MongoDB使用BI Connector支持BI組件直接使用SQL或ODBC數據源方式直接訪問MongoDB,在早期MongoDB直接使用Postgresql FDW實現 SQL到MQL的轉換,后來實現更加輕量級的mongosqld支持BI工具的連接。

安裝 BI Connector

參考?Install BI Connector
https://docs.mongodb.com/bi-connector/master/installation/

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 查詢，并將請求發到 MongoDB Server，是 BI Connector 的核心
• mongodrdl 工具生成數據庫 schema 信息，用于服務 BI SQL 查詢
• mongotranslate 工具將 SQL 查詢轉換為 MongoDB Aggregation Pipeline

啟動 mongosqld

參考 Lauch BI Connector
https://docs.mongodb.com/bi-connector/current/launch/

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 監聽的地址
--mongo-uri 指定連接的 MongoDB Server 地址
默認情況下，mongosqld 自動會分析目標 MongoDB Server 里數據的 Schema，并緩存在內存，我們也可以直接在啟動時指定 schema 影射關系。schema 也可以直接 mongodrdl 工具來生成，指定集合，可以將集合里的字段 shema 信息導出。

$./bin/mongodrdl --uri=mongodb://127.0.0.1:9555/test -c coll01 schema: - db: testtables:- table: coll01collection: coll01pipeline: []columns:- Name: _idMongoType: float64SqlName: _idSqlType: float- Name: qtyMongoType: float64SqlName: qtySqlType: float- Name: typeMongoType: stringSqlName: typeSqlType: varchar

使用 MySQL 客戶端連接 mongosqld

mongosqld 可直接支持 MySQL 客戶端訪問，還可以通過 Excel、Access、Tableau等BI工具連接
https://docs.mongodb.com/bi-connector/current/client-applications/

mysql --protocol=tcp --port=3307mysql> 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)// 對照 MongoDB 數據庫里的原始數據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 轉 Aggregation

比如要將針對 test.coll01 的 SQL 查詢轉換為 MongoDB Aggregation Pipeline，需要先通過 mongodrdl 分析 schema，然后使用 mongotranslate 工具來轉換

// 導出分析的 shema 文件 $./bin/mongodrdl --uri=mongodb://127.0.0.1:9555/test -c coll01 > coll01.schema // SQL 轉換為 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")}}, ]

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原文鏈接
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的让大数据分析更简单，4步教你玩转MongoDB BI Connector的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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