mongodb可视化（mongodb可视化工具compass中文）

本篇文章给大家谈谈mongodb可视化，以及mongodb可视化工具compass中文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、mongoDB可视化工具Robo 3T怎样使用
• 2、老去的MongoDB，未来在哪里？
• 3、10个顶级Mongodb GUI工具，以图形方式管理数据库

mongoDB可视化工具Robo 3T怎样使用

方法/步慎蠢敏骤

在浏览器中搜索robomongo，到官网下载下档樱来，如图：

傻瓜式安装，很简单，一直下一步就可以了。

安装过程后续步骤就省略了。

连接数据库的时候，输入 相应的地址用户名和密码就好了。点击连接。

我这里的数据库名称是pyTest，宽枝有一个集合，如图：

可以直接输入 语句，执行输出结果在下面。

[img]

老去的MongoDB，未来在哪里？

大概六年前，在为ZDNet撰写文章时，我们曾经认真思考过一个问题：MongoDB未来要走向何方？随着时间推移，答案已经逐渐浮出水面：要让数据库更具可扩展性，支持开发者编写好的各种应用程序。为此，MongoDB增加了原生搜索哪轿功能，以支持内容管理；物联网用例也获得了时序数据支持；另外还有变更流，可帮助电商应用快速预滚蠢测出下一最佳行动。

顺带一说，MongoDB的客户还需要一种能够与开发工具良好匹配、易于上手的云解决方案。 结果就是Atlas，这项托管云服务目前占MongoDB整体业务的60%。

但平心而论，与大多数其他操作型数据库一样，MongoDB直到最近才刚刚得到重视。毕竟大家可能很难想象要在一套操作型数据库中，执行涵盖多个表（或文档集合）的复杂查询。

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为什么要引入分析？

大多数操作型应用程序的共同之处是一旦添加了分析功能，其实用性将马上飞升。例如，分析可以帮助 汽车 制造商增强预防性维护，医疗保健服务商能够确定最佳护理方案，电子商务或 游戏 厂商则可以改善客户交互、防止大缓陪客户流失。这些出于决策优化而设计出的分析功能，是对操作型数据库的良好补充。

把分析跟交易型数据库联系起来绝不是什么新鲜想法，HTAP、translytical或增强型交易数据库都是分析厂商们拿出的相应成果。

云原生提出的计算与存储彼此分离的理念，则让我们有了另一个在不影响性能或吞吐量的情况下、将操作数据处理与分析加以结合的好机会。 最近亮相的Oracle MySQL HeatWaev和谷歌AlloyDB，正是大厂在这个方向上的积极尝试。

大多数此类混合数据库都会使用专为分析而设计的柱状表，对传统行存储进行补充。顺带一提，它们也都使用相同的常见关系数据结构，确保转换更加简便易行。与之对应，如果引入包含分层和嵌套数据结构的文档模型，那么转译过程往往会更加困难。

那么，MongoDB是不是也该拥有自己的分析功能？这还是要看我们如何定义“分析”。如前所述，如果我们向交易中引入智能化操作分析，那么应用程序的实用性将大大增强。所以只要把范围设定在快速决策分析，而非复杂的分析建模，那么答案就是肯定的。

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无法一蹴而就的事业

MongoDB已经开始尝试支持分析功能。它从可视化开始，着手提供自己的图表功能与商务智能（BI）连接器，现在的MongoDB在Tableaus与Qliks端看来已经几乎与MySQL无异。虽然一图胜万言，但对于分析来说，可视化还只是万里长征第一步。MongoDB尽管能提供趋势快照，但还无法进一步实现数据关联（往往涉及更复杂的查询），也无法完全回答“为什么”会出现哪些状况。

MongoDB决心已定，开始通过分析提升自身竞争力。但在这个分析复杂度愈发高企的时代，它显然无法取代Snowflake、Redshift、Databricks或者其他专业分析方案。 但MongoDB分析面向的也并非数据分析师，而是应用程序开发者。 回到操作型数据库的首要原则——尽量别把它，跟需要高度复杂的连接及/或高并发查询扯在一起。只要能让开发者构建起更好的应用程序，MongoDB就算是成功了。

Atlas能够灵活预留专门的分析节点。MongoDB也将在不久后，全面允许客户在更适合分析的节点上选择不同的计算实例。这些节点将提供在线数据复制功能，借此实现近实时分析。

但这还只是第一步：由于Atlas可运行在多种云环境上，因此客户还可以选择更多其他实例。不过大家无需担心，MongoDB未来将推出规范性指南，同时提供机器学习方案帮助大家自动选择最适应工作负载的实例类型。

对分析的尝试当然不可能止步于此，去年预览发布的Atlas Serverless将于本周推出正式版。刚刚起步的分析自然也将成为受益者，因为分析类工作负载一般与交易事务不同、突发峰值往往更多。

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有没有可能对接SQL？

其实引入SQL的想法在MongoDB发展早期一直备受反对，当时有声音认为MongoDB永远不该成为关系数据库。但是，理性终将战胜情绪。

本周，MongoDB引入了新的Atlas SQL接口，可用于读取Atlas数据。这是一种全新结构，采用不同于BI连接器的通道。Atlas SQL将是MongoDB为数据提供SQL接口的第一次真正尝试，其思路绝不是简单把JSON扁平化以使其在Tableau中看起来像MySQL，而是提供更加精细的视图、反映JSON文档架构的丰富性。

但SQL接口编写工作不可能一蹴而就，所以预计Atlas SQL将在未来几年内逐渐发展完善。 毕竟要想与各类SQL工具（不止是可视化）实现全面集成，MongoDB还得在丰富的数据仓库选项上多下工夫。 我们还希望看到对upserts等操作的支持，分析平台没有了这些核心功能，就相当于分析表中失去了行插入功能。

与Atlas SQL接口一同推出预览版的全新列存储索引，则意在提高分析查询的性能水平。同样的，这还仅仅只是开始。例如，MongoDB用户目前仍需要手动设置列存储索引、指定字段。但从长远来看，我们可以通过分析访问模式来实现自动化。设想一下：后续我们可以丰富元数据以分析字段基数，添加Bloom过滤器以进一步优化扫描功能，也可以继续完善查询计划器。

接下来是Atlas Data Lake，负责为云对象存储中的JSON文档提供联合视图。Atlas Data Lake在改造完成后，将针对多个Atlas集群和云对象存储提供更多的通用联合查询功能。新的存储层会自动将Atlas集群数据集提取到云对象存储和内部技术目录 （并非Alation）组合当中，借此加快分析查询。

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以人为本

长期以来，MongoDB一直是开发者们最喜欢的数据库之一。 这是因为开发者热爱JavaScript和JSON，目前JS在Tiobe人气指数中排名第七。而JavaScript、JSON和文档模型将是MongoDB的永恒主题。但很遗憾，由于MongoDB此前一直刻意回避SQL，所以也就失去了相应的庞大人才库——SQL开发者同样体量庞大，让这一查询语言在人气指数中位列第九。现在，是时候做出改变了。

虽然MongoDB仍然认为文档模型优于、并有望取代关系模型（只是一家之言），但相信大家都认同一点：为了进一步扩大影响范围，MongoDB必须接纳那些以往被忽略的受众群体。要想双赢，两大阵营应该团结一致、实现简化；对于某些操作用例，我们不必将数据移动并转移至独立的数据仓库目标，而是简化为在统一平台内操作，最终将数据提取转化为更简单的数据复制。

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意不在取代数据仓库、数据湖或智能湖仓

MongoDB绝不是要取代独立的数据仓库、数据湖或智能湖仓。目前复杂建模与发现已经成为分析工作中的重要组成部分，所以必须与操作型系统分别执行。 更重要的是，在操作型数据库中支持分析，最大的意义其实是实现流程内联并尽可能实时化。

换言之，MongoDB将由此实现与Snowflakes或者Databricks的全面协同。大家可以在数据仓库、数据湖或智能湖仓中开发用于识别异常值的模型，再将结果整理为一个相对简单、易于处理的分类、预测或规范模型。这样只要交易中出现异常，该模型就会被自动触发。

如今，在MongoDB中实现这样的闭环流程已经颇具可行性，但具体方法仍然非常复杂。大家需要将MongoDB中的变更流、触发器和函数拼凑起来，共同组织成某种封闭式的分析反馈循环。 相信在不久的将来，MongoDB将把这些复杂性要素隐藏在后台，直接提供简单易用的闭环与近实时分析选项。 这绝不是凭空想象，而是技术发展趋势的必然结果。如今，MongoDB已经踏上了这段分析 探索 之旅，我们也期待着它能早传捷报。

10个顶级Mongodb GUI工具，以图形方式管理数据库

MongoDB是一个面向文档的数据库，属于NoSQL数据库，它使用类似JSON的文档和schemata。

MongoDB的默认接口是（CLI）命令行，新用户很难像专业人员那样处理数据库。因此，有一些MongoDB管理工具来提供GUI界面以提高生产力。就像phpmyadmin为MySQL/MariaDB数据库提供基于HTTP网络的GUI界面一样。但是，此处包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少数工具为MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比较流行的MongoDB管理工具列表：

要从具有图形用户界面的MongoDB开始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB开发人员开发，这意味着更高的可靠性和兼容性。它为MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 数据库交互；具有完整的CRUD功能并提供可视方式。借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构。为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息。就像MongoDB一样，Compass也有两个版本，一个是Enterprise（付费），社区可以免费使用。适用于Linux，Mac或Windows。

NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名称为MongoBooster。NoSQLBooster是一个跨平台，它带有一堆mongodb工具来管理数据库和监控服务器。这个Mongodb工具包括服务器监控工具，Visual Explain Plan，查询构建器，SQL查询，ES2017语法支持等等......它有免费，个人和商业版本，当然，免费版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。

ClusterControl是另一个MongoDB工具，具有管理数据库基础结构的GUI。它还有两个版本 - 社区和企业版。不用说，ClusterControl社区版可以免费使用，而企业则是付费的。它不仅限于MongoDB，还支持MySQL，MySQL复制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。

ClusterControl为数据库基础架构提供全自动安全性，该基础架构具有单个图形用户界面，可操作和自动化MongoDB和MySQL数据库环境。它可通过YUM/APT提供回购，基塌适用于Linux平台（RedHat，Centos，搏孙圆Ubuntu或Debian）。

Nosqlclient是一个免费的开源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味着不再需要命令行来管理数据库。我们可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，删除或更新数据，而无需使用查询。它可作为桌面应用程序，Docker和Web应用程序使用。Web使用HTTP为MOngoDB提供基于浏览器的界面。

Robo 3T由MongoDB客户端Studio 3T的开发人员维护和提供。以前，Robo 3T被称为Robomongo。它也是适用于Windows，MacOS和Linux的跨平台MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和环境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。

上面提到的Robomong被3T收购并更名为Robot 3T；现在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？与其他提到的MongoDB管理GUI工具一样，Studio 3T也凯或是一个基于GUI的工具，用于管理数据库，但在付费类别中。但是，此工具的30天免费试用版允许用户在投入资金之前使用并了解其功能。与免费和开源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企业支持。与Robo 3T相同，它也适用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。

Mongo Management Studio是一个用于数据库管理的免费MongoDB GUI工具。它轻巧，界面清晰，易于开发基于MongoDB的项目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs开发。MMS与MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。

与上述所有MongoDB管理工具一样，用户可以轻松安装它，但免费版仅适用于Windows；而企业和个人则适用于Linux，Windows和MacOS。企业版（Web服务器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，这意味着我们可以在主服务器上安装，之后可以在本地或远程使用浏览器的任何系统上访问。但是，个人版和免费版只能在已安装它们的本地系统上使用。

它是面向关系，NoSQL和云平台的数据库开发人员的通用集成开发环境（IDE）。因此，支持各种数据库来开发，访问，管理和可视化分析数据。

对于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和数据库查询功能的图形用户界面作为管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允许用户浏览和修改数据库结构，包括模式对象和集合，以及维护数据库安全性。

它提供了一个MongoDB数据库工具包，包括各种工具，如Visual Analytics，MongoSQL查询参考，MongoJS查询分析器，MongoShell MongoShell，FluidShell，查询和分析工具，网格和数据透视图，表数据编辑器，导入和导出工具，实体关系建模；Visual Query Builder；比较工具：架构比较，文件比较；SQL 历史 记录，Open API脚本环境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。

MongoJS查询分析器Javascript编辑器允许执行JavaScript命令并支持自动完成和语法突出显示。结果可以在树层次结构，网格结果和文本中看到。

作为付费产品，Aqua Data Studio的试用版提供14天，具有所有企业功能。所以，如果你正在寻找一些付费产品，那么你可以在花钱之前免费试用它。它适用于Windows，Linux和MacOS。

这听起来像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP编写的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很轻巧，易于安装。它只有115KB的moadmin.php文件，用户可以放在网站的任何地方开始工作。

它是一个跨平台的MongoDB管理工具，在Open Source许可下发布，使用Electron框架和Angular JS构建。可在GitHub上找到。

以上谈到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客户端，所以那些正在寻找智能手机和平板电脑的用户mongoDB管理可以试试Mongolime。它为MongoDB移动客户端提供了轻松连接和访问MongoDB服务器的功能。它具有内置的SSH隧道，可以通过SSL轻松验证和连接远程服务器。MongoLime是免费增值MongoDB客户端应用程序，支持iOS和Android平台。

使用Node.js，Express和Bootstrap3编写的基于Web的MongoDB管理界面。它允许连接多个数据库；查看/添加/删除数据库，集合和文档；预览音频/视频/图像资产；GridFS支持 - 添加/获取/删除难以置信的大文件；在文档中使用BSON数据类型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。

关于mongodb可视化和mongodb可视化工具compass中文的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。