongodb新建配置文件mongo.config

用记事本打开mongo.config  ,并输入:

dbpath=D:\MongoDB\data\db

logpath=D:\MongoDB\data\log\mongo.log

用管理员身份打开cmd:

可能还有很多人不会管理员身份打开cmd。这也介绍下:

在下图路径下找到cmd 的运行文件

C:\Windows\System32

然后右键,以管理员身份运行

配置windows服务:

cmd先跳转到D:\MongoDB\bin目录下。

输入:mongod --config “D:\MongoDB\mongo.config” --install --serviceName “MongoDB”

即根据刚创建的mongo.config配置文件安装服务,名称为MongoDB。

启动命令:

切换到D:\MongoDB\bin目录

执行以下命令:

mongod --dbpath D:\MongoDB\data

这时命令行窗口会打印一些启动信息,最后一行显示为如下信息时表示启动成功了.

完成后,再次查看本地的服务。

然后浏览器 访问:

以robo3t为例简单介绍数据库的操作:

①robo3t,一路下一步结束。然后它默认27017端口,配置好连接就可以。

点击Save 保存

创建数据库

选Create Database创建,根据需要命名数据库;

点击Create Database

创建 test 为例

// 往positions这个collection里插入一条数据

//增

db.getCollection(‘positions’).insert({

name: ‘前端工程师’,

age: ‘35’,

先自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数初中级Java工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则近万的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《Java开发全套学习资料》送给大家,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。

img

img

img

由于文件比较大,这里只是将部分目录截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以扫码领取!

img

最后总结

ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ学习笔记PDF

image.png

  • RabbitMQ实战指南

image.png

  • 手写RocketMQ笔记

image.png

  • 手写“Kafka笔记”

image

关于分布式,限流+缓存+缓存,这三大技术(包含:ZooKeeper+Nginx+MongoDB+memcached+Redis+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ)等等。这些相关的面试也好,还有手写以及学习的笔记PDF,都是啃透分布式技术必不可少的宝藏。以上的每一个专题每一个小分类都有相关的介绍,并且小编也已经将其整理成PDF啦
1711463029996)]

  • 手写“Kafka笔记”

[外链图片转存中…(img-nlVLFASK-1711463029996)]

关于分布式,限流+缓存+缓存,这三大技术(包含:ZooKeeper+Nginx+MongoDB+memcached+Redis+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ)等等。这些相关的面试也好,还有手写以及学习的笔记PDF,都是啃透分布式技术必不可少的宝藏。以上的每一个专题每一个小分类都有相关的介绍,并且小编也已经将其整理成PDF啦
需要更多Java资料的小伙伴可以帮忙点赞+关注,点击传送门,即可免费领取!

Logo

Kafka开源项目指南提供详尽教程,助开发者掌握其架构、配置和使用,实现高效数据流管理和实时处理。它高性能、可扩展,适合日志收集和实时数据处理,通过持久化保障数据安全,是企业大数据生态系统的核心。

更多推荐