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按需扩展

使用 MongoDB Atlas,您仅需单击几下或调用 API,即可向上、向下或向外扩展数据库。

弹性可扩展

可在无需应用程序停机的情况下,调整集群的实例大小、内存或存储容量。预配并根据自身需要为所需资源支付费用。

原生分片

借助 Atlas 的原生分片功能,可在多台计算机上横向扩展。选择满足您需求的分片数量和分片策略。

容量自动扩展

支持全自动容量管理,且 Atlas 会通过实时跟踪资源利用率指标,根据需要调整数据库存储和大小。

优化资源效率

MongoDB Atlas 通过提供智能索引和架构建议,自动执行数据分层以及分析查询的工作负载隔离,帮助您提高数据库性能。

索引建议

MongoDB Atlas 中的 Performance Advisor 会自动分析性能不佳的集合,并建议您添加索引。利用相关指标查看运行缓慢的查询示例,然后单击几下即可创建所建议的索引。

模式建议

Performance Advisor 还为最缓慢和最活跃的集合提供具可操作性的架构建议。每个建议都提供了上下文和证据,因此您可以查看可能影响数据库性能的潜在数据模型的低效性。

在线归档

借助在线归档,您可以在完全托管的数据库和云对象存储中对数据进行分层,并通过单个端点进行查询。自动存档历史数据,节省运营和交易数据存储成本,而不会影响查询性能。

工作负载隔离

配置只读辅助节点以运行分析工作负载,例如 MongoDB ChartsBI Connector 。这样可确保您的操作工作负载不受同一数据库上的资源密集型查询的影响。

全面的性能可见性

通过自定义警报、实时性能跟踪和历史指标,MongoDB Atlas 能够来解决数据库监控和诊断的痛点。

实时性能面板

查看专用集群的实时性能指标,包括操作、磁盘使用率、连接、IOPS、最热集合和最慢的查询。

自定义警报

在进行数据库操作、服务器使用期间,或其他条件达到定义的阈值(影响集群性能)时,会收到通知。通过已使用的电子邮件、文本和渠道获取警报。

关键数据库指标

根据数十个吞吐量、性能和利用率指标来创建仪表板,以分析历史数据库性能,精确到一分钟。

Query Profiler

在 Query Profiler 的帮助下,可以快速诊断问题,显示长期运行的查询及其关键性能统计信息。查看历史操作,可以快速识别异常值,判断各集合和操作类型的查询模式。

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