如何可视化和理解MongoDB数据

为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的,在这种情况下,由于他们的僵化模式和对数据类型的约束,关系数据库不能完全满足开发人员的需求。

可以通过使用灵活的数据库来提供弹性,该数据库能够处理大量非结构化数据并增加/减少存储容量,而不会在业务需求突然改变时丢失。

因此,NoSQL数据库逐渐取代了关系数据库:它们的功能可以满足现代(通常是非结构化)数据的挑战。

MongoDB领先于所有其他NoSQL数据库,满足了对各种开发领域数据的快速灵活访问的业务需求,特别是在实时数据占主导地位的情况下。从MongoDB 4.0开始就可以支持ACID事务。

你可以检查数据库引擎排名的可靠样条图表,以及多年来数据库趋势的排名,并将MongoDB的使用情况与其他数据库的使用情况进行比较。

让我们深入探讨MongoDB的技术方面及其优势。

什么是MongoDB?

MongoDB是一个面向文档的数据库。这意味着所有数据都存储在JSON类文档中,这些文档依次存储在集合中,类似于关系数据库中的表,但它们之间没有指定的关系。它针对本地存储文档和其他类型的数据进行了优化。

为什么使用MongoDB?

我想指出MongoDB最引人注目的特性:

· 动态模式:你不需要在创建集合时预先定义模式;你可以随时更改字段的类型、文档的数量和大小。因此,提供了动态数据模型的创建。这就是所谓的MongoDB的灵活性。它在敏捷开发中得到认可。

· 支持索引, 文档动态查询和实时聚合,实现强大的数据分析。

· 可扩展性。这意味着你可以轻松地在多个服务器之间传播数据,而不会对其可用性造成威胁。在关系数据库中使用的方法就不一样了。

· 无需将应用程序的业务对象映射到数据库表(例如,在Java中使用JPA)。因此,处理数据很容易。

· 支持自动分片,可实现水平缩放。横向扩展需要添加服务器,这些服务器的成本通常低于使用功能更强大的CPU(垂直扩展)。 MongoDB在集合级别对数据进行分片。

· 跨平台兼容性。

· 最后但并非最不重要的是免费开源.

然而,我要指出的是,在灵活性和可靠性之间始终存在着一种权衡。最新版本通常涉及ACID遵从性,并由SQL数据库提供。因此,你需要为你的应用程序选择一个数据库,即关系数据库或NoSQL数据库。

MongoDB实时分析

如果你的数据不断增长并且偶尔会改变其结构,那么自然会产生一个问题:如何处理这些数据?这里有NoSQL数据库和MongoDB的功能。 MongoDB针对原生存储文档及通过索引快速访问进行了优化,同时支持复制。因此它比关系竞争对手快得多。要增强现有优化,你可以搜索不同的技术,包括使用WiredTiger引擎,基于区域的分片,为字段选择短名称等。

MongoDB支持谷歌(Google)、思科(Cisco)、SAP、Facebook、Expedia等公司,这一事实本身就说明了问题。它通常用于实时分析,大数据,移动应用程序等.MongoDB是非结构化和半非结构化数据的最佳决策,例如:

· 社交媒体上的帖子

· 网页

· 电子邮件

· 报告

· 病历

· 市场调研原始数据

· 科学数据

· 其他

此外,它还非常适合存储结构化数据。

可用的MongoDB数据可视化工具

无论你选择何种类型的数据,有时需要可视化所有数据。在搜索MongoDB数据可视化工具时,我注意到很难找到具有开箱即用功能的工具。因此,今天我将给大家介绍一个我使用的工具,这些工具用于可视化我的数据。

· 第一个是Compass,它是一个本机MongoDB数据库管理GUI应用程序,是MongoDB Atlas订阅的一部分。尽管如此,Compass还提供免费试用,在此期间我成功完成了对该应用程序的测试。我发现它适用于MongoDB数据及其集合模式的可视化,编辑,添加和删除数据。此外,我使用了Schema可视化工具在我的数据集中定义模式。这就是它的界面:

· 我认为它是Compass最强大的部分之一,因为它使我能够与数据实时交互,快速执行简单和复杂的查询来过滤数据,查看数据的特定部分,使用生成的直方图分析数据类型和字段值的分布。

· 我选择的第二个数据可视化工具是Flexmonster Pivot Table。它是Web报告和数据分析的组件。它支持连接到JSON数据源,因此我创建了一个Node.js应用程序,并设置了到MongoDB的连接,然后将数据加载到数据透视表中。然后,我通过UI分析了应用排序、过滤和聚合的数据。

Flexmonster提供免费试用版,使我能够评估所有功能和特性。

另外,我注意到,尽管Compass是作为一个独立的应用程序安装的,但是Flexmon需要嵌入到Web应用程序中。我有一个Angular 4应用程序,有时需要一段时间才能将新工具集成到其中。但是在文档中,我找到了一个帮助我快速完成这项任务的教程。

要开始了解数据,你可以从MongoDB数据库请求数据并将其直接加载到数据透视表中。我已经使用本教程将数据导入Node.js应用程序。

我希望你能尝试这两种工具来实现最复杂的MongoDB数据分析目标。可以自由地尝试使用Compass和FlexmontePivotTable,看看它们的功能是如何相互补充的。

原文标题《How to Visualize and Understand Your MongoDB Data》

作者:Veronika Rovnik

译者:lemon

不代表云加社区观点,更多详情请查看原文链接

原文链接:https://dzone.com/articles/how-to-visualize-and-understand-your-mongodb-data

原文作者:Veronika Rovnik

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