robo 3t formerly robomongo tutorial
Tutto quello che devi sapere su Robo 3T - Ex Robomongo:
Nel giugno 2017, Robomongo è stato nominato con un nuovo nome chiamato 'Robo 3T'. Questa è la versione di Robo 3T 1.1 supportata dalla versione 3.4 di MongoDB.
Leggi tutto => Serie di tutorial dettagliati su MongoDB
La decisione di cambiare il nome è stata presa alla luce del fatto che il Software aveva subito alcune modifiche fondamentali ed è migliorato molto rispetto a bug e errori .
Il cambiamento saliente che deve essere menzionato è che la società ha cambiato nome da Robomongo per Robo 3T a causa di alcune modifiche al marchio del prodotto.
Puoi fare riferimento Qui per ulteriori informazioni su questa preoccupazione.
Cosa imparerai:
- Di cosa diavolo parla questo Robo 3T Tool?
- Perché Robo 3T?
- Informazioni su MongoDB
- Prefazione
- Vantaggi di MongoDB rispetto a RDBMS tipici
- Perché MongoDB su RDBMS?
- Aree in cui è possibile utilizzare MongoDB
- Perché MongoDB viene chiamato come database NoSQL?
- Modellazione dei dati in MongoDB
- Contrasto completo tra SQL e NoSQL MongoDB
- Contrasto tra istruzioni SQL e MongoDB
- Panoramica teorica delle differenze
- La differenza dialettale: le lingue
- DBMS SQL
- DBMS NoSQL
- Scalabilità Contrasto di SQL e NoSQL DBMS
- Strutture dati
- Conclusione
- Lettura consigliata
Di cosa diavolo parla questo Robo 3T Tool?
Robo 3T è una GUI gratuita e leggera per MongoDB. È uno strumento di gestione MongoDB che ha una multipiattaforma incentrata sulla shell ed è supportato da JSON cioè JavaScript Object Notation. Questo strumento non è tipico degli altri strumenti di amministrazione dell'interfaccia utente di MongoDB, ovvero la sua shell potrebbe essere incorporata in Mongo Shell con un ampio accesso sia in Mongo CLI che in Mongo GUI.
Con l'aiuto di questa mongo shell, un utente può visualizzare, modificare ed eliminare i documenti mongo. Inoltre, Robo 3T è un progetto open source volontario ed è totalmente gratuito per il pubblico.
differenza tra test scatola bianca e scatola nera
Potrebbe essere ridiffuso e potrebbe anche essere modificato nuovamente seguendo i Termini di servizio della licenza pubblica generale versione 3, che è stata pubblicata dalla Free Software Foundation.
Questo software è stato promulgato e potrebbe essere ridistribuito allo scopo di aiutare le persone che potrebbero ottenere assistenza da esso, ecco perché non ha alcuna garanzia di vendita all'ingrosso, secondo le regole di GNU.
Per ulteriori informazioni su GNU, puoi controllare Licenze GNU
Perché Robo 3T?
Robo 3T è un software gratuito e adatto alle macchine, che utilizza un numero limitato di risorse disponibili su una macchina. È molto apprezzato e riconosciuto come il progetto di fama mondiale con il più alto rapporto di successo nel fornire risultati eccellenti.
Soprattutto, da Robo 3T, l'utente non deve passare attraverso la complicata procedura di utilizzo di tabelle e righe, che viene tipicamente utilizzata nei database razionali. A differenza di loro, è costruito su collezioni di architettura Mongo e documenti Mongo.
Industrie che utilizzano Robo 3T
Informazioni su MongoDB
MongoDB è realizzato come un database open source che supporta la documentazione di Mongo, ecco perché si dice che sia un database di documenti. Come accennato in precedenza, si tratta di un'architettura per raccolte e documenti Mongo, in cui il database contiene raccolte, che alla fine contengono documenti Mongo.
Il numero di campi e la dimensione variano da un documento Mongo all'altro. Il framework di MongoDB è basato sul linguaggio del compilatore C ++.
Il tutorial proposto chiarirà ogni concetto in dettaglio e porterebbe a una chiara comprensione delle metodologie e delle procedure per creare e gestire un database altamente efficace e di facile utilizzo.
Sarà realizzato tenendo d'occhio la gestione concettuale di MongoDB per gli utenti che desiderano apprenderlo nel modo più semplice possibile. Alla fine di questa guida completa, l'utente sarà in grado di testare la sua esperienza in una fase pratica.
Prefazione
Informazioni su DB:
Il database è portatore di collezioni. Il DB nel tuo sistema contiene più set di file. MongoDB ha la capacità di supportare più database contemporaneamente. Garantisce una facile scalabilità e un'esecuzione efficace.
Cos'è la collezione?
In MongoDB, la raccolta è un pacchetto di documenti mongo.
È la stessa della tabella RDBMS nei proprietari di database tipici. La raccolta in MongoDB non contiene alcun tipo di schema ed è presente in un unico database. I documenti Mongo presenti nelle raccolte hanno campi diversi. Di solito, i documenti mongo nelle raccolte hanno funzioni analoghe.
Cos'è il documento Mongo?
I documenti Mongo sono portatori della raccolta e hanno uno schema dinamico, ovvero i documenti Mongo non sono vincolati ad avere lo stesso pacchetto di campi o architetture. Sono programmati come coppie chiave-valore.
Un esemplare del documento Mongo:
Il seguente frammento è una struttura del documento mongo illustrativa del blog, che mostra la coppia chiave-valore di esso con virgole nelle istanze.
{ _id: ObjectId(“53a99ad6444c11ac2758a5d6”) title: 'Robo 3T Tutorial', description: 'MongoDB is no sql database', by: 'Software Testing Help', url: 'https://www.softwaretestinghelp.com', tags: ('mongodb', 'database', 'NoSQL'), likes: 1000, comments: ( { user: “john25”', message: 'Welcome to Software Testing Help', dateCreated: new Date(2018,8,2,5,15), like: 5 }, { user: “kevin12”, message: 'Welcome to MongoDB', dateCreated: new Date(2018,8,5,10,45), like: 10 } ) }Nello snippet, _id è un numero esadecimale che ha 12 byte in totale. Ribadisce l'esclusività nel documento mongo. L'utente deve aggiungere _id durante l'inserimento di un documento mongo. Se l'utente non lo fa, MongoDB seleziona automaticamente l'ID distintivo per ogni documento mongo.
Nel frattempo, su 12 byte, i primi quattro byte sono riservati per un timestamp corrente, tre accanto a questi quattro sono riservati all'id macchina, due accanto a questi tre sono riservati per un processo del server e infine i tre byte lasciati fuori vengono utilizzati come valore che viene incrementato.
Vantaggi di MongoDB rispetto a RDBMS tipici
Tipicamente, lo schema di RDBMS è progettato in modo tale da mostrare il numero di tabelle e le loro relazioni tra di loro. Nel frattempo, come accennato in precedenza, non è presente alcuno schema di relazione in MongoDB.
Discutiamo perché MongoDB è una scelta migliore per i data scientist rispetto al tipico RDBMS:
- Prima di tutto, MongoDB manca di schema. I documenti mongo sono portatori di raccolte e numero di campi e la dimensione varia da un documento mongo all'altro.
- Esiste un'architettura chiara di un singolo oggetto in MongoDB.
- Manca un collegamento complesso.
- Possiede un'ampia capacità di query a causa della presenza della proprietà che dice che i documenti mongo hanno la capacità di query dinamiche con l'aiuto del linguaggio di query basato su documenti che è efficace come MySQL.
- Potrebbe fare tuning.
- Ha la scalabilità più semplice.
- Per scopi di conversione e mappatura, non sono necessari oggetti.
- Accedi ai dati più velocemente del tipico DBMS.
Perché MongoDB su RDBMS?
MongoDB contiene l'archiviazione orientata ai documenti in cui i dati vengono elaborati nel pacchetto di documenti in stile JSON.
Inoltre, l'indice potrebbe essere allocato su qualsiasi attributo. Assicura la disponibilità immediata e potrebbe fare enormi repliche. Potrebbe essere condiviso automaticamente e avere query complesse.
Soprattutto, l'utente potrebbe ottenere supporto professionale da MongoDB.
Aree in cui è possibile utilizzare MongoDB
MongoDB è il futuro come i big data sono il futuro. MongoDB elabora in modo efficiente i big data.
Ha la capacità di gestire ed eseguire i contenuti in modo efficace in un punto. MongoDB è l'opzione migliore da utilizzare nel settore dei dispositivi mobili e dei social media. Funziona come un data hub e gestisce al meglio i dati dell'utente.
Perché MongoDB viene chiamato come database NoSQL?
A differenza di RDBMS, in cui l'utente deve imparare a utilizzare MySQL, MongoDB non richiede che l'utente disponga di grandi conoscenze su MySQL per iniziare a lavorare o di affidarsi a qualcun altro per lavorare su Database per conto suo.
MongoDB non è un database razionale, ecco perché viene chiamato database NoSQL. Dà un sospiro di relax ai suoi utenti a causa della sua architettura meno complessa.
Non è possibile utilizzare record che devono essere vincolati dagli stessi nomi e tipi di colonna e da quelli che ruotano attorno alla tabella. Le figure seguenti spiegheranno tutto. Questi due frammenti sono esempi delle due tabelle, in cui una appartiene al cliente e l'altra agli ordini.
In entrambe le tabelle c'è la presenza di una relazione reciproca.
Tabella clienti
| Identificativo del cliente | Nome del cliente | ID ordine |
|---|---|---|
| Chiave primaria | Chiave primaria | |
| uno | Adam Gilchrist | uno |
| Due | Rickey Ponting | Due |
| 3 | Shane Warne | 3 |
Tabella degli ordini
| ID ordine | Prodotto | Quantità |
|---|---|---|
| uno | iPhone X | 5 |
| Due | Samsung S9 | 10 |
| 3 | HP Pavilion x360 | quindici |
Mentre in MongoDB, non ci sono proprietà razionali come RDBMS. Dai uno sguardo a questi due frammenti.
Tabella clienti
| ID cliente 01 | Nome del cliente Adam Gilchrist | ID ordine 001 | Città degli Stati Uniti |
| ID cliente 02 | Nome del cliente Rickey Ponting | ID ordine 002 | Privilegio di stato |
| ID cliente 03 | Nome del cliente Shane Warne | ID ordine 003 |
Tabella degli ordini
| ID ordine 001 | Prodotto iPhone X | Quantità 5 | Data di spedizione 14 agosto 2018 |
| ID ordine 002 | Prodotto Samsung S9 | Quantità 10 | |
| ID ordine 003 | Prodotto HP Pavilion x360 | Quantità quindici |
Quindi, in NoSQL, la prima cosa su cui riflettere è l'assenza di colonne con nomi di colonna specifici. Inoltre, c'è una coppia chiave-valore in tutti i campi. In secondo luogo, nella tabella dei clienti, le prime tre chiavi e le righe sono uguali e la quarta, ovvero lo stato e la città differiscono dalle prime due righe e non è inclinata alla terza riga.
Nel frattempo, nella tabella che appartiene ai dettagli dell'ordine, la seconda e la terza riga hanno valori che non hanno relazione con la quarta colonna.
In poche parole, tutte queste proprietà rendono NoSQL, la scelta migliore rispetto al tipico DBMS. Il mondo sta rivoluzionando e la tecnologia si sta trasformando costantemente con esso. In questa era veloce, il mondo degli affari ha bisogno delle soluzioni più veloci per il proprio software.
Con l'aiuto di DBMS come MongoDB, che è un DB NoSQL, è possibile ottenere tempi di consegna più rapidi, a causa della sua minore complessità rispetto a RDBMS. Quando dobbiamo rivedere gli sforzi, il potenziale, il tempo e il denaro che uno deve sopportare durante l'utilizzo di RDBMS, MongoDB lo supera in pochissimo tempo.
Modellazione dei dati in MongoDB
I dati presenti in MongoDB contengono lo schema più semplice. Un tipico DBMS SQL in cui un utente deve dichiarare lo schema di una tabella prima di iniziare l'inserimento dei dati.
Come abbiamo studiato, le raccolte di MongoDB sono orientate al documento e non vincolano l'utente alla struttura tipica del documento come RDBMS. La flessibilità è l'attributo più potente di MongoDB, per usarlo su RDBMS.
Un utente deve considerare i seguenti punti per eseguire la modellazione dei dati in MongoDB:
- Scopri le esigenze cruciali dell'applicazione desiderata. A tal fine, è necessario dare uno sguardo alle esigenze di applicazione aziendali e individuare i dati desiderati e i relativi tipi. Successivamente, è necessario assicurarsi che l'architettura del documento sia calcolata in base allo scopo.
- Scopri i modelli di recupero dei dati. Se è necessario un utilizzo di query complesse, scegliere gli indici nel modello di dati per garantire l'efficacia delle query.
- Ultimo, ma non meno importante, è garantire inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni in corso nel DBMS. Ciò può essere garantito rivalutando l'utilizzo degli indici e del partizionamento orizzontale integrato se deve essere presente nella progettazione della modellazione dei dati. Questo è molto importante per migliorare l'efficacia dell'ambiente di MongoDB.
Contrasto completo tra SQL e NoSQL MongoDB
Differenza tra termini e sintassi
| Termini / sintassi SQL | Termini / sintassi di MongoDB |
|---|---|
| Banca dati | Banca dati |
| tavolo | Collezione |
| Riga | Documento |
| Colonna | Campo |
| Indice | Indice |
| tavolo | $ lookup o documenti incorporati |
| Transazioni | Transazioni |
DBMS multipli e relativi eseguibili
| Nome del database | Server database | Client di database |
|---|---|---|
| MySQL | Mysqld | Mysql |
| Oracolo | Oracolo | Sqlplus |
| MongoDB | Mongod | Mongo |
| DB2 | Server DB2 | Client DB2 |
| Informix | IDS | DB-Access |
Precedenti ed esempi:
Le tabelle sopra illustrano i termini, la sintassi, il concetto e le istruzioni di più tipi di DBMS.
Consideriamo gli esempi di SQL e MongoDB per ulteriori chiarimenti.
Consideriamo un esempio di SQL, che ha persone con nome di tabella, mentre MongoDB ha una raccolta di persone con nome uguale a Tabelle di SQL.
La raccolta di MongoDB ha il seguente prototipo:
{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }Contrasto tra istruzioni SQL e MongoDB
CREA e ALTERA
| Dichiarazioni dello schema SQL | Dichiarazioni dello schema MongoDB |
|---|---|
| CREATE TABLE dipendente ( id MEDIUMINT NOT NULL INCREMENTO AUTOMATICO, user_id Varchar (30), Numero di età, status char (1), CHIAVE PRIMARIA (id) ) | db.employee.insertOne {{ id: 'john25', nome: john, stato: 'A' }) Tuttavia, puoi anche creare esplicitamente una raccolta: db.createCollection ('dipendente') |
| Dipendente ALTER TABLE ADD join_date DATETIME | db.employee.updateMany ( {}, {$ set: {last_name: Adam}} ) |
| Dipendente ALTER TABLE DROP COLUMN join_date | db.employee.updateMany ( {}, {$ unset: {'Age': ''}} ) |
INSERIRE
| Dichiarazioni SQL INSERT | Istruzioni MongoDB insertOne () |
|---|---|
| INSERT INTO dipendente (user_id, età, stato) VALORI ('test001', Quattro cinque, 'PER') | db.employee.insertOne ( { user_id: 'john25', età: 45, stato: 'A'} ) |
Alcune query SELECT di SQL e MongoDB
| Istruzioni SQL SELECT | Dichiarazioni find () di MongoDB |
|---|---|
| SELEZIONARE * DA dipendente | db.employee.find () |
| SELEZIONA id, ID utente, stato DA dipendente | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1} ) |
| SELEZIONA user_id, status DA dipendente | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1, _id: 0} ) |
| SELEZIONARE * DA dipendente WHERE status = 'A' | db.employee.find ( {status: 'A'} ) |
AGGIORNAMENTO Dichiarazioni di SQL e MongoDB
| Dichiarazioni di aggiornamento SQL | Istruzioni updateMany () di MongoDB |
|---|---|
| AGGIORNA dipendente Stato SET = 'C' WHERE età> 25 anni | db.employee.updateMany ( {età: {$ gt: 25}}, {$ set: {status: 'C'}} ) |
| AGGIORNA dipendente SET età = età + 3 WHERE status = 'A' | db.employee.updateMany ( {status: 'A'}, {$ inc: {age: 3}} ) |
Elimina i record di SQL e MongoDB
| SQL Elimina istruzioni | Dichiarazioni deleteMany () di MongoDB |
|---|---|
| ELIMINA DA dipendente WHERE stato = 'D' | db.employee.deleteMany ({status: 'D'}) |
| ELIMINA DA dipendente | db.employee.deleteMany ({}) |
Panoramica teorica delle differenze
Quando un utente ha un bisogno, in cui deve passare attraverso una catarsi in cui deve prendere una decisione da molte ampie opzioni di fronte a lui, allora deve selezionare se deve accontentarsi di RDBMS (SQL) o DBMS non razionale (NoSQL).
Ci sono alcune differenze e, riflettendo su di esse, un utente corrispondente potrebbe prendere una decisione praticabile, secondo le sue necessità.
Diamo una panoramica del quadro generale dello scontro tra queste due diverse strutture di dati.
La differenza dialettale: le lingue
Facciamo un esempio della township, dove nessuno è bilingue, ogni persona parla la stessa lingua e questa è l'unica forma di comunicazione tra di loro.
In poche parole, si dice che questo è l'unico mezzo dal quale si capiscono. Se all'improvviso la città si espone a un altro linguaggio nuovo di zecca, deve essere anarchico per loro per averlo adottato in un istante, perché non lo capiscono o potrebbero capirlo solo pochi.
Consideriamo ora un esempio di un'altra città, dove una comunità è bilingue e parla più lingue. Ogni persona che vive nella comunità interagisce con gli altri in modo diverso e non esiste un modo di comunicazione universale. È come se una famiglia fosse diversa dalle altre e non le influenzasse in alcun modo.
Questi semplici esempi spiegano il concetto di base di SQL e MongoDB.
Vediamo il contrasto !!
DBMS SQL
I DBMS SQL hanno un linguaggio di query strutturato, ad esempio MySQL per la manipolazione dei dati.
Non ci sono dubbi sulla potenza del linguaggio MySQL, è il più utilizzato tra gli utenti di DBMS ed è versatile da adottare. Per una gestione complessa dei dati, è la scelta migliore. Ma c'è anche un limite e questo è il suo schema rigido.
A causa del suo schema complesso, non è possibile passare da una struttura all'altra, ma solo una struttura che stanno seguendo dall'inizio. Secondo il primo esempio, cambiare struttura sarebbe come cambiare lingua dove tutti ne conoscono solo una e in questo modo creerebbe anarchia e disordine.
DBMS NoSQL
NoSQL DBMS costituisce di Dynamic Schema.
I dati non strutturati potrebbero essere facilmente archiviati in più modi, ovvero potrebbero essere archiviati come coppia chiave-valore o potrebbero essere una colonna e orientati al documento. Ciò potrebbe essere ulteriormente spiegato in quanto l'utente sarebbe in grado di creare documenti Mongo senza essere limitato a una struttura predefinita, a differenza del tipico DBMS.
I documenti avrebbero una propria struttura unica nel suo genere. I campi possono essere aggiunti in qualsiasi momento durante il processo e la sintassi varia in ogni altro database.
Scalabilità Contrasto di SQL e NoSQL DBMS
I database SQL sono scalabili verticalmente a differenza di NoSQL, che è scalabile orizzontalmente.
Scalabilità verticale significa che i dati possono essere caricati su un singolo server aumentando la RAM. Nel frattempo, scalabile orizzontalmente significa che è possibile utilizzare più server, ad esempio aumentando il traffico con l'aiuto dello sharding. Quindi, SQL DBMS potrebbe essere potente ma NoSQL è il migliore per modificare i set di dati.
Strutture dati
SQL DBMS si basa su tabelle mentre NoSQL DB sono basati su documenti, coppie chiave-valore, grafici e orientamenti delle colonne.
SQL DBMS è una buona scelta per transazioni di dati tipiche come la contabilità e il sistema bancario. Nel frattempo, per i big data, NoSQL spicca sul DBMS razionale.
Esempi tipici di RDBMS includono MySQL, Oracle, Maria DB e MS SQL Server. Esempi NoSQL includono MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable e Redis.
Conclusione
Tutti i dettagli di cui sopra sono riportati in poche parole per la tua facile comprensione.
MySQL: i punti in più
Di seguito sono riportati i meriti dei database SQL:
- Vecchio è oro: MySQL è vecchio, quindi detiene una solida base in termini di enorme comunità e test.
- Stabile : MySQL è stabile poiché ha più utenti.
- Compatibile : È ampiamente disponibile su tutte le principali piattaforme e framework, inclusi Win, Mac, BSD, Solaris e Linux. Più lingue hanno una connessione con loro, tra cui C ++, C #, Giava , Perl, Pitone e PHP.
- A buon mercato : MySQL è open source e gratuito.
- Replicabilità : Potrebbe essere replicabile tra più di un nodo.
- Sharding : MySQL ha un'elevata capacità di sharding e questo, a sua volta, lo rende affidabile per le aziende.
MongoDB: i punti in più
Questi sono i pregi di MongoDB:
- UomoProgramma amico: Come accennato prima, il suo schema dinamico lo rendepiùDBMS flessibile per un utente.
- Scalabilità : La sua scalabilità orizzontale aiuta a ridurre il carico di lavoro.
- Gestione : MongoDB non richiede alcuno strumento amministrativo. È facile da usare sia per i produttori che per gli amministratori.
- Speedy : Le sue query vengono eseguite in pochissimo tempo.
- Flexibil : Il documento e l'orientamento delle colonne lo rendono flessibile e facile da usare per un utente.
Essendo un utente finale, cosa sceglierai?
MySQL sarebbe la scelta giusta per quegli utenti e aziende che necessitano di schemi rigidi e strutture predefinite per le loro attività.
Ad esempio, le applicazioni e il software che richiedono lunghe transazioni, ovvero quelli effettivamente utilizzati nei sistemi bancari e contabili. I sistemi che dispongono di servizi di sorveglianza supporteranno MySQL DBMS.
Mentre MongoDB sarebbe la scelta migliore per le aziende che hanno una crescita abbondante e richiederebbero schemi versatili.
Se è difficile definire lo schema poiché viene modificato in pochissimo tempo, lo schema dinamico di MongoDB funzionerebbe al meglio in questa situazione. Questa condizione si verifica spesso nel settore delle app mobili, nei sistemi analitici e nei sistemi di gestione dei contenuti.
Questa era solo un'introduzione, per avere un'idea di ciò che questo tutorial ti avrebbe portato a lungo termine. Dai un'occhiata al nostro prossimo tutorial per saperne di più sulla Guida all'installazione di MongoDB su Windows.
Tutorial PREV | PROSSIMO Tutorial
Lettura consigliata
- 20+ Tutorial MongoDB per principianti: corso MongoDB gratuito
- Tutorial approfonditi su Eclipse per principianti
- Tutorial sullo sharding di MongoDB con esempio
- Tutorial sulla creazione di database di MongoDB
- Distribuzione in MongoDB: tutorial passo passo
- MongoDB Crea backup del database
- Cos'è la replica MongoDB
- MongoDB Regular Expression $ regex con Example