какие дисковые движки mongodb существуют
Основы MongoDB за 5 минут
Данная статья рассчитана на новичков, для тех кто хочет быстро изучить основы работы в MongoDB не влезая в документацию и туториалы на ютубе. Если в данной статье упущены некоторые темы, то автор посчитал, что человек неразбирающийся в теме сам будет в состоянии загуглить это + на протяжении всей статьи расставлены ссылки на документацию, дабы новичкам было легче ориентироваться.
Считается одним из классических примеров NoSQL-систем, использует JSON-подобные документы и схему базы данных. Данную базу данных применяют в веб-разработке, в частности, в рамках JavaScript-ориентированного стека MEAN, MEVN, MERN, которые часто используются веб-разработчиками, как любимые стеки технологий для создания приложений.
Установка
Скачать MongoDB можно с официального сайта для Linux, MacOS, Windows.
В Linux это также можно сделать с одной из следующих команд:
brew
Также для того чтобы взаимодействовать с БД нам потребуется шелл (MongoShell), который качается отдельно: https://www.mongodb.com/try/download/shell?jmp=docs
Основы
После успешной установки MongoDB и Mongoshell мы можем спокойно начать взаимодействовать с базой данных с помощью терминала. Достаточно просто ввести mongosh :
Более подробно о том, что будет ниже можно прочитать здесь
Всё дело в том, что в mongoDB не существует базы данных, покуда мы в неё что-то не поместим. Также, при обращении к определенным объектам (база данных, коллекция) mongoDB они меняют значение, только если существуют, а если не существуют, то они просто создаются. Давайте продемонстрируем принцип работы:
Для того чтобы создать новую базу данных (или использовать существующую) мы должны использовать ключевое слово use :
Давайте создадим новую коллекцию под названием customers (покупатели) и положим туда значение name: Daniil :
Далее мы можем посмотреть наши коллекции с помощью специального метода getCollectionNames :
Вуаля! У нас есть массив из наших коллекций и по такому же принципу (нахождения нужных нам методов) можно исследовать всю MongoDB, однако мне ещё есть что рассказать, продолжим.
Есть ещё сокращения команд, которые мы тоже можем использовать, например show collections вернёт нам то же самое, однако вид будет более читаемый для человека:
У нашей коллекции, к слову, тоже есть методы и свойства, но они немного другие:
Давайте добавим ещё нескольких покупателей с помощью метода insertMany() :
Итак, давайте заметим несколько моментов на скриншоте:
Метод insertMany() принимает массив элементов, а не просто элементы
MongoDB все равно прилегают ли ключи и их значения к скобкам или нет
Синтаксис MongoDB очень похож на синтаксис JavaScript, поэтому мы можем использовать все виды кавычек (двойные, одинарные, обратные).
Теперь давайте выведем двух пользователей (не важно каких) из нашего списка используем следующую команду db.customers.find().limit(2) :
Как мы видим мы вывели всего два объекта из нашей коллекции, однако что ещё мы можем делать с «найденными» объектами? А вот что:
Теперь давайте рассортируем наши значения с помощью метода sort() :
Можно сортировать значения и с помощью двух аргументов, но для начала давайте их добавим! Для того чтобы добавить значения к найденному элементу коллекции давайте применим функцию updateOne :
Теперь давайте применим метод updateMany() для того чтобы поменять значения у множества элементов, а затем перейдем к сортировке с двумя аргументами:
Теперь рассортируем массив с помощью двух аргументов:
MongoDB позволяет получить специфические поля из найденных объектов и не показывать другие (нам ненужные поля):
Также мы можем выводить наши значения и с помощью других методов, однако дочерние методы тоже будут другими:
В данном случае мы перевели наш массив данных в обычный массив. Позже мы сможем проводить над ним некие операции.
Более сложные запросы
Атомные операторы нужны для того, чтобы усложнять запросы. Популярные атомные операторы:
Некоторые из них мы рассмотрим ниже:
Как мы видим тут вывелись все записи, у которых поле age больше чем 15.
Добавим ещё один объект, у которого не будет поля age и проверим работу оператора exists :
Видим, что тут exists отработал верно и запись с name: ‘Denis’ не вывелась.
Стоит уточнить, что атомные операторы работают почти со всеми командами в MongoDB, вы можете совмещать их и создавать сложные запросы.
Все остальные команды по типу:
deleteOne (удаляет запись)
replaceOne (заменяет запись)
updateOne (обновляет запись)
и их братья-близнецы с Many работают точно так же. Вы можете попробовать узнать зачем они нужны просто создав базу данных с парой записей и поэксперементировать (в конце-концов так материал будет усваиваться достаточно быстро и осядет в вашей голове на долгое время), ведь всё что вам нужно вы уже узнали.
Если вам была интересна данная статья, то вы можете найти больше подобных статей в моем блоге. Надеюсь, что я приоткрыл завесу MongoDB и дал понять, что он уж точно не сложней, чем все остальные базы данных.
5 лучших инструментов для MongoDB Atlas в 2021 году
MongoDB Atlas — это самый простой способ развернуть базу данных MongoDB. Для начала работы вам предоставляется 512 МБ бесплатного хранилища и ряд встроенных инструментов для выполнения таких задач, как запрашивание данных.
Однако по мере использования MongoDB большинству пользователей ставится недостаточно базового набора инструментов. MongoDB Atlas просто не приспособлен для некоторых задач (таких как миграция с SQL и моделирование данных), поэтому им приходится обращаться к инструментам от сторонних разработчиков.
Хотите ли вы продвинуться выше уровня интеграций MongoDB Atlas или ищете что-то совершенно другое, наш список инструментов для MongoDB Atlas может помочь вам найти искомое решение.
Hackolade — Моделирование данных для MongoDB Atlas
MongoDB является безсхемной СУБД, но это не означает, что вы не можете внести какую-либо структуру в свои данные.
Hackolade разбираются в этом как никто другой. Они являются пионерами в области моделирования данных для NoSQL баз данных и единственным поставщиком инструментария для моделирования данных, сертифицированного под MongoDB, в том числе и для Atlas.
Hackolade добавляет предсказуемость к гибкости MongoDB, предоставляя нам способ визуализировать структуру схемы MongoDB.
Он представляет модель данных в виде диаграмм “сущность-связь”, которые помогают нам визуализировать неосязаемые иным образом отношения между вашими данными — помните про безсхемность?
“В условиях постоянно усложняющегося ландшафта данных Hackolade помогает разработчикам улучшать целостность данных прямо в источнике, держа под контролем эволюцию динамической схемы MongoDB”, — говорит Паскаль Десмаре, основатель и CEO Hackolade. “MongoDB настолько гибкая и мощная, что важность моделирования данных здесь даже больше, чем в реляционных базах данных!”
Моделирование данных становится критически важным, поскольку базы данных становятся все более сложными.
Наличие модели данных помогает гарантировать, что структура прозрачна для всех заинтересованных сторон (например, аналитиков, дизайнеров, архитекторов, разработчиков, администраторов баз данных) и что она сохраняет согласованность по мере эволюции данных, что закономерно может привести к сокращению времени разработки, повышению качества приложения и снижению реализационных рисков на предприятии.
Бесплатная/пробная версия: бесплатная Community Edition или пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны ежемесячные, годовые и бессрочные лицензии.
Studio 3T — Мощный GUI + IDE под MongoDB
Studio 3T — это профессиональный GUI и IDE для MongoDB со множеством фич, которые недоступны во встроенном GUI Atlas. Давайте рассмотрим некоторые из них.
Четыре способа сформировать запрос
С помощью Studio 3T сформировать запрос в MongoDB Atlas может каждый независимо от уровня квалификации.
В отличие от достаточно скромного кликабельного конструктора запросов в MongoDB Atlas, Visual Query Builder может формировать сложные find() запросы (и даже массивы запросов) путем простого перетаскивания полей.
Если вы пришли сюда с SQL, то в Studio 3T для вас есть SQL Query.
Это означает, что вы можете и дальше полноценно использовать свое свободное владение SQL (SELECT, DISTINCT, JOINS, GROUP BY, HAVING BY и т. д.) для создания find и aggregate запросов MongoDB и запрашивать базу данных MongoDB напрямую.
В случае, если продвинутым пользователям не хватает возможностей mongo shell в MongoDB Atlas, они могут найти это в Studio 3T.
IntelliShell, встроенная mongo shell, предлагает выделение синтаксических элементов, подсказки при наведении курсора и автозаполнение имен коллекций и полей, shell-специфичные типы, методы и функции стандартной библиотеки JavaScript.
Наконец, для тех, у кого постоянно возникают трудности с агрегациями, есть поэтапный Aggregation Editor.
В отличие от aggregation pipeline builder’а MongoDB Atlas, Studio 3T по умолчанию возвращает полные (а не выборочные) датасеты. Не имеет значения, выполняете ли вы полный конвейер или проверяете отдельные вводы и выводы.
Перенос данных между SQL и MongoDB Atlas? Есть миграция SQL.
Действительность такова, что большинство пользователей MongoDB до сих пор используют SQL базы данных.
Если вы используете MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase или IBM DB2, Studio 3T позволяет переносить (мигрировать) пользовательские наборы данных SQL или целые таблицы непосредственно в MongoDB Atlas. Можно и наоборот — перемещать коллекции MongoDB в таблицы SQL — это работает также хорошо.
Studio 3T также позволяет отображать взаимосвязи данных (таблицы с полями JSON и наоборот) перед любой миграцией.
Вы можете предварительно просмотреть выходные JSON документы и SQL таблицы по мере внесения изменений в эти сопоставления, чтобы убедиться, что ваш экспорт выглядит так как надо до того, как вы нажмете «Run».
Часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas? Тогда вам следует попробовать копипаст коллекций.
MongoDB запустила MongoMirror в 2017 году, чтобы автоматизировать процесс миграции наборов данных из уже развернутых MongoDB в MongoDB Atlas. Но, согласно документации MongoDB, она в большей степени предназначена для одноразовой миграции.
Если вы часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas или даже между кластерами MongoDB Atlas, Studio 3T предлагает более простые и гибкие подходы.
Вы можете копипастить базы данных на разные серверы или даже между коллекциями и документами, просто используя Ctrl C + Ctrl V. Это самый простой способ миграции, который только можно представить!
Бесплатная/пробная версия: пробная 30-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны проектные и годовые лицензии от 49$.
Datadog — Отслеживайте производительность базы данных в реальном времени в рамках всей IT-инфраструктуры
MongoDB Atlas уже предлагает встроенные визуальные диаграммы производительности, Explain Plan и вкладку Index. Datadog выводит это все на новый уровень.
Datadog отслеживает производительность вашей базы данных MongoDB и предупреждает вас о любых отклонениях и аномалиях в режиме реального времени.
Это означает, что вы можете оперативно реагировать на медленные запросы, повышая их производительность, а также внимательно отслеживать такие показатели производительности, как пропускная способность, использование ресурсов и перегрузка.
И даже если вы используете другие базы данных или платформы, скорее всего, вы также сможете подключить их к Datadog (у них более 400 интеграций). Таким образом вы можете отслеживать пики и спады своей IT-инфраструктуры в режиме реального времени в одном месте.
“MongoDB Atlas помог многим клиентам Datadog тратить больше времени на разработку приложений и меньше на управление базами данных.
Эти клиенты сочли весьма полезным перенос своих критических метрик производительности и событий Atlas в Datadog, чтобы иметь возможность сопоставлять показатели работоспособности базы данных с остальной частью своего технологического стека.
Мониторинг их инфраструктуры, приложений и баз данных из одной платформе позволил нашим клиентам своевременно реагировать на потенциальные проблемы с базами данных и сократить MTTD/MTTR при возникновении инцидентов».
— Шашанк Голла, менеджер по маркетингу продуктов в Datadog.
Не ограничивайтесь диаграммами MongoDB.
Вместе с расширенными возможностям отслеживания производительности с Datadog в нашу жизнь приходят еще больше диаграмм!
Они предлагают шаблоны панелей управления для всех интеграций, включая MongoDB. И конечно, вы можете создавать свои собственные диаграммы и перетаскивать их на свою панель управления.
Вы можете отслеживать как стандартные, так и настраиваемые метрики и выбирать способ их визуализации: составные графики, топлисты, тепловые карты и т. д.
Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступна годовая подписка и вариант оплаты по требованию.
Solarwinds (ранее VividCortex) — Мониторинг производительности MongoDB Atlas
VividCortex — еще один инструмент мониторинга производительности базы данных, на который стоит обратить внимание.
В отличие от Datadog, он не может интегрировать всю вашу IT-инфраструктуру, но выходит далеко за рамки стандартных показателей производительности, которые предоставляет MongoDB Atlas.
Разработчики, DevOps и администраторы баз данных могут отслеживать ключевые метрики, такие как задержка, пропускная способность и ошибки, на интуитивно понятных дашбордах. Также вам доступны советы экспертов по настройке производительности, основанные на лучших практиках MongoDB, которые помогут оценить ваши показатели и устранить проблемы, связанные с MongoDB.
Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны стандартный и премиальный планы.
Percona Monitoring and Management — Удаленный мониторинг для MongoDB Atlas
Percona предлагают бесплатную альтернативу с открытым исходным кодом для MongoDB Community Server, и в этом они не новички — они уже сделали ряд фич корпоративного уровня, таких как Percona Monitoring Management, доступными для пользователей MongoDB Atlas.
При локальном развертывании Percona Monitoring Management предоставляет данные анализа серверов, системы и запросов, которые объединяются и визуализируются в виде графиков, таблиц и панелей мониторинга в веб-UI.
При развертывании в кластере MongoDB Atlas вы по-прежнему получаете функции удаленного мониторинга, хоть и с некоторыми оговорками. Метрики уровня хоста, такие как активность ЦП, памяти и диска, не регистрируются и не отображаются. Вы по-прежнему можете выполнять анализ запросов, но сначала вам нужно включить профилирование в вашем инстансе MongoDB Atlas.
Всех желающих приглашаем на demo-занятие «Базовые понятия MongoDB, CRUD, фильтры». На занятии мы:
— Познакомимся с популярной noSQL СУБД MongoDB.
— Рассмотрим основные понятия и сферы ее применения.
— Напишем запросы обработки данных и их выборки.
>> РЕГИСТРАЦИЯ
Лучшие GUI для MongoDB в 2021 году
MongoDB — это NoSQL-база данных, которую в том или ином виде используют более четверти разработчиков. MongoDB и другие NoSQL-базы данных привлекают своей гибкостью: вместо жесткой схемы и вертикального масштабирования, у вас есть возможность развивать схему постепенно и масштабироваться горизонтально. Компания MongoDB вышла на биржу в 2017 году и сегодня стоит более 17 миллиардов долларов.
Работа с MongoDB через командную строку не всегда удобна, и в этом посте мы рассмотрим доступные графические инструменты.
Mongo Shell против GUI
Самый простой способ работы с MongoDB — это mongo shell. Его можно использовать для запросов, изменения данных и администрирования.
MongoDB Shell входит в состав дистрибутива MongoDB Server, так что, если вам удобно работать с командной строкой, то у вас все готово. Но, скорее всего, обход объектов и написание длинных запросов в командной строке вам быстро наскучит, поэтому mongo shell обычно используется для административных задач и когда нужно что-то быстро посмотреть.
Безусловно, с Mongo можно работать исключительно из командной строки, но работа даже с наборами данных среднего размера становится некомфортной.
С помощью графических инструментов можно визуализировать данные и редактировать запросы без использования командной строки (или с ней — подробности ниже).
Во всех GUI-инструментах MongoDB есть сходные возможности:
Визуальный редактор запросов: возможность создания запросов с помощью drag-and-drop.
Автодополнение запроса (autocomplete): автоматические предложения для имен коллекций, полей, методов и операторов.
Aggregation framework: пошаговое создание и тестирование запросов, с последующим экспортом в код.
Аналитика сервера и запросов: анализ запросов и производительности сервера.
Импорт данных из реляционной базы данных в MongoDB: автоматизация утомительной и подверженной ошибкам передачи данных между разными типами баз данных.
Далее рассмотрим лучшие графические инструменты для MongoDB на 2021 год. У каждого из них есть свои особенности, выделяющие одни среди других. Выбор зависит от масштабов вашего проекта, необходимых функций и бюджета.
MongoDB Compass
Описание
У MongoDB есть «родной» многоплатформенный GUI под названием Compass. Он предоставляет возможность навигации по базе данных без написания запросов. Полнофункциональная версия Compass недавно стала полностью бесплатной, а исходный код доступен на GitHub.
Особенности MongoDB Compass:
Визуализация схемы: Compass визуализирует коллекции для удобного анализа данных.
Визуальный редактор для CRUD-операций: выполнение CRUD-операций без написания запросов.
Геопространственные данные: создание запросов к картографическим данным с помощью интуитивного интерфейса с представлением результатов как в виде графиков, так и в виде JSON-документов.
Валидация: удобный редактор правил JSON Schema с подсказками.
Главная фича — плагины
Одна из особенностей MongoDB Compass — API для плагинов. Комьюнити Compass написало множество классных плагинов, которые могут генерировать тестовые данные, инспектировать пользователей базы данных и даже проверять статус шардов. Если вы нужного плагина нет, то можно написать свой, используя шаблон.
TablePlus
Описание
TablePlus — это современный нативный GUI-инструмент для реляционных баз данных, таких как MySQL, PostgreSQL, SQLite, и NoSQL-баз данных, таких как MongoDB. Команда TablePlus состоит из основателя Генри Фама (Henry Pham) и разработчика Ракуна Тая (Raccoon Thai). Команда, как и сообщество пользователей, довольно активны на GitHub.
Настраиваемый интерфейс: настройка конфигурации и внешнего вида.
in-line редактирование: возможность редактирования данных и структуры таблиц одним щелчком мыши.
Главная фича — безопасность базы данных
С помощью TablePlus можно подключиться к базе данных через защищенное соединение. Также TablePlus обеспечивает безопасное хранение учетных данных в хранилище ключей вашего устройства и поставляется со встроенным SSH. Помимо этого, есть поддержка многоступенчатой аутентификации и встроенный libssh.
Robo 3T
Описание
Robo 3T — это легковесный многоплатформенный GUI для MongoDB с открытым исходным кодом. Компания 3T Software Labs купила Robomongo в 2017 году и провела ребрендинг.
Проект продолжает развиваться и набрал восемь тысяч звезд на Github. Одно из преимуществ этого инструмента — большое комьюнити. Если возникнут проблемы, можно найти множество туториалов, руководств и форумов.
Особенности Robo 3T:
Автодополнение кода: хотя Robo 3T не обладает возможностями IntelliShell (см. Studio 3T ниже), у него есть полезная функция автодополнения в рантайме, которая работает через внутреннюю виртуальную машину.
Отзывчивый пользовательский интерфейс: все операции выполняются асинхронно, поэтому приложение никогда не будет зависать при длительных операциях.
Главная фича — встроенный MongoDB shell
Многие из графических инструментов MongoDB эмулируют mongo shell, но здесь он встроенный. Встроенный mongo shell обладает большей функциональностью по сравнению с эмулируемым, поскольку эмуляторы обычно работают поверх предоставленного API, тогда как встроенный shell работает напрямую с MongoDB.
Studio 3T
Описание
Studio 3T, ранее MongoChef — более мощная, профессиональная версия Robo 3T, принадлежащая той же компании 3T Software Labs. Studio 3T — это больше, чем просто графический инструмент MongoDB, это также IDE и клиент. Бесплатной версии Studio 3T нет (если не считать Robo 3T), а цены начинаются с 149$ в год на пользователя (редакция Core). В редакции Core отсутствуют функции, которые есть в более дорогих версиях, такие как импорт / экспорт SQL, SQL-запросы и schema explorer.
Особенности Studio 3T:
IntelliShell: интеллектуальный встроенный mongo shell с автодополнением, поддерживающий функции стандартной библиотеки JavaScript, коллекции, поля, операторы и методы.
Три способа представления данных:
Табличный — в виде строк и столбцов.
Древовидный — в виде иерархии.
JSON — в виде JSON-документов.
Генерация кода: экспорт запросов в Node.js, Python, Java, C #, PHP, Ruby и mongo shell.
Импорт данных: импорт из SQL-баз данных, Oracle и Sybase.
Главная фича — четыре способа написания запросов к MongoDB
Studio 3T предоставляет наибольшее количество вариантов создания запросов к базе данных. Вы можете выполнять запросы следующими способами:
SQL-запросы: можно писать запросы к MongoDB с использованием SQL (круто!).
Mongo shell: встроенная технология IntelliShell обеспечивает удобные функции автодополнения.
Редактор агрегирования (Aggregation Editor): написание сложных запросов.
Визуальный конструктор запросов: редактор с возможностью drag-and-drop для создания запросов (можно использовать вместе с IntelliShell)
Даже если вы не знакомы с документными базами данных, языками запросов и командной строкой, то все равно сможете использовать Studio 3T для работы с MongoDB.
NoSQLBooster
Описание
NoSQLBooster обладает большим набором функций в платной версии. В бесплатной многое из того, что делает этот GUI таким замечательным, отсутствует. Например, нет автодополнения кода и визуального построителя запросов. Лицензирования по подписке у NoSQLBooster нет, поэтому при покупке он останется вашим навсегда (или до тех пор, пока вы не захотите обновиться).
IntelliSense: аналогично IntelliShell, в Studio 3T при вводе текста отображаются подсказки, предлагая варианты завершения, методы, свойства, переменные, ключевые слова, имена коллекций, имена полей и операторы.
Интерактивные примеры: туториалы с заранее написанными запросами и описанием для изучения MongoDB.
Стоит также упомянуть встроенные сниппеты, предлагающие готовые фрагменты кода, например, для таких операций, как преобразование данных из SQL в MongoDB или для работы с диапазонами дат. Можно также создавать свои сниппеты.
Главная фича — NPM-пакеты в скриптах MongoDB shell
Особенностью NoSQLBooster является уникальная возможность добавить любой NPM-пакет в скрипт MongoDB shell. Некоторые полезные и популярные пакеты, такие как lodash, moment, bluebird, ShellJS, и math.js уже входят в его состав и готовы к использованию.
HumongouS.io
Описание
HumongouS.io — это полностью онлайновый GUI, что позволяет удобно организовать совместную работу. Он подходит как для разработки, так и для администрирования. При его использовании вам не нужно сообщать реквизиты доступа к базе данных — вместо этого вы можете предоставить доступ только к приложению. И также можно получить доступ к данным с мобильных устройств.
Интеллектуальный поиск (smart filters): фильтры коллекций можно сохранять, что обеспечивает быстрый доступ к ним.
Диаграммы и дашборды: очень легко создать диаграммы и дашборды для анализа нужных вам данных.
Главная фича — настраиваемые виджеты
С помощью виджетов можно настроить отображение данных и связать их с определенными коллекциями. Есть виджеты просмотра, форм и макетов. Виджеты просмотра (viewer widgets) позволяют отображать данные в более удобном виде, чем простые строки.
Виджеты форм (form widgets) — это, согласно документации HumongouS.io, «строительные блоки форм«. Их можно настроить и сопоставить с любым типом данных в вашей базе данных.
Виджеты макета (layout widgets) — альтернатива стандартному табличному представлению, позволяют отображать специализированные данные.
NoSQL Manager
Описание
NoSQL Manager упрощает навигацию, просмотр и редактирование документов, а также позволяет устанавливать ограничения для максимальной производительности. Вы можете управлять коллекциями, индексами, а также пользователями, ролями и функциями. Поддерживается MongoDB Enterprise, MongoDB в Azure Cosmos DB и Amazon DocumentDB.
Поддержка различных конфигураций хостов: NoSQL Manager поддерживает наборы реплик (Replica Set), соединения к шардированным кластерам и автономным хостам.
Просмотр данных: просмотр и редактирование документов в виде дерева, таблиц и JSON.
SSH-туннелирование: NoSQL Manager может подключаться к MongoDB через SSH-туннель.
Импорт: импорт данных из MySQL и SQL Server.
Главная фича — автодополнение
NoSQL Manager поставляется с MongoDB UI Shell с автодополнением кода, подсветкой синтаксиса и подсказками. Автодополнение подсказывает вам имена коллекций и методов в командах MongoDB Shell по мере ввода команд.
Retool
Описание
Retool — это платформа для разработки внутренних инструментов, на базе которой вы можете создать любой GUI для MongoDB (см. шаблон). Retool позволяет использовать drag-and-drop для построения форм без кодирования и подключаться к чему угодно с помощью REST или GraphQL, что означает возможность создания полнофункционального GUI для MongoDB и реализации любых CRUD-операций.
Производительность: настройка работы Retool с MongoDB занимает всего несколько минут.
Анализ схемы: визуальное представление данных.
Сохранение запросов: запросы можно сохранять и использовать повторно.
Быстрое превращение запросов в готовые инструменты: от запроса до готового фронтенда пара кликов без написания кода.
Главная фича — настраиваемый интерфейс для визуализации данных
Вы можете использовать готовые компоненты Retool (таблицы, кнопки, текстовые поля, поля для поиска) не только для просмотра ваших данных, но и для выполнения любых необходимых CRUD-операций. После настройки источника данных интерфейс создается с помощью drag-and-drop.
Лучший MongoDB GUI для вашего проекта
Как и выбор любого другого инструмента, выбор GUI для MongoDB зависит от ваших целей и потребностей.
Если вы хотите полностью отказаться от командной строки, то Compass будет подходящим выбором. Если простое решение с большим комьюнити — Robo 3T. Если вы знакомы с SQL и хотите продолжать писать запросы на всеми любимом языке запросов, то подойдет NoSQLBooster. А если нужно превратить ваши запросы в готовые утилиты, то попробуйте Retool.
Всех желающих приглашаем на открытый урок «Отказоустойчивое Key Value хранилище ETCD». На занятии познакомимся с etcd и разберем спектр ее применения.
Краткое содержание:
— алгоритм Raft;
— отличия etcd от прочих аналогичных решений;
— основные моменты установки и настройки кластера etcd;
— бэкап и репликация кластера.
В результате получим развернутый кластер.
>> РЕГИСТРАЦИЯ