Editor de datos inteligente
DataGrip incluye un editor de colecciones inteligente que permite añadir, eliminar y modificar campos y documentos. Todas las consultas que DataGrip ejecuta durante la recopilación de actualizaciones aparecerán en un registro, con lo que podrá llevar a cabo fácilmente los mismos cambios en otra base de datos. El extractor de datos de DataGrip admite muchos formatos, como CSV, JSON, XML y otros. El mecanismo se puede personalizar, de manera que podrá crear sus propios formatos, como Markdown o texto sin formato.
Asistencia a la codificación en tiempo real
La mayoría de los desarrolladores pasa la mayor parte de su tiempo en los IDE codificando. Las funcionalidades inteligentes de DataGrip, como el autocompletado, los fragmentos de código, el formateador, las refactorizaciones y varias acciones de intención, le ayudan a codificar más rápidamente. ¡Céntrese en la lógica, no en lo que necesita escribir!
Trabajar cómodamente con archivos
Si trabaja con scripts de MongoDB guardados en su ordenador, seguramente tenga un directorio de trabajo con muchos scripts. DataGrip tiene una interfaz muy útil para eso. Adjunte carpetas de su ordenador, asócielas a fuentes de datos, ejecute scripts en varias base de datos ¡o incluso utilice la integración con Git incorporada!
Completamente personalizable
La interfaz de DataGrip se puede personalizar de muchas formas. Puede elegir entre cualquiera de los esquemas de color predeterminados o crear el suyo, marcar las fuentes de datos con diferentes colores e incluso configurar su esquema de accesos directos de teclado.
DataGrip
para desarrolladores de MongoDB
SQL para MongoDB
Puede usar SQL para consultar las bases de datos de MongoDB. Para ello, hemos creado nuestro propio traductor JS-SQL.
Solo funcionan las consultas SELECT, y las cláusulas funcionales son JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIMIT, OFFSET.
Aquí encontrará una publicación completa con los elementos compatibles.
Hay dos opciones en el menú contextual para cada consulta SQL en Mongo: Copy JS Script to clipboard y Show JS Script. Puede editar la consulta y ejecutarla en la ventana JS Script Preview.
Compatiblidad con MongoDB Shell
La mayoría de comandos que puede ejecutar en la shell de MongoDB están disponibles en DataGrip y funcionan exactamente igual que en MongoDB, gracias a la colaboración estrecha entre los equipos de ingeniería de MongoDB y de JetBrains.
En este artículo del blog encontrará una descripción detallada sobre la compatibilidad.
Cómo empezar con DataGrip
para MongoDB
Paso 1. Conexión a la base de datos
Para conectarse a su base de datos de MongoDB, DataGrip utiliza un controlador JDBC, que se descargará automáticamente al probar la conexión. Además de las credenciales principales que necesitará para conectarse, como la URL, el nombre y la contraseña, hay varias opciones de configuración para la nueva fuente de datos de MongoDB:
- Marcar la fuente de datos como solo lectura. En este modo, se subrayará cada consulta de actualización. Si la ejecuta, aparecerá una advertencia.
- Realizar consultas «keep-alive» y permitir la desconexión automática le permitirán gestionar el comportamiento de la conexión.
- Añada un script de inicio, que es una consulta que se ejecutará cada vez que establezca una conexión.
- La sincronización automática determina si el árbol de la base de datos debe actualizarse de forma automática tras ejecutar consultas que modifican la estructura de la base de datos.
- Las opciones SSH/SSL también están disponibles, en caso de que las necesite.
- Configure la zona horaria (la predeterminada es UTC).
Paso 2. Explorar los objetos de las bases de datos
Cuando se haya conectado a una de sus bases de datos de MongoDB, verá una lista de objetos en el panel izquierdo, en el explorador de bases de datos. Aquí podrá filtrar objetos y elegir qué bases de datos deberían mostrarse.
Paso 3. Consulte su base de datos
DataGrip le ayudará a detectar errores y problemas que pueda haber en el código de las consultas a MongoDB antes de compilarlo y ejecutarlo. Estos son algunos ejemplos de cómo DataGrip acude al rescate detectando errores y mostrándoselos.
