让大数据分析更简单，4步教你玩转MongoDB BI Connector

MongoDB使用BI Connector支持BI组件直接使用SQL或ODBC数据源方式直接访问MongoDB,在早期MongoDB直接使用Postgresql FDW实现 SQL到MQL的转换,后来实现更加轻量级的mongosqld支持BI工具的连接。

安装 BI Connector

参考 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 查询，并将请求发到 MongoDB Server，是 BI Connector 的核心
mongodrdl 工具生成数据库 schema 信息，用于服务 BI SQL 查询
mongotranslate 工具将 SQL 查询转换为 MongoDB Aggregation Pipeline

启动 mongosqld

参考 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 监听的地址
--mongo-uri 指定连接的 MongoDB Server 地址
默认情况下，mongosqld 自动会分析目标 MongoDB Server 里数据的 Schema，并缓存在内存，我们也可以直接在启动时指定 schema 影射关系。schema 也可以直接 mongodrdl 工具来生成，指定集合，可以将集合里的字段 shema 信息导出。

$./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 客户端连接 mongosqld

mongosqld 可直接支持 MySQL 客户端访问，还可以通过 Excel、Access、Tableau等BI工具连接
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)// 对照 MongoDB 数据库里的原始数据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 转 Aggregation

比如要将针对 test.coll01 的 SQL 查询转换为 MongoDB Aggregation Pipeline，需要先通过 mongodrdl 分析 schema，然后使用 mongotranslate 工具来转换

// 导出分析的 shema 文件
$./bin/mongodrdl --uri=mongodb://127.0.0.1:9555/test -c coll01 > coll01.schema  // SQL 转换为 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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