今天給大家推薦一款MongoDB的客戶端工具--nosqlbooster，這個也是我工作中一直使用的連接管理MongoDB的工具。這個工具還有個曾用名--mongobooster。nosqlbooster立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。它支持 MongoDB v2 ...
今天給大家推薦一款MongoDB的客戶端工具--nosqlbooster，這個也是我工作中一直使用的連接管理MongoDB的工具。這個工具還有個曾用名--mongobooster。nosqlbooster立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。它支持 MongoDB v2.6-4.0所有版本，並且更新升級及時。它既有免費版，也有加強升級的付費版。
nosqlbooster的官網地址為https://nosqlbooster.com。大家如果想直接下載，可以登入下載網址https://nosqlbooster.com/downloads。
工具支持Windows、Linux 和 Mac OS。
下麵我將常見的一些操作 和大家講解一下：
1 連接登入
很多人第一次使用某工具時，往往打怵，排斥，感覺很不好用。我們先從連接操作的具體細節的講起，來減少這種不適。
step 1 點擊上面工具欄的【Connect】按鈕
step 2 在彈出的Connections 界面中 點擊[Create]按鈕。因為是第一次，連接信息要新建。
step 3 在彈出的Connection Editor 界面編輯登入信息。
主要有三類信息要求輸入 1. Basic；2.Authentication；3.Default Database。
1. Basic 編輯界面；這時候大家一定要註意Port埠，因為它預設的是27017，大家要根據實際需求調整修改。還有就是Name是顯示名稱，可以修改為更有代表性的名稱。
2.點擊【Authentication】，進入Authentication界面。此處需輸入 Auth DB 數據（資料庫名稱），用戶數據 和 密碼數據
3.點擊【Default DataBase】，進入Default DataBase界面。
請一定要輸入指定的資料庫，否則可能提示錯誤，如下。
MongoError：Authentication failed
或者 可以登入進去，但是看不到任何 集合。
但是，隨著版本的升級，新版本這個欄位的值在登入時可能會自動獲取前面輸入Auth DB的 輸入值，但是目前來看還不是很穩定。
所以，還以建議大家手動輸入Default DataBase 數據。
2.打開一個新的查詢界面
在很多工具，都會有一個打開查詢界面的按鈕。
例如連接SQL Server的 SSMS客戶端，工具欄很明顯就有一個功能按鈕【新建查詢】
單nosqlbooster 工具沒有，然人著急，無從下手。
其實，它可以通過快捷方式來實現。如下：
【註意點擊時，請先用滑鼠點擊選中要指定的集合或資料庫】
3.查詢代碼生成器
這個工具還有一個查詢代碼生成器，可以將用戶編寫的查詢語言裝換成 MongoDB Shell, JavaScript (Node.js), Java, C# and Python 等各種語言。
特別有利於初學者 對MongoDB上手，熟悉各種語法。
例如 將以下的工具語言
轉換為可以執行C# 語句。從這兒我們可以看到很多C# 語言關於MongoDB的操作寫法。
4. 查詢語句生成器
剛學習MongoDB，可能對一些查詢寫法比較陌生，沒關係，這個工具可以自動生成一些查詢語句。
生成器按鈕，點擊紅色標註的[Query]
彈出 可視化的查詢編輯器，如下：
點擊【OK and Run】就可以生成MongoDB Shell 查詢語句。
【一定要在生成了db.collectionname..find({}) 命令的界面上編輯，否則，點擊Query無效】
5 可以使用SQL（結構化查詢語言）查詢
在前面的2中，我們說過了，點擊【Ctrl+Alt+T】可以打開一個 SQL 查詢界面。說明nosqlbooster支持SQL查詢語言。
例如
db.employees.aggregate([ { $group: { _id: "$department", total: { $sum: "$salary" } }, } ])
可以轉換為SQL語言，如下：
mb.runSQLQuery(` SELECT department, SUM(salary) AS total FROM employees GROUP BY department `);
其執行結果是一樣的。
【另外，為了促使自己儘快的熟悉mongo語言和其更高的執行性能，推薦大家還是使用mongo這種JSON類的語言，而不是SQL的語言】
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