推荐一款MongoDB的客户端管理工具-nosqlbooster

相信文明一定能战胜邪恶 發表於 2018-9-15 19:51:00

推荐一款MongoDB的客户端管理工具--nosqlbooster

今天给大家推荐一款MongoDB的客户端工具--nosqlbooster，这个也是我工作中一直使用的连接管理MongoDB的工具。这个工具还有个曾用名--mongobooster。nosqlbooster立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。它支持 MongoDB v2.6-4.0所有版本，并且更新升级及时。它既有免费版，也有加强升级的付费版。
nosqlbooster的官网地址为https://nosqlbooster.com。大家如果想直接下载，可以登入下载网址https://nosqlbooster.com/downloads。
工具支持Windows、Linux 和 Mac OS。
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下面我将常见的一些操作和大家讲解一下：
<h2>1 连接登入</h2>
很多人第一次使用某工具时，往往打怵，排斥，感觉很不好用。我们先从连接操作的具体细节的讲起，来减少这种不适。
step 1 点击上面工具栏的【Connect】按钮
 
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 step 2 在弹出的Connections 界面中点击按钮。因为是第一次，连接信息要新建。
 
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step 3 在弹出的Connection Editor 界面编辑登入信息。
主要有三类信息要求输入 1. Basic；2.Authentication；3.Default Database。
 
1. Basic 编辑界面；这时候大家一定要注意Port端口，因为它默认的是27017，大家要根据实际需求调整修改。还有就是Name是显示名称，可以修改为更有代表性的名称。
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 2.点击【Authentication】，进入Authentication界面。此处需输入 Auth DB 数据（数据库名称），用户数据和密码数据
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3.点击【Default DataBase】，进入Default DataBase界面。
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915175408334-2108474745.png">
请一定要输入指定的数据库，否则可能提示错误，如下。
MongoError：Authentication failed
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915175559741-1094352708.png">
 
或者可以登入进去，但是看不到任何集合。
但是，随着版本的升级，新版本这个栏位的值在登入时可能会自动获取前面输入Auth DB的输入值，但是目前来看还不是很稳定。
所以，还以建议大家手动输入Default DataBase 数据。
 
<h2>2.打开一个新的查询界面</h2>
在很多工具，都会有一个打开查询界面的按钮。
例如连接SQL Server的 SSMS客户端，工具栏很明显就有一个功能按钮【新建查询】
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915181034387-110301601.png">
单nosqlbooster 工具没有，然人着急，无从下手。
其实，它可以通过快捷方式来实现。如下：
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915181431406-1040596245.png">
【注意点击时，请先用鼠标点击选中要指定的集合或数据库】
 
<h2>3.查询代码生成器</h2>
这个工具还有一个查询代码生成器，可以将用户编写的查询语言装换成 MongoDB Shell, JavaScript (Node.js), Java, C# and Python 等各种语言。
特别有利于初学者对MongoDB上手，熟悉各种语法。
例如将以下的工具语言
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915182454914-1682163281.png">
 转换为可以执行C# 语句。从这儿我们可以看到很多C# 语言关于MongoDB的操作写法。
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915182246024-905556369.png">
 
<h2> 4. 查询语句生成器</h2>
刚学习MongoDB，可能对一些查询写法比较陌生，没关系，这个工具可以自动生成一些查询语句。
生成器按钮，点击红色标注的
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弹出可视化的查询编辑器，如下：
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201809/780228-20180915193948995-1915697854.png">
点击【OK and Run】就可以生成MongoDB Shell 查询语句。
【一定要在生成了db.collectionname..find({}) 命令的界面上编辑，否则，点击Query无效】
 
<h2>5 可以使用SQL（结构化查询语言）查询</h2>
在前面的2中，我们说过了，点击【Ctrl+Alt+T】可以打开一个 SQL 查询界面。说明nosqlbooster支持SQL查询语言。
例如 
db.employees.aggregate([ { $group: { _id: "$department", total: { $sum: "$salary" } }, } ])
可以转换为SQL语言，如下：
mb.runSQLQuery(` SELECT department, SUM(salary) AS total FROM employees GROUP BY department `);
其执行结果是一样的。
【另外，为了促使自己尽快的熟悉mongo语言和其更高的执行性能，推荐大家还是使用mongo这种JSON类的语言，而不是SQL的语言】
 
<h2>6 将查询出的数据导出到Excel文件中</h2>
在MongoDB的导出功能中支持JSON和CSV格式，而大家熟悉的Excel一般的工具很难支持，而我们可以通过nosqlbooster工具将少量数据导出到Excel中（所谓的少量数据要求主要受限于本地内存）。
下面以导出集合testexportToexcel的数据为例，进行演示说明。
step 1 执行查询语句 
step 2 将显示格式调整为 Table 格式
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201812/780228-20181201214336840-346976008.png">
step 3 按Shift 键，选中所要导出的数据
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201812/780228-20181201214410258-922606827.png">
step  4 在选中的数据区域中，鼠标右击，选中【Copy  Document(s) to Clipboard -Tab-Separted Values】
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201812/780228-20181201215138539-299145892.png">
step 5 粘贴至excel文件中，即可。
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/780228/201812/780228-20181201215528917-1884624922.png">
 
 
本文版权归作者所有，未经作者同意不得转载,谢谢配合！！！
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来源：https://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/9651800.html

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