robo 3t formerly robomongo tutorial
Wszystko, co musisz wiedzieć o Robo 3T - dawniej Robomongo:
W czerwcu 2017 roku Robomongo otrzymało nową nazwę o nazwie „Robo 3T”. To jest wersja Robo 3T 1.1 obsługiwana przez wersję 3.4 MongoDB.
Przeczytaj w całości => Seria szczegółowych samouczków dotyczących MongoDB
Decyzja o zmianie nazwy została podjęta w świetle faktu, że Oprogramowanie przeszło kilka fundamentalnych zmian i znacznie się poprawiło pod względem błędów i błędy .
Istotną zmianą, o której należy wspomnieć, jest zmiana nazwy firmy z Robomongo do Robo 3T z powodu pewnych zmian znaku towarowego produktu.
Możesz polecić tutaj aby uzyskać więcej informacji na ten temat.
Czego się nauczysz:
- O czym u diabła jest to narzędzie Robo 3T?
- Dlaczego Robo 3T?
- Informacje o MongoDB
- Przedmowa
- Zalety MongoDB w porównaniu z typowymi systemami RDBMS
- Dlaczego MongoDB przez RDBMS?
- Obszary, w których można używać MongoDB
- Dlaczego MongoDB nazywa się bazą danych NoSQL?
- Modelowanie danych w MongoDB
- Kompleksowy kontrast między SQL a NoSQL MongoDB
- Kontrast między instrukcjami SQL i MongoDB
- Teoretyczny przegląd różnic
- Różnica w dialekcie: języki
- SQL DBMS
- NoSQL DBMS
- Skalowalność Kontrast SQL i NoSQL DBMS
- Struktury danych
- Wniosek
- rekomendowane lektury
O czym u diabła jest to narzędzie Robo 3T?
Robo 3T to darmowy i lekki GUI dla MongoDB. Jest to narzędzie do zarządzania MongoDB, które ma platformę wieloplatformową zorientowaną na powłokę i jest obsługiwane przez JSON tj. JavaScript Object Notation. To narzędzie nie jest typowe dla innych narzędzi administracyjnych interfejsu użytkownika MongoDB, tj. Jego powłoka mogłaby zostać osadzona w Mongo Shell z dużym dostępem zarówno w Mongo CLI, jak i Mongo GUI.
Z pomocą tej powłoki mongo użytkownik może przeglądać, edytować i usuwać dokumenty mongo. Co więcej, Robo 3T jest dobrowolnym projektem open source i jest całkowicie bezpłatny dla społeczeństwa.
testowanie wydajności pytania do wywiadów dla doświadczonych
Można go ponownie rozpowszechniać i ponownie modyfikować, postępując zgodnie z Warunkami korzystania z ogólnej licencji publicznej w wersji 3, która została opublikowana przez Free Software Foundation.
To oprogramowanie zostało ogłoszone i może być rozpowszechniane w celu pomocy ludziom, którzy mogliby uzyskać z niego pomoc, dlatego nie ma żadnej gwarancji sprzedaży hurtowej, zgodnie z zasadami GNU.
Aby uzyskać więcej informacji o GNU, możesz sprawdzić Licencje GNU
Dlaczego Robo 3T?
Robo 3T to darmowe i przyjazne dla maszyny oprogramowanie, które wykorzystuje niewielką liczbę zasobów dostępnych na komputerze. Jest wysoko ceniony i uznawany za światowej sławy projekt o najwyższym współczynniku powodzenia w zapewnianiu doskonałej wydajności.
Przede wszystkim dzięki Robo 3T użytkownik nie musi przechodzić przez skomplikowaną procedurę korzystania z tabel i wierszy, która jest zwykle stosowana w racjonalnych bazach danych. W przeciwieństwie do nich jest zbudowany na architekturze kolekcji Mongo i dokumentów Mongo.
Branże używające Robo 3T
Informacje o MongoDB
MongoDB jest bazą danych typu open source, która obsługuje dokumentację Mongo, dlatego mówi się, że jest bazą danych dokumentów. Jak wspomnieliśmy wcześniej, jest to architektura dla kolekcji i dokumentów Mongo, w której baza danych zawiera zbiory, które ostatecznie zawierają dokumenty Mongo.
Liczba pól i rozmiar różni się w zależności od dokumentu Mongo. Struktura MongoDB jest oparta na języku kompilatora C ++.
Proponowany samouczek wyjaśni szczegółowo każdą koncepcję i zapewni jasne zrozumienie metodologii i procedur tworzenia wysoce efektywnej i przyjaznej dla użytkownika bazy danych oraz zarządzania nią.
Zostanie to zrobione poprzez pilnowanie koncepcyjnej obsługi MongoDB dla użytkowników, którzy chcą nauczyć się go w dużo prostszy sposób. Na końcu tego obszernego przewodnika użytkownik będzie mógł sprawdzić swoją wiedzę na etapie praktycznym.
Przedmowa
O DB:
Baza danych jest nośnikiem kolekcji. DB w twoim systemie zawiera wiele zestawów plików. MongoDB ma możliwość jednoczesnego przechowywania wielu baz danych. Zapewnia łatwą skalowalność i efektywną realizację.
Co to jest kolekcja?
W MongoDB kolekcja to pakiet dokumentów mongo.
Jest taka sama, jak tabela RDBMS w typowych uchwytach baz danych. Kolekcja w MongoDB nie zawiera żadnego schematu i znajduje się w jednej bazie danych. Dokumenty Mongo obecne w zbiorach mają różne pola. Zwykle dokumenty mongo w kolekcjach mają analogiczne funkcje.
Co to jest dokument Mongo?
Dokumenty Mongo są nośnikami kolekcji i mają dynamiczny schemat, tj. Dokumenty Mongo nie muszą mieć tego samego pakietu pól lub architektur. Są programowane jako pary klucz-wartość.
Wzór dokumentu Mongo:
Poniższy fragment to przykładowa struktura dokumentu mongo na blogu, która pokazuje parę klucz-wartość za pomocą przecinków w instancjach.
{ _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 } ) }We fragmencie _id to liczba szesnastkowa, która ma łącznie 12 bajtów. To zapewnia wyłączność w dokumencie mongo. Użytkownik musi dodać _id podczas wstawiania dokumentu mongo. Jeśli użytkownik tego nie zrobi, MongoDB automatycznie wybierze odrębny identyfikator dla każdego dokumentu mongo.
Tymczasem z 12 bajtów pierwsze cztery bajty są zarezerwowane dla bieżącego znacznika czasu, trzy obok tych czterech są zarezerwowane dla identyfikatora maszyny, dwa obok tych trzech są zarezerwowane dla procesu serwera, a na koniec trzy pominięte trzy bajty są używane jako wartość, która jest zwiększana.
Zalety MongoDB w porównaniu z typowymi systemami RDBMS
Zwykle schemat RDBMS jest zaprojektowany w taki sposób, że przedstawia liczbę tabel i ich relacje między nimi. Tymczasem, jak wspomniano wcześniej, w MongoDB nie ma schematu relacji.
Omówmy, dlaczego MongoDB jest lepszym wyborem dla naukowców zajmujących się danymi niż typowe RDBMS:
- Przede wszystkim w MongoDB brakuje schematu. Dokumenty mongo są nośnikiem kolekcji i liczbą pól, a ich rozmiar różni się w zależności od dokumentu mongo.
- W MongoDB istnieje przejrzysta architektura pojedynczego obiektu.
- Brakuje złożonego łączenia.
- Posiada szerokie możliwości zapytań ze względu na obecność właściwości, która mówi, że dokumenty mongo mają zdolność do dynamicznych zapytań za pomocą opartego na dokumencie języka zapytań, który jest skuteczny jak MySQL.
- To może zrobić tuning.
- Ma najłatwiejszą skalowalność.
- Do celów konwersji i mapowania nie są potrzebne obiekty.
- Uzyskaj dostęp do danych szybciej niż typowy DBMS.
Dlaczego MongoDB przez RDBMS?
MongoDB przechowuje magazyn zorientowany na dokumenty, w którym dane są przetwarzane w pakiecie dokumentów w stylu JSON.
Ponadto indeks można przypisać do dowolnego atrybutu. Zapewnia natychmiastową dostępność i może tworzyć ogromne repliki. Może być automatycznie udostępniany i zawierać rozbudowane zapytania.
Przede wszystkim użytkownik mógł uzyskać profesjonalne wsparcie z MongoDB.
Obszary, w których można używać MongoDB
MongoDB to przyszłość, podobnie jak duże zbiory danych. MongoDB wydajnie przetwarza duże zbiory danych.
Posiada możliwość efektywnego zarządzania treścią i jej realizacji na miejscu. MongoDB to najlepsza opcja do wykorzystania w branży mobilnej i mediów społecznościowych. Działa jako centrum danych i najlepiej zarządza danymi użytkownika.
Dlaczego MongoDB nazywa się bazą danych NoSQL?
W przeciwieństwie do RDBMS, w których użytkownik musi nauczyć się MySQL, MongoDB nie wymaga od użytkownika posiadania dużej ilości wiedzy o MySQL, aby rozpocząć pracę lub polegać na kimś innym, aby pracował dla nich za pomocą bazy danych.
MongoDB nie jest racjonalną bazą danych, dlatego nazywa się ją bazą danych NoSQL. Ze względu na mniej skomplikowaną architekturę daje odetchnięcie użytkownikom.
Nie ma zastosowania rekordów, które muszą być powiązane tymi samymi nazwami i typami kolumn oraz tymi, które obracają się wokół tabeli. Poniższe liczby wyjaśnią to wszystko. Te dwa fragmenty to przykłady dwóch tabel, w których jedna należy do klienta, a druga do zamówień.
W obu tabelach istnieje wzajemna relacja.
Tabela klienta
| Identyfikator klienta | CustomerName | OrderID |
|---|---|---|
| Klucz podstawowy | Klucz podstawowy | |
| 1 | Adam Gilchrist | 1 |
| dwa | Rickey Ponting | dwa |
| 3 | Shane Warne | 3 |
Zamów tabelę
| OrderID | Produkt | Ilość |
|---|---|---|
| 1 | iPhone X | 5 |
| dwa | Samsung S9 | 10 |
| 3 | HP Pavilion x360 | piętnaście |
W MongoDB nie ma racjonalnych właściwości, takich jak RDBMS. Rzuć okiem na te dwa fragmenty.
Tabela klienta
| ID klienta 01 | CustomerName Adam Gilchrist | ID zamówienia 001 | Miasto USA |
| ID klienta 02 | CustomerName Rickey Ponting | OrderID 002 | Przywilej statusu |
| ID klienta 03 | CustomerName Shane Warne | OrderID 003 |
Zamów tabelę
| ID zamówienia 001 | Produkt iPhone X | Ilość 5 | Data dostawy 14 sierpnia 2018 r |
| OrderID 002 | Produkt Samsung S9 | Ilość 10 | |
| OrderID 003 | Produkt HP Pavilion x360 | Ilość piętnaście |
Dlatego w NoSQL pierwszą rzeczą, nad którą należy się zastanowić, jest brak kolumn z określonymi nazwami kolumn. Ponadto we wszystkich polach znajduje się para klucz-wartość. Po drugie, w tabeli klientów pierwsze trzy klucze i rzędy są takie same, a czwarty tj. Status i miasto różnią się od pierwszych dwóch rzędów i nie są nachylone do trzeciego rzędu.
Tymczasem w tabeli, która należy do szczegółów zamówienia, drugi i trzeci wiersz zawierają wartości, które nie mają związku z czwartą kolumną.
Krótko mówiąc, wszystkie te właściwości sprawiają, że NoSQL jest najlepszym wyborem w stosunku do typowego DBMS. Świat rewolucjonizuje, a technologia niezmiennie się zmienia. W tej szybkiej erze świat biznesu potrzebuje najszybszych rozwiązań dla swojego oprogramowania.
Z pomocą DBMS, takiego jak MongoDB, który jest bazą danych NoSQL, można osiągnąć szybszy czas zwrotu, ze względu na jego mniejszą złożoność w porównaniu z RDBMS. Kiedy musimy przeanalizować wysiłki, potencjał, czas i pieniądze, które trzeba ponieść korzystając z RDBMS, MongoDB radzi sobie w mgnieniu oka.
Modelowanie danych w MongoDB
Dane obecne w MongoDB zawierają najprostszy schemat. Typowy SQL DBMS, w którym użytkownik musi zadeklarować schemat tabeli przed rozpoczęciem wstawiania danych.
Jak zbadaliśmy, kolekcje MongoDB są zorientowane na dokumenty i nie są związane z typową strukturą dokumentów, taką jak RDBMS. Elastyczność jest najpotężniejszym atrybutem MongoDB, aby używać go w RDBMS.
Użytkownik musi wziąć pod uwagę następujące punkty, aby wykonać modelowanie danych w MongoDB:
- Dowiedz się, jakie są kluczowe potrzeby wybranej aplikacji. W tym celu należy rzucić okiem na biznesowe potrzeby aplikacji i określić, jakie dane i ich typy są potrzebne. Następnie należy upewnić się, że architektura dokumentu została opracowana zgodnie z przeznaczeniem.
- Dowiedz się o wzorcach pobierania danych. Jeśli istnieje potrzeba użycia złożonego zapytania, przejdź do indeksów w modelu danych, aby zapewnić efektywność zapytań.
- Ostatnim, ale nie mniej ważnym, jest zapewnienie wstawiania, aktualizacji i usuwania danych w DBMS. Można to zapewnić przez ponowną ocenę użycia indeksów i wbudowanego fragmentowania, jeśli ma to być obecne w projekcie modelowania danych. Jest to bardzo ważne, aby poprawić skuteczność środowiska MongoDB.
Kompleksowy kontrast między SQL a NoSQL MongoDB
Różnica między terminami a składnią
| Warunki / składnia SQL | Warunki / składnia MongoDB |
|---|---|
| Baza danych | Baza danych |
| Stół | Kolekcja |
| Rząd | Dokument |
| Kolumna | Pole |
| Indeks | Indeks |
| Stół | $ lookup lub osadzone dokumenty |
| Transakcje | Transakcje |
Wiele DBMS i ich pliki wykonywalne
| Nazwa bazy danych | Serwer bazy danych | Klient bazy danych |
|---|---|---|
| MySQL | Mysqld | MySQL |
| Wyrocznia | Wyrocznia | Sqlplus |
| MongoDB | Mongod | Mongo |
| DB2 | Serwer DB2 | Klient DB2 |
| Informix | IDS | DB-Access |
Precedensy i przykłady:
Powyższe tabele ilustrują terminy, składnię, koncepcję i instrukcje wielu typów DBMS.
Rozważmy przykłady SQL i MongoDB w celu uzyskania dalszych wyjaśnień.
Rozważmy przykład SQL, w którym występują nazwy tabeli ludzie, podczas gdy MongoDB ma zbiór nazw osób, taki sam jak Tabele SQL.
Kolekcja MongoDB ma następujący prototyp:
{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }Kontrast między instrukcjami SQL i MongoDB
UTWÓRZ i ZMIEŃ
| Instrukcje schematu SQL | Instrukcje schematu MongoDB |
|---|---|
| CREATE TABLE pracownik ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_id Varchar (30), numer wieku, znak statusu (1), KLUCZ PODSTAWOWY (id) ) | db.employee.insertOne {{ id: 'john25', imię: john, status: „A” }) Możesz jednak również jawnie utworzyć kolekcję: db.createCollection („pracownik”) |
| Pracownik ALTER TABLE DODAJ Join_date DATETIME | db.employee.updateMany ( {}, {$ set: {last_name: Adam}} ) |
| Pracownik ALTER TABLE DROP COLUMN join_date | db.employee.updateMany ( {}, {$ unset: {„Age”: „”}} ) |
WSTAWIĆ
| Instrukcje SQL INSERT | Instrukcje insertOne () MongoDB |
|---|---|
| INSERT INTO pracownik (user_id, wiek, status) WARTOŚCI ('test001', Cztery pięć, 'DO') | db.employee.insertOne ( { user_id: „john25”, wiek: 45, status: „A”} ) |
Niektóre zapytania SELECT języka SQL i MongoDB
| Instrukcje SQL SELECT | Instrukcje find () w bazie danych MongoDB |
|---|---|
| WYBIERZ * OD pracownika | db.employee.find () |
| SELECT id, identyfikator użytkownika, status OD pracownika | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1} ) |
| SELECT user_id, status OD pracownika | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1, _id: 0} ) |
| WYBIERZ * OD pracownika GDZIE status = „A” | db.employee.find ( {status: „A”} ) |
UPDATE Instrukcje SQL i MongoDB
| Instrukcje SQL Update | Instrukcje MongoDB updateMany () |
|---|---|
| UPDATE pracownika Status SET = 'C' GDZIE wiek> 25 lat | db.employee.updateMany ( {wiek: {$ gt: 25}}, {$ set: {status: 'C'}} ) |
| UPDATE pracownika Ustaw wiek = wiek + 3 GDZIE status = „A” | db.employee.updateMany ( {status: 'A'}, {$ inc: {wiek: 3}} ) |
Usuń rekordy SQL i MongoDB
| Instrukcje usuwania SQL | Instrukcje MongoDB deleteMany () |
|---|---|
| USUŃ OD pracownika Stan GDZIE = „D” | db.employee.deleteMany ({status: „D”}) |
| USUŃ OD pracownika | db.employee.deleteMany ({}) |
Teoretyczny przegląd różnic
Kiedy użytkownik ma potrzebę, w której musi przejść przez katharsis, w którym musi podjąć decyzję z wielu obszernych opcji, które ma przed sobą, musi wybrać, czy musi wybrać RDBMS (SQL) lub Non-Rational DBMS (NoSQL).
Istnieją pewne różnice i rozważając je, odpowiedni użytkownik może podjąć rozsądną decyzję, stosownie do swoich potrzeb.
Przyjrzyjmy się ogólnemu konfliktowi między tymi dwoma różnymi strukturami danych.
Różnica w dialekcie: języki
Weźmy przykład miasteczka, w którym nikt nie jest dwujęzyczny, każdy mówi tym samym językiem i jest to jedyna forma komunikacji między nimi.
Krótko mówiąc, jest to jedyne medium, z którego się rozumieją. Jeśli nagle miasto zostanie narażone na inny, zupełnie nowy język, to musi być dla nich anarchiczne, że natychmiast go przyjęli, ponieważ go nie rozumieją lub tylko nieliczni mogą go zrozumieć.
Rozważmy teraz przykład innego miasta, w którym społeczność jest dwujęzyczna i mówi wieloma językami. Każda osoba żyjąca w społeczności inaczej współdziała z innymi i nie ma tam uniwersalnego sposobu komunikacji. To tak, jakby jedna rodzina różniła się od pozostałych i nie ma to na nią żadnego wpływu.
Te proste przykłady wyjaśniają podstawową koncepcję SQL i MongoDB.
Zobaczmy kontrast !!
SQL DBMS
SQL DBMS ma ustrukturyzowany język zapytań, tj. MySQL do manipulacji danymi.
Nie ma wątpliwości co do możliwości języka MySQL, jest najczęściej używany wśród użytkowników DBMS i jest wszechstronny w zastosowaniu. To najlepszy wybór w przypadku skomplikowanej obsługi danych. Ale jest też jego ograniczenie i to jest jego sztywny schemat.
Z powodu złożonego schematu nie można przełączać się między wieloma strukturami, muszą trzymać się tylko jednej struktury, za którą podążają od początku. Zgodnie z pierwszym przykładem zmiana struktury byłaby taka sama, jak zmiana języka, w którym każdy zna tylko jeden, i w ten sposób spowodowałaby anarchię i bałagan.
NoSQL DBMS
NoSQL DBMS składa się ze schematu dynamicznego.
Dane nieustrukturyzowane mogą być łatwo przechowywane na wiele sposobów, tj. Mogą być przechowywane jako para klucz-wartość lub mogą być zorientowane na kolumnę i dokument. Można to dokładniej wyjaśnić, ponieważ użytkownik byłby w stanie tworzyć dokumenty Mongo bez ograniczania się do wstępnie zdefiniowanej struktury, w przeciwieństwie do typowego DBMS.
Dokumenty miałyby własną strukturę, która byłaby jedyna w swoim rodzaju. Pola można dodać w dowolnym momencie podczas procesu, a składnia różni się w każdej innej bazie danych.
Skalowalność Kontrast SQL i NoSQL DBMS
Bazy danych SQL są skalowalne w pionie w przeciwieństwie do NoSQL, który jest skalowalny w poziomie.
Skalowalność w pionie oznacza, że dane mogą być ładowane na jednym serwerze poprzez zwiększenie pamięci RAM. Tymczasem skalowalność pozioma oznacza, że można używać wielu serwerów, tj. Zwiększać ruch za pomocą fragmentowania. W związku z tym SQL DBMS może być potężny, ale NoSQL jest najlepszy do zmiany zestawów danych.
Struktury danych
SQL DBMS jest oparty na tabelach, podczas gdy bazy danych NoSQL na dokumentach, parach klucz-wartość, wykresach i orientacjach kolumn.
SQL DBMS to dobry wybór dla typowych transakcji na danych, takich jak system księgowy i bankowy. W międzyczasie w przypadku dużych zbiorów danych NoSQL wyróżniałby się spośród racjonalnego systemu DBMS.
Typowe przykłady RDBMS to MySQL, Oracle, Maria DB i MS SQL Server. Przykłady NoSQL obejmują MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable i Redis.
Wniosek
Wszystkie wyżej wymienione szczegóły są przedstawione w skrócie dla ułatwienia zrozumienia.
MySQL: punkty plus
Poniżej podano zalety baz danych SQL:
- Stare jest złote: MySQL jest stary, dlatego ma dość mocny grunt pod względem ogromnej społeczności i testów.
- Stabilny : MySQL jest stabilny, ponieważ ma więcej użytkowników.
- Zgodny : Jest szeroko dostępny na wszystkich głównych platformach i platformach, w tym Win, Mac, BSD, Solaris i Linux. Wiele języków ma z nimi połączenie, w tym C ++, C #, Jawa , Perl, Pyton i PHP.
- Tani : MySQL to oprogramowanie typu open source i bezpłatne.
- Powielalność : Może być replikowany w więcej niż jednym węźle.
- Sharding : MySQL ma duże możliwości shardingu, co z kolei sprawia, że jest niezawodny dla biznesu.
MongoDB: punkty plus
Oto zalety MongoDB:
- CzłowiekProgram dla przyjaciół: Jak wspomniano wcześniej, jego dynamiczny schemat to sprawianajbardziejelastyczny DBMS dla użytkownika.
- Skalowalność : Jego skalowalność w poziomie pomaga zmniejszyć obciążenie pracą.
- Zarządzanie : MongoDB nie wymaga żadnych narzędzi administracyjnych. Jest przyjazny dla użytkownika zarówno dla twórców, jak i administratorów.
- Szybki : Jego zapytania są wykonywane w mgnieniu oka.
- Flexibthe : Jego orientacja na dokumenty i kolumny czyni go elastycznym i łatwym w użyciu DBMS dla użytkownika.
Będąc użytkownikiem końcowym, co wybierzesz?
MySQL byłby właściwym wyborem dla tych użytkowników i firm, które potrzebują sztywnych schematów i predefiniowanych struktur dla swoich firm.
Na przykład aplikacje i oprogramowanie, które wymagają długotrwałych transakcji, czyli takie, które są faktycznie używane w systemach bankowych i księgowych. Systemy, które mają usługi nadzoru, będą obsługiwać MySQL DBMS.
Podczas gdy MongoDB byłby najlepszym wyborem dla firm, które mają duży wzrost i wymagałyby wszechstronnych schematów.
Jeśli trudno jest zdefiniować schemat, który jest zmieniany w mgnieniu oka, dynamiczny schemat MongoDB działałby najlepiej w tej sytuacji. Ten stan często występuje w branży aplikacji mobilnych, systemach analitycznych i systemach zarządzania treścią.
To był tylko wstęp, aby uzyskać wskazówkę, co przyniesie ci ten samouczek na dłuższą metę. Zapoznaj się z nadchodzącym samouczkiem, aby dowiedzieć się więcej o Przewodniku instalacji MongoDB w systemie Windows.
POPRZEDNIA samouczek | NEXT Tutorial
rekomendowane lektury
- Ponad 20 samouczków MongoDB dla początkujących: bezpłatny kurs MongoDB
- Dogłębne samouczki dotyczące Eclipse dla początkujących
- Samouczek dotyczący fragmentacji bazy danych MongoDB z przykładem
- Samouczek dotyczący tworzenia bazy danych MongoDB
- Wdrożenie w MongoDB: samouczek krok po kroku
- MongoDB Utwórz kopię zapasową bazy danych
- Co to jest replikacja MongoDB
- Wyrażenie regularne $ regex MongoDB z przykładem