MongoDB Compass 圖形介面操作資料庫

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先前我們使用具體的操作範例比較 Oracle DB JSON 與 MongoDB 的差異，請看 Oracle DB JSON 與 MongoDB 的差異。而這篇要來補充說明，怎麼用 MongoDB Compass 圖形介面操作資料庫。

MongoDB Compass

MongoDB Compass 是官方提供免費的圖形使用者介面(GUI)工具，用來操作和分析 MongoDB 資料，通過圖形介面執行查詢，並可在 macOS、Windows 和 Linux 操作系統上運行。

好用功能:

  • 瀏覽資料: Compass 介面上查看和瀏覽 MongoDB 文件資料，並可同時連接到不同的資料庫。
  • 命令行介面(CLI): 內建一個 MongoDB Shell，可以直接輸入命令操作資料庫。
  • 匯入匯出資料: 可將 JSON 或 CSV 檔案中的資料匯入 MongoDB，也可以將資料匯出。
  • AI 查詢: 可使用自然語言來簡化資料查詢。
  • 更多功能: …

MongoDB Compass 官方文檔

下載 Compass

下載 MongoDB Compass

MongoDB Compass 不支援虛擬桌面環境喔。

設定資料庫

註冊帳號

先去 註冊 MongoDB Atlas 帳號。

建立專案

資料結構

在建立專案前，我們先了解在 MongoDB 中的資料結構的層級。

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Project
  └── Cluster
        └── Database
              └── Collection [Documents]
                    └── Document {name: 'Ned Stark', name: 'Robert Baratheon', ...}
                          └── Field {name: 'Ned Stark'}

個別對應到 RDBMS 中的概念:

MongoDB RDBMS
Project 專案
Cluster 資料庫伺服器
Database 資料庫
Collection 表 (Table)
Document 行 (Row)
Field 欄位 (Column)

建立專案

註冊完成並 登入帳號 後，就可以建立專案。
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為專案命名後，點擊「Next」。
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建立集群

接著，我們要建立集群(Cluster)，點擊「Create」。
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選擇「M0」免費方案，提供 512 MB 的儲存空間。
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Atlas M0 配置限制

  • 為集群命名
  • 勾選「Automate Security setup」自動新增目前的 IP 啟用本地連線。
  • 勾選「Preload sample dataset」預載 45MB 的範例資料集。
  • 選擇「Google Cloud」，地區為台灣。
  • 選項確認沒問題後，就可以點擊「Create Deployment」。

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點擊「Copy」複製密碼後，才能點擊「Create Database User」。
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這是資料庫帳號密碼要記得保存下來。

點擊「Choose a connection method」。
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MongoDB 有提供很多種連線方式，我們這次選擇「Compass」。
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因為我已經先安裝好 MongoDB Compass，所以可直接點擊「I have MongoDB Compass installed」。如果還沒安裝可以點擊「I don't have MongoDB Compass installed」進行安裝。

複製「連線字串(connection string)」。
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連接資料庫

打開 MongoDB Compass，建立新連線，將剛才複製的連線字串貼上。
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當出現綠色連線標誌時，表示連線成功！剛才預載的範例資料集位於 sample_mflix。
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建立資料

我將以簡單電商網站的資料作為的 MongoDB 資料庫設計範例，包括用戶、商品、訂單等資料結構。

建立資料庫

點擊「cluser-2」後，再點擊「Open MongoDB shell」。
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在「Open MongoDB shell」的視窗中，輸入以下指令。

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// 創建並切換到 ecommerce 資料庫
use ecommerce

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建立集合

在「Open MongoDB shell」的視窗中，輸入以下指令插入資料。

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// 創建 users 集合並插入資料
db.createCollection('users')
db.users.insertOne({
  "name": "John Doe",
  "email": "john.doe@example.com",
  "passwordHash": "hashedpassword",
  "phone": "+123456789",
  "addresses": [
    {
      "type": "home",
      "street": "123 Main St",
      "city": "New York",
      "state": "NY",
      "zip": "10001",
      "country": "USA"
    },
    {
      "type": "work",
      "street": "456 Office St",
      "city": "New York",
      "state": "NY",
      "zip": "10002",
      "country": "USA"
    }
  ],
  "createdAt": new Date("2024-01-01T12:00:00Z"),
  "isAdmin": false
})

// 創建 products 集合並插入資料
db.createCollection('products')
db.products.insertOne({
  "name": "Smartphone X",
  "description": "Latest model of the Smartphone X series with 128GB storage.",
  "category": "Electronics",
  "price": 799.99,
  "stock": 50,
  "brand": "Brand X",
  "specifications": {
    "color": "Black",
    "weight": "180g",
    "batteryLife": "10h"
  },
  "images": [
    "https://example.com/images/smartphone-x-front.jpg",
    "https://example.com/images/smartphone-x-back.jpg"
  ],
  "ratings": {
    "average": 4.5,
    "totalReviews": 150
  },
  "createdAt": new Date("2024-01-05T08:30:00Z")
})

// 創建 orders 集合並插入資料
db.createCollection('orders')
db.orders.insertOne({
  "userId": ObjectId("64a543d293be0307c812b73f"),
  "items": [
    {
      "productId": ObjectId("64a543d293be0307c812b741"),
      "quantity": 2,
      "price": 799.99
    }
  ],
  "totalAmount": 1599.98,
  "shippingAddress": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "state": "NY",
    "zip": "10001",
    "country": "USA"
  },
  "orderStatus": "pending",
  "orderDate": new Date("2024-01-10T12:30:00Z"),
  "shippingDate": new Date("2024-01-11T12:30:00Z"),
  "deliveryDate": new Date("2024-01-15T14:00:00Z")
})

創建索引

在「Open MongoDB shell」的視窗中，輸入以下指令創建索引。

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// 為 users 集合的 email 欄位創建唯一索引
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

執行查詢

命令行

在「Open MongoDB shell」的視窗中，輸入以下指令查詢資料。

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// 查找訂單狀態為"pending"的訂單
db.orders.find({ "orderStatus": "pending" })

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自然語言

MongoDB Compass 支援使用自然語言生成查詢。(有AI還需我嗎XD)
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例如，輸入「查找訂單狀態為 pending 的訂單」，Compass 會自動生成相應的查詢語法。
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總結

MongoDB Compass 是一個非常好用的圖形化工具，使用上很直覺，再加上有了自然語言生成指令，省去很多人工寫查詢語法的時間，在資料庫管理與操作上更能提高工作效率。