Einführung in MongoDB-Tools

Der folgende Artikel enthält eine Übersicht über MongoDB Tools. Wie wir wissen, handelt es sich bei Mongo um eine Open-Source-NoSQL-Datenbank, die unter Berücksichtigung der hohen Leistung, hohen Verfügbarkeit und einfachen Skalierbarkeit entwickelt wurde. Darüber hinaus stehen auf dem Markt zahlreiche Tools zur Verfügung, mit denen sich Produktivität, Effizienz und Verwaltungsaufgaben noch weiter verbessern lassen.

Liste der MongoDB-Tools

  1. MongoDB-Kompass
  2. Mongo Management Studio
  3. MongoJS Query Analyzer
  4. Nucleon Database Master
  5. NoSQLBooster
  6. Studio 3T
  7. MongoDB Spark Connector
  8. MongoDB-Charts

Sehen wir uns die Tools und ihre Merkmale an, anhand derer Sie den geschäftlichen Nutzen auf pragmatische Weise erkennen können.

1. MongoDB-Kompass:

In einfach seiner GUI von MongoDB. Es bietet dem Benutzer eine grafische und interaktive Ansicht von MongoDB, in der der Benutzer für keine Aufgabe tiefer in die Abfragesprache eintauchen muss. Dies kann von der MongoDB-Website heruntergeladen werden. Um es zu benutzen, muss man mit MongoDB Compass einen Benutzer und ein Passwort erstellen.

Eigenschaften:

  • Daten können visuell untersucht werden.
  • Änderungen (wie Einfügen, Ändern und Löschen) von Daten werden hier einfacher.
  • Das Verstehen der Leistung wird einfacher, da Indizes geplant, angezeigt und verwaltet werden können.
  • Mit wenigen Klicks können Sie Geodaten visualisieren
  • Man kann das Schreiben von Befehlszeilen loswerden

2. Mongo Management Studio:

Es ist eine leichte Schnittstelle, die typische MongoDB-Befehle schnell und effektiv ausführen kann. Man muss mit der MongoDB-Shell interagieren. Dies erleichtert Ihre Entwicklungs- und Testprozesse.

Eigenschaften:

  • Mongo Management Studio unterstützt fast alle gängigen Plattformen.
  • Es ist möglich, in GridFS-Sammlungen zu lesen und zu schreiben
  • Datenmanipulation wird damit verdammt schneller.

3. MongoJS Query Analyzer:

MongoJS Query Analyzer ist ein umfangreiches Tool, das Javascript-Befehle für die NoSQL-Datenbank ausführen kann. Es verfügt über eine Reihe interessanter Funktionen, darunter automatische Vervollständigung von Anweisungen und Hervorhebung der Syntax.

Eigenschaften:

  • Die Ergebnisse von MongoJS können in verschiedenen Formaten wie Pivot, Raster, Textverlauf usw. angezeigt werden. Darüber hinaus können auch Ergebnisse in verschiedenen Formaten wie HTML, XML, Excel-Arbeitsblättern usw. gespeichert werden.
  • Das JSON-Format wird automatisch erstellt, daher wird eine Baumhierarchie Ihrer Daten erstellt.

4.Nucleon Database Master:

Das MongoDB-Datenbankverwaltungstool verwaltet und vereinfacht alle Aufgaben vom Schreiben der Abfrage bis zur Visualisierung in MongoDB. Es hat eine leistungsstarke, reichhaltige und moderne Benutzeroberfläche. Es unterstützt mehr als 40 Datenquellen, darunter MongoDB.

Eigenschaften:

  • Es bietet einen leistungsstarken Abfrageeditor.
  • Es kann Daten aus XML-, CSV- und SQL-Skriptdateien ohne Beschränkung der Dateigröße importieren.
  • Einige wichtige und wichtige Funktionen sind: Suchen und Ersetzen von Text, Hervorheben und Vervollständigen von Code.
  • Man kann Daten in verschiedene Dateiformate wie XML, HTML, MS Office, CSV, OpenOffice, RTF, PDF, XPS, JSON, dBase und PNG exportieren.
  • Der Datenbankmaster bietet auch eine SQL- und JSON-Codeprüfung oder einen Code-Parser, um den SQL-Code zu überprüfen. Dies hilft beim Schreiben von Code schneller und einfacher.
  • Datenpaket ist eine wichtige Funktion, mit der Tabellendaten zusammengefasst und für andere Benutzer / Anwendungen freigegeben werden können. Man kann seine sensiblen Paketinformationen verwenden, um es sicher zu halten.
  • Der Database Master hilft bei der Verwaltung von MongoDB, indem er nützliche Berichte und Datenquelleninformationen bereitstellt.

5. NoSQLBooster:

Dies ist ein bedeutendes, beliebtes und leistungsstarkes plattformübergreifendes GUI-Tool für MongoDB, das alle Arten von Variablen, Methoden und Eigenschaften von MongoDB verarbeiten kann.

Eigenschaften:

  • Die Übersetzung von MongoDB-Abfragen wie find, aggregate usw. in verschiedene Zielsprachen ist dadurch möglich, wie Java, C #, Python und JavaScript (Node.js).
  • Visual Query Builder kann Anweisungen erstellen, auch wenn man keine Kenntnisse über die in MongoDB-Shell-Befehlen verfügbaren Syntaxen hat.
  • Es gibt eine gute SQL-Unterstützung, die Funktionen, Ausdrücke und Aggregationen für Sammlungen mit verschachtelten Arrays und Objekten umfasst.

6.Studio 3T:

Dies wurde unter Berücksichtigung der Aufgaben wie Abfrageerstellung, Codegenerierung, Import / Export von Daten, Datenexploration usw. ohne Vorkenntnisse in MongoDB entwickelt. Der frühere Name lautet „RoboMongo“ und das Open Source-Tool.

Eigenschaften:

  • Studio 3T ist kompatibel mit aktuellen und älteren Versionen von MongoDB
  • Die automatische Vervollständigung von Abfragen und die automatische Codegenerierung sind nur einige der zahlreichen Funktionen dieses Studio 3T
  • Einfacheres Kopieren und Einfügen von Dokumenten zwischen Servern und Datenbanken
  • Studio 3T bietet mehrere Möglichkeiten zum Importieren und Exportieren von Datensätzen.
  • Drag & Drop-Option für Felder zum visuellen Erstellen von Abfragen
  • Man kann sich wiederholende MongoDB-Aufgaben wie Importe, Exporte usw. automatisieren und planen. Dies hilft dabei, die Zeit sehr gut zu verwalten.
  • Sichere Verbindungen können für einzelne MongoDB-Instanzen und Replikatsätze konfiguriert werden.
  • Unterstützung von komplexen Abfragen verfügbar. Man kann Abfragen in Stufen unterteilen und mit Hilfe von Pipeline-Operatoren die endgültige komplexe Abfrage ansprechen.
  • Ausführungszeiten, Stage-Outputs und verarbeitete Datenmengen sind auf einen Blick ersichtlich. Man kann also sicherer über die Leistung von Abfragen sein.
  • Es ist asynchroner Natur. Alle Operationen, die mit MongoDB ausgeführt werden, werden asynchron ausgeführt und bleiben erhalten. Daher wird der Hauptanwendungsthread nicht blockiert.

7. MongoDB Spark Connector:

Dieser Connector hilft beim Verbinden von MongoDB mit Spark. Über die MongoDB-Datensätze können problemlos alle Spark-Bibliotheken verwendet werden. Dieser Connector ist mit zahlreichen Spark- und MongoDB-Versionen kompatibel.

8. MongoDB-Charts:

Man kann visuelle Darstellungen aus MongoDB-Datensätzen erstellen. Dieses Tool ist hilfreich beim Durchsuchen von Datensätzen, indem verschiedene Diagramme und Grafiken gezeichnet werden. Die visuelle Darstellung von Daten kann viele Erkenntnisse bringen, die nicht direkt in Daten einsehbar sind. Mithilfe dieses Tools können über den MongoDB-Datensatz eine Vielzahl von Trends und Mustern aufgezeichnet werden.

Eigenschaften:

  • Dokumentenbasiertes Datenhandling ist da
  • Die Datenaggregation ist darin verfügbar. Auf diese Weise können Sie die Daten aufteilen und in Würfel schneiden, bevor Sie sie visuell darstellen.

Fazit für MongoDB Tools:

Schließlich ist MongoDB ein sehr beliebtes Tool. Die effiziente Verwendung mit MongoDB-Tools kann von großem Vorteil sein. Man muss die Features und Funktionen von MongoDB-Tools kennen, um die richtige Art von Tool gemäß dem Szenario zu verwenden.

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  1. MongoDB vs SQL Server
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  3. Ist MongoDB Open Source
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  5. Leitfaden zur Liste der Unix-Shell-Befehle

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