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Robo 3T – Formerly Robomongo Tutorial

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Todo lo que necesita saber sobre Robo 3T - Anteriormente Robomongo:

En junio de 2017, Robomongo fue nombrado con un nuevo nombre llamado 'Robo 3T'. Este es el lanzamiento de la versión 1.1 de Robo 3T compatible con la versión 3.4 de MongoDB.

Leer a través => Serie de tutoriales detallados de MongoDB

La decisión de cambiar el nombre se ha tomado a la luz de que el Software ha pasado por algunos cambios fundamentales y ha mejorado mucho con respecto a bugs y errores .

Introducción a Robo3t

El cambio más destacado que hay que mencionar es que la empresa cambió su nombre de Robomongo a Robo 3T debido a algunos cambios en la marca comercial del producto.

Puedes referir aquí para obtener más información sobre esta preocupación.

Lo que vas a aprender:

¿De qué se trata esta herramienta Robo 3T?

Robo 3T es una GUI gratuita y ligera para MongoDB. Es una herramienta de administración de MongoDB que tiene una plataforma cruzada centrada en shell y es compatible con JSON es decir, notación de objetos JavaScript. Esta herramienta no es típica de las otras herramientas administrativas de la interfaz de usuario de MongoDB, es decir, su shell podría integrarse en Mongo Shell con una gran cantidad de acceso tanto en Mongo CLI como en Mongo GUI.

Con la ayuda de este shell mongo, un usuario puede ver, editar y eliminar documentos mongo. Además, Robo 3T es un proyecto de código abierto voluntario y es totalmente gratuito para el público.

informe de seguimiento del tiempo de jira por usuario

Se podría volver a difundir y también se podría volver a modificar siguiendo los TOS de la licencia pública general versión 3, que ha sido publicada por la Free Software Foundation.

Este software ha sido promulgado y podría redistribuirse con el propósito de ayudar a las personas que podrían obtener ayuda de él, por eso no tiene garantía de venta al por mayor, según las reglas de GNU.

Para obtener más información sobre GNU, puede consultar Licencias GNU

¿Por qué Robo 3T?

Robo 3T es un software gratuito y fácil de usar que utiliza una pequeña cantidad de los recursos disponibles en una máquina. Es muy apreciado y reconocido como el proyecto de fama mundial con la tasa de éxito más alta en la obtención de resultados óptimos.

Sobre todo, con Robo 3T, el usuario no tiene que pasar por el complicado procedimiento de usar tablas y filas, que normalmente se usa en bases de datos racionales. A diferencia de ellos, se basa en colecciones de arquitectura Mongo y documentos Mongo.

Industrias que utilizan Robo 3T

Industrias que utilizan Robo 3T

Sobre MongoDB

MongoDB está creado como una base de datos de código abierto que admite la documentación de Mongo, por eso se dice que es una base de datos de documentos. Como mencionamos anteriormente, es una arquitectura para colecciones y documentos de Mongo, donde la base de datos contiene colecciones, que eventualmente contienen documentos de Mongo.

La cantidad de campos y el tamaño varían de un documento de Mongo a otro. El marco de MongoDB se basa en el lenguaje compilador C ++.

El tutorial propuesto aclarará cada concepto en detalle y brindará una comprensión clara de las metodologías y procedimientos para crear y administrar una base de datos altamente efectiva y fácil de usar.

Se hará manteniendo un ojo en el manejo conceptual de MongoDB para los usuarios que quieran aprenderlo de una manera mucho más simple posible. Al final de esta guía completa, el usuario podrá probar su experiencia en una etapa práctica.

Prefacio

Acerca de DB:

La base de datos es portadora de colecciones. DB en su sistema contiene múltiples conjuntos de archivos. MongoDB tiene la capacidad de soportar múltiples bases de datos a la vez. Garantiza una fácil escalabilidad y una ejecución eficaz.

¿Qué es la colección?

En MongoDB, la colección es un paquete de documentos mongo.

Es lo mismo que la tabla RDBMS en los titulares de bases de datos típicos. La colección en MongoDB no contiene ningún tipo de esquema y está presente en una sola base de datos. Los documentos de Mongo que están presentes en las colecciones tienen diferentes campos. Normalmente, los documentos mongo de las colecciones tienen funciones análogas.

¿Qué es el Documento Mongo?

Los documentos de Mongo son portadores de la colección y tienen un esquema dinámico, es decir, los documentos de Mongo no están obligados a tener el mismo paquete de campos o arquitecturas. Están programados como pares clave-valor.

Una muestra del documento Mongo:

El siguiente fragmento es una estructura de documento mongo ilustrativa del blog, que muestra el par clave-valor del mismo mediante comas en algunos casos.

|_+_|

En el fragmento, _id es un número hexadecimal que tiene 12 bytes en total. Asegura la exclusividad en el documento mongo. El usuario tiene que agregar _id durante la inserción de un documento mongo. Si el usuario no lo hace, MongoDB selecciona automáticamente una identificación distintiva para cada documento de Mongo.

Mientras tanto, de 12 bytes, los primeros cuatro bytes están reservados para una marca de tiempo actual, tres junto a estos cuatro están reservados para la identificación de la máquina, dos junto a estos tres están reservados para un proceso de servidor y, por último, los tres bytes que quedan fuera se utilizan como un valor que se incrementa.

Ventajas de MongoDB sobre RDBMS típico

Normalmente, el esquema de RDBMS está diseñado de tal forma que muestra el número de tablas y sus relaciones entre ellas. Mientras tanto, como se mencionó anteriormente, no hay ningún esquema de relación presente en MongoDB.

Analicemos por qué MongoDB es una mejor opción para los científicos de datos que los RDBMS típicos:

  • En primer lugar, MongoDB carece de esquema. Los documentos mongo son portadores de colecciones y número de campos y el tamaño varía de un documento mongo a otro.
  • Hay una arquitectura clara de un solo objeto en MongoDB.
  • Carece de unión compleja.
  • Tiene una amplia capacidad de consulta debido a la presencia de la propiedad que dice que los documentos mongo tienen la capacidad de realizar consultas dinámicas con la ayuda de un lenguaje de consulta basado en documentos que es efectivo como MySQL.
  • Podría hacer tuning.
  • Tiene la escalabilidad más sencilla.
  • Para propósitos de conversión y mapeo, no hay necesidad de objetos.
  • Acceda a los datos más rápido que el DBMS típico.

¿Por qué MongoDB sobre RDBMS?

MongoDB tiene almacenamiento orientado a documentos donde los datos se procesan en el paquete de documentos con estilo JSON.

Además, el índice podría asignarse a cualquier atributo. Asegura disponibilidad instantánea y podría hacer enormes réplicas. Podría compartirse automáticamente y tener consultas enriquecidas.

Sobre todo, el usuario podría obtener soporte profesional de MongoDB.

Áreas donde se podría utilizar MongoDB

MongoDB es el futuro como Big Data es el futuro. MongoDB procesa big data de manera eficiente.

Tiene la capacidad de una gestión y ejecución de contenido eficaz en un lugar. MongoDB es la mejor opción para usar en la industria de redes sociales y móviles. Funciona como un centro de datos y gestiona los datos del usuario de la mejor manera.

¿Por qué se llama a MongoDB como una base de datos NoSQL?

A diferencia de RDBMS, donde el usuario debe tener que aprender MySQL, MongoDB no requiere que su usuario tenga grandes cantidades de conocimiento de MySQL para comenzar a trabajar o dependa de otra persona para que trabaje en la base de datos por ellos.

MongoDB no es una base de datos racional, por eso se la llama como base de datos NoSQL. Da un suspiro de relajación a sus usuarios debido a su arquitectura menos compleja.

No se utilizan registros que deban estar vinculados por los mismos nombres y tipos de columna y aquellos que giran alrededor de la tabla. Las figuras a continuación lo explicarán todo. Estos dos fragmentos son ejemplos de las dos tablas, donde una pertenece al cliente y la otra a los pedidos.

En ambas mesas hay presencia de una relación mutua.

Tabla de clientes

Identificación del clienteNombre del clienteSolicitar ID
Clave primariaClave primaria
1Adam Gilchrist1
2Rickey Ponting2
3Shane Warne3

Tabla de pedidos

Solicitar IDProductoCantidad
1iPhone X5
2Samsung S910
3HP Pabellón x36015

Mientras está en MongoDB, no hay propiedades racionales como RDBMS. Eche un vistazo a estos dos fragmentos.

Tabla de clientes

CustomerID 01Nombre del cliente
Adam Gilchrist		OrderID 001Ciudad US
CustomerID 02Nombre del cliente
Rickey Ponting		OrderID 002Privilegio de estado
CustomerID 03Nombre del cliente
Shane Warne		OrderID 003

Tabla de pedidos

OrderID 001Producto
iPhone X		Cantidad
5		Fecha de envío
14 de agosto de 2018
OrderID 002Producto
Samsung S9		Cantidad
10
OrderID 003Producto
HP Pabellón x360		Cantidad
15

Por lo tanto, en NoSQL, lo primero que hay que considerar es la ausencia de columnas con nombres de columna específicos. Además, existe un par clave-valor en todos los campos. En segundo lugar, en la tabla de clientes, las primeras tres claves y filas son iguales y la cuarta, es decir, el estado y la ciudad difieren de las dos primeras filas y no se inclinan a la tercera fila.

Mientras tanto, en la tabla que pertenece a los detalles del pedido, la segunda y tercera fila tienen valores que no tienen relación con la cuarta columna.

En pocas palabras, todas estas propiedades hacen de NoSQL, la mejor opción sobre los DBMS típicos. El mundo está revolucionando y la tecnología se está transformando firmemente con él. En esta era rápida, el mundo empresarial necesita las soluciones más rápidas para su software.

Con la ayuda de DBMS como MongoDB, que es una base de datos NoSQL, se podría lograr un tiempo de respuesta más rápido, debido a su menor complejidad en comparación con RDBMS. Cuando tenemos que revisar los esfuerzos, el potencial, el tiempo y el dinero que uno tiene que soportar al usar RDBMS, MongoDB lo supera en poco tiempo.

Modelado de datos en MongoDB

Los datos presentes en MongoDB contienen el esquema más simple. Un DBMS SQL típico en el que un usuario tiene que declarar el esquema de una tabla antes de iniciar la inserción de datos.

Como estudiamos, las colecciones de MongoDB están orientadas a documentos y no vinculan a su usuario a la estructura de documento típica como RDBMS. La flexibilidad es el atributo más poderoso de MongoDB, para usarlo sobre RDBMS.

Un usuario debe considerar los siguientes puntos para realizar el modelado de datos en MongoDB:

  • Descubra las necesidades cruciales de la aplicación deseada. Para este propósito, uno tiene que echar un vistazo a las necesidades comerciales de aplicación y averiguar los datos deseados y sus tipos para ello. Después de esto, uno debe asegurarse de que la arquitectura del documento se resuelva de acuerdo con el propósito.
  • Descubra los patrones de recuperación de los datos. Si existe la necesidad de un uso de consultas complejas, busque índices en el modelo de datos para garantizar la efectividad de las consultas.
  • Por último, pero no menos importante, es garantizar inserciones, actualizaciones y eliminaciones en DBMS. Esto podría garantizarse reevaluando el uso de índices y la fragmentación incorporada si tiene que estar presente en el diseño de modelado de datos. Esto es muy importante para mejorar la eficacia del entorno de MongoDB.

Contraste completo entre SQL y NoSQL MongoDB

Diferencia entre términos y sintaxis

Términos / sintaxis de SQLTérminos y sintaxis de MongoDB
Base de datosBase de datos
MesaColección
FilaDocumento
ColumnaCampo
ÍndiceÍndice
Mesa$ lookup o documentos incrustados
ActasActas

Múltiples DBMS y sus ejecutables

Nombre de la base de datosServidor de base de datosCliente de base de datos
MySQLMysqldMysql
OráculoOráculoSqlplus
MongoDBMongodMongo
DB2Servidor DB2Cliente DB2
InformixIDSDB-Access

Antecedentes y ejemplos:

Las tablas anteriores ilustran los términos, la sintaxis, el concepto y las declaraciones de varios tipos de DBMS.

Consideremos los ejemplos de SQL y MongoDB para obtener más aclaraciones.

Consideremos un ejemplo de SQL, que tiene personas con nombres de tabla, mientras que MongoDB tiene una colección de personas con nombres igual que las tablas de SQL.

La colección de MongoDB tiene el siguiente prototipo:

|_+_|

Contraste entre sentencias SQL y MongoDB

CREAR y ALTERAR

Declaraciones de esquema SQLDeclaraciones de esquema de MongoDB
Empleado CREAR TABLA (
id MEDIUMINT NOT NULL
AUTOINCREMENTO,
user_id Varchar (30),
número de edad
carácter de estado (1),
LLAVE PRIMARIA (id)
)
db.employee.insertOne {{
id: 'john25',
nombre: john,
estado: 'A'
} )
Sin embargo, también puede crear explícitamente una colección:
db.createCollection ('empleado')
Empleado de ALTER TABLE
AÑADIR join_date DATETIME
db.employee.updateMany (
{ },
{$ set: {last_name: Adam}}
)
Empleado de ALTER TABLE
COLUMNA DROP join_date
db.employee.updateMany (
{ },
{$ unset: {'Edad': ''}}
)

INSERTAR

Declaraciones SQL INSERTDeclaraciones insertOne () de MongoDB
INSERT INTO employee (user_id,
edad,
estado)
VALORES ('test001',
45,
'A')
db.employee.insertOne (
{
user_id: 'john25', edad: 45, estado: 'A'}
)

Algunas consultas SELECT de SQL y MongoDB

Declaraciones SQL SELECTDeclaraciones find () de MongoDB
SELECCIONE *
DE empleado
db.employee.find ()
SELECCIONAR ID,
user_id,
estado
DE empleado
db.employee.find (
{ },
{user_id: 1, estado: 1}
)

SELECT user_id, estado
DE empleado
db.employee.find (
{ },
{user_id: 1, estado: 1, _id: 0}
)

SELECCIONE *
DE empleado
DONDE estado = 'A'
db.employee.find (
{estado: 'A'}
)

ACTUALIZAR declaraciones de SQL y MongoDB

Declaraciones de actualización de SQLMongoDB updateMany () Declaraciones
ACTUALIZAR empleado
SET status = 'C'
DONDE edad> 25
db.employee.updateMany (
{edad: {$ gt: 25}},
{$ set: {status: 'C'}}
)
ACTUALIZAR empleado
SET edad = edad + 3
DONDE estado = 'A'
db.employee.updateMany (
{estado: 'A'},
{$ inc: {edad: 3}}
)

Eliminar registros de SQL y MongoDB

Declaraciones de eliminación de SQLDeclaraciones de MongoDB deleteMany ()
BORRAR DEL empleado
DONDE estado = 'D'
db.employee.deleteMany ({estado: 'D'})
BORRAR DEL empleadodb.employee.deleteMany ({})

Resumen teórico de las diferencias

Cuando un usuario tiene una necesidad, donde tiene que pasar por una catarsis en la que tiene que tomar una decisión entre muchas opciones amplias frente a él, entonces tiene que seleccionar que tiene que optar por RDBMS (SQL) o DBMS no racional (NoSQL).

Existen algunas diferencias y, al reflexionar sobre ellas, el usuario correspondiente podría tomar una decisión viable, de acuerdo con su necesidad.

Tengamos una descripción general del conflicto general entre estas dos estructuras de datos diferentes.

La diferencia dialectal: los idiomas

Tomemos un ejemplo del municipio, donde nadie es bilingüe, todos hablan el mismo idioma y esa es la única forma de comunicación entre ellos.

En pocas palabras, dice que este es el único medio por el que se entienden. Si de repente el pueblo se ve expuesto a otro lenguaje flamante, debe ser anárquico para ellos adoptarlo en un instante, ya que no lo entienden o solo unos pocos pueden entenderlo.

Ahora considere un ejemplo de otra ciudad, donde una comunidad es bilingüe y hablan varios idiomas. Cada persona que vive en la comunidad interactúa con los demás de manera diferente y allí no existe una forma universal de comunicación. Es como si una familia fuera diferente a las demás y no las afecta de ninguna manera.

Estos simples ejemplos explican el concepto central de SQL y MongoDB.

¡Veamos el contraste!

DBMS SQL

Los DBMS SQL tienen un lenguaje de consulta estructurado, es decir, MySQL para la manipulación de datos.

No hay duda de la potencia del lenguaje MySQL, es el más utilizado entre los usuarios de DBMS y es versátil de adoptar. Para el manejo de datos complejos, es la mejor opción. Pero, también hay una limitación y ese es su esquema rígido.

Debido a su esquema complejo, uno no puede cambiar entre múltiples estructuras, tienen que ceñirse solo a una estructura que están siguiendo desde el principio. Según el primer ejemplo, cambiar de estructura sería lo mismo que cambiar de idioma donde todo el mundo conoce solo uno y de esta forma crearía anarquía y desorden.

DBMS NoSQL

Los DBMS NoSQL constituyen un esquema dinámico.

Los datos no estructurados podrían almacenarse fácilmente de varias maneras, es decir, podrían almacenarse como un par clave-valor o podrían ser una columna y estar orientados a documentos. Esto podría explicarse con más detalle, ya que el usuario podría crear documentos Mongo sin estar restringido a una estructura predefinida, a diferencia del DBMS típico.

Los documentos tendrían su propia estructura que sería única en su tipo. Los campos se pueden agregar en cualquier momento durante el proceso y la sintaxis varía en cualquier otra base de datos.

Contraste de escalabilidad de DBMS SQL y NoSQL

Las bases de datos SQL son escalables verticalmente a diferencia de NoSQL, que es escalable horizontalmente.

Verticalmente escalable significa que los datos se pueden cargar en un solo servidor aumentando la RAM. Mientras tanto, escalable horizontalmente significa que se pueden usar varios servidores, es decir, aumentar el tráfico con la ayuda de la fragmentación. Por lo tanto, SQL DBMS podría ser poderoso, pero NoSQL es mejor para cambiar conjuntos de datos.

Estructuras de datos

SQL DBMS se basa en tablas, mientras que NoSQL DB se basa en documentos, pares clave-valor, gráficos y orientaciones de columna.

SQL DBMS es una buena opción para transacciones de datos típicas como sistemas contables y bancarios. Mientras tanto, para big data, NoSQL destacaría como el DBMS racional.

Ejemplos típicos de RDBMS incluyen MySQL, Oracle, Maria DB y MS SQL Server. Ejemplos de NoSQL incluyen MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable y Redis.

Conclusión

Todos los detalles mencionados anteriormente se expresan en pocas palabras para su fácil comprensión.

MySQL: los puntos positivos

A continuación se presentan los méritos de las bases de datos SQL:

  • Lo viejo es oro: MySQL es antiguo, por lo que tiene un terreno bastante sólido en términos de gran comunidad y pruebas.
  • Estable : MySQL es estable ya que tiene más usuarios.
  • Compatible : Está ampliamente disponible en todas las plataformas y marcos principales, incluidos Win, Mac, BSD, Solaris y Linux. Varios lenguajes tienen una conexión con ellos, incluidos C ++, C #, Java , Perl, Pitón y PHP.
  • Barato : MySQL es de código abierto y gratuito.
  • Replicabilidad : Podría ser replicable entre más de un nodo.
  • Fragmentación : MySQL tiene una alta capacidad de fragmentación y eso, a su vez, lo hace confiable para los negocios.

MongoDB: los puntos positivos

Estos son los méritos de MongoDB:

  • HombreEsquema de amigo: Como se mencionó anteriormente, su esquema dinámico lo convierte enlo masDBMS flexible para un usuario.
  • Escalabilidad : Su escalabilidad horizontal ayuda a reducir la carga de trabajo.
  • administración : MongoDB no requiere ninguna herramienta administrativa. Es fácil de usar tanto para los fabricantes como para los administradores.
  • Rápido : Sus consultas se ejecutan en poco tiempo.
  • Flexibla : Su orientación de documentos y columnas lo hace flexible y fácil de usar para un usuario.

Siendo un usuario final, ¿qué elegirás?

MySQL sería la elección correcta para aquellos usuarios y empresas que necesitan esquemas rígidos y estructuras predefinidas para sus negocios.

Por ejemplo, las aplicaciones y el software que necesitan transacciones prolongadas, es decir, los que se utilizan realmente en los sistemas bancarios y contables. Los sistemas que cuentan con servicios de vigilancia serán compatibles con MySQL DBMS.

Mientras que MongoDB sería la mejor opción para las empresas que tienen un crecimiento abundante y requerirían esquemas versátiles.

Si es difícil definir el esquema ya que se cambia en poco tiempo, entonces el esquema dinámico de MongoDB funcionaría mejor en esta situación. Esta condición ocurre a menudo en la industria de las aplicaciones móviles, los sistemas analíticos y los sistemas de gestión de contenido.

Esto fue solo una introducción, para obtener una pista de lo que este tutorial le brindará a largo plazo. Consulte nuestro próximo tutorial para obtener más información sobre la Guía de instalación de MongoDB en Windows.

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