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本文是一份面向低代码/内部工具开发者的实战指南：以 FerretDB（开源 MongoDB 兼容文档数据库）作为数据后端，通过 ILLA Cloud 的 ILLA Builder 以拖拽组件 + 数据操作（Action）的方式，在几分钟内搭建出管理后台、仪表盘等内部应用。读完本文，你将掌握 ILLA 中 MongoDB 类型资源与 FerretDB 的连接方式、find/aggregate/count等 MongoDB 命令在 ILLA Action 中的用法，以及如何用输入组件实现带参数的动态查询。

为什么是 ILLA Cloud + FerretDB 的组合

FerretDB 是一个开源的 MongoDB 替代品：它作为代理，把 MongoDB 5.0+ 的线协议（wire protocol）查询转换为 SQL，并以 PostgreSQL（配合 DocumentDB 扩展）作为存储引擎，README.md 中对这一架构有完整描述。也就是说，你可以继续使用熟悉的 MongoDB 命令和生态工具，而底层数据落在开源关系型数据库中。

ILLA Cloud 则是一个低代码内部工具平台，通过"资源（Resource）"管理数据源连接，通过"Action"定义对数据源执行的 CRUD 或聚合操作，再通过页面组件把数据可视化。两者结合的价值在于：业务侧不需要任何 MongoDB 服务器，只靠一条连接 URI 就能把 ILLA 的界面能力与 FerretDB 的文档数据能力打通——使用同样的 MongoDB 命令去查询数据、创建看板、管理后台或内部工具。

前置条件

开始之前，你需要准备两样东西：

• FerretDB 连接 URI，形如mongodb://username:password@127.0.0.1:27017/?authMechanism=PLAIN。URI 由用户名、密码、地址与认证机制组成，FerretDB 的快速启动方式（例如 README.md 中提供的 Docker 一条命令启动）可参考仓库内 website/docs/installation 目录下的安装文档。
• ILLA Cloud 账号，用于登录 ILLA Builder 创建资源与页面。

说明：示例 URI 中的authMechanism=PLAIN表明使用明文用户名/密码认证。FerretDB 的监听地址默认是127.0.0.1:27017，可通过 cmd/ferretdb/main.go 中的--listen-addr等参数调整。

在 ILLA Builder 中创建 FerretDB 资源

ILLA 的"资源"是一个保存下来的数据源连接配置。创建资源后，数据源就对 ILLA 暴露，你可以在其上运行查询。ILLA 提供多种资源类型连接，包括 PostgreSQL、Supabase、MongoDB 等。

由于 FerretDB 是 MongoDB 的兼容替代品，绝大多数熟悉的 MongoDB 工具和应用都能直接工作。因此，在 ILLA Builder 中为 FerretDB 创建资源时，选择 MongoDB 资源类型即可。

打开连接窗口后，设置资源的名称以及连接字符串 URI：

保存后，资源即创建完成，在资源视图中可以看到该 FerretDB 数据源已就绪，可供后续 Action 使用。

在 ILLA 中创建 Actions

Action 是 ILLA 中对资源执行的操作，比如 CRUD 或聚合操作，同时它也是数据操作与页面组件的桥梁。在 ILLA Builder 中创建 Action 时，可以选择"Action type"（命令类型）、"Collection"（集合）以及"Transformer"（数据转换）。其中 Action type 代表具体的 MongoDB 命令，例如bulkwrite、find、findOne、aggregate、deleteMany、deleteOne、listCollections、count。

这些命令正是 FerretDB 所实现的 MongoDB 命令子集。从源码看，FerretDB 在 internal/handler/commands.go 中集中注册了find、count、aggregate、insert、delete、listCollections等命令及其帮助文本，ILLA 侧可用的 Action type 与之一一对应。

1. 使用find查询全部数据

首先，为 FerretDB 实例中的supply集合创建一个查询全部数据的 Action：

保存并运行该 Action，可以看到查询成功返回结果：

随后，在页面中添加一个 Table 组件，并将其数据源绑定到该 Action 的返回结果：{{query_all_data.data[0].result}}。

提示：在 FerretDB 内部，find命令由 internal/handler/msg_find.go 中的msgFind处理器实现：它先从请求中解析出数据库名（$db），再调用后端执行查询并返回分页结果与游标 ID，最后把游标登记到会话中，供后续getMore分页拉取使用。这与 MongoDB 原生语义保持一致，因此 ILLA 这类客户端无需任何适配。

2. 运行聚合操作

下面是一个聚合操作示例，统计每个地点的交易总数（total transactions per location）。在 ILLA 中，可以把它表达为以下 JSON 管道：

[ { "$group": { "_id": "$customer_location", "totalTransactions": { "$sum": 1 } } }, { "$sort": { "totalTransactions": -1 } } ]

该管道先按customer_location字段分组并累加计数，再按交易总数降序排序。

提示：FerretDB 对aggregate命令的支持同样体现在 internal/handler/msg_aggregate.go 的msgAggregate处理器中，聚合管道会被解析并交由后端执行，结果同样以游标方式返回。关于 FerretDB 聚合管道的更多细节可参考仓库文档 website/docs/usage/aggregations.md。

3. 统计全部文档数

添加一个 Table 组件用于展示集合中的总交易数，然后使用count命令获取总数。运行后，可以用{{count.data}}把结果展示在表格中。

提示：count命令在 FerretDB 中由 internal/handler/msg_count.go 的msgCount处理器实现：它解析$db后调用CountQuery执行计数并返回结果。与find、aggregate不同，count是直接返回数值结果的命令，无需游标。

完成以上 3 个 Action 后，它们的组合视图大致如下：

4. 使用输入组件进行动态查询

ILLA Cloud 支持在页面中添加文本输入组件，并用输入值实时查询 FerretDB 实例。

操作步骤如下：

1. 添加一个 Input 输入框和一个 Button 按钮组件；
2. 新建一个 Action，使用find命令按输入值查询集合，查询条件写成：{"product_category": "{{prod_cat.value}}"}——这里的{{prod_cat.value}}是 ILLA 的模板语法，会动态替换为输入组件prod_cat的当前值；
3. 为按钮组件添加点击事件处理器，并把该 Action 绑定到点击事件上；
4. 最后在页面中添加一个 Table，并把数据源设置为该 Action 的结果。

完成后即可在预览中看到完整的 UI：输入产品分类、点击按钮、表格展示该分类下的查询结果。

深入：FerretDB 如何支撑这些 MongoDB 命令

以上演示中，ILLA 只是充当了 MongoDB 客户端，真正执行命令的是 FerretDB。理解底层实现有助于你排查问题、评估能力边界：

• 命令注册机制：FerretDB 在 internal/handler/commands.go 中通过initCommands注册全部命令，每个命令对应一个处理器函数。find、count、aggregate等都注册在案，ILLA Action 中选择的命令类型因此可以直接命中。
• 会话与游标：find与aggregate的处理器都会调用CreateOrUpdateByLSID维护逻辑会话，并把返回的游标 ID 通过AddCursor登记到会话中，这与 MongoDB 的分页机制一致（参见 internal/handler/msg_find.go）。
• 认证与监听：FerretDB 默认开启认证（--auth默认true），监听127.0.0.1:27017，支持 TLS、Unix socket、HTTP Data API 与 MCP 等接口（参见 cmd/ferretdb/main.go）。这意味着连接 URI 中的认证参数（如authMechanism=PLAIN）会被正确解析，ILLA 可以安全直连。

开始用 ILLA Cloud 处理 FerretDB 数据

任何在 ILLA Cloud 上构建应用的人，都可以直接用 FerretDB 作为内部应用与管理后台的数据后端。借助 ILLA 开箱即用的组件、拖拽式搭建能力和数据库集成，几分钟内即可完成一个可用的内部应用。

FerretDB 的开源属性之外，它还拥有持续增长的社区与维护团队，可以帮助解决 Bug、功能请求与使用疑问。关于 FerretDB 的设计理念与整体理解，可阅读仓库文档 website/docs/introduction.md；关于查询与读取数据的能力，可参考 website/docs/usage/read.md。

若你还需要对 FerretDB 上的数据进行监控与可视化，仓库中还提供了相关博客与文档资源可供继续深入探索。

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