MongoDB Atlas — это самый простой способ развернуть базу данных MongoDB. Для начала работы вам предоставляется 512 МБ бесплатного хранилища и ряд встроенных инструментов для выполнения таких задач, как запрашивание данных.

Однако по мере использования MongoDB большинству пользователей ставится недостаточно базового набора инструментов. MongoDB Atlas просто не приспособлен для некоторых задач (таких как миграция с SQL и моделирование данных), поэтому им приходится обращаться к инструментам от сторонних разработчиков.

Хотите ли вы продвинуться выше уровня интеграций MongoDB Atlas или ищете что-то совершенно другое, наш список инструментов для MongoDB Atlas может помочь вам найти искомое решение.

Hackolade — Моделирование данных для MongoDB Atlas

MongoDB является безсхемной СУБД, но это не означает, что вы не можете внести какую-либо структуру в свои данные.

Hackolade разбираются в этом как никто другой. Они являются пионерами в области моделирования данных для NoSQL баз данных и единственным поставщиком инструментария для моделирования данных, сертифицированного под MongoDB, в том числе и для Atlas.

Hackolade добавляет предсказуемость к гибкости MongoDB, предоставляя нам способ визуализировать структуру схемы MongoDB.

Он представляет модель данных в виде диаграмм “сущность-связь”, которые помогают нам визуализировать неосязаемые иным образом отношения между вашими данными — помните про безсхемность?

Источник: MongoDB

“В условиях постоянно усложняющегося ландшафта данных Hackolade помогает разработчикам улучшать целостность данных прямо в источнике, держа под контролем эволюцию динамической схемы MongoDB”, — говорит Паскаль Десмаре, основатель и CEO Hackolade. “MongoDB настолько гибкая и мощная, что важность моделирования данных здесь даже больше, чем в реляционных базах данных!”

Моделирование данных становится критически важным, поскольку базы данных становятся все более сложными.

Наличие модели данных помогает гарантировать, что структура прозрачна для всех заинтересованных сторон (например, аналитиков, дизайнеров, архитекторов, разработчиков, администраторов баз данных) и что она сохраняет согласованность по мере эволюции данных, что закономерно может привести к сокращению времени разработки, повышению качества приложения и снижению реализационных рисков на предприятии.

Бесплатная/пробная версия: бесплатная Community Edition или пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).

Тарификация: доступны ежемесячные, годовые и бессрочные лицензии.

Studio 3T — Мощный GUI + IDE под MongoDB

Studio 3T — это профессиональный GUI и IDE для MongoDB со множеством фич, которые недоступны во встроенном GUI Atlas. Давайте рассмотрим некоторые из них.

Четыре способа сформировать запрос

С помощью Studio 3T сформировать запрос в MongoDB Atlas может каждый независимо от уровня квалификации.

Для новичков есть Visual Query Builder, пользовательский интерфейс с drag-and-drop’ом, который не требует знания языка MQL.

В отличие от достаточно скромного кликабельного конструктора запросов в MongoDB Atlas, Visual Query Builder может формировать сложные find() запросы (и даже массивы запросов) путем простого перетаскивания полей.

Если вы пришли сюда с SQL, то в Studio 3T для вас есть SQL Query.

Это означает, что вы можете и дальше полноценно использовать свое свободное владение SQL (SELECT, DISTINCT, JOINS, GROUP BY, HAVING BY и т. д.) для создания find и aggregate запросов MongoDB и запрашивать базу данных MongoDB напрямую.

В случае, если продвинутым пользователям не хватает возможностей mongo shell в MongoDB Atlas, они могут найти это в Studio 3T.

IntelliShell, встроенная mongo shell, предлагает выделение синтаксических элементов, подсказки при наведении курсора и автозаполнение имен коллекций и полей, shell-специфичные типы, методы и функции стандартной библиотеки JavaScript.

Наконец, для тех, у кого постоянно возникают трудности с агрегациями, есть поэтапный Aggregation Editor.

В отличие от aggregation pipeline builder’а MongoDB Atlas, Studio 3T по умолчанию возвращает полные (а не выборочные) датасеты. Не имеет значения, выполняете ли вы полный конвейер или проверяете отдельные вводы и выводы.

Пользователи также могут редактировать результаты сразу после выполнения запроса и сохранять запросы агрегирования в виде .js файлов.

Перенос данных между SQL и MongoDB Atlas? Есть миграция SQL.

Действительность такова, что большинство пользователей MongoDB до сих пор используют SQL базы данных.

Если вы используете MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase или IBM DB2, Studio 3T позволяет переносить (мигрировать) пользовательские наборы данных SQL или целые таблицы непосредственно в MongoDB Atlas. Можно и наоборот — перемещать коллекции MongoDB в таблицы SQL — это работает также хорошо.

Studio 3T также позволяет отображать взаимосвязи данных (таблицы с полями JSON и наоборот) перед любой миграцией.

Вы можете предварительно просмотреть выходные JSON документы и SQL таблицы по мере внесения изменений в эти сопоставления, чтобы убедиться, что ваш экспорт выглядит так как надо до того, как вы нажмете «Run».

Часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas? Тогда вам следует попробовать копипаст коллекций.

MongoDB запустила MongoMirror в 2017 году, чтобы автоматизировать процесс миграции наборов данных из уже развернутых MongoDB в MongoDB Atlas. Но, согласно документации MongoDB, она в большей степени предназначена для одноразовой миграции.

Если вы часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas или даже между кластерами MongoDB Atlas, Studio 3T предлагает более простые и гибкие подходы.

Вы можете копипастить базы данных на разные серверы или даже между коллекциями и документами, просто используя Ctrl C + Ctrl V. Это самый простой способ миграции, который только можно представить!

Бесплатная/пробная версия: пробная 30-дневная версия (кредитная карта не требуется).

Тарификация: доступны проектные и годовые лицензии от 49$.

Datadog — Отслеживайте производительность базы данных в реальном времени в рамках всей IT-инфраструктуры

MongoDB Atlas уже предлагает встроенные визуальные диаграммы производительности, Explain Plan и вкладку Index. Datadog выводит это все на новый уровень.

Datadog отслеживает производительность вашей базы данных MongoDB и предупреждает вас о любых отклонениях и аномалиях в режиме реального времени.

Это означает, что вы можете оперативно реагировать на медленные запросы, повышая их производительность, а также внимательно отслеживать такие показатели производительности, как пропускная способность, использование ресурсов и перегрузка.

Источник: Datadog

И даже если вы используете другие базы данных или платформы, скорее всего, вы также сможете подключить их к Datadog (у них более 400 интеграций). Таким образом вы можете отслеживать пики и спады своей IT-инфраструктуры в режиме реального времени в одном месте.

“MongoDB Atlas помог многим клиентам Datadog тратить больше времени на разработку приложений и меньше на управление базами данных.

Эти клиенты сочли весьма полезным перенос своих критических метрик производительности и событий Atlas в Datadog, чтобы иметь возможность сопоставлять показатели работоспособности базы данных с остальной частью своего технологического стека.

Мониторинг их инфраструктуры, приложений и баз данных из одной платформе позволил нашим клиентам своевременно реагировать на потенциальные проблемы с базами данных и сократить MTTD/MTTR при возникновении инцидентов».

- Шашанк Голла, менеджер по маркетингу продуктов в Datadog.

Не ограничивайтесь диаграммами MongoDB.

Вместе с расширенными возможностям отслеживания производительности с Datadog в нашу жизнь приходят еще больше диаграмм!

Они предлагают шаблоны панелей управления для всех интеграций, включая MongoDB. И конечно, вы можете создавать свои собственные диаграммы и перетаскивать их на свою панель управления.

Вы можете отслеживать как стандартные, так и настраиваемые метрики и выбирать способ их визуализации: составные графики, топлисты, тепловые карты и т. д.

Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).

Тарификация: доступна годовая подписка и вариант оплаты по требованию.

Solarwinds (ранее VividCortex) — Мониторинг производительности MongoDB Atlas

VividCortex — еще один инструмент мониторинга производительности базы данных, на который стоит обратить внимание.

В отличие от Datadog, он не может интегрировать всю вашу IT-инфраструктуру, но выходит далеко за рамки стандартных показателей производительности, которые предоставляет MongoDB Atlas.

Источник: Solarwinds

Разработчики, DevOps и администраторы баз данных могут отслеживать ключевые метрики, такие как задержка, пропускная способность и ошибки, на интуитивно понятных дашбордах. Также вам доступны советы экспертов по настройке производительности, основанные на лучших практиках MongoDB, которые помогут оценить ваши показатели и устранить проблемы, связанные с MongoDB.

Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).

Тарификация: доступны стандартный и премиальный планы.

Percona Monitoring and Management — Удаленный мониторинг для MongoDB Atlas

Percona предлагают бесплатную альтернативу с открытым исходным кодом для MongoDB Community Server, и в этом они не новички — они уже сделали ряд фич корпоративного уровня, таких как Percona Monitoring Management, доступными для пользователей MongoDB Atlas.

При локальном развертывании Percona Monitoring Management предоставляет данные анализа серверов, системы и запросов, которые объединяются и визуализируются в виде графиков, таблиц и панелей мониторинга в веб-UI.

Источник: Percona

При развертывании в кластере MongoDB Atlas вы по-прежнему получаете функции удаленного мониторинга, хоть и с некоторыми оговорками. Метрики уровня хоста, такие как активность ЦП, памяти и диска, не регистрируются и не отображаются. Вы по-прежнему можете выполнять анализ запросов, но сначала вам нужно включить профилирование в вашем инстансе MongoDB Atlas.

Бесплатная/пробная версия: можно загрузить бесплатно

Материал подготовлен в рамках курса «MongoDB».

Всех желающих приглашаем на demo-занятие «Базовые понятия MongoDB, CRUD, фильтры». На занятии мы:
— Познакомимся с популярной noSQL СУБД MongoDB.
— Рассмотрим основные понятия и сферы ее применения.
— Напишем запросы обработки данных и их выборки.
>> РЕГИСТРАЦИЯ