MongoDB 5.0 geldi, üretkenliği ve genişletilebilirliği ön plana çıkarıyor

Yıllık olarak MongoDB.Canlı bu haftaki etkinlik, MongoDB kendi adını taşıyan veritabanının bir sonraki büyük sürümünü (versiyon 5.0) tanıtıyor. Bir dereceye kadar MongoDB 5.0'ın öne çıkan özellikleri şaşırtıcı değil çünkü geliştiricilerin çekirdek topluluğu için üretkenliğe daha fazla odaklanılıyor. Ancak yeni sürüm, yeni zaman serisi desteğiyle veri türleri şemsiyesini de genişletiyor ve bunu kurumsal dostu sayılabilecek özellikler takip ediyor.

MongoDB'nin ve müşteri tabanının hızla büyüyen bir bölümünün buluta öncelik vermesi bunun altını çiziyor. Son çeyrek itibarıyla, 2022 Mali Yılı 1. Çeyreği Haziran ayında rapor edilen Atlas Hizmet olarak yönetilen bulut veritabanı (DBaaS) artık toplam gelirlerin %51'ini oluşturuyor.

GELİŞTİRİCİLERLE AŞKI KORUMAK

MongoDB'nin çekirdek kitlesinin uzun süredir başvuruda olduğu göz önüne alındığında bu şaşırtıcı olmamalı DBA'lar veya veri mühendislerinin aksine geliştiriciler, 5.0 sürümünün ana odak noktasının geliştirici olduğunu söylüyor üretkenlik.

Listenin en üstünde 5.0 sürümüyle başlayan sürümlendirilmiş API'ler yer alır. Spesifik olarak bu, uygulama tarafından tanımlanan komutları kullandığı sürece MongoDB'nin geriye dönük uyumluluk taahhüdünde bulunacağı anlamına gelir. Sürümlendirilmiş API. Veritabanı değişebilir ancak uygulamanız değişmemelidir.

Bu, Oracle gibi yerleşik ilişkisel veritabanları için standart onay kutusu olarak kabul edilen özellik türüdür. Bu, satıcının kodu büyük ölçüde kontrol etmesini ve tüm uyumluluk testlerini gerçekleştirmesini gerektirir; bu, emek yoğun bir iştir, ancak bunun dışında Temel kodu kontrol eden satıcılar için basit ve daha fazlası gibi topluluk tabanlı açık kaynak platformları için okyanus çabasını kaynatın. PostgreSQL. MongoDB, MongoDB 5.0 ve sonrası için geliştirilen uygulamalara yönelik API'lerin belirsiz bir süre için vaat edildiğini söylüyor veritabanının temel sürümü değişse bile kod değişikliği gerektirmeden çalışmaya devam edecektir. Böyle bir özelliğe duyulan ihtiyaç, 5.0'dan itibaren MongoDB'nin de yaygınlaşmasıyla daha da önemli hale geliyor. üç aylık sürüm döngüsüne geçiyoruz.

Bir diğer önemli nokta ise MongoDB'nin "yerel" zaman serisi desteği olarak adlandırdığı şeyin yayınlanmasıdır. Bu hem üretkenlik hem de genişletilebilirlik kapsamına girer. Bunun yeni desteklenen bir yerel veri türü olması nedeniyle genişletilebilir. Daha doğrusu, zaman serisi verilerinin yapısı için optimize edilmiş, verileri yeniden yapılandıran özel bir koleksiyon türüdür. şemayı çok daha yüksek depolama yoğunluğuna, kümelenmiş indekslemeye ve daha verimliliğe olanak tanıyan son derece kompakt bir formata dönüştürür IOPS. Bu aynı zamanda bir üretkenlik artışı olarak da görülebilir çünkü yerel zaman serisi desteğiyle MongoDB 5.0, veritabanı motoru içindeki zaman serisi verileriyle ilişkili rutin görevleri yerine getirir.

Birçok MongoDB müşterisi, Bosch gibi, platformu zaman serisi verileri için kullanıyor. Aslında çoğu bulut tabanlı NoSQL veri tabanı için muhtemelen bunu söyleyebilirsiniz. Ancak 5.0'dan önce, tekilleştirme, verilerin toplu olarak gruplandırılması ve kümelenmiş indekslemenin otomatik olarak oluşturulması gibi birçok ilgili zorlu çalışmanın uygulamadaki geliştiriciler tarafından kodlanması gerekiyordu. Artık veritabanı motorunun bir parçası olarak otomatikleştirilecek ve/veya pencere işlevleri ve zamansal işlemler de dahil olmak üzere sorgulama dilindeki yeni uzmanlaşmış operatörlerle ele alınacaktır.

Zaman serisi devam eden bir çalışmadır; Yaşlanma verilerinin altörneklenmesi yaklaşan nokta sürümünde sunulacaktır. Zaman serileri veya genel olarak analizler için doğal bir eşlik eden özellik olacağından, somutlaştırılmış görünümlere ne dersiniz? Bugün manuel olarak kullanılabiliyorlar Talep üzerineancak bunların otomatik olarak oluşturulduğunu görmek isteriz.

Bir diğer önemli zaman tasarrufu da "canlı" yeniden parçalama olacaktır. Bir politika belirlersiniz ve veritabanı zamanı geldiğinde verileri otomatik olarak yeniden dağıtır. Daha önce cesur müşteriler bunu sistemi kapatmadan gerçekleştirebiliyordu ancak süreç karmaşıktı. Canlı yeniden paylaşım için önemli bir kullanım durumu, bir ülke içinde yerel kalması gereken verilerle birlikte gelir. MongoDB bir süredir küresel coğrafi bölümlemeye sahiptir, ancak veriler farklı ülkelerde büyüdüğünde farklı oranlar, bu parçalama politikasını değiştirmenize olanak tanır ve veritabanı verileri yeniden dağıtır otomatik olarak.

Geliştirici odaklı duyurular arasında Unity mobil oyun motoru için Realm SDK, Atlas Search'teki geliştirmeler ve Atlas Data Lake'ten MongoDB Charts desteğinin genişletilmesi yer alıyor. Bu özelliğin özellikle kullanışlı olduğu nokta, veri alımı ve erişim kalıplarının değiştiği ve verimli parçalama kalıplarının verimsiz hale geldiği durumlardır.

JONES'LARI TAKİP ETMEK

"Jones'lara ayak uydurmak" temalı bazı duyurular var. Bu süreçte MongoDB, Atlas bulut hizmeti için sunucusuz bir seçeneğin ön izlemesini sunuyor. MongoDB burada pazarlama yapan ilk şirket değil; sunucusuz, uzun süredir NoSQL dünyasının temel dayanağı olmuştur. Amazon DynamoDB, Azure Cosmos DB, Ve Google Bulut Firestore sunucusuzdur, varsayılan haline gelmiştir DataStax'ın Astra DB hizmeti Apache Cassandra için.

Açık kullanım durumu, öngörülebilir iş yükü düzeylerine sahip olmayan veya geliştirme ekibinin alacağı trafik düzeyine ilişkin güvenilir bir tahminde bulunmadığı yeni veritabanlarıdır. MongoDB ayrıca veri olan ancak "seyrek" iş yükleri gibi nispeten dar bir kullanım durumları kümesi için sunucusuz olmayı hedefliyor. Genel olarak çok fazla veri depolayan, ancak veritabanına yalnızca birkaç yeni okuma yazan bir IoT uygulaması gibi sorgu yoğun günde bir kez. Geliştiricilerin artık kaç düğümün tedarik edileceğini belirleme konusunda endişelenmelerine gerek kalmadığı için sunucusuz bir geliştirici üretkenlik özelliği olarak da değerlendirilebilir. Bununla birlikte, istikrarlı veya tahmin edilebilir büyüklükte bir iş yükünüz varsa, provizyon muhtemelen daha iyi bir seçenektir.

MongoDB 5.0'ın özünde, şirketin yeni uygulamalar için varsayılan platform olarak ilişkisel platformu değiştirme yönündeki daha geniş misyonunu desteklemek için sorgu motorunda ince ayarlar yapılıyor (bununla ilgili daha fazla bilgi aşağıda). Yalnızca operasyonel sorgular için değil aynı zamanda analitik için de daha genişletilebilir hale getirmek amacıyla sorgu motorunu modüler hale getiriyor. Bunun iyi bir örneği, bu sürümde tanıtılan ve küresel olarak işlemle tutarlı bir anlık görüntüye karşı belirli bir zamanda yapılan sorguları destekleyen uzun süreli anlık görüntü sorgularıdır. Bu, MongoDB'nin giderek artan çekiciliğinin bir parçasıdır; Hiçbir zaman saf bir analitik veritabanı olarak görülmeyecek olsa da, gerçek zamanlı analitiği operasyonel platformlara entegre etmek için zorlayıcı nedenler var. Gördük bunun kıpırtıları diğer NoSQL operasyonel platformlarıyla. Aşağıda belirteceğimiz gibi bu, veritabanında makine öğrenimi çıkarımı iş yüklerini çalıştırmak için sıçrama tahtası sağlayabilir.

İLERİYE BAKMAK

MongoDB'nin bir alt teması "birleşik veri deneyimi" sunmaktır. Bunun ne anlama geldiğini sorduğumuzda verdikleri yanıt müşterilerle şirket içinde, bulutta veya herhangi bir dünyada faaliyet gösterdikleri yerde buluşmakla ilgiliydi bölge. Ayrıca bunun farklı veri veya iş yükü türleriyle ilgili olduğu da söylenebilir; zaman serilerinin desteği yeni ve önemli bir hamledir. Aslında bunların hepsi JSON'un esnekliği üzerine inşa edilmiştir. Sürüm 5.0'dan önce MongoDB'de müşterilerin onu zaman serisi verilerini depolamak için kullanmasını engelleyecek hiçbir şey yoktu. Aynı şey şunun için de geçerli grafik verileri. MongoDB kendisini genel amaçlı bir operasyonel veritabanı olarak konumlandırırken, çoklu model desteği hakkında daha fazla mesaj duymayı bekliyoruz.

Bu da bizi SQL'e götürüyor. Şimdiye kadar MongoDB, SQL'i bir adım uzakta tuttu. BI bağlayıcı Tableaus, Qliks veya diğer BI görselleştirme araçlarının ODBC aracılığıyla verilere erişmesini sağlar. Daha önce şirket, SQL ihtiyacını oldukça göz ardı ediyordu ve hatta analistlere sunulan en son brifing materyallerinden bazılarında SQL'in eksikliklerine ilişkin eleştirel ifadelere yer veriliyordu.

Ancak eğer MongoDB birleşik veri deneyimi sunmayı amaçlıyorsa, yakın gelecekte ortadan kaybolmayacak olan geniş SQL topluluğuna daha hoş bir ortam sunması gerekiyor. MongoDB'nin bir sonraki varsayılan kurumsal veritabanı olma mesajını genişletirken, DBA'lara ve belki de veri bilimcilerine daha aktif bir şekilde ilgi göstermesini bekliyoruz.

Belirtildiği gibi, SQL kalabalığına uyum sağlamak bariz bir başlangıç ​​olacaktır; beceri tabanı göz ardı edilemeyecek kadar büyüktür. MongoDB'nin oraya ulaşabilmesinin birkaç yolu var. Örneğin, MySQL gibi, temel depolama motoru takılabilir. Şimdi MongoDB'nin SQL uyumlu bir depolama motoru sunmaya kadar gitmesi gerekip gerekmediğini bilmiyoruz. Dolayısıyla daha pratik bir seçenek, SQL gerçekleştirilmiş görünümler eklemek olabilir. Tahminimiz, ilişkisel görünümün sorgu katmanında gelebileceği ve görünümü temeldeki belge verilerine yansıtabileceği yönündedir. Şirketin mevcut CTO'su olarak, Mark PorterArka hikayesi Amazon Aurora ve Oracle'ı içeren MongoDB'nin artık veri organizasyonunun bu tarafına hizmet verme konusunda deneyimli biri var.

MongoDB'nin gündeminde olmasını beklediğimiz birkaç konu daha var. Atlas'ın hızla büyümesiyle (22. Mali Yıl'ın ilk çeyreği gelirleri yıldan yıla %73 arttı) doğal merakımız, bulutun operasyonel basitliğini isteyen şirket içi müşterilere yöneliyor. Ve hibrit bulut platformları var; Kubernetes çeşitleri gibi tekliflere AWS İleri Karakolları veya IBM Bulut Uydusu Bu, MongoDB'nin şirket içinde tam satıcı tarafından yönetilen DBaaS deneyimi sunması için barındırma kanalını sağlayabilir.

Ayrıca odada 16 tonluk goril var: Yapay zeka ve makine öğrenimi ve veri bilimcilere kur yapma. MongoDB'den henüz pek bir şey duymadık ancak bu tür iş yüklerini daha verimli bir şekilde çalıştırmanın temelini atıyor. Evet, MongoDB'nin bağlayıcıları var Veri tuğlaları Ve IguazioVerilerin beslendiği ve modellerin çalıştırılıp yönetildiği yer. Ve evet var üçüncü kişiler Mongo verilerini alıp makine öğrenimi modellerinin tahmine dayalı analizler gerçekleştirebileceği bir veri ambarına aktarmayı çok ister. Birleşik veri deneyimi temasıyla MongoDB'nin operasyonel yapay zeka iş yüklerini şirket içine alması mantıklı olacaktır.