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ATLAS

Atlas Data Federation

无缝查询并分析 MongoDB Atlas 与云存储中的数据。

立即开始使用
展示某个应用连接数据库、云、搜索栏和数据湖的插图，数据湖代表 MongoDB 的产品与服务集合。

轻松聚合、转换和丰富数据

减少在构建复杂管道和聚合上耗费的时间与精力。Data Federation 通过降低对 ETL 工具的依赖与开销，简化跨格式数据处理。用它转换并丰富数据，用于实时应用或下游分析。

跨集群查询数据
数据转换功能界面图示。

支持下游分析

将一个或多个 Atlas 集群的数据转换为列式格式，并写入云对象存储。这样，下游团队就能用现有工具轻松访问、分析并迁移数据。

赋能实时应用

通过单个 API 查询 Atlas 与云存储，同时保留您数据的结构。运行易用的聚合生成经过处理的数据集，再将结果写入您指定的目标位置，为实时应用提供支持。

连接到 ASQL

跨数据源查询并分析数据

Data Federation 可简化丰富结构化数据工作流，让您能专注于发掘洞察，而非基础设施管理。
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配置联合数据库实例

Data Federation 可将来自 MongoDB Atlas 集群、Online Archive 和云存储（如 AWS S3 或 Azure Blob Storage）的数据合并为虚拟数据库与集合。您的数据保留在原位置，并保持其原生格式。

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MQL

组合、转换并丰富数据

利用 MongoDB 的聚合管道来组合、转换和充实您的数据。通过联合并行查询快速获取洞见。

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MQL

保留查询结果

使用 $out 阶段将查询结果以指定文件格式直接发送到 Atlas 集群或云对象存储。将数据存储在您首选的存储层中，免去了耗时的 ETL 过程。

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MQL

Atlas Data Federation 客户成功案例

查看所有客户
遗留应用现代化
“它不再像 2013 年那样只是一个数据库。我们可以用 Atlas Charts 做简单的数据可视化，并用 Atlas Data Federation 打通旧系统，实现互联互通。”
David Fannar Gunnarsson
企业架构师, Sýn
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遗留应用现代化
“它不再像 2013 年那样只是一个数据库。我们可以用 Atlas Charts 做简单的数据可视化，并用 Atlas Data Federation 打通旧系统，实现互联互通。”
David Fannar Gunnarsson
企业架构师, Sýn
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事件驱动的应用
“我们在业务的各个环节都会使用 MQL。借助 Data Federation，我们使用起来很方便，用熟悉的查询就能在任意存储中查找数据，对我们帮助很大。”
Igor Agenor Piovezan
Segware 软件专业开发人员
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数据策略
“我们使用 Atlas Data Federation 将所有 AWS 使用数据汇集于一处，供内部业务负责人使用。我们可以在 S3 中汇总数据，写入 Atlas 集群，并用 Charts 进行可视化。这让我们可以全面了解六个不同 AWS 主账户的使用情况，而无需进行复杂的数据转换。”
Scott Jones
Acxiom 研究员，Acxiom
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