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Robo 3T-이전의 Robomongo 튜토리얼

robo 3t formerly robomongo tutorial

문제를 제거하기 위해 도구를 사용해보십시오

Robo 3T에 대해 알아야 할 모든 것 – 이전의 Robomongo :

2017 년 6 월 Robomongo는“Robo 3T”라는 새로운 이름으로 명명되었습니다. 이것은 MongoDB 3.4 버전에서 지원하는 Robo 3T 1.1 버전의 릴리스입니다.

읽어보기 => 자세한 MongoDB 자습서 시리즈

이름 변경에 대한 결정은 소프트웨어가 몇 가지 근본적인 변경을 겪었고 버그와 관련하여 많이 개선되었다는 사실을 고려하여 내려졌습니다. 오류 .

Robo3t 소개

언급해야 할 현저한 변화는 회사가 회사 이름을 로보 몬고 ...에 Robo 3T 제품 상표가 일부 변경 되었기 때문입니다.

당신은 참조 할 수 있습니다 여기 이 문제에 대한 자세한 내용은

학습 내용 :

이 Robo 3T 도구는 도대체 무엇입니까?

Robo 3T는 MongoDB 용 무료 경량 GUI입니다. 쉘 중심의 크로스 플랫폼을 가지고 있으며 다음에서 지원하는 MongoDB 관리 도구입니다. JSON 즉, JavaScript Object Notation. 이 도구는 MongoDB의 다른 사용자 인터페이스 관리 도구의 일반적인 도구가 아닙니다. 즉, 셸이 Mongo CLI 및 Mongo GUI 모두에서 많은 액세스를 통해 Mongo Shell에 포함될 수 있습니다.

이 mongo 쉘의 도움으로 사용자는 mongo 문서를보고 편집하고 삭제할 수 있습니다. 또한 Robo 3T는 자발적인 오픈 소스 프로젝트이며 일반인에게 완전히 무료입니다.

자동화 된 테스트 케이스 작성 방법

Free Software Foundation에서 발행 한 일반 공용 라이센스 버전 3의 TOS를 따르면 재 보급 될 수 있고 재수정 될 수도 있습니다.

이 소프트웨어는 공표되었으며 지원을받을 수있는 사람들을 돕기 위해 재배포 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 GNU의 규칙에 따라 소프트웨어의 도매 보증이 제공되지 않습니다.

GNU에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. GNU 라이선스

왜 Robo 3T인가?

Robo 3T는 기계에서 사용할 수있는 적은 수의 리소스를 사용하는 기계 친화적 인 무료 소프트웨어입니다. 최고의 성과를내는 데 성공률이 가장 높은 세계적으로 유명한 프로젝트로 높은 평가를 받고 있습니다.

무엇보다 Robo 3T를 사용하면 일반적으로 합리적인 데이터베이스에서 사용되는 테이블과 행을 사용하는 복잡한 절차를 거칠 필요가 없습니다. 그들과는 달리 건축 Mongo 컬렉션과 Mongo 문서를 기반으로합니다.

Robo 3T를 사용하는 산업

Robo 3T를 사용하는 산업

MongoDB 정보

MongoDB는 Mongo 문서를 지원하는 오픈 소스 데이터베이스로 만들어 졌기 때문에 문서 데이터베이스라고합니다. 앞서 언급했듯이 Mongo 컬렉션 및 문서를위한 아키텍처로, 데이터베이스가 컬렉션을 보유하고 있으며 결국 Mongo 문서를 포함합니다.

필드 수와 크기는 Mongo 문서마다 다릅니다. MongoDB의 프레임 워크는 컴파일러 언어 C ++를 기반으로합니다.

제안 된 튜토리얼은 각 개념을 자세히 설명하고 매우 효과적이고 사용자 친화적 인 데이터베이스를 만들고 관리하는 방법론과 절차에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

가능한 한 훨씬 더 간단한 방법으로 배우고 싶은 사용자를 위해 MongoDB의 개념적 처리를 주시하여 만들어 질 것입니다. 이 포괄적 인 가이드가 끝나면 사용자는 실제 단계에서 자신의 전문성을 테스트 할 수 있습니다.

머리말

DB 정보 :

데이터베이스는 컬렉션의 보유자입니다. 시스템의 DB에는 여러 파일 세트가 있습니다. MongoDB는 한 번에 여러 데이터베이스를 보유 할 수 있습니다. 손쉬운 확장 성과 효과적인 실행을 보장합니다.

컬렉션은 무엇입니까?

MongoDB에서 컬렉션은 mongo 문서 패키지입니다.

일반적인 데이터베이스 홀더의 RDBMS 테이블과 동일합니다. MongoDB의 컬렉션은 어떤 종류의 스키마도 보유하지 않으며 단일 데이터베이스에 있습니다. 컬렉션에있는 Mongo 문서는 다른 분야를 가지고 있습니다. 일반적으로 컬렉션의 mongo 문서에는 유사한 기능이 있습니다.

Mongo 문서는 무엇입니까?

Mongo 문서는 컬렉션의 전달자이며 동적 스키마를 갖습니다. 즉, Mongo 문서는 동일한 필드 또는 아키텍처 패키지를 갖도록 묶여 있지 않습니다. 키-값 쌍으로 프로그래밍됩니다.

몽고 문서의 표본 :

다음 스 니펫은 블로그의 몽고 문서 구조를 설명하며 인스턴스에서 쉼표로 키-값 쌍을 보여줍니다.

{ _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 } ) }

스 니펫에서 _id는 총 12 바이트가있는 16 진수입니다. 그것은 몽고 문서의 독점 성을 비판합니다. 사용자는 mongo 문서를 삽입하는 동안 _id를 추가해야합니다. 사용자가이를 수행하지 않으면 MongoDB는 각 mongo 문서에 대해 고유 한 ID를 자동으로 선택합니다.

한편, 12 바이트 중 처음 4 바이트는 현재 타임 스탬프 용으로 예약되어 있고,이 4 바이트 옆에있는 3 바이트는 머신 ID 용으로 예약되어 있으며,이 3 바이트 옆에있는 2 바이트는 서버 프로세스 용으로 예약되고, 마지막으로 남은 3 바이트입니다. 증분되는 값으로 사용됩니다.

일반적인 RDBMS에 비해 MongoDB의 장점

일반적으로 RDBMS의 스키마는 테이블 수와 테이블 간의 관계를 표시하는 방식으로 설계됩니다. 한편 앞서 언급했듯이 MongoDB에는 관계 스키마가 없습니다.

MongoDB가 일반적인 RDBMS보다 데이터 과학자에게 더 나은 선택 인 이유에 대해 알아 보겠습니다.

  • 우선 MongoDB에는 스키마가 없습니다. 몽고 문서는 수집 물과 필드 수의 보유자이며 크기는 몽고 문서마다 다릅니다.
  • MongoDB에는 단일 객체의 명확한 아키텍처가 있습니다.
  • 복잡한 결합이 없습니다.
  • mongo 문서는 MySQL처럼 효과적인 문서 기반 쿼리 언어의 도움으로 동적 쿼리 기능이 있다는 속성이 있기 때문에 광범위한 쿼리 기능을 보유합니다.
  • 튜닝을 할 수 있습니다.
  • 가장 쉬운 확장 성을 가지고 있습니다.
  • 변환 및 매핑 목적으로 개체가 필요하지 않습니다.
  • 일반적인 DBMS보다 빠르게 데이터에 액세스합니다.

왜 RDBMS보다 MongoDB입니까?

MongoDB는 JSON 스타일 문서 패키지에서 데이터가 처리되는 문서 지향 스토리지를 보유합니다.

또한 인덱스는 모든 속성에 할당 될 수 있습니다. 즉각적인 가용성을 보장하고 엄청난 복제본을 만들 수 있습니다. 자동 공유 될 수 있고 풍부한 쿼리를 가질 수 있습니다.

무엇보다도 사용자는 MongoDB에서 전문적인 지원을받을 수 있습니다.

MongoDB를 사용할 수있는 영역

MongoDB는 빅 데이터가 미래이기 때문에 미래입니다. MongoDB는 빅 데이터를 효율적으로 처리합니다.

즉석에서 효과적인 컨텐츠 관리 및 실행 능력이 있습니다. MongoDB는 모바일 및 소셜 미디어 산업에서 사용하기에 가장 좋은 옵션입니다. 데이터 허브로 작동하고 사용자 데이터를 최상의 상태로 관리합니다.

MongoDB를 NoSQL 데이터베이스라고 부르는 이유는 무엇입니까?

사용자가 MySQL을 배워야하는 RDBMS와 달리 MongoDB는 사용자가 작업을 시작하기 위해 많은 MySQL 지식을 가지고 있거나 데이터베이스에서 작업 할 다른 사람에게 의존 할 필요가 없습니다.

MongoDB는 합리적인 데이터베이스가 아니므로 NoSQL 데이터베이스라고합니다. 덜 복잡한 아키텍처로 인해 사용자에게 휴식의 한숨을 제공합니다.

동일한 열 이름과 유형으로 바인딩해야하는 레코드와 테이블을 중심으로 회전하는 레코드는 사용하지 않습니다. 아래 그림은 모든 것을 설명합니다. 이 두 스 니펫은 두 테이블의 예입니다. 하나는 고객에 속하고 다른 하나는 주문에 속합니다.

두 테이블 모두 상호 관계가 있습니다.

고객 테이블

고객 ID고객 이름주문 아이디
기본 키기본 키
1아담 길 크리스트1
두리키 폰팅두
삼셰인 워네삼

주문 표

주문 아이디생성물수량
1아이폰 X5
두삼성 S910
삼HP 파빌리온 x360열 다섯

MongoDB에는 RDBMS와 같은 합리적인 속성이 없습니다. 이 두 가지 스 니펫을 살펴보세요.

고객 테이블

CustomerID 01고객 이름
아담 길 크리스트		주문 ID 001도시 미국
CustomerID 02고객 이름
리키 폰팅		주문 ID 002상태 권한
CustomerID 03고객 이름
셰인 워네		주문 ID 003

주문 표

주문 ID 001생성물
아이폰 X		수량
5		발송일
2018 년 8 월 14 일
주문 ID 002생성물
삼성 S9		수량
10
주문 ID 003생성물
HP 파빌리온 x360		수량
열 다섯

따라서 NoSQL에서 가장 먼저 고려해야 할 것은 특정 열 이름을 가진 열이 없다는 것입니다. 또한 모든 필드에 키-값 쌍이 있습니다. 둘째, 고객 테이블에서 처음 세 개의 키와 행은 동일하고 네 번째는 상태 및 도시가 처음 두 행과 다르며 세 번째 행으로 기울어지지 않습니다.

한편, 주문 내역에 속하는 테이블에서 두 번째 및 세 번째 행은 네 번째 열과 관계가없는 값을 가지고 있습니다.

요컨대, 이러한 모든 속성은 NoSQL을 일반적인 DBMS보다 최상의 선택으로 만듭니다. 세계는 혁명을 일으키고 있으며 기술은 그와 함께 꾸준히 변화하고 있습니다. 이 빠른 시대에 비즈니스 세계는 소프트웨어를위한 가장 빠른 솔루션이 필요합니다.

NoSQL DB 인 MongoDB와 같은 DBMS의 도움으로 RDBMS에 비해 복잡성이 적기 때문에 더 빠른 처리 시간을 달성 할 수 있습니다. RDBMS를 사용하는 동안 감당해야하는 노력, 잠재력, 시간 및 비용을 검토해야 할 때 MongoDB는 금방 극복합니다.

MongoDB의 데이터 모델링

MongoDB에있는 데이터는 가장 간단한 스키마를 보유합니다. 사용자가 데이터 삽입을 시작하기 전에 테이블의 스키마를 선언해야하는 일반적인 SQL DBMS입니다.

연구 한 바와 같이 MongoDB의 컬렉션은 문서 지향적이며 사용자를 RDBMS와 같은 일반적인 문서 구조에 묶지 않았습니다. 유연성은 RDBMS를 통해 사용하는 MongoDB의 가장 강력한 속성입니다.

사용자는 MongoDB에서 데이터 모델링을 수행하기 위해 다음 사항을 고려해야합니다.

  • 원하는 애플리케이션의 중요한 요구 사항을 알아보십시오. 이를 위해서는 비즈니스에 필요한 애플리케이션을 한눈에 살펴보고 원하는 데이터와 유형을 파악해야합니다. 그 다음에는 목적에 따라 문서 아키텍처를 파악해야합니다.
  • 데이터의 검색 패턴을 찾으십시오. 복잡한 쿼리 사용이 필요한 경우 데이터 모델의 인덱스로 이동하여 쿼리의 효율성을 확인하십시오.
  • 마지막으로 DBMS에서 진행되는 삽입, 업데이트 및 삭제를 보장하는 것이 중요합니다. 이는 데이터 모델링 설계에 있어야하는 경우 인덱스 및 기본 제공 샤딩의 사용을 재평가하여 보장 할 수 있습니다. 이것은 MongoDB 환경의 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다.

SQL과 NoSQL MongoDB의 포괄적 인 대조

용어와 구문의 차이점

SQL 용어 / 구문MongoDB 용어 / 구문
데이터 베이스데이터 베이스
표수집
열문서
기둥들
인덱스인덱스
표$ lookup 또는 삽입 된 문서
업무업무

여러 DBMS 및 해당 실행 파일

데이터베이스 이름데이터베이스 서버데이터베이스 클라이언트
MySQLMysqldMySQL
신탁신탁Sqlplus
MongoDB몽고몽고
DB2DB2 서버DB2 클라이언트
InformixIDSDB 액세스

전례 및 예 :

위의 표는 여러 유형의 DBMS에 대한 용어, 구문, 개념 및 설명을 보여줍니다.

더 자세한 설명을 위해 SQL 및 MongoDB의 예를 살펴 보겠습니다.

테이블 이름 people이있는 SQL의 예를 고려해 보겠습니다. MongoDB에는 Tables of SQL과 동일한 이름의 people 컬렉션이 있습니다.

MongoDB의 컬렉션에는 다음과 같은 프로토 타입이 있습니다.

{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }

SQL과 MongoDB 문의 대조

생성 및 변경

SQL 스키마 문MongoDB 스키마 문
CREATE TABLE 직원 (
ID MEDIUMINT NULL 아님
자동 증가,
user_id Varchar (30),
나이 번호,
상태 char (1),
기본 키 (id)
)
db.employee.insertOne {{
id : 'john25',
이름 : john,
상태 : 'A'
})
그러나 컬렉션을 명시 적으로 만들 수도 있습니다.
db.createCollection ( '직원')
ALTER TABLE 직원
join_date DATETIME 추가
db.employee.updateMany (
{},
{$ set : {last_name : Adam}}
)
ALTER TABLE 직원
DROP COLUMN join_date
db.employee.updateMany (
{},
{$ unset : {“연령”:“”}}
)

끼워 넣다

SQL INSERT 문MongoDB insertOne () 문
INSERT INTO employee (user_id,
나이,
상태)
값 ( 'test001',
넷 다섯,
'에')
db.employee.insertOne (
{
user_id :“john25”, 나이 : 45 세, 상태 :“A”}
)

SQL 및 MongoDB의 일부 SELECT 쿼리

SQL SELECT 문MongoDB find () 문
고르다 *
직원에서
db.employee.find ()
SELECT ID,
user_id,
상태
직원에서
db.employee.find (
{},
{user_id : 1, 상태 : 1}
)

SELECT user_id, status
직원에서
db.employee.find (
{},
{user_id : 1, 상태 : 1, _id : 0}
)

고르다 *
직원에서
WHERE 상태 = 'A'
db.employee.find (
{상태 :“A”}
)

SQL 및 MongoDB의 UPDATE 문

SQL 업데이트 문MongoDB updateMany () 문
직원 업데이트
SET 상태 = 'C'
나이> 25 세
db.employee.updateMany (
{연령 : {$ gt : 25}},
{$ set : {상태 : 'C'}}
)
직원 업데이트
SET 연령 = 연령 + 3
WHERE 상태 = 'A'
db.employee.updateMany (
{상태 : 'A'},
{$ inc : {연령 : 3}}
)

SQL 및 MongoDB의 레코드 삭제

SQL 삭제 문MongoDB deleteMany () 문
직원에서 삭제
WHERE 상태 = 'D'
db.employee.deleteMany ({상태 : 'D'})
직원에서 삭제db.employee.deleteMany ({})

차이점의 이론적 개요

사용자가 필요로하는 상황에서 카타르시스 (catharsis)를 거쳐야하는 상황에서 사용자 앞에있는 수많은 옵션 중에서 결정을 내려야하는 경우, 그는 RDBMS (SQL)에 대해 통통해야하는 것을 선택해야합니다. 비합리적 DBMS (NoSQL).

몇 가지 차이점이 있으며,이를 숙고함으로써 해당 사용자는 필요에 따라 실행 가능한 결정을 내릴 수 있습니다.

이 두 가지 데이터 구조 간의 큰 그림 충돌에 대한 개요를 살펴 보겠습니다.

방언의 차이 : 언어

어느 누구도 이중 언어를 사용하지 않고 모든 사람이 같은 언어를 사용하며 이것이 그들 사이의 유일한 의사 소통 형태 인 마을의 ​​예를 들어 보겠습니다.

요컨대, 이것이 그들이 서로를 이해하는 유일한 매체라고 말합니다. 갑자기 마을이 또 다른 새로운 언어에 노출된다면, 그들은 그것을 이해하지 못하거나 단지 몇 사람 만이 이해할 수 있기 때문에 순식간에 그것을 채택하는 것은 무정부 상태 일 것입니다.

이제 커뮤니티가 이중 언어를 사용하고 여러 언어를 사용하는 다른 도시의 예를 고려해보십시오. 커뮤니티에 사는 각 사람은 다른 사람들과 다르게 상호 작용하며 보편적 인 의사 소통 방법이 존재하지 않습니다. 마치 한 가족이 다른 가족과 다른 것처럼 어떤 식 으로든 영향을주지 않습니다.

이 간단한 예제는 SQL 및 MongoDB의 핵심 개념을 설명합니다.

대비를 보자 !!

SQL DBMS

SQL DBMS는 데이터 조작을위한 MySQL과 같은 구조화 된 쿼리 언어를 가지고 있습니다.

MySQL 언어의 강력함에 의심의 여지가 없으며, DBMS 사용자들 사이에서 가장 많이 사용되는 언어이며 다용도로 채택 할 수 있습니다. 복잡한 데이터 처리에는 최선의 선택입니다. 그러나 그것의 한계도 있고 그것은 엄격한 스키마입니다.

복잡한 스키마로 인해 여러 구조 사이를 전환 할 수 없으며 처음부터 따르는 하나의 구조 만 고수해야합니다. 첫 번째 예에 따르면 구조를 바꾸는 것은 모든 사람이 하나만 아는 언어를 바꾸는 것과 같을 것이고, 이런 식으로 무정부 상태와 엉망이 될 것입니다.

NoSQL DBMS

NoSQL DBMS는 동적 스키마로 구성됩니다.

비정형 데이터는 여러 방법으로 쉽게 저장 될 수 있습니다. 즉, 키-값 쌍으로 저장되거나 열 및 문서 지향 일 수 있습니다. 이는 일반적인 DBMS와 달리 사용자가 미리 정의 된 구조에 제한되지 않고 Mongo 문서를 만들 수 있기 때문에 더 설명 할 수 있습니다.

문서는 고유 한 고유 한 구조를 갖습니다. 이 필드는 프로세스 중에 언제든지 추가 할 수 있으며 구문은 다른 모든 데이터베이스에서 다릅니다.

SQL 및 NoSQL DBMS의 확장 성 대비

SQL DB는 수평 확장이 가능한 NoSQL과 달리 수직 확장이 가능합니다.

수직 확장은 RAM을 늘려 데이터를 단일 서버에로드 할 수 있음을 의미합니다. 한편 수평 확장은 여러 서버를 사용할 수 있음을 의미합니다. 즉, 샤딩을 통해 트래픽을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 SQL DBMS는 강력 할 수 있지만 NoSQL은 데이터 세트 변경에 가장 적합합니다.

데이터 구조

SQL DBMS는 테이블을 기반으로하는 반면 NoSQL DB는 문서, 키-값 쌍, 그래프 및 열 방향을 기반으로합니다.

SQL DBMS는 회계 및 은행 시스템과 같은 일반적인 데이터 트랜잭션에 적합한 선택입니다. 한편 빅 데이터의 경우 NoSQL이 합리적인 DBMS를 능가합니다.

전형적인 예 RDBMS에는 MySQL, Oracle, Maria DB 및 MS SQL Server가 포함됩니다. NoSQL 예 MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable 및 Redis가 포함됩니다.

결론

위에서 언급 한 모든 세부 사항은 이해하기 쉽도록 요약되어 있습니다.

MySQL : 플러스 포인트

다음은 SQL 데이터베이스의 장점입니다.

  • 올드 이즈 골드 : MySQL은 오래되었으므로 거대한 커뮤니티 및 테스트 측면에서 매우 강력한 기반을 가지고 있습니다.
  • 안정된 : MySQL은 사용자가 많기 때문에 안정적입니다.
  • 호환 가능 : Win, Mac, BSD, Solaris 및 Linux를 포함한 모든 주요 플랫폼 및 프레임 워크에서 광범위하게 사용할 수 있습니다. 여러 언어는 C ++, C #, 자바 , Perl, 파이썬 및 PHP.
  • 싼 : MySQL은 오픈 소스이며 무료입니다.
  • 복제 성 : 둘 이상의 노드간에 복제가 가능할 수 있습니다.
  • 샤딩 : MySQL은 높은 샤딩 기능을 가지고있어 비즈니스에 안정적입니다.

MongoDB : 플러스 포인트

다음은 MongoDB의 장점입니다.

  • 남자친구 계획 : 앞서 언급했듯이 동적 스키마는제일사용자를위한 유연한 DBMS.
  • 확장 성 : 수평 적 확장 성은 작업 부하를 줄이는 데 도움이됩니다.
  • 조치 : MongoDB는 관리 도구가 필요하지 않습니다. 제작자와 관리자 모두 사용자 친화적입니다.
  • 빠른 : 쿼리가 즉시 실행됩니다.
  • Flexib그만큼 : 문서 및 열 방향으로 사용자가 DBMS를 유연하고 쉽게 사용할 수 있습니다.

최종 사용자가되어 무엇을 선택 하시겠습니까?

MySQL은 비즈니스를 위해 엄격한 스키마와 사전 정의 된 구조가 필요한 사용자와 비즈니스에 적합한 선택이 될 것입니다.

예를 들어, 긴 트랜잭션이 필요한 애플리케이션 및 소프트웨어, 즉 은행 및 회계 시스템에서 실제로 사용되는 소프트웨어. 감시 서비스가있는 시스템은 MySQL DBMS를 지원합니다.

MongoDB는 성장이 풍부하고 다양한 스키마가 필요한 비즈니스에 가장 적합한 선택이 될 것입니다.

스키마가 순식간에 변경되어 정의하기 어려운 경우 MongoDB의 동적 스키마가이 상황에서 가장 잘 작동합니다. 이 상태는 모바일 앱 산업, 분석 시스템 및 콘텐츠 관리 시스템에서 자주 발생합니다.

이것은이 튜토리얼이 장기적으로 당신에게 가져다 줄 힌트를 얻기위한 소개 일뿐입니다. Windows에서 MongoDB의 설치 가이드에 대해 자세히 알아 보려면 다가오는 자습서를 확인하십시오.

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