Einheitliche Datenplattform für Entwickler

Dev Ittycheria, President & CEO von MongoDB: "Unsere Vision ist es, eine Datenplattform für Entwickler anzubieten, die ein modernes und elegantes Entwicklererlebnis bietet, eine Vielzahl von Anwendungsfällen unterstützt und die Leistung und Skalierung bietet, die anspruchsvollsten Anforderungen genügen."

MongoDB hat eine Reihe von Funktionen angekündigt, die es Entwicklern erleichtern sollen, In-App-Analysen zu erstellen und reichhaltigere Anwendungserlebnisse zu ermöglichen. Die im Laufe des Jahres verfügbare Column-Store-Indizierung soll es Nutzern ermöglichen, einen eigens erstellten Index zu erstellen und zu pflegen, der viele gängige analytische Abfragen beschleunigt, ohne dass Änderungen an der Dokumentenstruktur erforderlich sind oder Daten in ein anderes System verschoben werden müssen. Darüber hinaus sollen Analytik-Nodes jetzt separat skaliert werden können, so dass Teams die Leistung ihrer operativen und analytischen Abfragen unabhängig voneinander abstimmen können, ohne dass es zu einer Über- oder Unterversorgung kommt. Hier einige Highlights:

MongoDB-Zeitreihen-Sammlungen sollen es einfacher machen, Anwendungen schneller und kostengünstiger zu erstellen, die physische Systeme überwachen, Vermögenswerte verfolgen oder mit Finanzdaten umgehen. In der kommenden Version 6.0 von MongoDB sollen Zeitreihensammlungen sekundäre Indizes für Messungen unterstützen und Verbesserungen der Leseleistung sowie Optimierungen für eine schnellere Sortierung zeitbasierter Daten bieten.

Atlas Search gilt als der schnellste und einfachste Weg, relevanzbasierte Suchfunktionen in Anwendungen zu integrieren. Mit Search Facets können Entwickler jetzt Sucherlebnisse erstellen, die es Endbenutzern ermöglichen, ihre Ergebnisse nahtlos zu durchsuchen, einzugrenzen oder nach verschiedenen Kategorien zu verfeinern.

Die SQL-Schnittstelle von Atlas bietet Datenanalysten, die hauptsächlich mit SQL-Tools arbeiten, eine Möglichkeit, mit Atlas-Daten in einer Read-Only-Schnittstelle zu interagieren. Dies soll es vereinfachen, Atlas-Daten mit SQL-basierten Tools nativ abzufragen und zu visualisieren, während die Flexibilität des Dokumentenmodells erhalten bleibt. Darüber kann man Daten in Atlas-Clustern und Cloud-Objektspeichern mit SQL abfragen, ohne dass eine Datenmanipulation, eine Schemadefinition oder ein Flattening der Daten erforderlich ist.

Das Daten-API erlaubt den Zugriff auf Atlas-Daten über HTTPS ohne operativen Overhead. Dadurch bekommen Entwickler die Möglichkeit, Atlas-Daten einfach in andere Apps und Dienste in der Cloud oder in ihre Serverless-Architekturen zu integrieren.

Die vollständige Liste der neuen Funktionen und Verbesserungen finden Sie unter: https://www.mongodb.com/new.