mongodb错误解决办法-bash: ./mongod: cannot execute binary file: Exec format error

本文介绍了在32位Ubuntu系统上启动64位MongoDB遇到的“无法执行二进制文件”错误,并提供了查看系统版本的方法。

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在启动 mongodb数据库的时候提示二进制文件不能执行,那是因为系统版本和mongodb版本不对,我本机装的ubuntu是32位系统 mongodb是64位程序所以执行的时候提示出错。

这里写图片描述

root@MS:/home/caoyuan/mongodb/bin# ./mongod --dbpath=../caodb
bash: ./mongod: cannot execute binary file: Exec format error

系统版本查看命令:
这里写图片描述

root@MS:/home/caoyuan/zhouyi# getconf LONG_BIT
32
<think>好的,现在我需要帮助用户解决如何将解析后的图片传送到MySQL数据库的问题。用户之前已经提到了整个系统的架构,包括使用MATLAB解调信号并通过网络传输数据。现在他们明确选择了MySQL作为数据库,所以我需要针对这个选择提供具体的解决方案。 首先,我得回顾之前的对话,确保保持一致。用户之前得到了关于不同数据库的建议,包括MySQL、MongoDB和PostgreSQL。现在用户决定使用MySQL,所以需要详细说明如何在MySQL中存储图片,以及相关的实现步骤。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。存储图片通常有两种方式:直接存为BLOB类型或者存储文件路径。用户可能关心存储效率、访问速度以及实现的复杂度。需要比较这两种方法的优缺点,帮助用户做出合适的选择。例如,BLOB适合小图片,而文件路径适合大文件,但需要处理文件系统的管理。 然后,具体实现步骤是关键。用户可能需要详细的步骤指导,包括如何设计数据库表结构,如何通过后端服务接收图片,以及如何将图片写入数据库。这里需要给出具体的SQL示例,比如创建表时的语句,以及使用ORM框架(如SQLAlchemy)的代码示例,或者直接使用MySQL连接器的Python代码。 此外,性能优化也是一个重要点。用户可能担心大量图片存储时的性能问题,需要建议分表、分区、缓存等策略。比如,按时间分表或者使用内存缓存来加速读取。 安全方面,用户的数据传输和存储需要加密,权限控制也不能忽视。需要提到使用SSL连接数据库,设置访问权限,以及可能的加密存储方法,如对BLOB字段加密。 最后,提供测试方案和注意事项,帮助用户在实际部署前验证解决方案的可行性。例如,如何测试写入和读取速度,如何处理并发情况,以及备份策略的重要性。 需要确保语言通俗易懂,结构清晰,步骤明确,并且覆盖用户可能关心的各个方面。同时,要避免使用过于专业的术语,或者在必要时解释术语,确保用户能够理解并实施这些步骤。</think>$$ \text{MySQL图像存储技术方案} $$ 针对NOAA卫星图像传输需求,建议采用MySQL数据库进行存储管理,具体技术路线如下: **一、存储架构选择** | 方案类型 | 实现方式 | 适用场景 | 性能指标 | |---------|---------|---------|---------| | **BLOB直存** | 将图片二进制流存入`LONGBLOB`字段 | 图片≤16MB,访问频次高 | 读写延迟≤50ms | | **文件路径** | 存储图片服务器路径于`VARCHAR(255)` | 图片>16MB,需快速检索 | 路径查询≤10ms | | **混合存储** | 缩略图存BLOB,原图存文件系统 | 兼顾性能与容量 | 综合响应≤80ms | **二、核心实现步骤** 1. **数据库设计** ```sql CREATE TABLE satellite_images ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, capture_time DATETIME NOT NULL, resolution VARCHAR(20) COMMENT '如HRPT:1.1km/AVHRR:4km', image_data LONGBLOB, checksum CHAR(32) COMMENT 'MD5校验值', INDEX time_idx (capture_time) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8; -- 启用压缩 ``` 2. **数据传输接口** 采用Python Flask构建REST API服务端: ```python from flask import Flask, request import mysql.connector app = Flask(__name__) @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_image(): file = request.files['image'] img_data = file.read() # 建立数据库连接 db = mysql.connector.connect( host="localhost", user="noaa_user", password="securepass", database="satellite_db" ) cursor = db.cursor() sql = "INSERT INTO satellite_images (capture_time, image_data) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (datetime.now(), img_data)) db.commit() return "Upload Success", 201 ``` 3. **MATLAB发送端配置** ```matlab % 设置HTTP请求选项 options = weboptions(... 'MediaType', 'auto',... 'Timeout', 30,... 'ContentType', 'binary',... 'CharacterEncoding', 'UTF-8'); % 读取并发送图像文件 image_data = fileread('noaa_20230801.jpg'); response = webwrite(... 'http://api.example.com/upload',... image_data, options); ``` **三、性能优化策略** 1. **存储优化** - 启用`innodb_buffer_pool_size`(建议设为物理内存的70-80%) - 对BLOB字段使用`COMPRESS()`函数压缩存储(压缩率可达60%) ```sql INSERT INTO images (image_data) VALUES (COMPRESS('原始二进制数据')); ``` 2. **查询加速** - 建立覆盖索引:`ALTER TABLE images ADD INDEX (capture_time, resolution)` - 启用查询缓存:`SET GLOBAL query_cache_size = 67108864;` 3. **分库分表** 当数据量>100GB时建议: ```sql -- 按年月分表 CREATE TABLE images_202308 LIKE satellite_images; CREATE TABLE images_202309 LIKE satellite_images; -- 使用MERGE引擎联合查询 CREATE TABLE all_images ( id INT NOT NULL, ... ) ENGINE=MERGE UNION=(images_202308,images_202309); ``` **四、安全实施方案** ```mermaid graph TD A[客户端] -->|HTTPS| B(Nginx反向代理) B -->|IP白名单| C[Flask应用] C -->|SSL| D[MySQL数据库] D --> E[磁盘加密] style A fill:#f9f,stroke:#333 style D fill:#ccf,stroke:#f66 ``` 1. **传输加密** ```nginx # Nginx配置SSL server { listen 443 ssl; ssl_certificate /etc/ssl/certs/noaa.crt; ssl_certificate_key /etc/ssl/private/noaa.key; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; } ``` 2. **数据库安全** ```sql -- 创建专用用户 CREATE USER 'noaa_loader'@'192.168.1.%' IDENTIFIED BY 'ComplexP@ssw0rd!'; GRANT INSERT ON satellite_db.satellite_images TO 'noaa_loader'@'192.168.1.%'; ``` **五、测试方案** 1. **压力测试** ```bash # 使用ab工具进行并发测试 ab -n 1000 -c 50 -p image.jpg -T 'multipart/form-data' http://localhost:5000/upload ``` 2. **验证方法** ```sql -- 检查数据完整性 SELECT COUNT(*) AS total, AVG(LENGTH(image_data)) AS avg_size, MAX(capture_time) AS latest FROM satellite_images WHERE capture_time BETWEEN '2023-08-01' AND '2023-08-31'; ``` **注意事项** - BLOB字段最大支持4GB(需设置`max_allowed_packet=1G`) - 建议定期执行`OPTIMIZE TABLE satellite_images;`整理碎片 - 重要数据推荐配置主从复制(Master-Slave Replication)
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