Mit MongoDB 4.4 kommen eine Reihe von Neuerungen für die MongoDB Cloud-Plattform, die Entwicklern bessere Möglichkeiten bei der Arbeit mit Daten bieten sollen.
Die Einführung von MongoDB 4.4, die allgemeine Verfügbarkeit von Atlas Data Lake und Atlas Search sowie die allgemeine Verfügbarkeit von MongoDB Realm sollen Unternehmen mit der MongoDB Cloud - einer für Entwickler optimierten
Cloud-to-Mobile-Plattform - erlauben, sich von Datensilos und fragmentierten APIs zu lösen.
Mit dem dokumentenorientierten Datenmodell von MongoDB können Entwickler Daten nach Belieben strukturieren - von umfangreichen hierarchischen Objekten über einfache Key/Value-Paare und -Tabellen bis hin zu verbundenen Graphen - und diese dann mit einem einzigen API abfragen. Dies liefert Entwicklern eine konsistente und hochproduktive Erfahrung für eine breit gefächerte Auswahl an Arbeitsanforderungen.
Mit MongoDB 4.4 möchte das Unternehmen, Entwicklern auch weiterhin eine moderne Allzweckdatenbank bereitstellen. MongoDB 4.4 liefert die Funktionen und Verbesserungen, die der MongoDB-Community am wichtigsten waren. Das Ergebnis ist eine Datenbank, mit der Benutzer Transaktions-, Betriebs- und Analyseanwendungen schneller und effizienter als mit anderen Datenbanken erstellen können, sagt der Anbieter. Mit MongoDB 4.4 können Entwickler Anwendungen global skalieren und die Distribution von Daten jederzeit definieren und präzisieren, wenn sich die Anforderungen ändern. Gleichzeitig werden technisch ausgereifteste Latenz-, Ausfallsicherheits- und Sicherheitskontrollen bereitgestellt.
Die neuesten Funktionen sind unter anderem:
- Union: Ermöglicht Benutzern umfassendere und schnellere Analysen zur besseren Entscheidungsfindung und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von anfälligen ETL-Prozessen und teuren Data-Warehouses.
- Refinable Shard-Keys: Ermöglichen eine einfachere Skalierung von MongoDB, einschließlich der Möglichkeit, die Speicherorte von Daten jederzeit zu ändern, wenn Anwendungen und Geschäftsanforderungen dies erforderlich machen.
- Hedged Reads: Bieten eine konsistente und prognostizierbare Leistung - selbst wenn einige Knoten (Nodes) möglicherweise nicht optimal funktionieren - indem Leseanfragen an mehrere Replika gesendet und die Ergebnisse an den Client zurückgegeben werden, sobald der schnellste Knoten antwortet.
Dank Atlas Data Lake können Benutzer mit nur wenigen Klicks eine Verbindung zu ihren vorhandenen S3-Speicher-Buckets herstellen, um Abfragen auszuführen und ihre Daten mithilfe von MQL zu untersuchen. Atlas Data Lake ist komplett serverlos, sodass keine Infrastruktur zum Einrichten, Verwalten oder Optimieren erforderlich ist. Kunden zahlen lediglich für ausgeführte Abfragen, wenn sie aktiv mit den Daten arbeiten.
Mit Atlas Data Lake haben Benutzer Zugriff auf folgende Funktionen:
- Atlas Online-Archiv: Daten werden über vollständig verwaltete Datenbanken und Cloud-Objektspeicher verteilt, wobei die Daten nahtlos über eine einzige Query abgefragt werden können. Durch das automatische Archivieren von Altdaten sparen Kunden Speicherkosten für Transaktionsdatenbanken und können diese Daten dennoch problemlos abfragen.
- Federated Queries: Eliminieren die Kosten und die Komplexität des Verschiebens und Transformierens von Daten, indem Benutzer eine einzelne Abfrage über Atlas und Altdaten in Amazon S3 ausführen können und ein einziges Ergebnis erhalten.
- Persistieren von Aggregationen zu Amazon S3 & Atlas: Bietet Benutzern mehr Flexibilität, um die Ergebnisse komplexer Aggregationen auf der bevorzugten Speicherebene zu sichern und neue datengesteuerte Erkenntnisse für Echtzeitanwendungen auf kostengünstige Weise bereitzustellen.