Acerca de mongot
mongot es el proceso de MongoDB Search y MongoDB búsqueda vectorial que impulsa las etapas de agregación $search, $searchMeta y $vectorSearch. Compilado en Apache Lucene, mongot se ejecuta como un proceso independiente de mongod y realiza las siguientes funciones:
Sincroniza los datos del índice de
mongoda través de una conexión permanente impulsada por flujos de cambio.Mantiene los índices de búsqueda en almacenamiento dedicado.
Sirve consultas de búsqueda con proxy a través de
mongod. Los clientes nunca se conectan amongotdirectamente.
Atlas gestiona mongot por usted. En Community Edition y MongoDB Enterprise, usted mismo implementa y opera mongot.
Pruebe MongoDB Search y MongoDB búsqueda vectorial localmente
Para evaluar MongoDB Search y la búsqueda vectorial de MongoDB, comienza con la imagen de Docker mongodb/mongodb-atlas-local. Esta imagen agrupa mongod y mongot en un único contenedor para que puedas centrarte en crear la funcionalidad de MongoDB Search y búsqueda vectorial de MongoDB.
Utilice atlas-local cuando desee:
Prototipo
$searchy$vectorSearchqueries contra sus propios datos.Desarrollar y ejecutar pruebas de integración en CI.
Pruebe la incrustación automatizada antes de elegir un modelo de producción.
Utilice atlas-local solo para la evaluación. La imagen se ejecuta como un solo nodo y carece de alta disponibilidad, por lo que no la utilice como destino de implementación de producción.
Para comenzar, utilice los siguientes comandos:
docker pull mongodb/mongodb-atlas-local:preview docker run -p 27017:27017 mongodb/mongodb-atlas-local
Para ver el tutorial completo, consulte MongoDB Search y MongoDB búsqueda vectorial Local Development Quickstart y Atlas CLI: Implemente una implementación local de Atlas con Search.
Cuando estés listo para implementar en producción, vuelve a esta página para obtener orientación sobre las rutas de implementación de producción.
Rutas de implementación de producción
Las opciones de implementación de MongoDB Search y MongoDB Vector Search autogestionadas difieren entre las ediciones de MongoDB.
MongoDB Enterprise
El patrón de implementación principal utiliza MongoDB Ops Manager para gestionar mongod en máquinas virtuales. El operador de controladores de MongoDB para Kubernetes gestiona mongot en un clúster de Kubernetes. Esta implementación admite sets de réplicas y clústeres particionados con varias instancias de mongot, y le permite dimensionar mongot por carga de trabajo independientemente de mongod.
También puede ejecutar MongoDB Enterprise fuera del entorno de Kubernetes y conectarlo directamente a instancias de mongot en un clúster de Kubernetes.
Si ya ejecutas MongoDB Enterprise Advanced a través del operador de controladores de MongoDB para Kubernetes en lugar de en máquinas virtuales, agrega un recurso MongoDBSearch a esa misma implementación de Kubernetes para habilitar MongoDB Search y MongoDB búsqueda vectorial.
Para aprender más, consulte Implementar MongoDB Search y búsqueda vectorial.
Nota
MongoDB Enterprise no admite implementaciones de contenedores o tarball autónomos de mongot.
Community Edition
Community Edition proporciona los siguientes artefactos de instalación:
Linux tarball: Instale el binario
mongotdirectamente.Imagen de contenedor: extraiga y ejecute el contenedor oficial de
mongot.
Puede ejecutar estos artefactos directamente como autónomos o implementarlos utilizando el operador de Kubernetes. Por ejemplo, puede agregar mongot a una implementación de MongoDB Community Edition que el operador de Kubernetes ya gestiona.
Cómo mongot funciona con mongod
Una implementación autogestionada ejecuta dos procesos mongot por set de réplicas:
La aplicación cliente se conecta solo a
mongod.mongodenruta las solicitudes de la etapa de agregación de MongoDB Search y MongoDB Vector Search amongota través de gRPC.mongotse conecta amongodpara transmitir eventos de cambio y mantener el índice.mongotguarda segmentos de índice en almacenamiento dedicado.
Próximos pasos
Objetivo | Resource |
|---|---|
Evaluar o compilar funcionalidades por primera vez | |
Instale Community Edition en Linux o Docker | |
Implementar en Kubernetes (Community o Enterprise) | |
Confirmar que una instalación existente funciona | |
Tamaño antes de la implementación |