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MONGODB ATLAS

Für die nächste Generation von intelligenten Anwendungen

Erstellen Sie Anwendungen auf der branchenweit ersten Plattform für Entwicklerdaten. Von KI-gestützten und ereignisgesteuerten Apps bis hin zu Edge-Anwendungsfällen und Suchfunktionen: Entwickeln Sie schnell und in dem Umfang, den Benutzer verlangen.
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A code panel showing vector search data alongside app data
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Ankündigung von Atlas Vector Search und Search Nodes
Erstellen und skalieren Sie KI-Anwendungsfälle mit nativer Vektorunterstützung und produktionsreifer Infrastruktur.Weitere Informationen

MongoDB Atlas

Die Entwicklerdatenplattform für jeden Anwendungsfall.
Lernen Sie die Plattform kennen
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Vektorsuche

Vereinheitlichen Sie Ihre Datenbank und Ihren Vektorspeicher, integrieren Sie Large Language Models für KI-Apps, Chatbots, Content-Generierung und erweiterte semantische Suche.

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Stream Processing

Vereinheitlichen Sie ereignisgesteuerte Anwendungen, verarbeiten Sie Hochgeschwindigkeitsströme nahtlos mit einem konsistenten Datenmodell und einer einheitlichen Abfrageoberfläche.

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Operational

Maximieren Sie die Schreibleistung mit einem vielseitigen Dokumentendatenmodell. Eine einzelne Abfrage-API eignet sich für einfache Abfragen und komplexe Analysen.

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Transaktional

Antwortzeiten im Millisekundenbereich mit flexiblem Datenmodell und umfangreichen Abfragen – einschließlich sekundärer Indizierung, Joins, Multi-Doc-ACID.

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Textsuche

Kombinieren Sie Datenbank, Suchmaschine und Synchronisation für 30–50 % schnellere Ergebnisse. Ermöglicht Katalog, Inhaltssuche und Single View.

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Analysesysteme

Vereinheitlichen Sie App-gesteuerte Analysen, Echtzeit-Aggregationen und Transformationen. Optimieren Sie Indizes, Speicher und Datenformate.

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Edge-Computing

Sorgt dafür, dass Ihre Daten zuverlässig verbunden bleiben – über die Cloud, Ihre Rechenzentren und Ihre Edge-Geräte hinweg. Nutzen Sie die Vorteile des Edge Computing durch eine vereinfachte Datenverwaltung.

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Graph

Geben Sie Ihren Apps einen Boost mit den Grap Daten aus MongoDB. Finden Sie Muster für Erkenntnisse. Ideal für Empfehlungen, Betrugserkennung und Netzwerke.

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Geodaten

Native GeoJSON-Unterstützung, einfache Koordinatenpaare und spezielle Indizes. Entwickelt für Logistik, Standortdienste und räumliche Analysen.

Von Entwicklern für Entwickler konzipiert

Das Dokumentdatenmodell bildet ab, wie Sie denken und programmieren.
Dokumentation anzeigen
Modell
Lösen Sie sich von starren, tabellarischen Datenstrukturen durch flexible Dokumente, die Objekte unmittelbar im Code abbilden. Integrieren Sie verschachtelte Objekte, Vektoreinbettungen, Geodaten und Time Series-Daten in ein Datenmodell, das für Leistung, Compute Kosten und Produktivität optimiert ist.
Abfragen
Verwenden Sie eine ausdrucksstarke, Entwickler-native Abfrage-API, um mit Daten zu arbeiten, die Ihre Anwendung benötigt. Abrufen und Ändern von Dokumenten. Large Language Models mit semantischer Suche über Vektoren abfragen. Aggregieren, transformieren und analysieren Sie Ihre Daten direkt, ohne sie in ein anderes System übertragen (via ETLs) zu müssen.
Optimieren
Optimieren Sie Abfragen, reagieren Sie sofort auf Datenbankänderungen und erzeugen Sie bei Bedarf materialisierte Ansichten. MongoDB vereinfacht den Empfang und die Bearbeitung von Millionen von Anfragen pro Tag ohne Performance Änderungen.
Modell
Lösen Sie sich von starren, tabellarischen Datenstrukturen durch flexible Dokumente, die Objekte unmittelbar im Code abbilden. Integrieren Sie verschachtelte Objekte, Vektoreinbettungen, Geodaten und Time Series-Daten in ein Datenmodell, das für Leistung, Compute Kosten und Produktivität optimiert ist.
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Abfragen
Verwenden Sie eine ausdrucksstarke, Entwickler-native Abfrage-API, um mit Daten zu arbeiten, die Ihre Anwendung benötigt. Abrufen und Ändern von Dokumenten. Large Language Models mit semantischer Suche über Vektoren abfragen. Aggregieren, transformieren und analysieren Sie Ihre Daten direkt, ohne sie in ein anderes System übertragen (via ETLs) zu müssen.
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Python
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Optimieren
Optimieren Sie Abfragen, reagieren Sie sofort auf Datenbankänderungen und erzeugen Sie bei Bedarf materialisierte Ansichten. MongoDB vereinfacht den Empfang und die Bearbeitung von Millionen von Anfragen pro Tag ohne Performance Änderungen.
Indexes
Triggers
Materialized Views
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Dokumentation

Referenzhandbücher, Artikel und Codebeispiele – die gesamte technische Dokumentation, die Sie für die Bereitstellung, Konfiguration und Ausführung von MongoDB benötigen.

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Die neuesten MongoDB Tutorials, Videos und Codebeispiele werden in der Sprache Ihrer Wahl angezeigt.

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Funktioniert nahtlos mit Ihrem Tech-Stack

MongoDB lässt sich mit über 100 Ihrer Lieblingstechnologien integrierenErkunden Sie unser Ökosystem
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
„Die gesamte Geschäftslogik unserer Plattform muss sehr schnell Entscheidungen treffen. Das alles läuft auf Atlas, wodurch wir schneller vorankommen, weil wir uns nicht um die Bereitstellung oder Skalierung kümmern müssen. Immer wenn wir mehr Felder, mehr Abfragen oder mehr Schritte in der Geschäftslogik hinzufügen müssen, funktioniert Atlas einfach. Wir müssen nicht darüber nachdenken.“
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VERSICHERUNGEN
„Atlas Search ist rasend schnell! Wir können relevante Ergebnisse aus Datensätzen mit Dutzenden von Millionen von Dokumenten in etwa 15 ms anzeigen.“
EINZELHANDEL
„Kosten, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Zugriff auf die Daten. Aus unserer Sicht werden wir bis zum Abschluss der Migration eine Kosteneinsparung von 40 % erzielt haben. Das ist enorm.“ „Kosten, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Zugriff auf die Daten. Aus unserer Sicht werden wir bis zum Abschluss der Migration eine Kosteneinsparung von 40nbsp% erzielt haben. Das ist enorm.“
MANUFACTURING
„Wir gehen davon aus, dass wir in nur zwei Jahren die 20-fache Anzahl von Ereignissen verarbeiten werden – das sind zwei Milliarden pro Tag, und Atlas ist gut aufgestellt, um diesen massiven Anstieg problemlos zu bewältigen.“
FINANZDIENSTLEISTUNGEN
„Die Tatsache, dass MongoDB Atlas die drei großen Hyperscaler [Google Cloud, AWS, Azure] unterstützt, hat uns in Bezug auf die Portabilität geholfen und ermöglicht uns eine Multi-Cloud-Entwicklung. Die Entscheidung für MongoDB war wirklich einfach, denn wir mussten uns nicht auf einen bestimmten Cloud-Anbieter oder ein bestimmtes Verfahren festlegen – wir konnten flexibel agieren.“

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