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MONGODB

MongoDB Search

MongoDB Search ist die einfachste Möglichkeit, eine relevanzbasierte Suche viermal schneller zu erstellen und die Leistungsgrenzen einfacher Suchoperatoren zu überwinden.

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MongoDB Search Playground kostenlos testen

Experimentieren Sie mit verschiedenen MongoDB Search Funktionen, einschließlich Suchindex und ausgeführten Abfragen, ohne dafür ein Atlas-Konto, ein Cluster oder eine Sammlung haben zu müssen.
Probieren Sie den MongoDB Search Playground aus
Illustration der Benutzeroberfläche des Such-Demo-Builders.

Erweiterte Suche, vereinfacht

Mit MongoDB Search arbeiten Sie mit einer einzigen, vereinheitlichten API für Ihre Datenbank- und Suchvorgänge, was Ihre Abfragen vereinfacht und die Entwicklungszeit verkürzt, da keine nicht skalierbare manuelle Abfragelogik oder einfache Textoperatoren mehr erforderlich sind.

Schnellere Bereitstellung von Suchfunktionen
Illustration der Atlas Search-Benutzeroberfläche.
Abbildung der Metrikfunktionalität.

Suche auf Enterprise-Niveau

Atlas automatisiert die Bereitstellung, das Patching, die Skalierung und die Notfallwiederherstellung und bietet gleichzeitig robuste Sicherheit. Gewinnen Sie tiefe Einblicke in Suchvorgänge, um Leistungsprobleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich auf Ihre Produktionsumgebung oder die CPU-Auslastung auswirken.

Erfahren Sie mehr in unseren Tutorials.

Überlegene Skalierungsleistung

Optimieren Sie die Rechenressourcen, um Such- und Datenbankanforderungen unabhängig voneinander zu skalieren und so die Leistung zu verbessern, mit einer Verkürzung der Abfragezeiten um bis zu 60 % – selbst bei komplexen Abfragetypen. Überwinden Sie die Single-Index-Beschränkungen einfacher Operatoren, um sicherzustellen, dass die Suche auch bei wachsendem Datenbestand und zunehmender Komplexität schnell bleibt.

Mehr über Atlas Search-Knoten erfahren
Illustration mit einem Beispiel, wie diese Funktion funktioniert.
Illustration der Atlas Search-Benutzeroberfläche.

Suchintegration direkt in Atlas

Verwalten Sie die Suche nach Ihren sich entwickelnden Anwendungsanforderungen, ohne den Aufwand, einen Synchronisierungsmechanismus einzurichten und zu verwalten, benutzerdefinierte Transformationslogik zu schreiben oder Suchindizes neu zuzuordnen.

Lernen mit der MongoDB University

Natives Reranking in Atlas

Verbessern Sie sofort die Abrufgenauigkeit mit den erstklassigen Reranking-Modellen von Voyage AI, ohne die MongoDB-Query-Engine zu verlassen. Mit der nativen Reranking-Funktion von MongoDB gelangen nur die relevantesten Ergebnisse an Ihr LLM, wodurch sich die Token-Kosten und die Latenz bei agentischen und mehrstufigen Abruf-Pipelines verringern.

Mehr erfahren
Natives Reranking in Atlas

Customer Success mit MongoDB Search

Alle Kunden anzeigen
10XVerbesserung der Ausführungszeit
KI FÜR ED-TECH
„Wir haben unseren Fußabdruck mit MongoDB Search verringert.“ „Je einfacher das System zu verwalten ist, desto schneller können wir neue Lösungen entwickeln.“
Petar Djordjevic
Chief Technology Officer, Element451
Fallstudie lesen
10XVerbesserung der Ausführungszeit
KI FÜR ED-TECH
„Wir haben unseren Fußabdruck mit MongoDB Search verringert.“ „Je einfacher das System zu verwalten ist, desto schneller können wir neue Lösungen entwickeln.“
Petar Djordjevic
Chief Technology Officer, Element451
Fallstudie lesen
100 Mio.durchsuchbare Produkte auf Atlas
E-COMMERCE
„MongoDB Search war ein Game-Changer. Wir haben einen Proof-of-Concept durchgeführt und festgestellt, wie einfach er zu verwenden ist. Wir können mit einem Klick den Index erstellen, und da es sich um eine Funktion von MongoDB handelt, wissen wir, dass die Daten immer aktuell und genau sind.“
Andrii Hrachov
Leitender Softwareingenieur bei Delivery Hero
Fallstudie lesen
PERSONALABTEILUNG
„MongoDB Search gibt unserem Entwicklungsteam im Vergleich zur vorherigen Suchmaschine deutlich mehr Zeit zurück. Wir können uns auf zufriedenstellendere Aufgaben konzentrieren und Änderungen schneller bewältigen.“
Julio Viera
Leiter der Ingenieurabteilung bei Fishbowl
Fallstudie lesen
LIEFERKETTE
„Die Migration zu MongoDB Atlas hat die API schneller und stabiler gemacht.“ Der Overhead durch ETL und Elasticsearch beeinträchtigte die Leistung der API – das ist etwas, das wir nicht mehr erleben, da Atlas beide Enden hervorragend bewältigt.
Jake Reeves
VP für technische Abläufe bei Orbweaver
Fallstudie lesen

Learning Hub

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Verbessern Sie Ihre MongoDB Atlas-Fähigkeiten

Erforschen Sie die Grundlagen von MongoDB Atlas, vom Dokumentmodell bis hin zu Indizierungsstrategien, um den Erfolg Ihrer Anwendung zu gewährleisten.

Beginnen Sie mit dem Lernen
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Leistung bei Skalierung

Entdecken Sie, wie Search Nodes die Rechenressourcen optimieren, um Such- und Datenbankanforderungen unabhängig voneinander zu skalieren und so eine überlegene Leistung zu erzielen.

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Verbesserte Entwicklererfahrung

Verwenden Sie eine einzige, einheitliche API für Datenbank- und Suchoperationen. Erstellen Sie mit wenigen Klicks oder einem einzigen API-Aufruf einen Suchindex.

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