可能的情况
1.端口27017未开放
2.开启认证，密码错误
3.在PHP中密码中有 @ 符号
创建管理员
use admin
db.createUser(
{
user: “admin”,
pwd: “admin”,
roles: [ { role: “userAdminAnyDatabase”, db: “admin” } ]
}
)
重启MongoDB实例
mongod –auth –port 27017 –dbpath <关联路径>
连接并认证
mongo –port 27017 -u “admin” -p “admin” –authenticationDatabase “admin”
添加额外权限用户
use test
db.createUser(
{
user: “test”,
pwd: “test123”,
roles: [ { role: “readWrite”, db: “test” } ]
}
)
连接并认证
mongo –port 27017 -u “test” -p “test123” –authenticationDatabase “test”
注意：如果是配置文件/etc/mongod.conf 启动的记得 在配置文件中写一行 auth=true #window security: authorization: enabled #linux
客户端认证 db.auth(“someAdminUser”, password)
其他参数：
processManagement.fork: true 以daemon模式启动mongod
net.bindIp: 指定IP，逗号分隔，注释掉的情况下，服务启动在0.0.0.0
systemLog.quiet: true 日志输出使用quiet模式，只输出critical
storage.dbPath: 指定数据的存放位置
replication.replSetName: 副本集的名字
security.authorization: enabled 使用认证
security.keyFile: 使用keyFile
verbosity: 日志开启debug模式，0-5
operationProfiling.slowOpThresholdMs: slowlog设定，默认100
net.http.RESTInterfaceEnabled: rest接口是否有效
net.maxIncomingConnections: 最大连接数，默认65536，不能超过系统设置，# ulimit -n
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很多人第一反应是各种切分；我给的顺序是:
第一优化你的sql和索引；
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高；
有人也许要说第一步优化sql和索引这还用说吗？的确，大家都知道，但是很多情况下，这一步做的并不到位，甚至有的只做了根据sql去建索引，根本没对sql优化（中枪了没？），除了最简单的增删改查外，想实现一个查询，可以写出很多种查询语句，不同的语句，根据你选择的引擎、表中数据的分布情况、索引情况、数据库优化策略、查询中的锁策略等因素，最终查询的效率相差很大；优化要从整体去考虑，有时你优化一条语句后，其它查询反而效率被降低了，所以要取一个平衡点；即使精通mysql的话，除了纯技术面优化，还要根据业务面去优化sql语句，这样才能达到最优效果；你敢说你的sql和索引已经是最优了吗?
再说一下不同引擎的优化，myisam读的效果好，写的效率差，这和它数据存储格式，索引的指针和锁的策略有关的，它的数据是顺序存储的（innodb数据存储方式是聚簇索引），他的索引btree上的节点是一个指向数据物理位置的指针，所以查找起来很快，（innodb索引节点存的则是数据的主键，所以需要根据主键二次查找）；myisam锁是表锁，只有读读之间是并发的，写写之间和读写之间（读和插入之间是可以并发的，去设置concurrent_insert参数，定期执行表优化操作，更新操作就没有办法了）是串行的，所以写起来慢，并且默认的写优先级比读优先级高，高到写操作来了后，可以马上插入到读操作前面去，如果批量写，会导致读请求饿死，所以要设置读写优先级或设置多少写操作后执行读操作的策略;myisam不要使用查询时间太长的sql，如果策略使用不当，也会导致写饿死，所以尽量去拆分查询效率低的sql,
innodb一般都是行锁，这个一般指的是sql用到索引的时候，行锁是加在索引上的，不是加在数据记录上的，如果sql没有用到索引，仍然会锁定表,mysql的读写之间是可以并发的，普通的select是不需要锁的，当查询的记录遇到锁时，用的是一致性的非锁定快照读，也就是根据数据库隔离级别策略，会去读被锁定行的快照，其它更新或加锁读语句用的是当前读，读取原始行；因为普通读与写不冲突，所以innodb不会出现读写饿死的情况，又因为在使用索引的时候用的是行锁，锁的粒度小，竞争相同锁的情况就少，就增加了并发处理，所以并发读写的效率还是很优秀的，问题在于索引查询后的根据主键的二次查找导致效率低；
ps:很奇怪，为什innodb的索引叶子节点存的是主键而不是像mysism一样存数据的物理地址指针吗？如果存的是物理地址指针不就不需要二次查找了吗，这也是我开始的疑惑，根据mysism和innodb数据存储方式的差异去想，你就会明白了，我就不费口舌了！
所以innodb为了避免二次查找可以使用索引覆盖技术，无法使用索引覆盖的，再延伸一下就是基于索引覆盖实现延迟关联；不知道什么是索引覆盖的，建议你无论如何都要弄清楚它是怎么回事！
尽你所能去优化你的sql吧！说它成本低，却又是一项费时费力的活，需要在技术与业务都熟悉的情况下，用心去优化才能做到最优，优化后的效果也是立竿见影的！
转载 http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332
1.按照官方手册，在centos中加个源
vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.2.repo 加入以下内容
[mongodb-org-3.2]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.2/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.2.asc
保存之后 用yum安装
1.mongoDB下载地址，找到适合自己的window版本
https://www.mongodb.org/downloads/#production
2.自定义安装，我选择的目录是E:\soft\MongoDB 安装完成后把E:\soft\MongoDB\bin加入系统PATH
再在E:\soft下建立两个目录E:\soft\log和E:\soft\mongo
3.命令行下运行 MongoDB 服务器[一下所有–为两个“-”]
mongod.exe –dbpath E:\soft\mongo