robo 3t formerly robomongo tutorial
Tudo o que você precisa saber sobre Robo 3T - Anteriormente Robomongo:
Em junho de 2017, Robomongo foi nomeado com um novo nome chamado “Robo 3T”. Este é o lançamento da versão 1.1 do Robo 3T suportada pela versão 3.4 do MongoDB.
Ler através => Série de tutoriais detalhados do MongoDB
A decisão de mudar o nome foi tomada à luz do fato de que o Software passou por algumas mudanças fundamentais e melhorou muito no que diz respeito a bugs e erros .
A mudança saliente que deve ser mencionada é que a empresa mudou seu nome de Robomongo para Robo 3T devido a algumas mudanças na marca registrada do produto.
Você pode se referir aqui para obter mais informações sobre esta preocupação.
O que você aprenderá:
- O que diabos é essa ferramenta Robo 3T?
- Por que Robo 3T?
- Sobre MongoDB
- Prefácio
- Vantagens do MongoDB sobre RDBMS típico
- Por que MongoDB em vez de RDBMS?
- Áreas onde o MongoDB pode ser usado
- Por que o MongoDB é chamado de banco de dados NoSQL?
- Modelagem de dados no MongoDB
- Contraste abrangente entre SQL e NoSQL MongoDB
- Contraste entre as instruções SQL e MongoDB
- Visão geral teórica das diferenças
- A diferença no dialeto: os idiomas
- SQL DBMS
- DBMS NoSQL
- Contraste de escalabilidade de SQL e NoSQL DBMS
- Estruturas de dados
- Conclusão
- Leitura recomendada
O que diabos é essa ferramenta Robo 3T?
Robo 3T é uma GUI leve e gratuita para MongoDB. É uma ferramenta de gerenciamento MongoDB que tem uma plataforma cruzada centrada em shell e é suportada por JSON ou seja, JavaScript Object Notation. Esta ferramenta não é típica de outras ferramentas administrativas de interface do usuário do MongoDB, ou seja, seu shell pode ser incorporado no Mongo Shell com muito acesso no Mongo CLI e no Mongo GUI.
Com a ajuda deste shell mongo, um usuário pode visualizar, editar e excluir documentos mongo. Além disso, Robo 3T é um projeto voluntário de código aberto e totalmente gratuito para o público.
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Ele poderia ser disseminado novamente e também poderia ser modificado novamente seguindo os TOS da licença pública geral versão 3, que foi publicada pela Free Software Foundation.
Este software foi promulgado e pode ser redistribuído com o objetivo de ajudar as pessoas que poderiam obter assistência dele, por isso não possui garantia de venda no atacado, conforme as regras do GNU.
Para obter mais informações sobre GNU, você pode verificar Licenças GNU
Por que Robo 3T?
Robo 3T é um software gratuito e amigável à máquina, que usa um pequeno número de recursos disponíveis em uma máquina. É altamente apreciado e reconhecido como o projeto mundialmente famoso com a maior taxa de sucesso em fornecer resultados primários.
Acima de tudo, pelo Robo 3T, o usuário não precisa passar pelo complicado procedimento de usar tabelas e linhas, que normalmente é usado em bancos de dados racionais. Ao contrário deles, é baseado em coleções de arquitetura e documentos Mongo.
Indústrias que usam Robo 3T
Sobre MongoDB
O MongoDB é feito como um banco de dados de código aberto que oferece suporte à documentação do Mongo, por isso é considerado um Banco de Dados de Documentos. Como mencionamos antes, é uma arquitetura para coleções e documentos do Mongo, em que o banco de dados contém coleções, que eventualmente contêm documentos do Mongo.
O número de campos e o tamanho variam de um documento Mongo para outro. O framework do MongoDB é baseado na linguagem Compiler C ++.
O tutorial proposto irá esclarecer cada conceito em detalhes e trará um entendimento claro das metodologias e procedimentos para fazer e gerenciar um banco de dados altamente eficaz e amigável.
Ele será feito mantendo o controle conceitual do MongoDB para usuários que desejam aprendê-lo da maneira mais simples possível. No final deste guia abrangente, o usuário poderá testar seus conhecimentos em um estágio prático.
Prefácio
Sobre DB:
O banco de dados é um portador de coleções. O banco de dados em seu sistema contém vários conjuntos de arquivos. O MongoDB tem a capacidade de suportar vários bancos de dados ao mesmo tempo. Ele garante escalabilidade fácil e execução eficaz.
Qual é a coleção?
No MongoDB, a coleção é um pacote de documentos mongo.
É o mesmo que a tabela RDBMS em portadores de banco de dados típicos. A coleção no MongoDB não contém nenhum tipo de esquema e está presente em um único banco de dados. Os documentos Mongo que estão presentes nas coleções têm campos diferentes. Normalmente, os documentos mongo em coleções têm funções análogas.
O que é o documento Mongo?
Os documentos Mongo são portadores de coleção e têm esquema dinâmico, ou seja, os documentos Mongo não são obrigados a ter o mesmo pacote de campos ou arquiteturas. Eles são programados como pares de valores-chave.
Um espécime do documento Mongo:
O snippet a seguir é uma estrutura de documento mongo ilustrativa do blog, que mostra o par de valores-chave dele por vírgulas em instâncias.
{ _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 } ) }No snippet, _id é um número hexadecimal com 12 bytes no total. Isso confirma a exclusividade no documento mongo. O usuário deve adicionar _id durante a inserção de um documento mongo. Se o usuário não fizer isso, o MongoDB seleciona automaticamente uma id distinta para cada documento mongo.
Enquanto isso, de 12 bytes, os primeiros quatro bytes são reservados para um timestamp atual, três próximos a estes quatro são reservados para a identificação da máquina, dois próximos a estes três são reservados para um processo de servidor e por último, os três bytes restantes são usados como um valor que é incrementado.
Vantagens do MongoDB sobre RDBMS típico
Normalmente, o Esquema de RDBMS é projetado de forma a mostrar o número de tabelas e suas relações entre elas. Enquanto isso, conforme mencionado anteriormente, não há esquema de relacionamento presente no MongoDB.
Vamos discutir por que o MongoDB é a melhor escolha para o cientista de dados em relação ao RDBMS típico:
- Em primeiro lugar, o MongoDB carece de esquema. Os documentos mongo são portadores de coleções e número de campos e o tamanho varia de um documento mongo para outro.
- Existe uma arquitetura bem definida de um único objeto no MongoDB.
- Carece de junções complexas.
- Possui ampla capacidade de consulta por causa da presença da propriedade que diz que os documentos mongo têm uma capacidade de consultas dinâmicas com a ajuda de uma linguagem de consulta baseada em documento que é eficaz como MySQL.
- Poderia fazer ajuste.
- Tem a escalabilidade mais fácil.
- Para fins de conversão e mapeamento, não há necessidade de objetos.
- Acesse dados mais rápido do que o DBMS típico.
Por que MongoDB em vez de RDBMS?
O MongoDB mantém armazenamento orientado a documentos onde os dados são processados no pacote de documentos com estilo JSON.
Além disso, o índice pode ser alocado em qualquer atributo. Ele garante disponibilidade instantânea e pode fazer réplicas enormes. Pode ser compartilhado automaticamente e ter consultas valiosas.
Acima de tudo, o usuário poderia obter suporte profissional do MongoDB.
Áreas onde o MongoDB pode ser usado
O MongoDB é o futuro, assim como o big data é o futuro. O MongoDB processa com eficiência big data.
Ele tem a capacidade de gerenciamento de conteúdo eficaz e execução em um local. O MongoDB é a melhor opção para uso no setor de mídia móvel e social. Ele funciona como um hub de dados e gerencia os dados do usuário da melhor forma.
Por que o MongoDB é chamado de banco de dados NoSQL?
Ao contrário do RDBMS, onde o usuário deve aprender MySQL, o MongoDB não exige que seu usuário tenha muitos conhecimentos de MySQL para começar a trabalhar ou confiar em outra pessoa para trabalhar no banco de dados para eles.
MongoDB não é um banco de dados racional, por isso é chamado de banco de dados NoSQL. Ele dá um suspiro de relaxamento para seus usuários por causa de sua arquitetura menos complexa.
Não há uso de registros que tenham que ser limitados pelos mesmos nomes e tipos de coluna e aqueles que giram em torno da tabela. As figuras abaixo explicam tudo. Esses dois snippets são exemplos das duas tabelas, em que uma pertence ao cliente e a outra pertence aos pedidos.
Em ambas as mesas, há presença de relacionamento mútuo.
Tabela do Cliente
| Identificação do Cliente | Nome do cliente | OrderID |
|---|---|---|
| Chave primária | Chave primária | |
| 1 | Adam Gilchrist | 1 |
| dois | Rickey Ponting | dois |
| 3 | Shane Warne | 3 |
Tabela de Pedidos
| OrderID | produtos | Quantidade |
|---|---|---|
| 1 | iPhone X | 5 |
| dois | Samsung S9 | 10 |
| 3 | HP Pavilion x360 | quinze |
Enquanto no MongoDB, não há propriedades racionais como RDBMS. Dê uma olhada nesses dois fragmentos.
Tabela do Cliente
| ID do cliente 01 | Nome do cliente Adam Gilchrist | OrderID 001 | Cidade US |
| ID do cliente 02 | Nome do cliente Rickey Ponting | OrderID 002 | Privilégio de status |
| CustomerID 03 | Nome do cliente Shane Warne | OrderID 003 |
Tabela de Pedidos
| OrderID 001 | produtos iPhone X | Quantidade 5 | Data de embarque 14 de agosto de 2018 |
| OrderID 002 | produtos Samsung S9 | Quantidade 10 | |
| OrderID 003 | produtos HP Pavilion x360 | Quantidade quinze |
Portanto, no NoSQL, a primeira coisa a se considerar é a ausência de colunas com nomes de coluna específicos. Além disso, há um par de valores-chave em todos os campos. Em segundo lugar, na tabela de clientes, as primeiras três chaves e linhas são semelhantes e a quarta, ou seja, o status e a cidade diferem das duas primeiras linhas e não estão inclinados para a terceira linha.
Enquanto isso, na tabela que pertence aos detalhes do pedido, a segunda e a terceira linha possuem valores que não têm relação com a quarta coluna.
Em suma, todas essas propriedades tornam o NoSQL, a melhor escolha em relação ao DBMS típico. O mundo está revolucionando e a tecnologia está se transformando continuamente com ele. Nesta era rápida, o mundo dos negócios precisa das soluções mais rápidas para seu software.
Com a ajuda de DBMS como o MongoDB, que é um banco de dados NoSQL, o tempo de resposta mais rápido pode ser alcançado, devido à sua menor complexidade quando comparado ao RDBMS. Quando temos que revisar os esforços, o potencial, o tempo e o dinheiro que temos que suportar ao usar o RDBMS, o MongoDB supera isso em nenhum momento.
Modelagem de dados no MongoDB
Os dados presentes no MongoDB contêm o esquema mais simples. Um DBMS SQL típico em que um usuário deve declarar o esquema de uma tabela antes de iniciar a inserção de dados.
Conforme estudamos, as coleções do MongoDB são orientadas a documentos e não limitam seu usuário à estrutura típica de documentos como RDBMS. Flexibilidade é o atributo mais poderoso do MongoDB, para usá-lo sobre RDBMS.
Um usuário deve considerar os seguintes pontos para fazer a modelagem de dados no MongoDB:
- Descubra as necessidades cruciais do aplicativo desejado. Para tanto, é preciso dar uma olhada nas necessidades de aplicação do negócio e descobrir os dados desejados e seus tipos. Em seguida, deve-se garantir que a arquitetura do documento seja definida de acordo com a finalidade.
- Descubra os padrões de recuperação dos dados. Se houver necessidade de uso de consulta complexa, vá para os índices no modelo de dados para garantir a eficácia das consultas.
- Por último, mas não menos importante, é garantir que as inserções, atualizações e exclusões ocorram no DBMS. Isso pode ser garantido pela reavaliação do uso de índices e fragmentação integrada, se for necessário estar presente no design de modelagem de dados. Isso é muito importante para melhorar a eficácia do ambiente do MongoDB.
Contraste abrangente entre SQL e NoSQL MongoDB
Diferença entre termos e sintaxe
| Termos / sintaxe de SQL | Termos / sintaxe do MongoDB |
|---|---|
| Base de dados | Base de dados |
| Mesa | Coleção |
| Linha | Documento |
| Coluna | Campo |
| Índice | Índice |
| Mesa | $ lookup ou documentos incorporados |
| Transações | Transações |
Vários DBMS e seus executáveis
| Nome do banco de dados | Servidor de banco de dados | Cliente de banco de dados |
|---|---|---|
| MySQL | Mysqld | Mysql |
| Oráculo | Oráculo | Sqlplus |
| MongoDB | Mongod | Mongo |
| DB2 | Servidor DB2 | Cliente DB2 |
| Informix | IDS | DB-Access |
Precedentes e exemplos:
As tabelas acima ilustram os termos, sintaxe, conceito e instruções de vários tipos de DBMS.
Vamos considerar os exemplos de SQL e MongoDB para maiores esclarecimentos.
Vamos considerar um exemplo de SQL, que tem nome de tabela pessoas, enquanto o MongoDB tem uma coleção de nomes de pessoas igual a Tabelas de SQL.
A coleção do MongoDB tem o seguinte protótipo:
{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }Contraste entre as instruções SQL e MongoDB
CRIAR e ALTERAR
| Instruções de esquema SQL | Instruções de esquema do MongoDB |
|---|---|
| CREATE TABLE funcionário ( id MEDIUMINT NOT NULL INCREMENTO AUTOMÁTICO, user_id Varchar (30), número da idade, status char (1), CHAVE PRIMÁRIA (id) ) | db.employee.insertOne {{ id: 'john25', nome: john, status: 'A' }) No entanto, você também pode criar explicitamente uma coleção: db.createCollection (“funcionário”) |
| Funcionário da ALTER TABLE ADD join_date DATETIME | db.employee.updateMany ( {}, {$ set: {last_name: Adam}} ) |
| Funcionário da ALTER TABLE DROP COLUMN join_date | db.employee.updateMany ( {}, {$ não definido: {“Idade”: “”}} ) |
INSERIR
| Instruções SQL INSERT | Instruções insertOne () do MongoDB |
|---|---|
| INSERT INTO funcionário (user_id, idade, status) VALUES ('test001', Quatro cinco, 'PARA') | db.employee.insertOne ( { user_id: “john25”, idade: 45, status: “A”} ) |
Algumas consultas SELECT de SQL e MongoDB
| Instruções SQL SELECT | Instruções find () do MongoDB |
|---|---|
| SELECIONE * DE funcionário | db.employee.find () |
| SELECT id, ID do usuário, status DE funcionário | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1} ) |
| SELECT user_id, status DE funcionário | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1, _id: 0} ) |
| SELECIONE * DE funcionário WHERE status = 'A' | db.employee.find ( {status: “A”} ) |
Instruções UPDATE de SQL e MongoDB
| Instruções SQL Update | Instruções do MongoDB updateMany () |
|---|---|
| ATUALIZAR funcionário SET status = 'C' ONDE idade> 25 | db.employee.updateMany ( {idade: {$ gt: 25}}, {$ set: {status: 'C'}} ) |
| ATUALIZAR funcionário SET idade = idade + 3 WHERE status = 'A' | db.employee.updateMany ( {status: 'A'}, {$ inc: {idade: 3}} ) |
Excluir registros de SQL e MongoDB
| Instruções SQL Delete | Declarações MongoDB deleteMany () |
|---|---|
| EXCLUIR DE funcionário WHERE status = 'D' | db.employee.deleteMany ({status: 'D'}) |
| EXCLUIR DE funcionário | db.employee.deleteMany ({}) |
Visão geral teórica das diferenças
Quando um usuário recebe uma necessidade, onde ele tem que passar por uma catarse na qual ele tem que tomar uma decisão a partir de muitas opções amplas à sua frente, então ele tem que selecionar se tem que escolher RDBMS (SQL) ou DBMS não Rational (NoSQL).
Existem algumas diferenças e, ao ponderá-las, um usuário correspondente poderá tomar uma decisão viável, de acordo com sua necessidade.
Vamos ter uma visão geral do conflito geral entre essas duas estruturas de dados diferentes.
A diferença no dialeto: os idiomas
Vejamos um exemplo do município, onde ninguém é bilíngue, todas as pessoas falam a mesma língua e essa é a única forma de comunicação entre elas.
Em suma, diz que este é o único meio pelo qual eles se entendem. Se de repente, a cidade fica exposta a uma outra linguagem totalmente nova, deve ser anárquico para eles adotarem em um instante, pois não a entendem ou apenas alguns podem entendê-la.
Agora considere um exemplo de outra cidade, onde a comunidade é bilíngue e eles falam vários idiomas. Cada pessoa que vive na comunidade interage com as outras de maneira diferente e não existe nenhum meio universal de comunicação. É como se uma família fosse diferente das outras e isso não os afetasse de forma alguma.
Esses exemplos simples explicam o conceito central de SQL e MongoDB.
Vamos ver o contraste !!
SQL DBMS
SQL DBMS tem linguagem de consulta estruturada, ou seja, MySQL para manipulação de dados.
Não há dúvidas sobre a potência da linguagem MySQL, ela é a mais utilizada entre os usuários de DBMS e é versátil de se adotar. Para tratamento de dados complexos, é a melhor escolha. Mas, também há uma limitação disso e esse é seu esquema rígido.
Por causa de seu esquema complexo, não se pode alternar entre várias estruturas, eles devem se ater apenas a uma estrutura que estão seguindo desde o início. De acordo com o primeiro exemplo, mudar a estrutura seria o mesmo que mudar a linguagem onde todos conhecem apenas um e, desta forma, criaria anarquia e confusão.
DBMS NoSQL
NoSQL DBMS constituem de Esquema Dinâmico.
Os dados não estruturados podem ser facilmente armazenados de várias maneiras, ou seja, podem ser armazenados como um par de valores-chave ou podem ser uma coluna e orientados a documentos. Isso poderia ser explicado posteriormente, pois o usuário seria capaz de criar documentos Mongo sem ficar restrito a uma estrutura predefinida, ao contrário do DBMS típico.
Os documentos teriam uma estrutura própria que seria única em seu tipo. Os campos podem ser adicionados a qualquer momento durante o processo e a sintaxe varia em todos os outros bancos de dados.
Contraste de escalabilidade de SQL e NoSQL DBMS
Os bancos de dados SQL são escalonáveis verticalmente, ao contrário do NoSQL, que é escalonável horizontalmente.
Escalável verticalmente significa que os dados podem ser carregados em um único servidor aumentando a RAM. Enquanto isso, escalonável horizontalmente significa que vários servidores podem ser usados, ou seja, aumentar o tráfego com a ajuda de fragmentação. Portanto, o SQL DBMS pode ser poderoso, mas o NoSQL é o melhor para alterar conjuntos de dados.
Estruturas de dados
SQL DBMS é baseado em tabelas, enquanto NoSQL DBs são baseados em documentos, pares de valores-chave, gráficos e orientações de coluna.
SQL DBMS é uma boa escolha para transações de dados típicas, como contabilidade e sistema bancário. Enquanto isso, para big data, NoSQL destacaria o DBMS racional.
Exemplos Típicos de RDBMS incluem MySQL, Oracle, Maria DB e MS SQL Server. Exemplos NoSQL incluem MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable e Redis.
Conclusão
Todos os detalhes mencionados acima são resumidos para seu fácil entendimento.
MySQL: os pontos positivos
A seguir estão os méritos dos bancos de dados SQL:
- Velho é bom: O MySQL é antigo, portanto, possui uma base bastante sólida em termos de grande comunidade e testes.
- Estábulo : MySQL é estável porque tem mais usuários.
- Compatível : Está amplamente disponível em todas as principais plataformas e estruturas, incluindo Win, Mac, BSD, Solaris e Linux. Várias linguagens têm uma conexão com eles, incluindo C ++, C #, Java , Perl, Pitão e PHP.
- Barato : MySQL é um código aberto e gratuito.
- Replicabilidade : Pode ser replicável entre mais de um nó.
- Sharding : O MySQL tem alta capacidade de fragmentação e isso, por sua vez, o torna confiável para os negócios.
MongoDB: os pontos positivos
Estes são os méritos do MongoDB:
- CaraEsquema de amizade: Como mencionado antes, seu esquema dinâmico o tornaa maioriaDBMS flexível para um usuário.
- Escalabilidade : Sua escalabilidade horizontal ajuda na redução da carga de trabalho.
- Gestão : MongoDB não requer nenhuma ferramenta administrativa. É amigável para fabricantes e administradores.
- Veloz : Suas consultas são executadas em nenhum momento.
- Flexiba : Sua orientação de documento e coluna torna o DBMS flexível e fácil de usar para o usuário.
Sendo um usuário final, o que você escolherá?
O MySQL seria a escolha certa para usuários e empresas que precisam de esquemas rígidos e estruturas predefinidas para seus negócios.
Por exemplo, os aplicativos e software que precisam de transações demoradas, ou seja, aqueles que são realmente usados em sistemas bancários e contábeis. Os sistemas que possuem serviços de vigilância suportarão MySQL DBMS.
Embora o MongoDB seja a melhor escolha para empresas que apresentam crescimento abundante e que precisam de esquemas versáteis.
Se for difícil definir o esquema, pois ele é alterado em nenhum momento, então o esquema dinâmico do MongoDB funcionaria melhor nessa situação. Essa condição geralmente ocorre na indústria de aplicativos móveis, sistemas analíticos e sistemas de gerenciamento de conteúdo.
Esta foi apenas uma introdução, para obter uma dica do que este tutorial traria para você no longo prazo. Confira nosso próximo tutorial para saber mais sobre o Guia de Instalação do MongoDB no Windows.
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