MongoDB生态 - 社区开源工具篇

工欲善其事，必先利其器，我们在使用数据库时，通常需要各种工具的支持来提高效率；很多新用户在刚接触 MongoDB 时，遇到的问题是『不知道有哪些现成的工具可以使用』，本系列文章将主要介绍 MongoDB 生态在工具、driver、可视化管理等方面的支持情况。

• MongoDB 生态 – 可视化管理工具
• MongoDB 生态 – 客户端 Driver 支持
• MongoDB 生态 – 官方命令行工具

本文主要介绍社区里贡献的贡献的一些开源工具，这些都是从 MongoDB tools 里精选的github start比较多的开源项目。

shell 提升工具 mongo-hacker

mongo-hacker 主要是通过 ~/.mongorc.js 文件给 mongo shell 实现额外的扩展功能，比如配色输出、扩展一些API、简化aggregation语法等，提升了mongo shell的可读性、易用性，不过由于长时间未更新，部分功能在最新的版本上已经不可用了，经过测试，我最关注的配色输出是没问题的。

schema分析工具 variety

variety 是一款 MongoDB 的 schema 分析工具。

比如针对如下 users 集合

db.users.insert({name: "Tom", bio: "A nice guy.", pets: ["monkey", "fish"], someWeirdLegacyKey: "I like Ike!"});
db.users.insert({name: "Dick", bio: "I swordfight.", birthday: new Date("1974/03/14")});
db.users.insert({name: "Harry", pets: "egret", birthday: new Date("1984/03/14")});
db.users.insert({name: "Geneviève", bio: "Ça va?"});
db.users.insert({name: "Jim", someBinData: new BinData(2,"1234")});

$ mongo test --eval "var collection = 'users'" variety.js
+------------------------------------------------------------------+
| key                | types              | occurrences | percents |
| ------------------ | ------------       | ----------- | -------- |
| _id                | ObjectId           |           5 |    100.0 |
| name               | String             |           5 |    100.0 |
| bio                | String             |           3 |     60.0 |
| birthday           | Date               |           2 |     40.0 |
| pets               | Array(1),String(1) |           2 |     40.0 |
| someBinData        | BinData-old        |           1 |     20.0 |
| someWeirdLegacyKey | String             |           1 |     20.0 |
+------------------------------------------------------------------+

Restful接口 Eve

eve 是基于python开发的开源 REST API 框架，借助它可以快速方便的开发Web服务，eve后端的数据库支持 MongoDB 以及关系型数据库。

$ curl -i http://127.0.0.1:5000/people/obama
HTTP/1.0 200 OK
Etag: 28995829ee85d69c4c18d597a0f68ae606a266cc
Last-Modified: Wed, 21 Nov 2012 16:04:56 GMT
Cache-Control: 'max-age=10,must-revalidate'
Expires: 10
...
{
    "firstname": "barack",
    "lastname": "obama",
    "_id": "50acfba938345b0978fccad7"
    "updated": "Wed, 21 Nov 2012 16:04:56 GMT",
    "created": "Wed, 21 Nov 2012 16:04:56 GMT",
    "_links": {
        "self": {"href": "people/50acfba938345b0978fccad7", "title": "person"},
        "parent": {"href": "/", "title": "home"},
        "collection": {"href": "people", "title": "people"}
    }
}

与 eve 功能类似的工具还有 Kule、RESTHeart、Crest。

索引优化工具 dex

dex 是 MongoDB 开发的索引优化工具，能根据查询日志来优化索引，但比较遗憾的是这个工具只支持2.6及以下的MongoDB； 这个项目做的工作非常有意义，有兴趣的同学可以fork这个项目，增加对最新版本 MongoDB 的支持。

对象关系映射 mongoengine

mongoengine 能很方便的实现 python 对象到 MongoDB 文档之间的映射。

from mongoengine import *
connect('mydb')

''' Blog基类
class BlogPost(Document):
    title = StringField(required=True, max_length=200)
    posted = DateTimeField(default=datetime.datetime.utcnow)
    tags = ListField(StringField(max_length=50))
    meta = {'allow_inheritance': True}

''' 文本Blog派生类
class TextPost(BlogPost):
    content = StringField(required=True)

''' 链接Blog派生类
class LinkPost(BlogPost):
    url = StringField(required=True)

# Create a text-based post
$ post1 = TextPost(title='Using MongoEngine', content='See the tutorial')
$ post1.tags = ['mongodb', 'mongoengine']
$ post1.save()

# Create a link-based post
$ post2 = LinkPost(title='MongoEngine Docs', url='hmarr.com/mongoengine')
$ post2.tags = ['mongoengine', 'documentation']
$ post2.save()

# Iterate over all posts using the BlogPost superclass
$ for post in BlogPost.objects:
...     print '===', post.title, '==='
...     if isinstance(post, TextPost):
...         print post.content
...     elif isinstance(post, LinkPost):
...         print 'Link:', post.url
...     print
...

# Count all blog posts and its subtypes
$ BlogPost.objects.count()
2
$ TextPost.objects.count()
1
$ LinkPost.objects.count()
1

其他语言也有类似的工具，例如

• nodejs 版本的 mongoose
• java 版本的 spring data mongodb
• Ruby 版本的 MongoMapper、
• PHP 版本的 doctrine-odm

作者简介

张友东，阿里巴巴技术专家，主要关注分布式存储、Nosql数据库等技术领域，先后参与TFS（淘宝分布式文件系统)、Redis云数据库等项目，目前主要从事MongoDB云数据库的研发工作，致力于让开发者用上最好的MongoDB云服务。