在CentOS 7.9上安装MongoDB，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入MongoDB公钥：

sudo rpm --import https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc

2. 创建MongoDB仓库文件：

echo '[mongodb-org-4.2]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.2/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc' | sudo tee /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo

3. 安装MongoDB：

sudo yum install -y mongodb-org

4. 启动MongoDB服务并设置开机自启：

sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

5. 检查MongoDB服务状态：

sudo systemctl status mongod

以上步骤会安装MongoDB 4.2版本。如果需要安装其他版本，请修改仓库文件中的版本号。

解释：

TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 这个错误表明你在调用 pandas 库中的 DataFrame.to_excel() 方法时，传入了一个该方法不认识的关键字参数。

解决方法：

1. 检查 to_excel() 方法的调用，移除不支持的关键字参数。
2. 查阅 pandas 官方文档，确认 to_excel() 方法支持的参数列表，确保你使用的参数是正确的。
3. 如果你使用的参数是正确的，可能是 pandas 版本不匹配，升级 pandas 到最新版本可能解决问题。

示例：

如果你的代码是这样的：

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3]})
df.to_excel(sheet_name='Sheet1', unsupported_arg=True)

你应该移除 unsupported_arg 参数，因为它不是 to_excel 方法支持的参数。

修正后的代码应该像这样：

df.to_excel(sheet_name='Sheet1')

为了在Java中连接MongoDB，你需要使用MongoDB Java驱动程序。以下是一个简单的例子，展示了如何使用MongoDB Java驱动程序连接到MongoDB服务器并执行一些基本操作。

首先，确保你的项目中包含了MongoDB Java驱动程序的依赖。如果你使用Maven，可以在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.mongodb</groupId>
    <artifactId>mongodb-driver-sync</artifactId>
    <version>4.5.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序，展示了如何连接到MongoDB，选择数据库，并进行简单的插入操作：

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import org.bson.Document;
 
public class MongoDBExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到MongoDB服务
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
 
        // 选择数据库
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");
 
        // 选择集合（如果不存在将自动创建）
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("test");
 
        // 创建文档
        Document doc = new Document("name", "Alice").append("age", 24);
 
        // 插入文档
        collection.insertOne(doc);
 
        // 关闭客户端
        mongoClient.close();
    }
}

在这个例子中，我们使用MongoClients.create方法连接到本地运行的MongoDB实例。然后，我们选择名为mydb的数据库，并在其中获取名为test的集合。接着，我们创建一个包含名称和年龄的文档，并使用insertOne方法将其插入到集合中。最后，我们关闭MongoDB客户端以释放资源。

请确保MongoDB服务正在运行，并且你有权连接到数据库。如果你使用的是远程服务器或者有不同的连接配置，请相应地修改连接字符串。

在Windows环境下部署MongoDB的副本集，你需要做以下几个步骤：

1. 安装MongoDB。
2. 配置副本集。
3. 启动MongoDB服务。

以下是一个基本的示例步骤：

1. 安装MongoDB。

   从MongoDB官网下载Windows版本的MongoDB压缩包，解压到指定目录。

2. 配置副本集。

   假设你有三个实例，分别在C:\data\db1, C:\data\db2, C:\data\db3，配置文件如下：

   C:\mongodb\db1\mongod.cfg

   
   
   
   systemLog:
     destination: file
     logAppend: true
     path:  C:\mongodb\log\mongod.log
   storage:
     dbPath: C:\data\db1
   replication:
     replSetName: rs0

   C:\mongodb\db2\mongod.cfg

   
   
   
   systemLog:
     destination: file
     logAppend: true
     path:  C:\mongodb\log\mongod.log
   storage:
     dbPath: C:\data\db2
   replication:
     replSetName: rs0

   C:\mongodb\db3\mongod.cfg

   
   
   
   systemLog:
     destination: file
     logAppend: true
     path:  C:\mongodb\log\mongod.log
   storage:
     dbPath: C:\data\db3
   replication:
     replSetName: rs0

3. 启动MongoDB服务。

   打开三个命令行窗口，分别启动三个MongoDB服务实例：

   
   
   
   mongod --config C:\mongodb\db1\mongod.cfg --serviceName "MongoDB1" --install
   mongod --config C:\mongodb\db2\mongod.cfg --serviceName "MongoDB2" --install
   mongod --config C:\mongodb\db3\mongod.cfg --serviceName "MongoDB3" --install

   然后使用以下命令启动服务：

   
   
   
   net start MongoDB1
   net start MongoDB2
   net start MongoDB3

4. 初始化副本集。

   连接到其中一个mongod实例：

   
   
   
   mongo --host localhost --port 27017

   然后在Mongo shell中运行以下命令来初始化副本集：

   
   
   
   rs.initiate(
     {
       _id: "rs0",
       members: [
         { _id: 0, host: "localhost:27017" },
         { _id: 1, host: "localhost:27018" },
         { _id: 2, host: "localhost:27019" }
       ]
     }
   )

这样，你就在Windows环境下部署了一个基本的MongoDB副本集。注意，端口号（27017, 27018, 27019）和目录路径(C:\data\db1, C:\data\db2, C:\data\db3)等需要根据你的实际情况进行调整。

from pymongo import MongoClient
 
# 假设MongoDB服务运行在本地，端口是27017
client = MongoClient('localhost', 27017)
 
# 连接到数据库
db = client['example_db']
 
# 连接到集合
collection = db['example_collection']
 
# 创建一个复合索引
# 为firstname字段创建一个升序索引，为lastname字段创建一个降序索引
# 同时设置一个唯一性约束，确保索引的字段组合是唯一的
collection.create_index([
    ('firstname', pymongo.ASCENDING),
    ('lastname', pymongo.DESCENDING)
], unique=True)
 
print("索引创建成功")

这段代码演示了如何在MongoDB中使用PyMongo库来创建一个复合索引，并设置了字段的升序和降序，以及唯一性约束。这是数据库开发中一个重要的操作，对于提高查询效率和保证数据完整性都非常有帮助。

// 假设我们已经有了一个MongoDB集群，并且我们想要优化其性能
// 我们可以使用MongoDB的shell来进行各种操作，以下是一些可能的优化措施：
 
// 1. 数据分片以平衡负载
// 使用`sh.status()`查看分片的状态和负载
sh.status()
 
// 如果需要，你可以手动迁移分片的数据来平衡负载
// 2. 配置索引来提高查询性能
// 检查现有的索引
db.collection.getIndexes()
 
// 创建新的索引来优化查询
db.collection.createIndex({ field: 1 }) // 为field字段创建升序索引
 
// 3. 调整oplog大小来应对高写入负载
// 可以通过调整配置来增加oplog的大小
 
// 4. 使用`wiredTiger`存储引擎的配置来优化性能
// 例如，调整内存使用情况和磁盘I/O配置
 
// 5. 监控和分析
// 使用MongoDB自带的监控工具，如`mongostat`和`mongotop`来监控性能
 
// 6. 使用`readPreference`来优化读取操作
// 设置为`secondary`可以从副本集的次要节点读取数据
 
// 注意：这些操作可能会影响数据库的正常运行，请在维护窗口执行或者在测试环境中测试。

以上代码提供了一些可能的MongoDB集群性能优化策略，包括数据分片、索引优化、oplog大小调整、存储引擎配置优化、监控和分析工具的使用，以及读取优化。这些策略应该根据实际的集群状况和负载进行调整和应用。

解决SQL注入和使用SQLmap进行Oracle、MongoDB、DB2数据库攻击与防御的问题，需要关注以下几个方面：

1. 防止SQL注入：

   • 使用参数化查询（预处理语句）。
   • 对输入进行验证和清理。
   • 使用ORM工具（例如Hibernate, ActiveRecord等）。

2. 使用SQLmap进行攻击：

   • 确保SQLmap的使用符合法律法规。
   • 了解目标系统的结构和漏洞。
   • 使用SQLmap的正确选项和技术来发现和利用漏洞。

示例代码（伪代码）：

1. 防止SQL注入（以Python的pymysql为例）：

import pymysql
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='user',
                             password='passwd',
                             database='db',
                             charset='utf8mb4',
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
 
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 使用参数化查询
        sql = "SELECT * FROM `users` WHERE `username` = %s"
        cursor.execute(sql, ('someuser',))
        result = cursor.fetchone()
        print(result)
finally:
    connection.close()

2. 使用SQLmap（命令行示例）：

sqlmap -u "http://www.vulnerable-site.com/vuln-page.php?id=1" --risk=3 --level=5 --batch

注意：

• 在实际环境中，防御措施需要根据具体情况和对安全性的要求进行定制。
• 使用SQLmap时，请确保你有权进行测试，并遵守相关法律法规。

以下是一个简化的示例，展示了如何在Django中创建一个相册日记模型，并提供了基本的数据库迁移命令和模型使用方法。

# 在你的Django应用的models.py文件中
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
 
class Album(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField(blank=True)
    date_created = models.DateField(auto_now_add=True)
    owner = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
 
    def __str__(self):
        return self.title
 
class Photo(models.Model):
    image = models.ImageField(upload_to='photos/%Y/%m/%d/')
    caption = models.CharField(max_length=100, blank=True)
    date_taken = models.DateField()
    album = models.ForeignKey(Album, on_delete=models.CASCADE)
 
    def __str__(self):
        return self.caption or str(self.id)

接下来，在Django项目的根目录下运行以下命令来进行数据库迁移：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

迁移完成后，你可以在你的视图（views.py）中创建和查询相册和照片，或者在Django的管理后台中直接管理相册和照片。

在管理后台添加相册和照片的示例代码：

# 在你的Django应用的admin.py文件中
from django.contrib import admin
from .models import Album, Photo
 
admin.site.register(Album)
admin.site.register(Photo)

现在，你可以通过访问 /admin/ 地址来管理相册和照片了。

在MongoDB中，您可以使用db.collection.stats()函数来获取每个集合的数据量信息。如果您想要查询所有表（集合）的数据量，您可以编写一个脚本遍历所有集合并获取这些信息。

以下是一个MongoDB的shell命令示例，用于获取所有集合的数据量：

db.getCollectionNames().forEach(function(collectionName) {
    var stats = db[collectionName].stats();
    print(collectionName + ": " + stats.count);
});

在这个脚本中，db.getCollectionNames()获取当前数据库中所有集合的名称，然后使用forEach遍历它们。对于每个集合，我们调用stats()函数来获取统计信息，并打印出集合名称和数据量（count属性）。

如果你正在使用MongoDB的Node.js驱动程序，你可以使用以下代码来实现相同的功能：

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'your_database_name';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
    if(err) throw err;
    const db = client.db(dbName);
 
    db.listCollections().toArray(function(err, collections) {
        if (err) throw err;
 
        collections.forEach(collection => {
            db.collection(collection.name).stats(function(err, stats) {
                if (err) throw err;
                console.log(collection.name + ": " + stats.count);
            });
        });
 
        client.close();
    });
});

请确保将url和dbName替换为实际的MongoDB连接URL和数据库名称。这段代码将连接到MongoDB，遍历所有集合，并为每个集合打印出数据量。

选择 MongoDB 还是 PostgreSQL 取决于具体的项目需求和偏好。以下是一些主要的考量因素：

1. 数据模型：

   • MongoDB 更适合非结构化或半结构化数据，它使用 JSON 或 BSON 格式存储数据，可以轻松适应数据结构的变化。
   • PostgreSQL 对 SQL 支持更好，适合需要严格数据定义和复杂查询的应用。

2. 可伸缩性和性能：

   • MongoDB 通常被视为一种 NoSQL 数据库，具有高度的可伸缩性和灵活性，适合大规模数据处理。
   • PostgreSQL 对于复杂事务处理和高级查询性能表现更好，但在大规模分析和处理数据时可能不够灵活。

3. 生态系统和社区支持：

   • MongoDB 拥有一个活跃的社区和广泛的生态系统支持，包括各种语言的驱动程序和工具。
   • PostgreSQL 在这方面有着较长时间的历史，拥有更成熟的生态系统和更广泛的社区支持。

4. 安全性和合规性：

   • 两者都提供了数据备份、恢复和高可用性选项。
   • PostgreSQL 提供了更多的安全特性和更好的对法规遵从性的支持。

5. 企业需求：

   • 如果企业有特定的要求，例如需要复杂的事务支持、严格的数据一致性，或者需要与现有系统的兼容性，这可能会影响选择。

6. 开发偏好：

   • 开发者可能更喜欢 MongoDB 的文档存储或 PostgreSQL 的 SQL 功能。

选择数据库时，还应考虑成本、维护成熟度、操作复杂度等因素。对于新项目，如果需要灵活的数据模型和高度可伸缩性，MongoDB 可能是一个不错的选择。如果对数据一致性和事务支持有严格要求，或者想要更传统的 SQL 数据库体验，PostgreSQL 可能是更好的选择。