硬卷 NoSQL 数据库系列(十二):MongoDB 客户端管理工具 您所在的位置:网站首页 robo3t连接不上mongodb 硬卷 NoSQL 数据库系列(十二):MongoDB 客户端管理工具

硬卷 NoSQL 数据库系列(十二):MongoDB 客户端管理工具

2023-06-08 00:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

edb6dd0ad98ff11dd912bc4095900a07.gif关注公众号,回复“1024”获取2TB学习资源!

前面介绍了 WT 存储引擎、复制集、分片技术、集群部署与管理维护、备份与恢复、状态检测与性能追踪等相关的知识点。今天我将详细的为大家介绍一款 MongoDB 客户端管理工具相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发支持一波!!!更多关于 MongoDB 数据库的学习文章,请参阅:NoSQL 数据库之 MongoDB ,本系列持续更新中。

最好的 MongoDB 的客户端工具 NoSQLBooster。NoSQLBooster 立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。

使用 mb.runSQLQuery()方法,能把SQL语句翻译成MongoDB的查询语句。

借助适用于 MongoDB 的 NoSQLBooster,您可以针对 MongoDB 运行 SQL SELECT 查询。SQL 支持包括函数、表达式、具有嵌套对象和数组的集合的聚合。

让我们看看如何在 SQL 中将 GROUP BY 子句与 SUM 函数一起使用。

而不是编写表示为类似 JSON 结构的 MongoDB 查询。

db.employees.aggregate([     {         $group: {             _id: "$department",             total: { $sum: "$salary" }         },     } ])

您可以使用您可能已经知道的 SQL 查询 MongoDB。

mb.runSQLQuery(`   SELECT department, SUM(salary) AS total FROM employees GROUP BY department `);

再来看一个比较复杂的SQL语句,看看NoSQLBooster是怎么翻译的:

等效的 MongoDB SQL 查询:

select  CITY as CITY_NAME, count(*) as COUNT_STORE, sum(AVGSCORE) as AVG_SCORE, sum(AVGPRICE) as AVG_PRICE from  store_detail_info where  CITY_NAME in ("上海", "北京", "广州") group by  CITY_NAME order by  COUNT_STORE desc

到 MongoDB Script:

db.store_detail_info.aggregate([{   $addFields: {     CITY_NAME: "$CITY"   } }, {   $match: {     CITY_NAME: {       $in: ["上海", "北京", "广州"]     }   } }, {   $group: {     _id: {       CITY_NAME: "$CITY_NAME"     },     COUNT_STORE: {       $sum: NumberInt(1)     },     AVG_SCORE: {       $sum: "$AVGSCORE"     },     AVG_PRICE: {       $sum: "$AVGPRICE"     }   } }, {   $project: {     CITY_NAME: "$_id.CITY_NAME",     COUNT_STORE: "$COUNT_STORE",     AVG_SCORE: "$AVG_SCORE",     AVG_PRICE: "$AVG_PRICE"   } }, {   $sort: {     COUNT_STORE: -1   } }]) NoSQLBooster 特性

通过 SQL 访问数据,包括 WHERE 过滤器、ORDER BY、GROUP BY、HAVING、DISTINCT、LIMIT

SQL 函数(COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG)

SQL 函数(日期、字符串、转换)

SQL Equi JOIN 和不相关子查询

聚合管道运算符作为 SQL 函数(dateToString、toUpper、split、substr …)

提供可以集成到您的脚本中的编程接口(mb.runSQLQuery)

关键字、MongoDB 集合名称、字段名称和 SQL 函数的自动完成

📝注意: MongoDB 本身不支持 SQL 功能。SQL 查询经过验证并转换为 MongoDB 查询,并由 NoSQLBooster for MongoDB 执行。可以在 console.log 选项卡中查看等效的 MongoDB 查询。更多关于 MongoDB 数据库的学习文章,请参阅:NoSQL 数据库之 MongoDB ,本系列持续更新中。

应该提到的是,在左下角的“Samples”窗格中有一个关于 NoSQLBooster SQL Query for MongoDB 的教程。通过本教程,您可以学习和理解如何使用 NoSQLBooster SQL Query for MongoDB。更好的是,所有 SQL 函数都提供适当的代码片段和鼠标悬停信息并支持代码完成。a38e85636998bce30a7035cfd78d2c9f.png

开始

例如,员工集合有以下字段,包括number、first_name、last_name、salary、department 和hire_date。

准备演示数据

将以下演示数据插入 MongoDB。打开 shell 选项卡Ctrl-T并执行以下脚本以获取员工集合。

db.employees.insert([      {"number":1001,"last_name":"Smith","first_name":"John","salary":62000,"department":"sales", hire_date:ISODate("2016-01-02")},   {"number":1002,"last_name":"Anderson","first_name":"Jane","salary":57500,"department":"marketing", hire_date:ISODate("2013-11-09")},   {"number":1003,"last_name":"Everest","first_name":"Brad","salary":71000,"department":"sales", hire_date:ISODate("2017-02-03")},   {"number":1004,"last_name":"Horvath","first_name":"Jack","salary":42000,"department":"marketing", hire_date:ISODate("2017-06-01")}, ]) 选择所有字段

首先,单击员工集合,然后单击选项卡工具栏中的“SQL 查询选项卡”或使用Ctrl-Alt-T键盘快捷键。自动为我们生成基本的“SELECT * from employees”!NoSQLBooster for MongoDB 还提供了一个“runSQLQuery”代码片段。只需键入片段前缀“run”,然后按“tab”即可插入该片段。c3afedd0efbe70353062d448e548b9fd.png只需单击执行按钮或使用“Ctrl-↵”键盘快捷键即可执行查询。This would produce the result, as shown below.d6651c3537e7ad4e752f1f5f4ce16434.png

NoSQLBooster for MongoDB 在结果树视图中提供就地编辑。双击任何值或数组元素进行编辑。按 Esc 返回之前的值并退出编辑器。

如果您不想直接编辑结果,可以通过单击工具栏的锁定按钮使用只读模式。

选择单个字段和字段名称自动完成

让我们获取 employees 表中可用员工的 first_name、last_name 和 salary 字段,并按薪水降序对结果进行排序。e1f710ebc16694563c25b7b8433719c3.png内置的SQL语言服务知道所有可能的补全、SQL函数、关键字、MongoDB集合名和字段名。当你打字时,智能提示就会弹出。你可以用Ctrl-Shift-Space手动触发它。开箱即用,Ctrl-Space, Alt-Space也是可以接受的触发器。更多关于 MongoDB 数据库的学习文章,请参阅:NoSQL 数据库之 MongoDB ,本系列持续更新中。

查看等效的 MongoDB 查询 如何显示等效的 MongoDB 查询?

方法一:开启Verbose Shell选项,Main Menu->Options -> Verbose Shell(setVerboseShell)

方法 2:单击编辑器工具栏右上角的“Code”按钮以显示等效的 MongoDB 查询。

fec907b9a9faf01116a301339929d504.png如您所知,NoSQLBooster for MongoDB 支持 mongoose-like fluent Query API,点击“Menu-> Options -> Translate SQL to MongoDB Shell Script”,点击“Translate SQL to NoSQLBooster for MongoDB Fluent API”。重新执行脚本,等效的流畅 MongoDB 查询将显示在“console.log/print”选项卡中。ee0742fc18f75d2d5f846c2d3f73d2ae.png

使用字符串和日期 SQL 函数

这次,我们要查找今年雇用的所有员工,并将 first_name 和 last_name 显示为全名。请输入以下SQL语句并点击执行按钮:

SELECT  concat("first_name", ' ', "last_name") as fullname,       dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate  FROM employees  WHERE "hire_date" >= date('2017-01-01')

单击“console.log/print”选项卡以显示等效的 MongoDB 查询:

db.employees.aggregate(   [{       "$match": {         "hire_date": {           "$gte": ISODate("2017-01-01T08:00:00.000+08:00")         }       }     },     {       "$project": {         "fullname": {           "$concat": [             "$first_name",             " ",             "$last_name"           ]         },         "hiredate": {           "$dateToString": {             "format": "%Y-%m-%d",             "date": "$hire_date"           }         }       }     }   ])

526786babc56946a11a280957d48a000.png让我们看看 concat 函数 concat(“first_name”, ’ ', “last_name”)。concat 函数是一个 MongoDB 字符串聚合运算符。通过将 SQL 函数映射到 MongoDB 运算符,NoSQLBooster for MongoDB 允许您在 SQL 语句中将所有 MongoDB 聚合运算符用作 SQL 函数。

// instead of writing { $concat: [ "$first_name", " ", "last_name" ] } // we write,   concat("first_name", ' ', "last_name") //Double quotes quote field name, Single quotes are for strings // or  concat(first_name, ' ', last_name)  //allow to omit double quotes

1.MongoDB 运算符和集合字段名称没有 $ 前缀。

2.双引号引用字段名。单引号用于字符串。

3.除了 COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG 之外,所有函数名称都区分大小写。

4.我们可以使用标准的 SQL 比较运算符:=、!=、、。

日期函数将字符串转换为 MongoDB 日期类型。NoSQLBooster for MongoDB 使用 Moment.js 来解析日期字符串。从字符串创建日期时,Moment.js 首先检查字符串是否与已知的 ISO 8601 格式匹配,然后 Moment.js 检查字符串是否与 RFC 2822 日期时间格式匹配,然后再返回 new Date(string) 如果找不到已知格式。

# An ISO 8601 string requires a date part. 2013-02-08  # A calendar date part #A time part can also be included, separated from the date part by a space or an uppercase T. 2013-02-08 09:30         # An hour and minute time part 2013-02-08 09:30:26      # An hour, minute, and second time part #If a time part is included, an offset from UTC can also be included as +-HH:mm, +-HHmm, +-HH or Z. 2017-01-01T08:00:00.000+08:00 2013-02-08 09+07:00            # +-HH:mm 2013-02-08 09:30:26.123+07:00  # +-HH:mm

dateToString 是另一个 MongoDB 日期运算符,用于根据用户指定的格式将日期对象转换为字符串。$dateToString表达式具有以下语法:

{ $dateToString: { format: , date:  } }

由于 SQL 函数不支持 JSON 对象参数,NoSQLBooster for MongoDB 将对象参数转换为普通参数列表。

dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate

第一个参数是formatString,单引号,第二个参数是“Date Field”,双引号。

一个日期范围的例子:

#----The equivalent MongoDB Query:---- #From SQL: select * from my_events where dateTime >= date('2022-06-10T17:00:00.000Z') and dateTime = date("2018-02-09T00:00:00+08:00")     SELECT * FROM collection WHERE date_field >= ISODate("2018-02-09")     --number     SELECT * FROM collection WHERE int64_field >= NumberLong("3223123123122132992")      SELECT * FROM collection WHERE decimal_field = NumberDecimal("8989922322323232.12")     --Regular Expression     SELECT * FROM collection WHERE string_field = RegExp('query','i')     --binary     SELECT * FROM collection WHERE objectId_field = ObjectId("56034dae9b835b3ee6a52cb7")     SELECT * FROM collection WHERE binary_field = BinData(0,"X96v3g==")     SELECT * FROM collection WHERE md5_field = MD5("f65485ac0686409aabfa006f0c771fbb")     SELECT * FROM collection WHERE hex_field = HexData(0,"00112233445566778899aabbccddeeff")     --uuid     SELECT * FROM collection WHERE uuid_field = UUID("4ae5bfce-1dba-4776-80eb-17678822b94e")     SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = LUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")     SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = JSUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")     SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = CSUUID("6a72c25c-5c91-8c42-927c-7e23fe3c9d1c")     SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = PYUUID("5cc2726a-915c-428c-927c-7e23fe3c9d1c")     --timstamp     SELECT * FROM collection WHERE timestamp_field = Timestamp(1443057070, 1)     --symbol     SELECT * FROM collection WHERE symbol_field = Symbol('I am a symbol')     --dbref     SELECT * FROM collection WHERE dbref_field = DBRef("unicorns", ObjectId("55f23233edad44cb25b0d51a"))     --minkey maxkey     SELECT * FROM collection WHERE minkey_field = MinKey and maxkey_field = MaxKey     --array, array_field is [1, 2, '3']     SELECT * FROM collection WHERE array_field = [1,2,'3']     --object, object_field is { a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}     SELECT * FROM collection WHERE object_field = toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2')) 访问数组和嵌入式文档

支持嵌套文档(子文档)和数组,包括过滤器和表达式。您可以使用带点的名称访问此类字段。

例如集合中的以下文档:

db.survey.insert([      { _id: 1, results: [ { product: "abc", score: 10 }, { product: "xyz", score: 5 } ]},   { _id: 2, results: [ { product: "abc", score: 8 }, { product: "xyz", score: 7 } ]},   { _id: 3, results: [ { product: "abc", score: 7 }, { product: "xyz", score: 8 } ]} ])

“product”和“score”将分别作为 “results.product” 和 “results.score” 引用:

SELECT * FROM survey  WHERE results.product = 'xyz' AND results.score >= 8;

或者

SELECT * FROM survey  WHERE "results.product" = 'xyz' AND "results.score" >= 8;

与嵌入文档的元素匹配

elemMatch 查询条件 (score >=8) 将被翻译为 "score": { "$gte": 8 }。这种语法更加简洁和表达。

--  Enter "elemMatch [Tab]", to trigger auto-complete SELECT * FROM survey WHERE "results" =elemMatch(product='xyz', score >=8) SQL 相等连接(多表关联查询)

假设 有 订单集合, 存储的测试数据 如下:

db.lookup_orders.insert([    { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },    { "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },    { "_id" : 3  } ])

其中 item 对应 数据为 商品名称。

另外 一个 就是就是 商品库存集合 ,存储的测试数据 如下:

db.lookup_inventory.insert([    { "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },    { "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },    { "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },    { "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },    { "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },    { "_id" : 6 } ])

此集合中的 sku 数据等同于 订单 集合中的 商品名称。

在这种模式设计下,如果要查询订单表对应商品的库存情况,应如何写代码呢?

很明显这需要两个集合Join。

场景简单,不做赘述,直送答案 。其语句 如下:

#----The equivalent MongoDB Query:---- #From SQL: SELECT * FROM lookup_orders    JOIN lookup_inventory ON lookup_orders.item=lookup_inventory.sku #To MongoDB Script: db.lookup_orders.aggregate([{   $lookup: {     from: "lookup_inventory",     localField: "item",     foreignField: "sku",     as: "lookup_inventory_docs"   } }, {   $match: {     lookup_inventory_docs: {       $ne: []     }   } }, {   $addFields: {     lookup_inventory_docs: {       $arrayElemAt: ["$lookup_inventory_docs", 0]     }   } }, {   $replaceRoot: {     newRoot: {       $mergeObjects: ["$lookup_inventory_docs", "$$ROOT"]     }   } }, {   $project: {     lookup_inventory_docs: 0   } }]) “toJS”SQL 函数和命名参数

“toJS”辅助函数将命名参数和算术运算符转换为 JSON 对象,还将普通参数列表转换为数组。

toJS(k='v'); //result {k:'v'} toJS(k="v"); //result {k:'$v'}, Double quotes quote object names toJS(k=v); //result {k:'$v'}, without quote, v is a object name toJS(k>5, k8, score8, score5, k{     //sendToMail(it)   }); SQL 片段

NoSQLBooster 包含许多 SQL 特定的代码片段以节省您的时间、日期范围、文本搜索、查询和数组、存在性检查、类型检查等。您始终可以使用 Ctrl-Shift-Space 手动触发它。开箱即用,Ctrl-Space、Alt-Space 是可接受的触发器。

SQL 日期范围片段 --  Enter "daterange [Tab]," then..., today, yesterday, lastNDays SELECT * FROM collection WHERE   "|" >= date("2018-02-09T00:00:00+08:00") and "|" 2, quantity2, quantity


【本文地址】

公司简介

联系我们

今日新闻

    推荐新闻

    专题文章
      CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有