原文作者 | Adrian Bridgwater

譯者 |天道酬勤，責編 |晉兆雨

頭圖 | CSDN 付費下載自視覺中國

提供特定技術子集的軟件供應商，喜歡用盡可能廣泛的標簽來提升自己，這是一種傳達平臺寬度和能力的方式。

我們知道MongoDB以開源根數據庫而聞名，但是該公司現在時髦地稱自己為“現代通用數據庫平臺”，好像是在暗示著：現代數據挑戰讓你失望……？為什么不嘗試新的和改進的MongoDB？

盡管市場營銷語言嘲諷，開放數據庫無疑比以往任何時候都更“當下”， MongoDB做的不僅僅是剛開始時的數據庫功能。那么Mongo有什么新變化？

瘋狂的數據蔓延出現

該公司的最新消息表明，它的目標是無論數據在哪里，都能為軟件開發人員提供一種方式，來更好的處理數據。現在許多不同的地點、系統、平臺、設備、云服務等中都生成數據，因此在本地處理數據的能力是目前IT行業的關鍵信息。MongoDB的總裁兼首席執行官Dev Ittycheria解釋了“數據蔓延”的存在，以及他的公司打算對此做些什么。

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Ittycheria說“如今，開發人員需要與數據蔓延作斗爭，也就是說，他們需要在不同系統上使用大量的技術、數據模型、應用程序編程接口(APIs)和編程語言，來支持用戶在現代應用程序中所需的事務、搜索和分析功能。雖然云計算給科技行業帶來了革命性的變化，提供了低廉的入門成本和無限的規模(以及其他已證明的優勢)，但大多數云遷移僅復制了傳統數據中心的復雜性和弊端”。

在這里假設的是，如果我們認為所有的復雜性提供了更多的選擇，那么它確實可以， 但是，在這種瘋狂的數據蔓延中，只有找到解決問題的一種方法時，才能看到它蔓延到筒倉和碎片群中。

該公司做出這些聲明是為了驗證其最新產品的地位。MongoDB 4.4的發布，Atlas Data Lake和Atlas Search的普遍可用性，以及MongoDB Realm的普遍可用性，都聲稱可以擺脫數據孤島和碎片化的API，據公司稱，是由于MongoDB Cloud提供了一個開發人員優化的云—移動平臺。

使用數據模型瀏覽數據庫

MongoDB通過提供“文檔數據模型”來工作，開發人員可以使用該模型，以應用程序所需的任何方式來構造數據。我們可以將數據模型視為一種數據上下文映射，它描述了數據庫中不同實體的性質、形式和角色，以及數據庫內部不同實體之間的相互關系。MongoDB的文檔數據模型允許軟件應用程序了解不同類型數據之間的差異(和重要性)，從簡單的鍵值對，到豐富的數據和層次結構對象。可以使用單個應用程序編程接口(API)查詢所有這些類型的數據。

MongoDB在這里所做的努力，是為了給軟件開發人員提供一種體驗，在廣泛的應用程序工作負載的一致和高效。該公司表示，“關鍵業務”交易和分析應用程序在MongoDB上的各個行業組織中運行：金融服務，醫療保健，電信，保險，游戲等。

7-Eleven數字技術總監Srikanth Gandra說“ 7—Eleven使用MongoDB Realm構建了一個利用Realm Sync的庫存管理系統。自從將基于MongoDB Realm的應用程序推廣到北美的8500家商店后，我們已經能夠在20000多個設備上幾乎實時地同步數據”。“我們從商店經理那里聽到了很好的反饋。他們可以立即使用設備，而不必像過去那樣，初次啟動時需要等待幾分鐘下載數據。數據準確性，尤其是銷售或出貨時的庫存數據，確實得到了改善。”

重要的搜索功能

對此處提供的其他功能進行更深入的了解，為了簡化現代數據基礎架構，在MongoDB Cloud平臺上添加了Atlas Data Lake和Atlas Search，并通過豐富的搜索體驗擴展應用程序，釋放對存儲在數據庫中的數據進行分析的功能。

我們已經說過，那里的數據太復雜了，因此以這種方式搜索數據顯得更加重要。實際上MongoDB走得更遠，它聲稱執行“搜索(在復雜的、分散的、可能斷開的數據基礎設施上的功能)的能力已成為每個應用程序的一項重要功能”。

MongoDB首席產品官Sahir Azam說“如果沒有基于相關性的搜索功能，構建現代應用程序用戶體驗幾乎是不可想象的。不幸的是，這仍然是一項復雜的任務，需要開發人員啟動搜索數據庫，保持數據同步，并獨立于其核心記錄數據庫進行擴展” 。

Azam表示，Atlas Search通過為開發人員提供一個搜索引擎，它與核心數據庫有相同的語言和數據模型，從而消除了這些麻煩。MongoDB認為搜索是構建現代應用程序的基礎層的擴展。

Atlas Search通過一致的API與Atlas云數據庫深度集成，用戶不需要啟動單獨的搜索引擎，并在不同數據之間能夠同步數據移動。使用Atlas UI或API創建索引后，開發人員便可以運行復雜的搜索查詢。

多種數據源和接口

我們的考慮的核心應該是數據環境的復雜性，在那里明顯有大量的數據源和數據接口，因此，能夠從抽象的前端接口克服這種復雜性，而不必遍歷多個后端目標。

原文鏈接：

https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2020/06/11/mongodb-plots-escape-route-out-of-the-data-sprawl/?ss=cloud#6d5b6030a34a

原文作者：Adrian Bridgwater

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mongodb转实体对像_MongoDB 计划从“Data Sprawl”中逃脱的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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