MongoDB BI Connector 实战指南
来源:SegmentFault
时间:2023-02-21 09:07:31 203浏览 收藏
怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《MongoDB BI Connector 实战指南》,涉及到MySQL、mongodb、server、数据库、connector,有需要的可以收藏一下
MongoDB 使用 BI Connector 来支持 BI 组件直接使用 SQL 或 ODBC 数据源方式直接访问 MongoDB,在早期 MongoDB 直接使用 Postgresql FDW 来实现 SQL 到 MQL 的转换,后来实现更加轻量级的 mongosqld 来支持 BI 工具的连接。
安装 BI Connector
wget https://info-mongodb-com.s3.amazonaws.com/mongodb-bi/v2/mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0.tgz $tar xvf mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0.tgz mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/LICENSE mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/README mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/THIRD-PARTY-NOTICES mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/example-mongosqld-config.yml mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/bin/mongosqld mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/bin/mongodrdl mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/bin/mongotranslate
- mongosqld 接受 SQL 查询,并将请求发到 MongoDB Server,是 BI Connector 的核心
- mongodrdl 工具生成数据库 schema 信息,用于服务 BI SQL 查询
- mongotranslate 工具将 SQL 查询转换为 MongoDB Aggregation Pipeline
启动 mongosqld
mongodb-bi-linux-x86_64-rhel70-v2.12.0/bin/mongosqld --addr 127.0.0.1:3307 --mongo-uri 127.0.0.1:9555
- --addr 指定 mongosqld 监听的地址
- --mongo-uri 指定连接的 MongoDB Server 地址
默认情况下,mongosqld 自动会分析目标 MongoDB Server 里数据的 Schema,并缓存在内存,我们也可以直接在启动时指定 schema 影射关系。schema 也可以直接 mongodrdl 工具来生成,指定集合,可以将集合里的字段 shema 信息导出。
$./bin/mongodrdl --uri=mongodb://127.0.0.1:9555/test -c coll01 schema: - db: test tables: - table: coll01 collection: coll01 pipeline: [] columns: - Name: _id MongoType: float64 SqlName: _id SqlType: float - Name: qty MongoType: float64 SqlName: qty SqlType: float - Name: type MongoType: string SqlName: type SqlType: varchar
使用 MySQL 客户端连接 mongosqld
mongosqld 可直接支持 MySQL 客户端访问,还可以通过 Excel、Access、Tableau等BI工具连接
mysql --protocol=tcp --port=3307 mysql> use test Database changed mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_test | +----------------+ | coll | | coll01 | | coll02 | | inventory | | myCollection | | yourCollection | +----------------+ 6 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from coll01; +------+------+--------+ | _id | qty | type | +------+------+--------+ | 1 | 5 | apple | | 2 | 10 | orange | | 3 | 15 | banana | +------+------+--------+ 3 rows in set (0.00 sec) // 对照 MongoDB 数据库里的原始数据 mongo --port mymongo:PRIMARY> use test switched to db test mymongo:PRIMARY> show tables; coll coll01 coll02 inventory myCollection yourCollection mymongo:PRIMARY> db.coll01.find() { "_id" : 1, "type" : "apple", "qty" : 5 } { "_id" : 2, "type" : "orange", "qty" : 10 } { "_id" : 3, "type" : "banana", "qty" : 15 }
SQL 转 Aggregation
比如要将针对 test.coll01 的 SQL 查询转换为 MongoDB Aggregation Pipeline,需要先通过 mongodrdl 分析 schema,然后使用 mongotranslate 工具来转换
// 导出分析的 shema 文件 $./bin/mongodrdl --uri=mongodb://127.0.0.1:9555/test -c coll01 > coll01.schema // SQL 转换为 Aggregation $./bin/mongotranslate --query "select * from test.coll01" --schema coll01.schema [ {"$project": {"test_DOT_coll01_DOT__id": "$_id","test_DOT_coll01_DOT_qty": "$qty","test_DOT_coll01_DOT_type": "$type","_id": NumberInt("0")}}, ]
本文作者:张友东
本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载。
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