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Being Latine in Tech: Two MongoDB Employees Share Their Advice on Building Careers in Engineering

Ashley Naranjo and Martin Bajana, members of MongoDB’s employee resource group QueLatine, share their career journeys and offer insight into how other members of the Latine community can build careers in tech. Jackie Denner: How did you make your way into the tech industry? Ashley Naranjo: I am a first-generation Latina with a passion for Information Technology and a knack for problem-solving. After graduating early from high school, I embarked on a career in Nursing. I chose Nursing initially because I wanted to make a difference and help others, but my path took an unexpected turn when COVID-19 reshaped our world. In light of the circumstances, I reevaluated my options and decided to seize an opportunity with a program called Year Up . During the intensive six-month training and deployment phase, I not only completed rigorous coursework but also obtained IT Google Coursera certifications and actively pursued CompTIA certifications. This experience allowed me to secure an internship at Meta (Facebook) as an Enterprise Operation IT Support Tech, where my love for technology blossomed. During my time at Meta, I had the privilege of assisting diverse Meta users worldwide with a wide range of technical issues, including troubleshooting, software and hardware support, internal access permissions, and more. The exposure to a global tech environment further fueled my passion for the field. When my internship concluded, I was offered a 1-year contract role with Meta to continue my work as a support tech for the same team. Throughout that year, I immersed myself in all aspects of technology, maximizing my learning opportunities and applying my networking skills. As time went on, I knew I needed a new challenge. This led me to embark on a search for an exciting role, which eventually brought me to MongoDB. I am passionate about driving technological innovation, and MongoDB is a place where I can make an impact. Martin Bajana: My interest in technology stems from a variety of sources. From a young age, I developed a strong passion for video games and exploring new technologies. Whether it was experimenting with the latest gaming consoles or delving into computer hardware, I relished the opportunity to learn and understand the inner workings of these technologies. In school, I discovered my affinity for mathematics, which further solidified my decision to pursue a career in the tech industry. Choosing to study computer science in college was a natural progression for me, as it allowed me to combine my love for technology with my aptitude for problem-solving. After completing my education, I was recruited by Verizon, where I worked on front-end applications and Android development. Although the transition was initially challenging, I persevered and regained my confidence. It was during this period that I realized a career in technology was my long-term aspiration. Throughout my tenure at Verizon, I embraced opportunities to work across various teams, acquiring valuable experience and honing my skills. Eventually, I made the decision to join MongoDB, which has provided me with an enriching journey and the chance to shape my career in the tech industry. JD: Have there been any challenges you've faced throughout your career? AN: Imposter syndrome has been a significant challenge for me throughout my career, and it's something I still deal with to this day. When surrounded by my talented colleagues, I would often compare myself to them and focus on my perceived weaknesses and flaws, leading to a lack of self-confidence. However, I tackled this issue by addressing my feelings with my manager. Her support and guidance helped me realize my own potential and acknowledge my accomplishments. Maintaining a positive mindset has enabled me to view myself as a competent engineer and recognize the value I bring to my team. I have learned to take ownership of my successes and embrace opportunities for growth. Stepping out of my comfort zone has become a regular practice, as personal and professional development often stems from embracing challenges and discomfort. By giving myself permission to take up space and be confident in my abilities, I have been able to overcome imposter syndrome and continue to thrive in my role. MB: I have been fortunate enough to work for companies and teams that value and respect me for the work I deliver. Being in the tech industry and growing up in a culturally diverse region of the country, I have had exposure to individuals from various backgrounds and identities, which has made me more comfortable as a Latinx individual in the industry. My personal goal is to promote a work environment where everyone is judged based on the contributions they bring to the team, rather than their identity. I believe in supporting and respecting the identities of my peers and coworkers while fostering a culture of inclusivity and equality. JD: How has MongoDB supported your career growth and development? AN: In my time working at MongoDB, I have experienced exceptional support that has greatly contributed to my professional development and growth. As an engineer at MongoDB, I have been provided with numerous opportunities to expand my knowledge and skills through participation in tech talks, hackathons, and continuous learning about emerging technologies. I am grateful for the proactive approach taken by my manager and team leaders in fostering my growth as an engineer. Additionally, MongoDB's commitment to diversity and inclusion is evident through the company's DEI initiatives. Platforms like our employee resource group “QueLatine” have made me feel a stronger sense of connection and belonging, particularly among my Latinx peers. By recognizing the power of our diverse backgrounds and experiences, MongoDB empowers us to have a meaningful impact in the industry. MB: I have experienced full support from my leader since day one. They have proactively sought to understand my career goals and have helped me create a clear career path to achieve those goals. This level of support has enabled me to take on challenging projects and initiatives within the company, allowing me to grow and develop in my career. Furthermore, MongoDB offers a wealth of learning and development resources to its employees, which I have fully utilized to continue learning and growing my skill set. JD: What is your advice for other Latines who want to begin careers in tech? AN: Having made a significant career change myself, I can empathize with the challenges that come with exploring new paths, particularly in the tech industry. As a Latina in tech, I feel a strong desire to encourage and raise awareness within our community about the incredible resources and opportunities that are available to us. My advice to others who may be considering a similar journey is to prioritize the continuous development of your technical skills, actively seek out mentoring opportunities, push yourself beyond your comfort zone by honing your networking abilities, and most importantly, believe in yourself and your ability to achieve great things! MB: Navigating the vast world of technology can certainly be overwhelming, but it's important not to fear feeling lost. Even after 12 years in this career, there are still days where I come across something I've never heard of before. Fortunately, we live in a world abundant with resources for continuous learning. My advice is to take the time to explore and ask questions. Seek out open-source projects that you can contribute to, and connect with other professionals in the tech industry who can share their experiences and provide guidance. Additionally, taking advantage of hackathons and other tech events can expose you to new technologies and ideas. Don't be afraid to make mistakes, and most importantly, don't give up! Join us in transforming the way developers work with data. Build your tech career at MongoDB .

September 20, 2023

Fusing MongoDB and Databricks to Deliver AI-Augmented Search

With customers' attention more and more dispersed across channels, platforms, and devices, the retail industry rages with the relentless competition. The customer’s search experience on your storefront is the cornerstone of capitalizing on your Zero Moment of Truth, the point in the buying cycle where the consumer's impression of a brand or product is formed. Imagine a customer, Sarah, eager to buy a new pair of hiking boots. Instead of wandering aimlessly through pages and pages of search results, she expects to find her ideal pair easily. The smoother her search, the more likely she is to buy. Yet, achieving this seamless experience isn't a walk in the park for retailers. Enter the dynamic duo of MongoDB and Databricks. By equipping their teams with this powerful tech stack, retailers can harness the might of real-time in-app analytics. This not only streamlines the search process but also infuses AI and advanced search functionalities into e-commerce applications. The result? An app that not only meets Sarah's current expectations but anticipates her future needs. In this blog, we’ll help you navigate through what are the main reasons to implement an AI-augmented search solution by integrating both platforms. Let’s embark on this! A solid foundation for your data model For an e-commerce site built around the principles of an Event Driven and MACH Architecture , the data layer will need to ingest and transform data from a number of different sources. Heterogeneous data, such as product catalog, user behavior on the e-commerce front-end, comments and ratings, search keywords, and customer lifecycle segmentation- all of this is necessary to personalize search results in real time. This increases the need for a flexible model such as in MongoDB’s documents and a platform that can easily take in data from a number of different sources- from API, CSV, and Kafka topics through the MongoDB Kafka Connector . MongoDB's Translytical capabilities, combining transactional (OLTP) and analytical (OLAP) offer real-time data processing and analysis, enabling you to simplify your workloads while ensuring timely responsiveness and cost-effectiveness. Now the data platform is servicing the operational needs of the application- what about adding in AI? Combining MongoDB with Databricks, using the MongoDB Spark Connector can allow you to train your models with your operational data from MongoDB easily and to trigger them to run in real-time to augment your application as the customer is using it. Centralization of heterogeneous data in a robust yet flexible Operational Data Layer The foundation of an effective e-commerce data layer lies in having a solid yet flexible operational data platform, so the orchestrating of ML models to run at specific timeframes or responding to different events, enabling crucial data transformation, metadata enrichment, and data featurization becomes a simple, automated task for optimizing search result pages and deliver a frictionless purchasing process. Check out this blog for a tutorial on achieving near real-time ingestion using the Kafka Connector with MongoDB Atlas, and data processing with Databricks Spark User Defined Functions. Adding relevance to your search engine results pages To achieve optimal product positioning on the Search Engine Results Page (SERP) after a user performs a query, retailers are challenged with creating a business score for their products' relevance. This score incorporates various factors such as stock levels, competitor prices, and price elasticity of demand. These business scores are complex real-time analyses calibrated against so many factors- it’s a perfect use case for AI. Adding AI-generated relevance to your SERPs can accurately predict and display search results that are most relevant to users' queries, leading to higher engagement and increased click-through rates, while also helping businesses optimize their content based on the operational context of their markets. The ingestion into the MongoDB Atlas document-based model laid the groundwork for this challenge, and leveraging the MongoDB Apache Spark Streaming Connector companies can persist their data into Databricks, taking advantage of its capabilities for data cleansing and complex data transformations, making it the ideal framework for delivering batch training and inference models. Diagram of the full architecture integrating MongoDB Atlas and Databricks for an e-commerce store, real-time analytics, and search MongoDB App Services act as the mortar of our solution, achieving an overlap of the intelligence layer in an event-driven way, making it not only real-time but also cost-effective and rendering both your applications and business processes nimble. Make sure to check out this GitHub repository to understand in depth how this is achieved. Data freshness Once that business score can be calculated comes the challenge of delivering it over the search feature of your application. With MongoDB Atlas native workload isolation, operational data is continuously available on dedicated analytics nodes deployed in the same distributed cluster, and exposed to analysts within milliseconds of being stored in the database. But data freshness is not only important for your analytics use cases, combining both your operational data with your analytics layer, retailers power in-app analytics and build amazing user experiences across your customer touch points. Considering MongoDB Atlas Search 's advanced features such as faceted search, auto-complete, and spell correction, retailers rest assured of a more intuitive and user-friendly search experience not only for their customers but for their developers, as it minimizes the tax of operational complexity as all these functionalities are bundled in the same platform. App-driven analytics is a competitive advantage against traditional warehouse analytics Additionally, the search functionality is optimized for performance, enabling businesses to handle high search query volumes without compromising user experience. The business score generated from the AI models trained and deployed with Databricks will provide the central point to act as a discriminator over where in the SERPs any of the specific products appear, rendering your search engine relevance fueled and securing the delivery of a high-quality user experience. Conclusion Search is a key part of the buying process for any customer. Showing customers exactly what they are looking for without investing too much time in the browsing stage reduces friction in the buying process, but as we’ve seen it might not be so easy technically. Empower your teams with the right tech stack to take advantage of the power of real-time in-app analytics with MongoDB and Databricks. It’s the simplest way to build AI and search capabilities into your e-commerce app, to respond to current and future market expectations. Check out the video below and this GitHub repository for all the code needed to integrate MongoDB and Databricks and deliver a real-time machine-learning solution for AI-augmented Search.

September 19, 2023

Why Queryable Encryption Matters to Developers and IT Decision Makers

Enterprises face new challenges in protecting data as modern applications constantly change requirements. There are new technologies, advances in cryptography, regulatory constraints, and architectural complexities. The threat landscape and attack techniques are also changing, making it harder for developers to be experts in data protection. Client-side field level encryption , sometimes referred to as end-to-end encryption, provides another layer of security that enables enterprises to protect sensitive data. Although client-side encryption fulfills many modern requirements, architects, and developers face challenges in implementing these solutions to protect their data efficiently for several reasons: Multiple cryptographic tools to choose from — Identifying the relevant libraries, selecting the appropriate encryption algorithms, configuring the selected algorithms, and correctly setting up the API for interaction are some of the challenges around tools. Encryption key management challenges — how and where to store the encryption keys, how to manage access, and how to manage key lifecycle such as rotation and revocation. Customize application(s) — Developers might have to write custom code to encrypt, decrypt, and query the data requiring widespread application changes. With Queryable Encryption now generally available, MongoDB helps customers protect data throughout its data lifecycle — data is encrypted at the client side and remains encrypted in transit, at rest, and in use while in memory, in logs, and backups. Also, MongoDB is the only database provider that allows customers to run rich queries on encrypted data, just like they can on unencrypted data. This is a huge advantage for customers as they can query and secure the data confidently. Why does Queryable Encryption matter to IT decision-makers and developers? Here are a few reasons: Security teams within enterprises deal with protecting their customers’ sensitive data — financial records, personal data, medical records, and transaction data. Queryable Encryption provides a high level of security — by encrypting sensitive fields from the client side, the data remains encrypted while in transit, at rest, and in use and is only ever decrypted back at the client. With Queryable Encryption, customers can run expressive queries on encrypted data using an industry-first fast, encrypted search algorithm. This allows the server to process and retrieve matching documents without the server understanding the data or why the document should be returned. Queryable Encryption was designed by the pioneers of encrypted search with decades of research and experience in cryptography and uses NIST-standard cryptographic primitives such as AES-256, SHA2, and HMACs. Queryable Encryption allows a faster and easier development cycle — developers can easily encrypt sensitive data without making changes to their application code by using language-specific drivers provided by MongoDB. There is no crypto experience required and it’s intuitive and easy for developers to set up and use. Developers need not be cryptography experts to encrypt, format, and transmit the data. They don't have to figure out how to use the right algorithms or encryption options to implement a secure encryption solution. MongoDB has built a comprehensive encryption solution including key management. Queryable Encryption helps enterprises meet strict data privacy requirements such as HIPAA, GDPR, CCPA, PCI, and more using strong data protection techniques. It offers customer-managed and controlled keys. The MongoDB driver handles all cryptographic operations and communication with the customer-provisioned key provider . Queryable Encryption supports AWS KMS, Google Cloud KMS, Azure Key Vault, and KMIP-compliant key providers. MongoDB also provides APIs for key rotation and key migration that customers can leverage to make key management seamless. ** Equality query type is supported in 7.0 GA *With automation encryption enabled For more information on Queryable Encryption, refer to the following resources: Queryable Encryption documentation Queryable Encryption FAQ Download drivers Queryable Encryption Datasheet

September 18, 2023

Mitarbeitervorteile, die bei MongoDB den Unterschied machen

Die Mitarbeiter von MongoDB haben einen großen Einfluss auf ihre Laufbahn und die Zukunft der Technologie. Aber die Laufbahnentwicklung und die Erledigung wichtiger Aufgaben sind nicht die einzigen Vorteile, wenn Sie unserem Team beitreten. Unser Ziel ist es, den Mitarbeitern die Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um in allen Aspekten ihres Lebens erfolgreich zu sein. Von Ressourcen für die psychische Gesundheit über Fruchtbarkeitsunterstützung bis hin zu einer tollen Elternurlaubsregelung möchten wir das emotionale, körperliche, finanzielle und familiäre Wohlbefinden aller Mitarbeiter unterstützen. Unser formelles Wellnessprogramm, MongoDB Bloom, zielt darauf ab, diese vier Säulen des Wohlbefindens zu erfüllen, indem es sicherstellt, dass die Mitarbeiter von MongoDB sich der ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen bewusst sind, und indem es monatliche Schulungssitzungen zu Themen von der Stressbewältigung bis zur Ernährung anbietet. Lesen Sie weiter, um mehr über die Vorteile zu erfahren, die wir unseren Mitarbeitern bieten. Familienförderprogramme Wir wissen, dass der Weg in die Elternschaft und die Gründung einer Familie für viele unserer Mitarbeiter wichtig ist. Daher sind wir stolz darauf, eine großzügige Elternurlaubsregelung und ein Begleitbetreuungsprogramm anbieten zu können. Frischgebackene Eltern erhalten bis zu 20 Wochen voll bezahlten Elternurlaub sowie zusätzlich vier Wochen voll bezahlte flexible Arbeitsregelungen, um die Rückkehr in den Beruf zu erleichtern. Der Anspruch auf Elternurlaub variiert je nach Standort und Beschäftigung im Unternehmen. Wir bieten auch zusätzliche Programme für werdende Eltern an, wie etwa Elternworkshops und Cleo , das Mitarbeitern eine vollständig personalisierte und anpassbare Beratung auf ihrem Weg zur Elternschaft bietet. Unsere Mitarbeiter in den USA und Kanada können außerdem 15 Tage subventionierte Ersatzbetreuung pro Jahr in Anspruch nehmen. MEAN dieser Initiative ist es, den Mitarbeitern die Pflege ihrer Angehörigen zu erleichtern, falls die reguläre Pflege ausfällt. Der leitende Softwareentwickler Andrew Giannotti war einer der ersten Mitarbeiter bei MongoDB, der unsere überarbeitete Elternurlaubsrichtlinie nutzte. Diese Politik hatte großen Einfluss auf sein Leben als frischgebackener Vater. „Diese freie Zeit ermöglichte es meiner Frau, sich von der Geburt zu erholen, während ich viele elterliche Pflichten übernahm, wie mitten in der Nacht aufzustehen und Windeln zu wechseln. Dieses Mal konnte ich wirklich eine Bindung zu unserer Tochter aufbauen. Viele meiner männlichen Freunde mussten nach nur ein oder zwei Wochen wieder arbeiten und konnten kaum an den lustigen Momenten teilhaben, wenn ihre Babys wach waren. Ich durfte wirklich all die wundervollen Momente mit meiner Tochter erleben und Zeit mit ihr verbringen. Während meines Vaterschaftsurlaubs wurde mir von meinem Team ständig gesagt, ich solle nicht zu früh zur Arbeit zurückkehren und mich von meinen geschäftlichen E-Mails fernhalten. Ich bin so dankbar, dass dieser Teil meines Lebens völlig stressfrei verlief und ich bei meiner Familie sein konnte.” Unterstützung bei Fruchtbarkeit und Adoption Wir verstehen auch, dass die Gründung einer Familie eine Herausforderung sein kann, und es ist uns ein Anliegen, unser Möglichstes zu tun, um unsere Mitarbeiter auf ihrem Weg zu unterstützen. MongoDB arbeitet weltweit mit Carrot zusammen, um maßgeschneiderte Fruchtbarkeitsvorteile bereitzustellen. Dazu gehören unter anderem IVF-Behandlungen, Gentests, das Einfrieren von Eizellen, gespendete Eizellen, Leihmutterschaft mit Spendersamen und Adoption, unabhängig davon, ob bei einem Mitarbeiter eine Unfruchtbarkeitsdiagnose vorliegt oder nicht. Es umfasst auch den Versicherungsschutz für alle Mitarbeiter unabhängig von Alter, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder Familienstand. Alle weltweiten MongoDB-Mitarbeiter können sich bei Carrot anmelden, mit einem Fruchtbarkeitsexperten in Kontakt treten und eine Klinik finden, die am besten zu ihnen passt. Diese Dienste unterstützen unsere Mitarbeiter überall auf ihrer Reise, egal ob sie ein Sondierungsgespräch führen möchten oder sich mitten in einer Behandlung befinden. Möchten Sie das Beste erfahren? Für Mitarbeiter, die sich einer Fruchtbarkeitsbehandlung oder Adoption unterziehen, erstattet MongoDB 90 % der gedeckten Kosten, bis zu einem lebenslangen Höchstbetrag von 50.000 USD für US-Mitarbeiter und umgerechnet 20.000 USD für einen lebenslangen Höchstbetrag für Nicht-US-Mitarbeiter Mitarbeiter (dieser Betrag variiert je nach Land). Um die Privatsphäre unserer Mitarbeiter zu schützen, übernimmt Carrot die gesamte Transaktion. Globale Mobilität Wussten Sie, dass MongoDB weltweit über 40 Niederlassungen hat? Jeder MongoDB-Mitarbeiter hat die Möglichkeit, seine persönlichen und beruflichen Erfahrungen zu erweitern und hat je nach Rolle möglicherweise die Möglichkeit, in ein anderes Büro zu wechseln. Wir legen Wert auf die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten ihnen die Möglichkeit, sich auf offene Stellen innerhalb des Unternehmens in anderen Teams zu bewerben. Einige dieser internen Transfers können auch zu Standortverlagerungen führen. Allison Easton kam als Praktikantin in unserem Hauptsitz in New York City zu MongoDB. Nach ihrem Praktikum wurde ihr eine Stelle in unserem sharding Team in Barcelona angeboten. „Ich wusste, dass ich nach meinem Praktikum woanders hingehen wollte, wusste aber nicht so recht, wohin und welche Rolle. Ich habe mit meinem Personalvermittler gesprochen und wir haben die Möglichkeit besprochen, dass ich dem neu gegründeten sharding Team in Barcelona beitreten könnte. Nachdem ich ein Remote-Praktikum für das sharding Team in NYC absolviert hatte, wurde mir nach meinem Abschluss eine Stelle in Barcelona angeboten. Der Umzug nach Barcelona war ziemlich beängstigend. Ich war noch nie zuvor in Spanien und sprach (und spreche immer noch) kein Spanisch. MongoDB half mir bei der Beantragung meines Visums und stellte den Kontakt zu einem Mitarbeiter vor Ort her, der mir bei der Wohnungssuche Übernachtungsmöglichkeiten in der Stadt vorschlug. Alle waren super herzlich und es war eine tolle Erfahrung, an einem so anderen Ort zu leben.” Flexible Zapfwelle Unser Ethos der flexiblen bezahlten Freistellung (PTO) wird weltweit angewendet, um sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter Zeit zum Erfrischen, Entspannen und Erholen nehmen. Diese Richtlinie basiert auf gegenseitigem Vertrauen und Kommunikation zwischen jedem Mitarbeiter und seinem Vorgesetzten. Für alle Mitarbeiter ist es wichtig, eine positive Work-Life-Mischung zu erreichen, unabhängig von ihrer Rolle, ihrem Team oder ihrer Beschäftigungszugehörigkeit. Charles Merrill, Senior Technical Services Engineer, konnte unsere flexible PTO-Richtlinie nutzen, um am Joberg2c -Radrennen in Südafrika teilzunehmen. „Meine Frau und ich haben am Joberg2c-Rennen 2022 teilgenommen, einem 9-tägigen, 950 Kilometer langen Mountainbike-Etappenrennen von Johannesburg bis zum Indischen Ozean. Im Rahmen unserer Teilnahme sammelten wir Spenden für Project Thorn , eine gemeinnützige Organisation, die sich auf die Implementierung von K9-Anti-Wilderer-Einheiten im Norden von KwaZulu-Natal, Südafrika, konzentriert. Mit der Unterstützung und Ermutigung von MongoDB konnten wir etwas bewirken.” Talia Ayala-Feliciangeli, UX-Forscherin, nutzte ihre flexible PTO-Zeit, um ihre Familie zu besuchen. „Ich plante eine Heimreise nach Paraguay, um zum ersten Mal seit zwei Jahren meine Familie zu besuchen. Mein Vorgesetzter ermutigte mich, unseren PTO zu nutzen und drei Wochen lang voll und ganz bei meiner Familie zu sein. Ich bin sehr dankbar, dass ich dank unserer PTO-Richtlinie so viel verlorene Zeit aufholen konnte!” Mitarbeiter ressourcengruppen Für uns ist es wichtig, unsere zentralen Unternehmenswerte zu verkörpern, insbesondere wenn es um „Embrace the Power of Differences“ geht. Die Mitarbeiterressourcengruppen und Inklusionsprogramme von MongoDB unterstützen unser umfassenderes Engagement für eine vielfältige und integrative Gemeinschaft. Mitarbeiterressourcengruppen (ERGs) bieten einen wertvollen, lösungsorientierten sicheren Raum, in dem Mitarbeiter Ideen entwickeln, sie betreuen und sich über ein gemeinsames Interesse oder eine gemeinsame Identität miteinander vernetzen können. Wenn Sie Mitarbeiter sind und eine Idee für eine neue Gruppe haben, stellen wir Ihnen die Werkzeuge und die Unterstützung zur Verfügung, die Sie zum Aufbau dieser Gruppe benötigen. Wenn Sie Ihre Führungsqualitäten weiterentwickeln möchten, kann der Beitritt zu einem Führungsteam einer Mitarbeiterressourcengruppe eine großartige Möglichkeit sein, verschiedene Verantwortlichkeiten und Möglichkeiten zur unternehmensweiten Wirkung kennenzulernen. Unsere ERGs bieten einen Raum für Personen gleicher oder ähnlicher Rasse/​Ethnizität, Geschlecht, sexueller Orientierung, Behinderung, Veteranenstatus oder Interessen, um zusammenzukommen und eine Gemeinschaft aufzubauen. Erfahren Sie mehr über unsere ERGs und Diversity & Inclusion bei MongoDB . Vorteile und Unterstützung für Transgender Um unser Engagement für den Aufbau einer integrativen Kultur und die Anerkennung der Macht der Unterschiede voranzutreiben, unterstützen wir US-Mitarbeiter auf ihrem individuellen Weg, ihr ganzes, wahres Selbst zu verwirklichen. MongoDB hat die verfügbaren Dienste im Zusammenhang mit WPATH (World Professional Association for Transgender Health) für Mitarbeiter erweitert, die in einem unserer Cigna-Pläne angemeldet sind und sich als Transgender, geschlechtsunkonform oder transsexuell identifizieren. Zu den Leistungen gehören Leistungen und Verfahren, die nicht durch die Standardkrankenversicherung abgedeckt sind. Als Teil der 5 % der Kundenunternehmen von Cigna, die erweiterte WPATH-Pflegestandards anbieten, stellen wir wichtige Ressourcen für unsere Transgender-Mitarbeiter bereit. Diese Leistungen bestehen aus: Krankenversicherungsschutz für medizinisch notwendige Behandlungen, zu denen Hormontherapie, geschlechtsangleichende Operationen, Blepharoplastik und Stimmtherapie gehören können; plädiert dafür, Mitarbeitern bei der Orientierung bei Gesundheitsplänen zu helfen; Ressourcen, um Familie und Freunde über LGBTQ+-Themen aufzuklären; und unterstützen Sie, um Mitarbeiter während ihrer Übergangsreise zu unterstützen. Psychische Gesundheit Die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter sind ein weiterer Schwerpunkt bei MongoDB. Es ist uns wichtig, dazu beizutragen, die Stigmatisierung der psychischen Gesundheit zu überwinden und unseren Mitarbeitern die Unterstützung zu bieten, die sie benötigen, insbesondere am Arbeitsplatz. Wir sind bestrebt, unseren Mitarbeitern wertvolle Werkzeuge zur Bewältigung aller Herausforderungen des Lebens an die Hand zu geben und bieten Programme zur psychischen Gesundheit an, die vertrauliche Unterstützung durch qualifizierte Fachkräfte bieten. Mit unseren regionalen Employee Assistance Programs (EAPs) erhalten Mitarbeiter Anleitungen für alle persönlichen Probleme, mit denen sie möglicherweise konfrontiert sind. Das EAP bietet eine 24/​7-Hotline, drei kostenlose Sitzungen mit örtlichen Beratern für psychische Gesundheit und mehr. In den USA bieten wir auch Spring Health an, einen psychiatrischen Dienst, der Technologie und Top-Anbieter nutzt, um Patienten einen individuelleren Pflegeansatz zu bieten. Mitarbeiter, die an der Nutzung von Spring interessiert sind, erhalten ein psychologisches Screening und erhalten bei Bedarf Unterstützung von einem Spezialisten. Um Mitarbeitern dabei zu helfen, achtsamer zu sein und zu meditieren, bieten wir Headspace für globale Mitarbeiter kostenlos an. Headspace bietet Hunderte thematischer Meditationssitzungen zu allen Themen an, von Schlaf über Konzentration bis hin zum Stressabbau. Um die MongoDB-Community zu stärken und den Mitarbeitern zu helfen, sich gegenseitig zu unterstützen, hat MongoDB ein Team für Ersthelfer im Bereich psychische Gesundheit gegründet. Unser Team besteht aus MongoDB-Mitarbeitern aller verschiedenen Teams und aller Standorte, um unsere globale Belegschaft zu unterstützen. Mental Health First Aid (MHFA) ist eine international anerkannte Schulung, die darauf abzielt, Menschen beizubringen, die Anzeichen und Symptome einer psychischen Erkrankung zu erkennen, Personen mit einer psychischen Erkrankung zu geeigneten Ressourcen zu führen und Erste-Hilfe-Hilfe zu leisten. Wellness-Events und -Programme Wir sind bestrebt, unseren Mitarbeitern, ihren Familien und der MongoDB-Community einen integrativen und ganzheitlichen Ansatz für Gesundheit und Wohlbefinden zu bieten. Wir bieten virtuelle Yoga- und Bootcamp-Kurse, Meditations- und Achtsamkeitssitzungen, Ernährungssitzungen, Fitness-Challenges und mehr an. Das ganze Jahr über veranstaltet MongoDB Wellness-Workshops für alle unsere Mitarbeiter auf der ganzen Welt, die sich mit Themen wie der Gesundheit auf Reisen, den Besonderheiten einer ganzheitlichen Gesundheit und der Verbesserung Ihrer Schlafgewohnheiten befassen. Zusätzlich zu unseren Wellnessprogrammen ermöglichen wir unseren Mitarbeitern auch, ihren Gemeinden etwas zurückzugeben, indem wir die Transaktionsgebühren übernehmen, wenn Mitarbeiter über Bright Funds an Wohltätigkeitsorganisationen spenden, wo Mitarbeiter aus über 300.000 geprüften Wohltätigkeitsorganisationen wählen können! Alle diese Vorteile gelten zusätzlich zu unseren umfassenden medizinischen, zahnmedizinischen und augenärztlichen Gesundheitsversorgungspaketen sowie unserem Mitarbeiteraktienkaufprogramm. Die obige Liste der Leistungen ist weder als umfassende Beschreibung der einzelnen Leistungen oder Pläne gedacht, noch stellt sie eine Garantie für Leistungen für einen Mitarbeiter dar. MongoDB behält sich das Recht vor, die bereitgestellten Leistungen jederzeit zu stornieren, zu überarbeiten oder anderweitig zu ändern. Möchten Sie mehr über das Leben bei MongoDB erfahren? Besuchen Sie unsere Laufbahn-Website, um mehr über unsere Teams, Werte und offenen Rollen zu erfahren .

September 15, 2023

Les avantages pour nos employés qui font la différence chez MongoDB

Les employés de MongoDB ont un impact considérable sur leur carrière et sur l'avenir de la technologie. Mais l'évolution de carrière et la réalisation d'un travail important ne sont pas les seuls avantages à rejoindre notre équipe. Notre objectif est de fournir aux employés les ressources dont ils ont besoin pour s'épanouir dans tous les aspects de leur vie. Des ressources en matière de santé mentale à l'assistance en matière de fertilité, en passant par une politique de congé parental exceptionnelle, nous voulons soutenir le bien-être émotionnel, physique, financier et familial de tous les employés. Notre programme officiel de bien-être, MongoDB Bloom, vise à remplir ces quatre piliers du bien-être en s'assurant que les employés de MongoDB connaissent les ressources à leur disposition et en proposant des sessions éducatives mensuelles sur des sujets allant de la gestion du stress à la nutrition. Lisez la suite pour découvrir quelques-uns des avantages que nous offrons à nos employés. Programmes de soutien aux familles Nous savons que le parcours vers la parentalité et l'éducation d'une famille est important pour beaucoup de nos employés, c'est pourquoi nous sommes fiers d'offrir une politique généreuse de congé parental et un programme de garde d'enfants. Les nouveaux parents bénéficient d'un congé parental entièrement rémunéré d'une durée maximale de 20 semaines, ainsi que de quatre semaines supplémentaires d'aménagement du temps de travail entièrement rémunérées pour faciliter le retour au travail. Le droit au congé parental varie en fonction du lieu de travail et de l'ancienneté dans l'entreprise. Nous proposons également d'autres programmes pour les futurs parents, comme des ateliers sur la parentalité et Cleo , qui offre aux employés des conseils entièrement personnalisés sur leur parcours vers la parentalité. Nos employés aux États-Unis et au Canada peuvent également bénéficier de 15 jours de soins de secours subventionnés par an. Cette initiative se trouve sur le site MEAN et vise à faciliter l'accès des salariés aux soins pour leurs proches en cas de défaillance de leur système de soins habituel. Andrew Giannotti, ingénieur logiciel en chef, a été l'un des premiers employés de MongoDB à utiliser notre nouvelle politique de congé parental. Cette politique a eu un impact considérable sur sa vie de nouveau père. "Ce congé a permis à ma femme de se remettre de l'accouchement et de récupérer, tandis que j'ai assumé une grande partie des tâches parentales, comme se lever au milieu de la nuit et changer les couches. Cette période m'a vraiment permis de tisser des liens avec notre fille. Beaucoup de mes amis masculins ont dû reprendre le travail après seulement une ou deux semaines, et ils n'ont pratiquement jamais eu l'occasion de participer aux moments agréables lorsque leurs bébés étaient éveillés. J'ai vraiment pu vivre tous les moments merveilleux avec ma fille et passer du temps avec elle. Pendant mon congé de paternité, mon équipe m'a constamment dit de ne pas revenir au travail trop tôt et de ne pas utiliser mon courrier électronique professionnel. Je suis tellement reconnaissante que cette partie de ma vie ait été complètement libérée du stress pour que je puisse être présente avec ma famille". Aide à la fertilité et à l'adoption Nous comprenons également que fonder une famille peut être un défi, et nous tenons à faire tout ce qui est en notre pouvoir pour soutenir nos employés dans leur parcours. MongoDB s'associe à Carrot au niveau mondial pour offrir des prestations personnalisées en matière de fertilité. Cela inclut, sans s'y limiter, les traitements de FIV, les tests génétiques, la congélation d'ovules, les ovules de donneurs, la maternité de substitution avec sperme de donneur et l'adoption, que l'employé ait été diagnostiqué infertile ou non. Il prévoit également une couverture pour tous les employés, indépendamment de leur âge, de leur orientation sexuelle, de leur identité de genre ou de leur statut marital. Tous les employés de MongoDB dans le monde peuvent s'inscrire à Carrot, entrer en contact avec un expert en fertilité et trouver la clinique qui leur convient le mieux. Ces services soutiennent nos employés où qu'ils se trouvent dans leur parcours, qu'ils souhaitent avoir une conversation exploratoire ou qu'ils soient en train de recevoir des traitements. Vous voulez savoir ce qu'il y a de mieux ? Pour les employés qui suivent un traitement de fertilité ou d'adoption, MongoDB rembourse 90 % des coûts couverts, jusqu'à un plafond à vie de 50 000 USD pour les employés américains et l'équivalent d'un plafond à vie de 20 000 USD pour les employés non-américains. employés (ce montant varie selon les pays). Pour protéger la vie privée de nos employés, Carrot traite l'ensemble de la transaction. Mobilité mondiale Saviez-vous que MongoDB possède plus de 40 bureaux dans le monde ? Chaque employé de MongoDB a l'opportunité de développer ses expériences personnelles et professionnelles et peut avoir la possibilité de déménager dans un autre bureau en fonction de son rôle. Nous nous soucions du développement individuel de nos employés et leur offrons la possibilité de postuler à des postes vacants au sein de l'entreprise dans d'autres équipes. Certains de ces transferts internes peuvent également entraîner des délocalisations. Allison Easton a rejoint MongoDB en tant que stagiaire à notre siège de New York. Après son stage, elle s'est vu proposer un poste au sein de notre équipe sharding à Barcelone. "Je savais que je voulais changer d'orientation après mon stage, mais je ne savais pas vraiment où ni quel rôle jouer. J'ai parlé à mon recruteur et nous avons discuté de la possibilité de rejoindre l'équipe sharding nouvellement créée à Barcelone. Après avoir effectué un stage à distance au sein de l'équipe sharding à New York, on m'a proposé un poste à Barcelone après l'obtention de mon diplôme. Déménager à Barcelone était assez effrayant. Je n'étais jamais allé en Espagne auparavant et je ne parlais pas (et ne parle toujours pas vraiment) espagnol. MongoDB m'a aidé à obtenir mon visa et m'a mis en contact avec un employé local qui m'a suggéré des endroits où loger dans la ville pendant que je cherchais des appartements. Tout le monde a été très accueillant, et c'est une expérience formidable de vivre dans un endroit si différent". Congés flexibles Notre philosophie en matière de congés payés flexibles est appliquée à l'échelle mondiale afin de garantir que les employés prennent le temps de se rafraîchir, de se détendre et de se relaxer. Cette politique repose sur la confiance mutuelle et la communication entre chaque employé et son supérieur hiérarchique. Il est important que tous les employés parviennent à concilier vie professionnelle et vie privée, quels que soient leur rôle, leur équipe ou leur ancienneté. Charles Merrill, ingénieur principal des services techniques, a pu profiter de notre politique flexible de prise de congé pour participer à la course cycliste Joberg2c en Afrique du Sud. "Ma femme et moi avons participé à la course Joberg2c 2022, une course par étapes de 950 kilomètres en VTT sur 9 jours, de Johannesburg à l'océan Indien. Dans le cadre de notre participation, nous avons collecté des fonds pour le Project Thorn , une organisation à but non lucratif dont l'objectif est de mettre en place des unités anti-braconnage K9 dans le nord du KwaZulu-Natal, en Afrique du Sud. Grâce au soutien et aux encouragements de MongoDB, nous avons pu faire la différence". Talia Ayala-Feliciangeli, chercheuse UX, a profité de la flexibilité de ses congés pour rendre visite à sa famille. "J'avais prévu un voyage au Paraguay pour rendre visite à ma famille pour la première fois depuis deux ans. Mon supérieur m'a encouragé à utiliser nos congés et à passer trois semaines pleinement présentes avec ma famille. Je suis très reconnaissante à notre politique de congés de m'avoir permis de rattraper tout ce temps perdu” ! Groupes de ressources pour les employés Il est important pour nous d'incarner les valeurs fondamentales de notre entreprise , en particulier lorsqu'il s'agit d'"embrasser le pouvoir des différences". Les groupes de ressources pour les employés et les programmes d'inclusion de MongoDB soutiennent notre engagement plus large en faveur d'une communauté diversifiée et inclusive. Les groupes de ressources pour les employés (ERG) offrent aux employés un espace sûr, apprécié et orienté vers les solutions, où ils peuvent développer des idées, faire du mentorat et entrer en contact les uns avec les autres en raison d'un intérêt ou d'une identité commune. Si vous êtes un employé et que vous avez une idée pour un nouveau groupe, nous vous fournirons les outils et le soutien nécessaires pour le créer. Si vous souhaitez développer vos compétences en matière de leadership, rejoindre l'équipe dirigeante d'un groupe de ressources pour les employés peut être un excellent moyen d'explorer différentes responsabilités et façons d'avoir un impact sur l'ensemble de l'entreprise. Nos ERG offrent un espace où les personnes de même race/​ethnie, de même sexe, de même orientation sexuelle, de même handicap, de même statut d'ancien combattant ou de même intérêt peuvent se rencontrer et créer une communauté. En savoir plus sur nos ERG et sur la diversité & L'inclusion chez MongoDB . Avantages et soutien pour les transgenres Pour renforcer notre engagement à construire une culture inclusive et à embrasser le pouvoir des différences, nous apportons notre soutien aux employés américains qui sont dans leur cheminement individuel vers l'acceptation de leur entièreté et de leur vérité. MongoDB a élargi les services disponibles liés à WPATH (World Professional Association for Transgender Health) pour les employés qui sont inscrits à l'un de nos plans Cigna et qui s'identifient comme transgenre, non conforme au genre ou transsexuel. Les prestations comprennent des services et des procédures qui ne sont pas couverts par les polices d'assurance médicale standard. Faisant partie des 5 % d'entreprises clientes de Cigna qui offrent des services élargis de normes de soins de la WPATH, nous fournissons d'importantes ressources à nos employés transgenres. Ces prestations comprennent : la couverture par le régime de santé des traitements médicalement nécessaires, qui peuvent inclure l'hormonothérapie, la chirurgie d'affirmation du genre, la blépharoplastie et la thérapie vocale ; des avocats pour aider les employés à s'y retrouver dans les régimes de soins de santé ; des ressources pour éduquer la famille et les amis sur les sujets LGBTQ+ ; et un soutien pour aider les employés pendant leur parcours de transition. Santé mentale La santé mentale et le bien-être des employés sont également au cœur des préoccupations de MongoDB. Il est important pour nous de contribuer à briser la stigmatisation autour de la santé mentale et de fournir à nos employés le soutien dont ils ont besoin, en particulier sur leur lieu de travail. Nous nous engageons à fournir à nos employés des outils précieux pour faire face à tous les défis de la vie et nous proposons des programmes de santé mentale qui offrent une assistance confidentielle de la part de professionnels qualifiés. Grâce à nos programmes régionaux d'aide aux employés (PAE), les employés peuvent être guidés pour tout problème personnel auquel ils peuvent être confrontés. Le PAE propose une ligne d'assistance téléphonique 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, trois séances gratuites avec des conseillers locaux en santé mentale, et bien plus encore. Nous proposons également Spring Health aux États-Unis, un service de santé mentale qui utilise la technologie et les meilleurs prestataires pour offrir aux patients une approche plus personnalisée des soins. Les employés intéressés par l'utilisation de Spring bénéficient d'un dépistage de la santé mentale et du soutien d'un spécialiste lorsqu'ils en ont besoin, et bien plus encore. Pour aider les employés à être plus attentifs et à méditer, nous proposons gratuitement Headspace aux employés du monde entier. Headspace propose des centaines de séances de méditation thématiques sur des sujets aussi variés que le sommeil, la concentration ou la réduction du stress. Afin de renforcer la communauté MongoDB et d'aider les employés à se soutenir mutuellement, MongoDB a mis en place une équipe de secouristes en santé mentale. Notre équipe est composée d'employés de MongoDB issus de toutes les équipes et de tous les sites, afin de soutenir notre main-d'œuvre mondiale. Les premiers secours en santé mentale (MHFA) sont une formation internationalement reconnue, conçue pour apprendre aux gens à repérer les signes et les symptômes d'une mauvaise santé mentale, à guider les personnes souffrant d'une mauvaise santé mentale vers les ressources appropriées et à leur apporter une aide de première urgence. Événements et programmes de bien-être Nous nous efforçons d'offrir une approche inclusive et holistique de la santé et du bien-être à nos employés, à leurs familles et à la communauté MongoDB. Nous proposons des cours virtuels de yoga et d'entraînement, des séances de méditation &, des séances de nutrition, des défis de remise en forme, et bien plus encore. Tout au long de l'année, MongoDB organise des ateliers sur le bien-être pour tous ses employés dans le monde entier. Ces ateliers abordent des sujets tels que la manière de rester en bonne santé en voyageant, les tenants et les aboutissants de la santé holistique et la manière d'améliorer ses habitudes de sommeil. En plus de nos programmes de bien-être, nous donnons à nos employés la possibilité de rendre service à leurs communautés en couvrant les frais de transaction lorsque les employés font des dons à des organisations caritatives par l'intermédiaire de Bright Funds , où les employés peuvent choisir parmi plus de 300 000 organisations caritatives sélectionnées ! Tous ces avantages s'ajoutent à nos programmes complets de soins médicaux, dentaires et optiques, ainsi qu'à notre programme d'achat d'actions pour les salariés. La liste des avantages ci-dessus ne prétend pas être une description complète de chaque avantage ou régime et ne représente pas non plus une garantie d'avantages pour un employé. MongoDB se réserve le droit d'annuler, de réviser ou de modifier les avantages fournis à tout moment. Vous souhaitez en savoir plus sur la vie chez MongoDB ? Consultez notre site de carrières pour en savoir plus sur nos équipes, nos valeurs et les postes à pourvoir.

September 15, 2023

在 MongoDB 中有所作為的員工福利

MongoDB 員工正在對他們的職業生涯和技術的未來產生巨大影響。 但是職業發展和做重要的工作並不是加入我們團隊的唯一好處。 我們的目標是為員工提供他們在生活各個方面蓬勃發展所需的資源。 從心理健康資源到生育援助和出色的育兒假政策，我們希望支持所有員工的情感，身體，經濟和家庭福祉。 我們的正式健康計劃 MongoDB Bloom 旨在通過確保 MongoDB 員工了解他們可用的資源並每月提供有關從壓力管理到營養等主題的教育課程，以實現這四個健康支柱。 繼續閱讀以了解我們為員工提供的一些福利。 家庭支持計劃 我們知道，為人父母和養育家庭的旅程對我們的許多員工很重要，因此我們很自豪能夠提供寬鬆的育兒假政策和後備護理計劃。 新父母可獲得長達 20 週的全薪育兒假，以及額外四週的全薪靈活工作安排，以協助重返工作崗位。 育嬰假資格取決於公司的位置和任期。 我們還為準父母提供額外的計劃，例如育兒工作坊和 Cleo ，為員工在父母身份的旅程中提供完全個性化和可定制的諮詢。 我們在美國和加拿大的員工也可以利用每年 15 天的補貼後備護理服務。 這項計劃旨在使員工在經常護理過程中更容易獲得親人的照顧。 首席軟件工程師安德魯·吉安諾蒂（Andrew Giannotti）是 MongoDB 首批利用我們修訂的育兒假政策的員工之一。 這項政策對他作為新父親的生活產生了巨大的影響。 「有了這段時間，我的妻子可以從出生後恢復和休養，而我承擔了很多育兒職責，例如半夜起床和換尿布。 這一次真的讓我和我們的女兒結合在一起。 我的許多男性朋友在僅僅一到兩週後不得不重返工作崗位，他們幾乎沒有參與寶寶醒來時的有趣時刻。 我真的要和女兒一起體驗所有美好的時刻，並花時間與她在一起。 在侍產假期間，我的團隊不斷告訴我不要太早回來工作，並且不要離開我的工作電子郵件。 我非常感謝我生活中的這一部分完全沒有壓力，所以我可以和家人在一起。」 生育和收養援助 我們也明白，建立一個家庭可能具有挑戰性，我們關心盡我們所能為員工的旅程提供支持。 MongoDB 與全球胡蘿蔔合作 ，提供定制的生育益處。 這包括但不限於試管嬰兒治療，基因檢測，卵子冷凍，供體卵，供體精子代孕和收養，無論員工是否有不育診斷。 它還包括所有員工的保險，無論年齡，性取向，性別認同或婚姻狀況如何。 所有全球 MongoDB 員工都可以註冊胡蘿蔔，與生育專家聯繫，並找到最適合他們的診所。 這些服務為我們的員工提供支持，無論他們在旅途中是否想進行探索性的對話，還是正在接受治療的過程中。 想知道最好的部分嗎？ 對於接受生育治療或領養的員工，MongoDB 償還 90％ 的承保費用，美國員工的終身最高可達 50,000 美元，而非美國人的終身最高期限為 20,000 美元 員工（此金額在不同國家/地區有所不同）。 為了保護員工的隱私，胡蘿蔔負責處理整個交易。 全球流動性 您知道 MongoDB 在全球擁有 40 多個辦事處嗎？ 每個 MongoDB 員工都有機會擴展他們的個人和專業經驗，並且可以根據自己的角色選擇搬遷到另一個辦公室。 我們關心員工的個人成長，並為他們提供在公司內部向其他團隊申請公開職位的機會。 其中一些內部轉移也可能導致重新配置。 艾莉森·伊斯頓加入 MongoDB 擔任我們紐約市總部的實習生。 實習後，她獲得了我們在巴塞羅那的分片團隊中的角色。 「我知道我想在實習後去不同的地方，但並不真正知道在哪裡或什麼角色。 我和我的招聘人員談過了，討論了我加入巴塞羅那新成立的分片團隊的可能性。 在遠程為紐約市的分片團隊實習後，畢業後我在巴塞羅那獲得了一個職位。 搬到巴塞羅那是非常可怕的。 我以前從未去過西班牙，而且我沒有（而且仍然不會說任何西班牙語）。 MongoDB 幫助我獲得簽證，並將我與當地員工聯繫在一起，他們建議在尋找公寓的同時在城市逗留的地方。 每個人都非常熱情，生活在這樣一個不同的地方是一次很棒的經歷。」 靈活的 PTO 我們靈活的帶薪休假（PTO）精神在全球範圍內應用，以確保員工花時間刷新，放鬆和放鬆。 這個政策是基於每個員工和他們的經理之間的相互信任和溝通。 對於所有員工而言，無論他們的角色，團隊或任期如何，都必須實現積極的工作與生活融合。 查爾斯·梅里爾，資深技術服務工程師，能夠利用我們靈活的 PTO 政策來參加在南非的 Joberg2c 自行車比賽。 「我和我的妻子參加了 2022 年 Joberg2c 比賽，這是從約翰內斯堡到印度洋的為期 9 天、950 公里的山地自行車舞台賽。 作為我們參與的一部分，我們為 Torn Project Thorn 籌集了資金，這是一家非營利組織，專注於在南非誇祖魯-納塔爾省北部實施 K9 反盜獵單位。 在 MongoDB 的支持和鼓勵下，我們能夠有所作為。」 塔利亞·阿亞拉-費利西安格利, UX 研究員, 用她靈活的 PTO 時間來拜訪家人. 「我計劃去巴拉圭旅行，兩年來第一次拜訪我的家人。 我的經理鼓勵我利用我們的 PTO 和花了三個星期完全目前與我的家人. 我非常感謝我們的 PTO 政策讓我彌補了這麼多損失的時間!」 員工資源群組 體現公司核心價值觀對我們來說非常重要，尤其是在「擁抱差異的力量」方面。 MongoDB 的員工資源小組和包容性計劃支持我們對多元化和包容性社區的更大承諾。 員工資源小組 (ERG) 為員工提供一個有價值的、以解決方案為導向的安全空間，讓員工透過共同的興趣或身分來構思、指導和互相連結。 如果您是員工，並且對新團隊有想法，我們將為您提供構建它所需的工具和支持。 如果您想要培養自己的領導能力，加入員工資源小組領導團隊可以是探索不同責任和方法來發揮整個公司影響力的好方法。 我們的 ERG 為具有相同或相似種族/族裔、性別、性取向、殘疾、退伍軍人身份或興趣的個人提供了一個空間，讓他們聚集在一起並建立社區。 在 MongoDB 上了解有關我們的 ERG 和多元&包容性的更多信息 跨性別福利和支持 為了進一步致力於建立包容性文化並擁抱差異的力量，我們為美國員工在個人旅程中提供支持，以擁抱整個真實的自我。 MongoDB 已經擴展了與 WPATH（世界跨性別健康專業協會）相關的服務，以供參加我們的信諾計劃之一並確定為變性人，性別不合格或變性人的員工。 福利包括標準醫療保險政策未涵蓋的服務和程序。 作為信諾 5％ 的客戶公司提供擴展的 WPATH 護理服務標準的一部分，我們為跨性別員工提供重要的資源。 這些福利包括：醫療必要治療的健康計劃承保範圍，其中可能包括激素治療，性別肯定手術，眼袋成形術和語音治療；倡導者幫助員工實現醫療保健計劃；教育家人和朋友有關 LGBTQ + 主題的資源；以及在過渡過程中幫助員工的支持。 心理健康 員工心理健康和福祉是 MongoDB 的另一個核心重點。 對我們而言，重要的是要幫助打破圍繞心理健康的污名，並為員工提供他們所需的支持，尤其是在工作中。 我們致力於為員工提供有價值的工具，以應對生活中的所有挑戰，並提供精神健康計劃，從合格的專業人員那裡提供保密的幫助。 通過我們的區域員工援助計劃（EAP），員工可以為他們可能面臨的任何個人問題提供指導。 EAP 提供 24/​7 熱線，與當地心理健康諮詢師進行三次免費諮詢，等等。 我們還在美國提供 Spring Health ，這是一項心理健康服務，使用技術和頂級提供者為患者提供更個性化的護理方法。 有興趣使用 Spring 的員工會在需要時獲得心理健康檢查和專家的支持，等等。 為了幫助員工更加注意和冥想，我們免費為全球員工提供額外空間。 Headspace 提供了數百個主題冥想課程，從睡眠到專注到減輕壓力的所有事情。 為了加強 MongoDB 社區並幫助員工相互支持，MongoDB 建立了一個心理健康急救團隊。 我們的團隊由來自所有不同團隊和所有不同地點的 MongoDB 員工組成，以支持我們的全球員工。 心理健康急救（MHFA）是國際認可的培訓，旨在教導人們如何識別精神病健康的徵兆和症狀，引導精神病患者獲得適當的資源，並在急救方面提供幫助。 健康活動和計劃 我們努力為我們的員工、他們的家人和 MongoDB 社區提供一種包容性和全面的健康和福祉方法。 我們提供虛擬瑜伽和訓練營課程，&冥想正念課程，營養課程，健身挑戰等。 MongoDB 全年為世界各地的所有員工舉辦健康工作坊，涵蓋如何在旅行時保持健康、整體健康的來龍去脈，以及如何改善睡眠習慣等主題。 除了我們的健康計劃外，我們還授權員工通過 Bright Fund 向慈善機構捐款時支付交易費用來回饋社區，員工可以從超過 30 萬個經過審查的慈善機構中進行選擇！ 所有這些福利都是除了我們全面的醫療、牙科和視力保健套餐以及我們的員工股票購買計劃之外。 以上福利清單並非用作每項福利或計劃的全面描述，也不代表對任何僱員的福利保證。 MongoDB 保留隨時取消，修改或以其他方式更改提供的福利的權利。 有興趣了解更多關於 MongoDB 的生活嗎？ 查看我們的職業生涯網站，了解更多關於我們的團隊、價值觀和開放職位的資訊 。

September 15, 2023

Bonnes pratiques en matière de performances : Indexation

Bienvenue dans le troisième article de notre série de blogs consacrés aux bonnes pratiques en matière de performances avec MongoDB. Dans cette série, nous abordons les considérations clés pour atteindre la performance à répartir à travers un certain nombre de dimensions importantes, y compris : Modélisation des données et dimensionnement de la mémoire Modèles de requête et profilage L'indexation, que nous aborderons aujourd'hui Le sharding Transactions et problèmes de lecture/écriture Hardware et configuration du système d'exploitation Benchwarming Ayant tous deux travaillé pour plusieurs fournisseurs de bases de données au cours des 15 dernières années, nous pouvons affirmer sans crainte que le fait de ne pas définir les index appropriés est le principal problème de performance que les équipes de support technique doivent résoudre avec les utilisateurs. Nous devons donc faire les choses correctement.....Voici les meilleures pratiques pour vous aider. Les index dans MongoDB Dans toute base de données, les index favorisent l'exécution efficace des requêtes. Sans eux, la base de données doit parcourir chaque document d'une collection ou d'une table pour sélectionner ceux qui correspondent à l'énoncé de la requête. S'il existe un index approprié pour une requête, la base de données peut l'utiliser pour limiter le nombre de documents qu'elle doit inspecter. MongoDB offre une large gamme de types d'index et de fonctionnalités avec des ordres de tri spécifiques à la langue pour supporter des schémas d'accès complexes à vos données. Les index MongoDB peuvent être créés et supprimés à la demande pour s'adapter à l'évolution des exigences des applications et des modèles d'interrogation. Ils peuvent être déclarés sur n'importe quel champ de vos documents, y compris les champs imbriqués dans les gammes. Voyons donc comment utiliser au mieux les index dans MongoDB. Utiliser un composé index Les index composés sont des index constitués de plusieurs champs différents. Par exemple, au lieu d'avoir un index sur "Nom de famille" et un autre sur "Prénom", il est généralement plus efficace de créer un index qui inclut à la fois "Nom de famille" et "Prénom" si vous effectuez une requête sur les deux noms. Notre index composé peut toujours être utilisé pour filtrer les requêtes qui spécifient uniquement le nom de famille. Suivre la règle de l'ESR Pour les index composés, cette règle empirique est utile pour décider de l'ordre des champs dans l'index : Commencez par ajouter les champs à partir desquels les requêtes Equality sont exécutées. Les prochains champs à indexer doivent refléter l'ordre de tri de la requête. Les derniers champs représentent la plage de données à accéder. Utiliser des requêtes couvertes lorsque c'est possible Les requêtes couvertes renvoient directement les résultats d'un index sans avoir à accéder aux documents sources, et sont donc très efficaces. Pour qu'une requête soit couverte, tous les champs nécessaires au filtrage, au tri et/​ou au renvoi au client doivent être présents dans un index. Pour déterminer si une requête est une requête couverte, utilisez la méthode explain() . Si la sortie explain() affiche totalDocsExamined comme étant 0, cela indique que la requête est couverte par un index. Pour plus d'informations sur les résultats, voir la documentation . Un problème fréquent lors de l'exécution de requêtes couvertes est que le champ ID est toujours renvoyé par défaut. Vous devez l'exclure explicitement des résultats de la requête ou l'ajouter à l'index. Dans les clusters partitionnés, MongoDB doit accéder en interne aux champs de la clé de sharding. Cela signifie que les requêtes couvertes ne sont possibles que lorsque la clé de sharding fait partie de l'index. C'est généralement une bonne idée de le faire de toute façon. Soyez prudent lorsque vous envisagez d'utiliser des index sur des champs de faible cardinalité. Les requêtes portant sur des champs ayant un petit nombre de valeurs uniques (faible cardinalité) peuvent renvoyer des résultats importants définir. Les index composés peuvent inclure des champs de faible cardinalité, mais la valeur des champs combinés doit présenter une cardinalité élevée. Éliminer les index inutiles Les index sont gourmands en ressources : même avec la compression dans le moteur de stockage MongoDB WiredTiger, ils consomment RAM et du disque. Au fur et à mesure que les champs sont mis à jour, les index associés doivent être maintenus, ce qui entraîne des frais généraux supplémentaires pour l'unité centrale et les entrées/​sorties sur disque. MongoDB fournit des outils pour vous aider à comprendre l'utilisation de l'index, que nous aborderons plus loin dans ce billet. Les index Wildcard ne remplacent pas la planification d'index basée sur la charge de travail Pour les charges de travail comportant de nombreux modèles d'interrogation ad hoc ou traitant des structures de documents très polymorphes, les index génériques offrent une grande souplesse supplémentaire. Vous pouvez définir un filtre qui indexe automatiquement tous les champs, sous-documents et gammes correspondants dans une collection. Comme tout index, ils doivent également être stockés et mis à jour, ce qui ajoute des frais généraux à la base de données. Si les modèles de requête de votre application sont connus à l'avance, vous devriez utiliser des index plus sélectifs sur les champs spécifiques accédés par les requêtes. Utiliser la recherche de texte pour faire correspondre des mots à l'intérieur d'un champ Les index réguliers sont utiles pour faire correspondre la valeur totale d'un champ. Si vous souhaitez uniquement faire correspondre un mot spécifique dans un champ contenant beaucoup de texte, utilisez un index de texte . Si vous utilisez MongoDB dans le service Atlas, envisagez d'utiliser Atlas Full Text Search qui fournit un index Lucene entièrementmanaged intégré à la base de données MongoDB. FTS offre de meilleures performances et une plus grande flexibilité pour filtrer, classer et trier votre base de données afin de faire apparaître rapidement les résultats les plus pertinents pour vos utilisateurs. Utiliser des index partiels Réduire la taille et les frais généraux des index en n'incluant que les documents qui seront accessibles par l'intermédiaire de l'index. Par exemple, créer un index partiel sur le champ orderID qui n'inclut que les documents de commande dont l'état est "En cours", ou qui n'indexe le champ emailAddress que pour les documents où il existe. Tirer parti des index multi-clefs pour l'interrogation de la gamme Si vos requêtes nécessitent l'accès à des éléments individuels de la gamme, utilisez un index à plusieurs clés . MongoDB crée une clé d'indexation pour chaque élément de la gamme et peut être construit sur des gammes contenant à la fois des valeurs scalaires et des documents imbriqués. Éviter les expressions régulières qui ne sont pas ancrées ou enracinées à gauche Les index sont classés par valeur. Les caractères génériques de tête sont inefficaces et peuvent entraîner des balayages complets de l'index. Les caractères génériques de fin peuvent être efficaces si l'expression contient suffisamment de caractères de tête sensibles à la casse. Éviter les expressions régulières insensibles à la casse Si la seule raison d'utiliser une expression rationnelle est l'insensibilité à la casse, utilisez plutôt un index insensible à la casse , qui est plus rapide. Utiliser les optimisations d'index disponibles dans le moteur de stockage WiredTiger Si vous gérez vous-même MongoDB, vous pouvez éventuellement placer les index sur leur propre volume séparé, ce qui permet d'accélérer la pagination sur le disque et de réduire la contention. Voir WiredTiger options pour plus d'informations. Utiliser le plan d'explication Nous avons abordé l'utilisation du plan d'explication de MongoDB dans l'article précédent sur les modèles de requête et le profilage, et il s'agit du meilleur outil pour vérifier la couverture de l'index pour des requêtes individuelles. À partir du plan d'explication, MongoDB fournit des outils de visualisation qui permettent de mieux comprendre vos index, et qui fournissent des recommandations intelligentes et automatiques sur les index à ajouter. Visualiser la couverture de l'index avec MongoDB Compass et Atlas Data Explorer En tant qu'interface graphique gratuite, MongoDB Compass offre de nombreuses fonctionnalités pour vous aider à optimiser les performances des requêtes, notamment l'exploration de votre schéma et la visualisation des plans d'explication des requêtes - deux domaines abordés précédemment dans cette série. L'onglet "index" de Compass ajoute un nouvel outil à votre arsenal. Il répertorie les index existants pour une collection, en indiquant le nom et les clés de l'index, ainsi que son type, sa taille et toutes les propriétés spéciales. L'onglet Index permet également d'ajouter et de supprimer des index en fonction des besoins. Une fonctionnalité très utile est l'utilisation de l'index, qui vous indique combien de fois un index a été utilisé. Le fait d'avoir trop d'index peut être presque aussi préjudiciable à vos performances que d'en avoir trop peu, ce qui rend cette fonctionnalité particulièrement utile pour vous aider à identifier et à supprimer les index qui ne sont pas utilisés. Cela vous permet de libérer de l'espace de travail et d'éliminer les frais généraux de la base de données liés à la maintenance de l'index. Si vous utilisez MongoDB dans notre service Atlas entièrementmanaged, la vue des index dans l'explorateur de données vous donnera la même fonctionnalité que Compass, sans que vous ayez à vous connecter à votre base de données avec un outil séparé. Vous pouvez également récupérer les statistiques de l'index à l'aide de l'étape $indexStats aggregation pipeline . Recommandations automatisées index Même avec toutes les données télémétriques fournies par les outils de MongoDB, vous êtes toujours responsable de l'extraction et de l'analyse des données nécessaires pour prendre des décisions sur les index à ajouter. Le seuil pour les requêtes lentes varie en fonction du temps moyen des opérations sur votre cluster afin de fournir des recommandations pertinentes pour votre charge de travail. Les index recommandés sont accompagnés d'exemples de requêtes, regroupés par forme de requête (c'est-à-dire des requêtes avec une structure de prédicat, un tri et une projection similaires), qui ont été exécutées sur une collection qui bénéficierait de l'ajout d'un index suggéré. Le Performance Advisor n'affecte pas négativement les performances de votre Atlas cluster. Si vous êtes satisfait de la recommandation, vous pouvez alors déployer les nouveaux index automatiquement, sans interruption de l'application. Prochaines étapes Voilà qui conclut ce dernier épisode de la série des meilleures pratiques en matière de performances. MongoDB University propose une formation en ligne gratuite sur les performances de MongoDB . C'est un excellent moyen d'en savoir plus sur la puissance de l'indexation.

September 15, 2023

Best Practices für die Leistung: Indizierung

Willkommen zum dritten Teil unserer Reihe von Blogbeiträgen zu Best Practices für die Leistung von MongoDB. In dieser Reihe behandeln wir wichtige Überlegungen zur Erzielung von Leistung bei skalieren in einer Reihe wichtiger Dimensionen, darunter: Datenmodellierung und Speicherdimensionierung (die Arbeitsfestlegung) Abfragemuster und Profilerstellung Indizierung, die wir heute behandeln werden Sharding Transaktionen und Lese-/Schreibprobleme Hardware und Betriebssystemkonfiguration Bankaufwärmen Da beide in den letzten 15 Jahren für verschiedene Datenbankanbieter gearbeitet haben, können wir mit Sicherheit sagen, dass das Versäumnis, den richtigen Index zu definieren, das größte Leistungsproblem ist, mit dem sich technische Supportteams bei Benutzern befassen müssen. Wir müssen es also richtig machen ... hier sind die Best Practices, die Ihnen helfen. Index in MongoDB In jeder Datenbank unterstützt Index die effiziente Ausführung von Abfragen. Ohne sie muss die Datenbank jedes Dokument in einer collection oder Tabelle scannen, um diejenigen auszuwählen, die der Abfrageanweisung entsprechen. Wenn für eine Abfrage ein geeigneter Index vorhanden ist, kann die Datenbank mithilfe des Index die Anzahl der Dokumente begrenzen, die sie überprüfen muss. MongoDB bietet eine breite Palette an Indextypen und Funktionen mit sprachspezifischen Sortierreihenfolgen, um komplexe Zugriffsmuster auf Ihre Daten zu unterstützen. Der MongoDB- Index kann bei Bedarf erstellt und gelöscht werden, um sich ändernden Anwendungsanforderungen und Abfragemustern gerecht zu werden, und kann für jedes Feld in Ihren Dokumenten deklariert werden, einschließlich der in Arrays verschachtelten Felder. Sehen wir uns also an, wie Sie den Index in MongoDB optimal nutzen. Verwenden Sie den zusammengesetzten Index Zusammengesetzte Index sind Index , die aus mehreren verschiedenen Feldern bestehen. Anstatt beispielsweise einen Index für „Nachname“ und einen anderen für „Vorname“ zu haben, ist es in der Regel am effizientesten, einen Index zu erstellen, der sowohl „Nachname“ als auch „Vorname“ enthält, wenn Sie beide Namen abfragen . Unser zusammengesetzter Index kann weiterhin zum Filtern von Abfragen verwendet werden, die nur den Nachnamen angeben. Befolgen Sie die ESR-Regel Bei zusammengesetzten Indizes ist diese Faustregel hilfreich, um die Reihenfolge der Felder im Index festzulegen: Fügen Sie zunächst die Felder hinzu, für die Gleichheitsabfragen ausgeführt werden Die nächsten Index sollten die Sortierreihenfolge der Abfrage widerspiegeln Die letzten Felder stellen den Bereich der Daten dar, auf die zugegriffen werden soll Verwenden Sie nach Möglichkeit abgedeckte Abfragen Abgedeckte Abfragen liefern Ergebnisse direkt aus einem Index, ohne dass auf die Quelldokumente zugegriffen werden muss, und sind daher sehr effizient. Damit eine Abfrage abgedeckt werden kann, müssen alle Felder, die zum Filtern, Sortieren und/​oder zur Rückgabe an den Client benötigt werden, in einem Index vorhanden sein. Um festzustellen, ob es sich bei einer Abfrage um eine abgedeckte Abfrage handelt, verwenden Sie die Methode „ explain() “. Wenn in der EXPLAIN()-Ausgabe „totalDocsExamined“ als 0 angezeigt wird, zeigt dies, dass die Abfrage durch einen Index abgedeckt ist. Weitere Informationen zur Erläuterung der Ergebnisse finden Sie in der Dokumentation . Ein häufiges Problem beim Versuch, abgedeckte Abfragen zu erreichen, besteht darin, dass das ID Feld immer standardmäßig zurückgegeben wird. Sie müssen es explizit aus den Abfrageergebnissen ausschließen oder dem Index hinzufügen. Im sharded cluster muss MongoDB intern auf die Felder des shard key zugreifen. Dies bedeutet, dass abgedeckte Abfragen nur möglich sind, wenn der shard key Teil des Index ist. Normalerweise ist es trotzdem eine gute Idee, dies zu tun. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Index für Felder mit niedriger Kardinalität in Betracht ziehen Abfragen auf Felder mit einer kleinen Anzahl eindeutiger Werte (geringe Kardinalität) können große Ergebnisse zurückgeben. Der zusammengesetzte Index kann Felder mit niedriger Kardinalität enthalten, der Wert der kombinierten Felder sollte jedoch eine hohe Kardinalität aufweisen. Eliminieren Sie unnötige Index Index sind ressourcenintensiv: Selbst bei Komprimierung in der MongoDB WiredTiger Storage Engine verbrauchen sie RAM und Festplatte. Während Felder aktualisiert werden, muss der zugehörige Index beibehalten werden, was zusätzlichen CPU- und Festplatten-E/​A-Overhead verursacht. MongoDB bietet Tools, die Ihnen helfen, die Indexnutzung zu verstehen, auf die wir später in diesem Beitrag eingehen werden. Platzhalterindizes sind kein Ersatz für die arbeitslastbasierte Indexplanung Für Arbeitslasten mit vielen Ad-hoc-Abfragemustern oder die stark polymorphe Dokumentstrukturen bewältigen, bietet Ihnen der Wildcard Index viel zusätzliche Flexibilität. Sie können einen Filter definieren, der automatisch alle übereinstimmenden Felder, Unterdokumente und Arrays in einer collection Index. Wie jeder Index müssen auch sie gespeichert und verwaltet werden, sodass sie der Datenbank Overhead verleihen. Wenn die Abfragemuster Ihrer Anwendung im Voraus bekannt sind, sollten Sie einen selektiveren Index für die spezifischen Felder verwenden, auf die die Abfragen zugreifen. Verwenden Sie die Textsuche, um Wörter in einem Feld zu finden Reguläre Index sind nützlich, um den gesamten Wert eines Felds abzugleichen. Wenn Sie nur ein bestimmtes Wort in einem Feld mit viel Text finden möchten, verwenden Sie einen Index . Wenn Sie MongoDB im Atlas-Dienst ausführen, sollten Sie die Verwendung der Atlas Full Text Search in Betracht ziehen, die einen vollständigmanaged Lucene-Index bereitstellt, der in die MongoDB-Datenbank integriert ist. FTS bietet eine höhere Leistung und größere Flexibilität beim Filtern, Einordnen und Sortieren Ihrer Datenbank, um Ihren Benutzern schnell die relevantesten Ergebnisse anzuzeigen. Verwenden Sie einen partiellen Index Reduzieren Sie den Größen- und Overhead von Indizes, indem Sie nur Dokumente einschließen, auf die über den Index zugegriffen werden soll. Erstellen Sie beispielsweise einen Index für das Feld „orderID“, der nur Bestelldokumente mit dem orderStatus „In Bearbeitung“ enthält, oder Index nur das Feld „emailAddress“ für Dokumente, sofern es vorhanden ist. Nutzen Sie den Multi-Key- Index zum Abfragen von Arrays Wenn Ihre Abfragemuster den Zugriff auf einzelne Array-Elemente erfordern, verwenden Sie einen Index mit mehreren Schlüsseln. MongoDB erstellt für jedes Element im Array einen Indexschlüssel und kann über Arrays erstellt werden, die sowohl Skalarwerte als auch verschachtelte Dokumente enthalten. Vermeiden Sie reguläre Ausdrücke, die nicht verankert oder verwurzelt sind Index ist nach Wert sortiert. Führende Platzhalter sind ineffizient und können zu vollständigen Index-Scans führen. Nachfolgende Platzhalter können effizient sein, wenn der Ausdruck genügend führende Zeichen enthält, bei denen die Groß-/Kleinschreibung beachtet werden muss. Vermeiden Sie reguläre Ausdrücke ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung Wenn der einzige Grund für die Verwendung eines regulären Ausdrucks darin besteht, dass die Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt wird, verwenden Sie stattdessen einen Index, bei dem die Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt wird, da diese schneller sind. Nutzen Sie die in der WiredTiger Storage Engine verfügbaren Indexoptimierungen Wenn Sie MongoDB selbst verwalten, können Sie Index optional auf einem eigenen separaten Volume platzieren, was ein schnelleres Festplatten-Paging und weniger Konflikte ermöglicht. Weitere Informationen finden Sie unter WiredTiger -Optionen . Nutzen Sie den Explain-Plan Wir haben die Verwendung des Explain-Plans von MongoDB im vorherigen Beitrag zu Abfragemustern und zur Profilerstellung behandelt. Dies ist das beste Tool, um die Indexabdeckung für einzelne Abfragen zu überprüfen. Basierend auf dem Explain-Plan stellt MongoDB Visualisierungstools bereit, die dabei helfen, das Verständnis Ihres Index weiter zu verbessern, und die intelligente und automatische Empfehlungen dazu liefern, welcher Index hinzugefügt werden sollte. Visualisieren Sie die Indexabdeckung mit MongoDB Compass und Atlas Data Explorer Als kostenlose grafische Benutzeroberfläche für MongoDB Compass viele Funktionen, die Ihnen bei der Optimierung der Abfrageleistung helfen, einschließlich der Untersuchung Ihres Schemas und der Visualisierung von Abfrage-Erklärungsplänen – zwei Bereiche, die bereits in dieser Serie behandelt wurden. Die Registerkarte Index in Compass erweitert Ihr Arsenal um ein weiteres Werkzeug. Es listet die vorhandenen Indizes für eine collection auf und meldet den Namen und die Schlüssel des Index sowie seinen Typ, seine Größe und alle speziellen Eigenschaften. Über die Registerkarte „Index“ können Sie bei Bedarf auch Indizes hinzufügen und löschen. Eine wirklich nützliche Funktion ist die Indexnutzung, die Ihnen anzeigt, wie oft ein Index verwendet wurde. Zu viele Index können Ihre Leistung fast genauso beeinträchtigen wie zu wenige. Daher ist diese Funktion besonders wertvoll, wenn es darum geht, nicht verwendete Index zu identifizieren und zu entfernen. Dies hilft Ihnen, Arbeitsspeicherplatz freizugeben und eliminiert den Datenbank- Overhead , der durch die Pflege des Index entsteht. Wenn Sie MongoDB in unserem vollständigmanaged Atlas-Dienst ausführen, bietet Ihnen die Indexansicht im Daten-Explorer die gleiche Funktionalität wie Compass, ohne dass Sie mit einem separaten Tool eine Verbindung zu Ihrer Datenbank herstellen müssen. Sie können Indexstatistiken auch mithilfe der aggregation pipeline $indexStats abrufen . Automatisierte Indexempfehlungen Trotz der gesamten Telemetrie, die von den MongoDB-Tools bereitgestellt wird, sind Sie immer noch dafür verantwortlich, die erforderlichen Daten abzurufen und zu analysieren, um Entscheidungen darüber zu treffen, welcher Index hinzugefügt werden soll. Der Schwellenwert für langsame Abfragen variiert je nach der durchschnittlichen Betriebszeit Ihres cluster , um Empfehlungen bereitzustellen, die für Ihre Arbeitslast relevant sind. Empfohlene Indizes werden von Beispielabfragen begleitet, die nach Abfrageform gruppiert sind (d. h. Abfragen mit ähnlicher Prädikatstruktur, Sortierung und Projektion), die für eine collection ausgeführt wurden, die von der Hinzufügung eines vorgeschlagenen Index profitieren würde. Der Performance Advisor hat keinen negativen Einfluss auf die Leistung Ihres Atlas cluster. Wenn Sie mit der Empfehlung zufrieden sind, können Sie den neuen Index automatisch einführen, ohne dass es zu Ausfallzeiten der Anwendung kommt. Was kommt als nächstes Damit ist diese neueste Ausgabe der Best-Practices-Serie zur Leistung abgeschlossen. Die MongoDB University bietet einen kostenlosen, webbasierten Schulungskurs zur MongoDB-Leistung an . Dies ist eine großartige Möglichkeit, mehr über die Leistungsfähigkeit der Indizierung zu erfahren.

September 15, 2023

效能最佳做法：索引

歡迎閱讀我們系列部落格文章中的第三篇，內容涵蓋 MongoDB 的效能最佳實務 在本系列中，我們涵蓋了在多個重要維度中大規模實現性能的關鍵考量因素，包括： 資料建模和調整記憶體大小 (工作集) 查詢模式和效能分析 索引，我們今天將覆蓋 分片 交易/讀取/寫入的問題 硬件和操作系統配置 基准变暖 在過去的 15 年中，兩者都為幾個不同的資料庫供應商工作，我們可以放心地說，未能定義適當的索引是技術支援團隊必須與使用者解決的頭號效能問題。 因此，我們需要正確做到這一點... 以下是可以幫助您的最佳實踐。 索引在蒙古數據庫 在任何數據庫中，索引支持查詢的有效執行。 如果沒有這些文件，資料庫必須掃描集合或表格中的每個文件，以選取符合查詢陳述式的文件。 如果查詢存在適當的索引，資料庫可以使用索引來限制必須檢查的文件數目。 MongoDB 提供了廣泛的 索引類型和 功能，並具有特定語言的排序順序，以支持對數據的複雜訪問模式。 MongoDB 索引可以隨需創建和刪除，以適應不斷發展的應用程序需求和查詢模式，並且可以在文檔中的任何字段上聲明，包括嵌套在數組中的字段。 因此，讓我們介紹如何充分利用 MongoDB 中的索引。 使用複合索引 複合索引是由幾個不同欄位組成的索引。 例"如，如果您針對兩者進行查詢，建立同時包含"姓"氏"和名字的索引"，通常最有效率的方式是建立同時包含"姓"氏"和名字的索引的名字。 我們的複合索引仍然可以用來篩選僅指定姓氏的查詢。 遵循 ESR 規則 對於複合索引，這個經驗法則對於決定索引中字段的順序很有幫助： 首先，添加那些運行平等查詢的字段 要索引的下一個字段應反映查詢的排序順序 最後一個字段表示數據的範圍被訪問 盡可能使用涵蓋的查詢 涵蓋 的查詢會直接從索引傳回結果，而不必存取來源文件，因此非常有效率。 對於查詢被覆蓋過濾，排序和/或返回給客戶端所需的所有字段必須存在於索引中。 若要判斷查詢是否為涵蓋查詢，請使用 explain () 方法。 如果 explain () 輸出顯示的全部文件已連接為 0，這表明查詢被索引覆蓋。 在文檔中閱讀更多解釋結果 。 試圖實現覆蓋查詢時的一個常見問題是默認情況下始終返回 _id 字段。 您需要將其從查詢結果中明確排除，或將其添加到索引中。 在分片集群中，MongoDB 內部需要訪問碎片密鑰的字段。 這意味著只有當碎片鍵是索引的一部分時，覆蓋查詢才可能。 無論如何，這樣做通常是一個好主意。 考慮低基數欄位上的索引時請小心 對具有少量唯一值（低基數）的字段進行查詢可以返回大型結果集。 複合索引可能包括具有低基數的字段，但組合字段的值應表現出高基數。 消除不必要的索 索引是資源密集型：即使在 MongoDB WiredTiger 存儲引擎壓縮，它們消耗 RAM 和磁盤。 更新欄位時，必須維護關聯的索引，導致額外的 CPU 和磁碟 I/​O 負荷。 MongoDB 提供了工具來幫助您了解索引的使用情況，我們將在本文後面介紹。 萬用字元索引不能取代以工作負載為基礎的索引規劃 對於具有許多臨機操作查詢模式或處理高度多態文件結構的工作負載，萬用字元索引可為您提供許多額外的彈性。 您可以定義自動索引集合中所有相符欄位、子文件和陣列的篩選器。 與任何索引一樣，它們也需要存儲和維護，因此它們將為數據庫增加開銷。 如果事先知道應用程式的查詢模式，則應在查詢存取的特定欄位上使用更具選擇性的索引。 使用文本搜索匹配字段中的單詞 常規索引對於匹配字段的整個值非常有用。 如果您只想匹配具有大量文本的字段中的特定單詞，請使用 文本索引 。 如果您在 Atlas 服務中運行 MongoDB，請考慮使用 阿特拉斯全文 搜索，它提供了一個完全託管的 Lucene 索引與 MongoDB 數據庫集成。 FTS 提供更高的性能和更大的靈活性，可以對數據庫進行過濾，排名和排序，以快速向用戶顯示最相關的結果。 使用分段索引 只包含將透過索引存取的文件，以減少索引的大小和效能負荷。 例如，在 OrderID 欄位上建立 部分索引 ，該索引僅包含訂單狀態為 [進行"中] 的訂單文件"，或僅針對存在的文件編製電子郵件地址欄位的索引。 利用查詢陣列的多重索引鍵索引 如果您的查詢模式需要訪問單個數組元素，請使用 多鍵索引 。 MongoDB 會為陣列中的每個元素建立索引鍵，並且可以透過同時保留標量值和巢狀文件的陣列來建構。 避免使用未保留錨定或已植根的規則運算式 索引按值排序。 前導萬用字元效率低下，可能會導致完整索引掃描。 如果運算式中有足夠的區分大小寫的前導字元，尾隨萬用字元可以很有效率。 避免區分大小寫的正則表達式 如果使用正則表達式的唯一原因是不區分大小寫，請使用不區分大小寫的索引，因為這些索引速度更快。 使用可在 WiredTiger 儲存引擎中提供的索引最佳化 如果您要自我管理 MongoDB，則可以選擇性地將索引放置在自己的單獨磁碟區上，以便加快磁碟分頁和較低的競爭。 如需詳細資訊，請參閱線材虎選項。 使用說明計劃 我們在之前的查詢模式和分析文章中介紹了 MongoDB 的解釋計劃的使用，這是檢查單個查詢索引覆蓋率的最佳工具。 從解釋計劃工作，MongoDB 提供視覺化工具，以幫助進一步改善您的索引的理解，並提供智能和自動的建議，添加哪些索引。 使用 MongoDB 指南針和阿特拉斯資料瀏覽器將索引覆蓋 Compass 是 MongoDB 的免費 GUI，提供許多功能來協助您最佳化查詢效能，包括探索結構描述和視覺化查詢說明計畫，這兩個區域先前在本系列中涵蓋。 指南針中的索引選項卡為您的武器庫添加了另一個工具 。 它列出了集合的現有索引，報告索引的名稱和鍵，以及它的類型，大小和任何特殊屬性。 通過索引選項卡，您還可以根據需要添加和刪除索引。 個真正有用的功能是索引使用，它顯示索引的使用頻率。 擁有太多索引可能會對效能造成損害，如同擁有太少，因此此功能在協助您識別和移除未使用的索引方面特別有用。 這可協助您釋放工作集空間，並消除維護索引所造成的資料庫額外負荷。 如果您在我們完全受管的 Atlas 服務中執行 MongoDB，資料總管中的索引檢視將提供與 Compass 相同的功能，而不必使用單獨的工具連線到資料庫。 您也可以使用 $IndexStats 彙總管線階段來擷取索引統計資料 。 自動化索引建議 即使使用 MongoDB 工具提供的所有遙測，您仍然負責提取和分析所需的數據，以決定要添加哪些索引。 慢速查詢的臨界值會根據叢集上的平均作業時間而有所不同，以提供與工作負載相關的建議。 建議的索引會伴隨著範例查詢 (依查詢形狀分組) (例如，具有類似述詞結構、排序和投影的查詢)，這些查詢會針對新增建議索引而受益的集合執行。 效能建議程式不會對 Atlas 叢集的效能產生負面影響 。 如果您對建議感到滿意，就可以自動推出新的索引，而不會造成任何應用程式停機時間。 下一步是什麼 這包含了最新的性能最佳實踐系列。 MongoDB 大學提供有關 MongoDB 性能的免費基於 Web 的培訓課程 。 這是了解更多有關索引功能的好方法。

September 15, 2023

4 Grandes Raisons de Passer à MongoDB 7.0

Dernièrement, nous avons pris la route et fait l'actualité lors d'une série d'événements dans les plus grandes villes du monde. L'un des points forts est le lancement de la version 7.0 de MongoDB , qui offre une suite complète de fonctionnalités conçues pour rationaliser les opérations, améliorer les performances et renforcer la sécurité. Avec cette version, MongoDB se réaffirme comme un choix de premier ordre pour les organisations qui cherchent à stimuler la productivité de leurs équipes de développement lorsqu'elles créent des applications modernes et distribuées. La version 7.0 reprend toutes les fonctionnalités des versions précédentes et en ajoute d'autres destinées à faciliter la création de logiciels pour les développeurs. #1 - Amélioration des performances MongoDB 7.0 apporte des améliorations significatives sur la façon de gérer les données Time Series, en particulier les ensembles de données exigeants et volumineux de toutes formes. Ces améliorations se traduisent par une meilleure optimisation du stockage et de la compression, ainsi que par des performances accrues en matière d'interrogation. Les développeurs bénéficieront d'une meilleure gestion des données de grande cardinalité, d'une meilleure évolutivité et de meilleures performances globales, ce qui vous permettra d'accéder aux données Time Series de manière plus efficace et plus rentable. Change Streams supportera désormais des cas d'utilisation encore plus larges : gérer les modifications dans les documents volumineux, même avec des pré-images et des post-images, sans provoquer d'erreurs inattendues. #2 - Des migrations plus fluides Les mises à jour de Cluster-to-Cluster Sync (mongosync) permettront une migration plus efficace des données dans divers scénarios. Cluster-to-Cluster Sync offre désormais une plus grande souplesse dans la synchronisation entre des clusters ayant des topologies différentes, par exemple entre des clusters définis par réplique et des clusters partitionnés. La synchronisation filtrée permet de synchroniser des données spécifiques définir au lieu de l'ensemble du cluster. Atlas Live Migrate supporte désormais les migrations pour les clusters utilisant MongoDB 6.0.4+. des migrations plus rapides et plus résilientes en cas d'interruption du processus de migration. #3 - Une expérience simplifiée pour les développeurs Grâce aux nouvelles améliorations apportées au site aggregation pipeline - notamment les index composés de caractères génériques , les percentiles approximatifs et les opérateurs bitwise - les développeurs bénéficient d'une plus grande souplesse et de meilleures performances en matière d'indexation et d'interrogation des données. Avec MongoDB 7.0, les développeurs peuvent également mettre en œuvre des variables de rôle d'utilisateur dans aggregation pipeline, ce qui permet à Single View d'afficher des données différentes en fonction des autorisations des utilisateurs du journal. Le support pour les mises à jour et les suppressions à grain fin dans les collections Time Series et les nouvelles mesures pour aider à sélectionner une clé de sharding aident à réduire l'effort du développeur et à rationaliser le processus de développement. #4 - Contrôles de sécurité renforcés MongoDB 7.0 renforce les capacités de sécurité avec Queryable Encryption pour aider les clients à crypter les données sensibles et à exécuter des requêtes d'égalité sur des données cryptées entièrement randomisées. Les améliorations apportées à la sécurité permettent aux développeurs de créer et de déployer des applications en toute confiance, en sachant que leurs données sont protégées et conformes aux normes et protocoles de sécurité les plus récents. Pourquoi attendre ? Avec une foule de nouvelles fonctionnalités et d'améliorations conçues pour rendre votre équipe plus productive, MongoDB 7.0 est le choix idéal pour les organisations qui cherchent à faire passer leur développement à la vitesse supérieure. De l'amélioration des performances au renforcement des fonctionnalités de sécurité, MongoDB 7.0 facilite la création de la prochaine grande entreprise. Inscrivez-vous dès maintenant à Atlas et commencez à construire dès aujourd'hui . Si vous souhaitez obtenir des conseils sur la mise à niveau vers la version 7.0, notre équipe de services professionnels propose un soutien à la mise à niveau afin d'assurer une transition en douceur. Pour en savoir plus, voir MongoDB Consulting .

September 15, 2023

4 wichtige Gründe für ein Upgrade auf MongoDB 7.0

In letzter Zeit waren wir unterwegs und sorgten bei einer Reihe von Veranstaltungen in Großstädten auf der ganzen Welt für Schlagzeilen. Eines der großen Highlights ist die Veröffentlichung von MongoDB 7.0 , das eine umfassende Suite von Funktionen bietet, die darauf ausgelegt sind, Abläufe zu rationalisieren, die Leistung zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen. Mit dieser Veröffentlichung bestätigt sich MongoDB erneut als erste Wahl für Unternehmen, die die Produktivität ihrer Entwicklungsteams bei der Erstellung moderner, verteilter Anwendungen steigern möchten. Version 7.0 verfügt über alle in früheren Versionen veröffentlichten Funktionen sowie zusätzliche Funktionen, die Entwicklern das Erstellen von Software erleichtern sollen. #1 – Verbesserte Leistung MongoDB 7.0 bringt erhebliche Verbesserungen bei der Arbeit mit Time Series , insbesondere bei anspruchsvollen, großvolumigen Datensätzen aller Formen. Diese Verbesserungen führen zu einer verbesserten Speicheroptimierung und -komprimierung sowie einer verbesserten Abfrageleistung. Entwickler werden eine noch bessere Handhabung von Daten mit hoher Kardinalität, verbesserte Skalierbarkeit und Gesamtleistung erleben; So können Sie Time Series effizienter und kostengünstiger managed. Change streams unterstützt jetzt noch umfassendere Anwendungsfälle: die Handhabung von Änderungen in großen Dokumenten, sogar mit Vorbildern und Nachbildern, ohne unerwartete Fehler zu verursachen. #2 – Reibungslosere Migrationen Aktualisierungen der Cluster-to-Cluster Sync (Mongosync) ermöglichen eine effizientere Datenmigration in einer Vielzahl von Szenarien. Cluster-to-Cluster Sync bietet jetzt eine größere Flexibilität bei der Synchronisierung zwischen cluster mit unterschiedlichen Topologien, z. B. von Sekundär-festlegen zu sharded cluster. Die gefilterte Synchronisierung ermöglicht die Synchronisierung bestimmter Daten anstelle des gesamten cluster. Atlas Live Migrate unterstützt jetzt Migrationen für cluster , auf denen MongoDB 6.0.4+ ausgeführt wird Bereitstellung von Migrationen, die schneller und robuster sind, wenn es während des Migrationsprozesses zu Unterbrechungen kommt. #3 – Optimierte Entwicklererfahrung Mit neuen Verbesserungen der aggregation pipeline – einschließlich zusammengesetzter Index , ungefährer Perzentile und bitweiser Operatoren – können Entwickler von größerer Flexibilität und Leistung bei der Indizierung und Abfrage von Daten profitieren. Mit MongoDB 7.0 können Entwickler auch Benutzerrollenvariablen innerhalb aggregation pipeline implementieren, sodass eine Single View basierend auf den Berechtigungen der LogBenutzer unterschiedliche Daten anzeigen kann. Unterstützung für feinkörnige Aktualisierungen und Löschungen in collection Time Series und neue Metriken zur Auswahl eines shard key tragen dazu bei, den Entwickleraufwand zu reduzieren und den Entwicklungsprozess zu rationalisieren. #4 – Stärkere Sicherheitskontrollen MongoDB 7.0 stärkt die Sicherheitsfunktionen durch Queryable Encryption , um Kunden dabei zu helfen, sensible Daten zu verschlüsseln und Gleichheitsabfragen für vollständig randomisierte verschlüsselte Daten durchzuführen. Die Sicherheitsverbesserungen stellen sicher, dass Entwickler Anwendungen mit Zuversicht erstellen und bereitstellen können, da sie wissen, dass ihre Daten geschützt sind und den neuesten Sicherheitsstandards und Protokollen entsprechen. Warum warten? Mit einer Vielzahl neuer Funktionen und Verbesserungen, die Ihr Team produktiver machen sollen, ist MongoDB 7.0 die perfekte Wahl für Unternehmen, die ihre Entwicklung auf die nächste Stufe heben möchten. Von verbesserter Leistung bis hin zu stärkeren Sicherheitsfunktionen macht es MongoDB 7.0 einfacher, das nächste große Ding zu entwickeln. Registrieren Sie sich jetzt für Atlas und beginnen Sie noch heute mit dem Bau . Wenn Sie eine Anleitung zum Upgrade auf 7.0 benötigen, bietet unser professionelles Serviceteam Upgrade-Unterstützung an, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Weitere Informationen finden Sie unter MongoDB Consulting .

September 15, 2023

升級至 MongoDB 7.0 的四大理由

最近，我們一直在上路，並在全球主要城市的一 系列 活動中發布新聞。 其中一個重要亮點是 MongoDB 7.0 的發布，它提供了一套全面的功能，旨在簡化操作，提高性能和增強安全性。 在此版本中，MongoDB 將自己重申為希望在建置現代化、分散式應用程式時提高開發團隊生產力的組織的首選。 7.0 版具有以前版本中發布的所有功能，其中包含旨在使開發人員更容易構建軟件的附加功能。 #1 — 增強的性能 MongoDB 7.0 在處理時間序列資料方面帶來了重大改進，尤其是各種形狀的要求高容量資料集。 這些改良功能可改善儲存最佳化與壓縮，並改善查詢效能。 開發人員將體驗到更好的處理高基數資料、提升的可擴充性和整體效能，讓您能夠更有效率且更符合成本效益的管理時間序列資料。 變更串流現在可支援更廣泛的使用案例：處理大型文件中的變更，即使使用前置影像和後置影像，也不會造成非預期的錯誤。 #2 — 更順暢的遷移 叢集對叢集同步 (mongosync) 的更新將在各種情況下提供更有效率的資料移轉。 叢集對叢集同步現在在叢集之間同步提供了更大的彈性，不同於拓撲，例如從複本集到分割叢集。 篩選同步允許同步特定資料集，而不是同步整個叢集。 阿特拉斯 即時遷移現在支援移轉執行 MongoDB 6.0.4+ 的叢集 在移轉程序期間發生中斷的情況下，提供更快速且更具彈性的移轉。 #3 — 簡化的開發人員體驗 透過彙總管線的新增強功能 (包括複合萬用字元索引、近似百分位數和位元運算子)，開發人員可以在索引和查詢資料時享有更大的彈性和效能。 使用 MongoDB 7.0，開發人員還可以在聚合管道中實現 用戶角色變量 ，從而使單個視圖根據登錄用戶的權限顯示不同的數據。 支援時間序列集合和新指標中的精細更新和刪除，以協助選取碎片金鑰，有助於減少開發人員工作量並簡化開發程序。 #4 — 更強大的安全控制 MongoDB 7.0 透過 可查詢加密 來強化安全性功能，協助客戶加密敏感資料，並在完全隨機加密的資料上執行相等查詢。 安全性增強功能可確保開發人員可以放心地建置和部署應用程式，同時知道他們的資料受到保護，並符合最新的安全標準和通訊協定 為什麼要等待？ MongoDB 7.0 為了讓您的團隊更具生產力而設計的許多新功能和增強功能，對於希望將其開發提升到一個新層次的組織來說，是完美的選擇。 從增強的性能到更強大的安全功能， MongoDB 7.0 使構建下一個重要事情變得更加容易。 立即註冊 Atlas 並立即開始構建。 如果您需要升級至 7.0 的指導，我們的專業服務團隊會提供升級支援，以協助確保順利轉換。 若要進一步了解，請參閱 MongoDB 諮詢服務 。

September 15, 2023