MongoDB 8.0已全面可用

在这里插入图片描述
全球广受欢迎的文档型数据库MongoDB目前最新最强的版本,在易用性、企业级安全性、
弹性、可用性等方面均有大幅提升,适用于各种应用程序。

  • MongoDB 8.0的优化使整体吞吐量提高了32%,时间序列数据聚合的处理速度提高了200%以上。
  • MongoDB 8.0的新扩展功能,使数据分发速度提高了50倍,单分片集群成本降低了50%,实现了高效的扩展性。
  • MongoDB 8.0扩展了业界首创的可查询加密功能,可在更多的使用场景提供全生命周期的数据保护。

MongoDB近日宣布MongoDB 8.0已全面可用,这是全球倍受欢迎的文档型数据库MongoDB迄今为止性能最强的版本。全球数百万开发者以及包括70%的财富100强企业和领先的跨国企业在内的50,000多家客户,将MongoDB作为可信赖的操作数据库(operational database),覆盖广泛的使用场景。MongoDB 8.0具有显著的性能提升、降低的扩展成本以及额外的可扩展性、弹性和数据安全功能。 MongoDB 8.0现已通过MongoDB Atlas在亚马逊云科技(AWS)、谷歌云和微软Azure提供,并通过MongoDB Enterprise Advanced支持本地和混合部署,另外也有MongoDB社区版可供免费下载。

MongoDB首席技术官Jim Scharf表示:“来自各行各业的客户告诉我们,核心操作数据库必须在任何规模下都能表现出色,这对他们至关重要。开发者长期以来都非常喜欢使用MongoDB进行开发,因此我们确保8.0在开发者易用性方面保持了极高的标准。MongoDB 8.0还旨在超越客户极为严格的安全、弹性、可用性和性能要求,是MongoDB迄今最令人印象深刻的版本。MongoDB 8.0为客户在现在和未来构建各种应用程序提供了极为坚实的基础。”

许多客户主要通过应用程序与组织进行互动,期待这些应用程序能够提供可靠、快速的体验。同样,组织也需要确保其应用程序安全、稳健、性能卓越,并能在任何情况下高效运行。MongoDB具备的易用性、可扩展性、高性能、业界领先的安全功能以及灵活存储和处理几乎所有类型数据的能力,使之成为了开发者构建应用程序以及客户使用这些应用程序的理想解决方案。 作为迄今为止最佳的MongoDB版本,MongoDB 8.0专为满足各种企业应用的需求而打造,助力开发团队构建创新的、以客户为中心的应用程序。

Metaphor联合创始人兼首席技术官Mars Lans表示:“自2022年成为MongoDB客户以来,我们非常喜欢使用MongoDB进行开发。文档模型的灵活性、MongoDB存储结构化和非结构化数据的能力以及其强大的可扩展性,使MongoDB成为Metaphor理想的数据库解决方案。 我们对MongoDB 8.0的新功能感到非常兴奋,期待用它构建关键任务应用程序。”

OCELL首席技术官Felix Horvat表示:“作为一家致力于通过数据驱动的气候项目来释放森林全部潜力的公司,利用合适的技术对于我们的使命至关重要。使用MongoDB 8.0后,我们的性能得到了显著提升,其中一些查询的运行速度比以前快了一倍。这种改进不仅增强了我们的数据处理能力,还与我们对资源效率的承诺完美契合。通过优化后端操作,我们可以更有效地开展气候项目,同时节约资源,这真正体现了我们对可持续解决方案的一以贯之。”

MongoDB 8.0以企业级的安全性、耐久性、可用性和性能为重点,通过超过45项的架构改进和新功能,提供以下能力:

适用于各种应用的优化性能

随着数据应用的生成和使用增长,效率低下可能导致基础设施成本增加和性能下降。由于许多客户主要通过应用程序与企业互动,应用程序性能不佳或不稳定可能导致客户不满、机会流失和收入减少。因此,组织必须确保其应用程序始终运行良好。

MongoDB 8.0通过允许应用程序快速查询和转换数据来提高性能。 MongoDB 8.0中的架构优化显著减少了内存使用和查询时间,批处理能力也比之前的版本更加高效。具体而言,MongoDB 8.0的特点包括:

  • 吞吐量提升32%
  • 批量写入速度提升56%
  • 数据复制期间并发写入速度提高20%

此外,MongoDB 8.0可以处理更高大规模的时间序列数据,执行复杂聚合操作的速度提升超过200%,且资源消耗和成本更低。

创新加密技术,解锁新用例

数据保护和安全性至关重要。使用强大的加密技术来保护敏感信息比以往任何时候都更加重要。组织必须通过加密保护其数据在整个生命周期中的安全:在网络传输过程中、在存储时的静止状态以及在进行查询和处理时的使用状态。然而,在数据被查询和处理时进行加密可能会带来挑战,可能导致数据在不经意间暴露或被威胁行为者窃取。

**MongoDB 可查询加密 (Queryable Encryption) ** 是由MongoDB加密研究小组 (Cryptography Research Group)开发的行业首创技术,允许客户对敏感应用程序数据进行加密,将其以完全随机化的加密形式安全地存储在MongoDB数据库中,并对加密数据进行表达式查询(expressive queries),且无需加密专业知识。

在MongoDB 8.0中,范围查询功能进一步加强了可查询加密,可通过在整个生命周期内保持高度敏感数据的加密状态,减少在存储和处理这些数据的应用程序中数据意外暴露和被恶意行为者窃取的风险,且无需加密专业知识。

更快的水平扩展以实现高可用性

随着组织的发展,其应用程序需求也在不断演变。例如,对于最初仅为数千用户设计应用程序的组织来说,扩展到支持数百万用户是一个挑战。在生产应用程序中实现架构更改可能很困难——成本高昂、耗时,并且可能需要专业技能。自2010年推出水平扩展以来,MongoDB在每个数据库版本中都不断改进强大的扩展功能。

在MongoDB 8.0中,水平扩展比以往更快、更容易,并且启动成本更低。水平扩展允许应用程序通过将数据拆分到多个服务器(称为分片),以突破传统数据库资源的限制,而无需为单个服务器预先配置越来越多的计算资源。MongoDB 8.0的分片改进使数据分发速度提高了50倍,启动成本降低了50%,且无需额外的配置或设置。

应对意外应用需求的弹性

最终用户期望即使在需求高峰和使用量激增期间,应用程序体验也能保持不受影响。没有高度持久操作数据库的组织,可能会在需求高峰时遇到应用程序响应迟缓(甚至宕机),从而导致客户体验不佳。

MongoDB 8.0 为团队提供了更大的控制权,以优化数据库在不可预测的使用高峰和持续高需求期间的性能。MongoDB 8.0 包括为运行中的查询设置默认最大时间限制的能力,拒绝反复出现的问题查询类型,并设置查询设置以在数据库重启等事件中持续存在,从而帮助在高需求情况下为应用程序提供一致的性能。

降低向量应用的成本并增加其扩展能力

向量搜索的引入为从非结构化数据中获取洞见提供了可能。然而,使用全精度向量的大规模向量应用可能会导致高昂的处理成本和过长的查询时间,从而阻碍可扩展性和性能。

MongoDB 通过在 Atlas Vector Search 中增加利用量化向量和自动量化全精度向量的能力来应对这一挑战。量化向量是全精度向量的压缩表示形式,它们所需的内存显著减少(减少73%至96%),检索速度更快,同时保持精度。 通过量化向量,客户可以以更大规模和更低成本构建各种搜索和人工智能应用。当与 Search Nodes(可独立扩展和优化资源的MongoDB基础设施)结合使用时,量化向量可以进一步降低成本并提高性能。

标量量化向量导入功能现已全面推出,客户能够直接在 MongoDB Atlas 中操作,从其选择的嵌入模型中无缝地导入和使用量化向量。

MongoDB 8.0以上新功能使其成为构建各种企业应用程序时最为速度快、持久、安全、可靠的MongoDB版本。

MongoDB 8.0现已通过MongoDB Atlas(MongoDB的多云开发者数据平台)提供;也已成为MongoDB Enterprise Advanced的一部分,可用于本地和混合部署;同时也可从mongodb.com/try免费下载MongoDB 社区版。

如何从MongoDB旧版本升级至8.0,可登录参考升级指南

关于MongoDB
MongoDB总部位于美国纽约,致力于释放软件与数据潜能,以赋能创新者开创新行业或变革、颠覆现有行业。由开发者构建并服务开发者的MongoDB开发者数据平台,是一个集成了多个相关服务的数据库,可帮助开发团队应对当今市场对各种现代应用不断增长的需求,并提供统一且一致的用户体验。MongoDB在全球100多个国家和地区拥有超过50,000个客户。自2007年以来,MongoDB数据库平台的下载量达数亿次,MongoDB University课程已培养了数百万名开发者。欲了解更多信息,点击访问

MongoDB Atlas
MongoDB Atlas 是 MongoDB 公司提供的 MongoDB 云服务,由 MongoDB 数据库的开发团队构建和运维,可以在亚马逊云科技、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 云平台上轻松部署、运营和扩展。MongoDB Atlas 内建了 MongoDB 安全和运维最佳实践,可自动完成基础设施的部署、数据库的构建、高可用部署、数据的全球分发、备份等即费时又需要大量经验运维工作。让您通过简单的界面和 API 就 可以完成这些工作,由此您可以将更多宝贵的时间花在构建您的应用上。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/894169.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SSD |(七)FTL详解(中)

文章目录 📚垃圾回收🐇垃圾回收原理🐇写放大🐇垃圾回收实现🐇垃圾回收时机 📚解除映射关系📚磨损均衡 📚垃圾回收 🐇垃圾回收原理 ✋设定一个迷你SSD空间: 假…

OpenAi推出ChatGPT客户端

10 月 18 日,继苹果 macOS 版之后,OpenAI 为微软 Windows 用户推出了 ChatGPT 应用桌面客户端。目前这款应用正在测试,ChatGPT Plus / Enterprise / Team / Edu 版本的付费用户可以在微软应用商店中下载使用。 这款应用实质上是网页版 ChatGP…

Part1_MCP4017T-502E/LT型数字变阻器使用方法

MCP4017T-502E/LT是Microchip(微芯)公司的一款SC70封装且具备7位单I2C™数字端口与易失性存储器数字电位器,通过数字接口来控制电位器的阻值大小,可用于需要精确调整电压分压比、信号增益控制等应用场景。相比传统的机械电位器&am…

【Java】多线程 Start() 与 run() (简洁实操)

Java系列文章目录 补充内容 Windows通过SSH连接Linux 第一章 Linux基本命令的学习与Linux历史 文章目录 Java系列文章目录一、前言二、学习内容:三、问题描述start() 方法run() 方法 四、解决方案:4.1 重复调用 .run()4.2 重复调用 start()4.3 正常调用…

初识Linux · 重定向和缓冲区

目录 前言: 预备知识 缓冲区 重定向 前言: 其实有了文件2的预备知识,我们已经初步了解了文件描述符fd是什么,底层是如何运作的了,那么本文,我们通过文件描述符对重定向和缓冲区有一个更深层次的理解&a…

鸿蒙开发案例:推箱子

推箱子游戏(Sokoban)的实现。游戏由多个单元格组成,每个单元格可以是透明的、墙或可移动的区域。游戏使用Cell类定义单元格的状态,如类型(透明、墙、可移动区域)、圆角大小及坐标偏移。而MyPosition类则用于…

三菱PLC如何实现数据排序的分析?

一、分析 将D100到D104中的据从小到大排序结果存在D100到D104中,如D100到D104中存入100,34,27,45,22这5个数据,编写一个子程序,只到通过调用这个子程序就可以实现这5个数据的排序。当然简单的方…

iOS IPA上传到App Store Connect的三种方案详解

引言 在iOS应用开发中,完成开发后的重要一步就是将IPA文件上传到App Store Connect以便进行测试或发布到App Store。无论是使用Xcode进行原生开发,还是通过uni-app、Flutter等跨平台工具生成的IPA文件,上传到App Store的流程都是类似的。苹果…

衡石分析平台系统分析人员手册-应用模版

应用模板​ 应用模板使分析成果能被快速复用,节省应用创作成本,提升应用创作效率。此外应用模板实现了应用在不同环境上快速迁移。 支持应用复制功能 用户可以从现有的分析成果关联到新的分析需求并快速完成修改。 支持应用导出为模板功能 实现多个用户…

数论的第二舞——卡特兰数

当然了,虽然主角是卡特兰数,但是我们该学的数论还是不能落下的,首先先来介绍一个开胃小菜线性筛 1.积性函数: 2.线性筛 线性筛的筛选素数的时间复杂度更低,可以达到O(n)的时间复杂度 将每一轮进行筛选的数 n 表示…

Threejs 实现3D 地图(02)创建3d 地图

"d3": "^7.9.0", "three": "^0.169.0", "vue": "^3.5.10" 地图数据来源&#xff1a; DataV.GeoAtlas地理小工具系列 <script setup> import {onMounted, ref} from vue import * as THREE from three im…

Spring Cloud 解决了哪些问题?

大家好&#xff0c;我是锋哥。今天分享关于【Spring Cloud 解决了哪些问题&#xff1f;】面试题&#xff1f;希望对大家有帮助&#xff1b; Spring Cloud 解决了哪些问题&#xff1f; 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 Spring Cloud 是一个为构建分布式…

汽车建模用什么软件最好?汽车建模渲染建议!

在汽车建模和渲染领域&#xff0c;选择合适的软件对于实现精确的设计与高质量的视觉效果至关重要。那么不少的汽车设计师如何选择合适的建模软件与渲染方案呢&#xff0c;一起来简单看看吧&#xff01; 一、汽车建模用软件推荐 1、Alias Autodesk旗下的Alias系列软件是汽车设…

C语言复习第4章 数组

目录 一、一维数组的创建和初始化1.1数组的创建1.2 变长数组1.3 数组的初始化1.4 全局数组默认初始化为01.5 区分两种字符数组1.6 用sizeof计算数组元素个数1.7 如何访问数组元素1.8 一维数组在内存中的存储(连续存储)1.9 访问数组元素的另一种方式:指针变量1.10 数组越界是运行…

【Linux】平台设备驱动

在设备驱动模型中&#xff0c;引入总线的概念可以对驱动代码和设备信息进行分离。但是驱动中总线的概念是软件层面的一种抽象&#xff0c;与我们SOC中物理总线的概念并不严格相等。 物理总线&#xff1a;芯片与各个功能外设之间传送信息的公共通信干线&#xff0c;其中又包括数…

百度AI图片助手 处理本地图片

import random import time import requests import base64 import os import datetime import numpy as np import cv2 from PIL import Image import argparseclass IMGNetProcess(object):"""百度 图片处理"""def __init__(self, file, kind)…

【计算机网络】HTTP报文详解,HTTPS基于HTTP做了哪些改进?(面试经典题)

HTTP协议基本报文格式 在计算机网络中&#xff0c;HTTP&#xff08;超文本传输协议&#xff09;是应用层的一种协议&#xff0c;用于客户端&#xff08;通常是浏览器&#xff09;和服务器之间的通信。HTTP报文分为请求报文和响应报文&#xff0c;以下是它们的基本格式。 1. H…

Java爬虫API:获取商品详情数据的利器

为什么选择Java爬虫API 强大的库支持&#xff1a;Java拥有丰富的网络编程库&#xff0c;如Apache HttpClient、OkHttp等&#xff0c;这些库提供了强大的HTTP请求功能&#xff0c;使得发送请求和处理响应变得简单。高效的数据处理&#xff1a;Java的数据处理能力&#xff0c;结…

如何给手机换ip地址

在当今数字化时代&#xff0c;IP地址作为设备在网络中的唯一标识&#xff0c;扮演着举足轻重的角色。然而&#xff0c;有时出于隐私保护、网络访问需求或其他特定原因&#xff0c;我们可能需要更改手机的IP地址。本文将详细介绍几种实用的方法&#xff0c;帮助您轻松实现手机IP…

计算力学|采用python进行有限元模拟

从abaqus输出的inp文件中读取节点和单元信息 import meshio mesh meshio.read(Job-3.inp) coords mesh.points###coords即为各个节点的坐标 Edof mesh.cells_dict[triangle]#Edof为三角形单元的节点号 1.单元刚度矩阵 def element_stiffness(n1,coords,E,v,t): node1 c…