MongoDB 数据库的第一个版本于 2009 年 8 月发布。1.0 版本以及随后不久发布的版本专注于验证一种新颖且基本上未经测试的数据库设计方法——基于类似 JSON 的文档数据模型 构建并在弹性和分布式系统基础上进行分层。早期发布的 MongoDB 版本吸引了初创企业和大型企业的采用。
随着早期用户的使用验证了产品与开发者的契合度,MongoDB 工程团队的工作重心转向将系统从一个小众的 NoSQL 数据库扩展为业界首个面向开发者的数据平台。MongoDB Atlas 开发者数据平台通过统一的 API,加速并简化了开发者使用数据构建任何类型现代应用程序的方式,包括集成全文搜索的操作和事务性工作负载、网络边缘的实时分析和移动计算。
开发者已下载 MongoDB 超过 2.65 亿次。
MongoDB 8.0 专为满足开发团队的需求而构建,让他们能够更高效地专注于功能开发。MongoDB 8.0 着重于企业级的安全、弹性、可用性和性能,包括超过 45 项架构优化和新功能 MongoDB 8.0 为开发者带来了一系列激动人心的新功能。
优化各种应用程序的性能。MongoDB 8.0 可让应用程序快速高效地查询和转换数据,从而大大提升性能表现,将吞吐量最高增加 32%。MongoDB 8.0 的架构优化减少了内存使用和查询时间。通过提升插入、更新和删除操作的批处理效率,并结合其他优化措施,MongoDB 在数据复制期间的批量写入速度提升了56%,而并发写入速度也提高了20%。额外的优化使 MongoDB 8.0 能够处理更大量的时间序列数据,操作速度也能提高 200% 以上,而资源使用量和成本却不增反降。
创新的加密技术能够解锁新的使用案例。MongoDB Queryable Encryption 是 MongoDB 密码学研究小组开发的行业首创创新技术。该技术允许客户加密敏感的应用程序数据,将其作为完全随机的加密数据安全地存储在MongoDB 数据库中,并对加密数据运行表达查询以进行处理。MongoDB 8.0 除了支持等值查询之外,现在还支持范围查询,以扩展安全数据检索,为常用搜索提供更大的灵活性。比如,客户能够在完全加密的财务数据上执行范围搜索,例如通过查找信用评分在某个特定区间的申请人,来评估信用度的分布情况。借助 Queryable Encryption,所需数据将一直保持加密状态,直到到达使用客户控制的解密密钥的获授权最终用户处为止。现在,有了范围查询功能,Queryable Encryption 能够在应用程序的整个生命周期中对存储和处理的高敏感数据进行加密,这有助于减少数据无意中泄露或被恶意行为者窃取的风险,而且用户无需具备专业的加密知识。
快速水平扩展,实现全局高可用性。有了 MongoDB 8.0,实现水平扩展变得更快速、更简便,而且成本更低。通过水平扩展,应用程序可以突破传统数据库资源的限制,将数据拆分到多台服务器(称为分片)上,而无需为单台服务器预配越来越多的计算资源。MongoDB 8.0 中新增的分片功能可以将数据在分片中的分发速度提高最多 50 倍,并将初始成本降低 50%。
应对意外应用程序需求的弹性。MongoDB 8.0 为优化数据库性能的团队赋予更大的控制权,以便应对难以预测的使用高峰期和持续高需求期,确保应用程序行为的一致性。MongoDB 8.0 新增了各种功能,包括设置运行查询的默认最大时间限制,拒绝重复出现有问题的查询类型,以及配置查询设置以在数据库重启等事件中持久化,确保应用程序在高需求或意外事件下的高性能。
这些新功能使 MongoDB 8.0 成为构建各种应用程序的最快、最持久、最安全和最可靠的版本。
开始使用 MongoDB 8.0 的最简单方法是访问 mongodb.com/try,您可以在此网站上免费注册 Atlas 帐户,下载 Community Edition,了解更多有关通过 Enterprise Advanced 订阅实现 MongoDB 自管理的信息。
MongoDB 7.0 在四个关键领域进行了重大改进:迁移、安全性、性能和开发者体验。
通过更新 Cluster-to-Cluster Sync (mongosync),迁移操作得以简化,为具有不同拓扑结构的集群间同步提供灵活性,允许特定的数据库和集合子集进行同步,通过 oplog 缓冲保持源集群和目标集群之间的同步。
Queryable Encryption 的正式发布增强了安全性,它赋予客户在整个数据生命周期中加密敏感工作负载的能力,并且能够在数据加密的状态下进行查询。
性能改进包括高级查询执行策略成为 find() 和 aggregate() 查询的默认策略。分片集群通过使用 新的高吞吐量参数,实现了更快的数据块迁移速度。负载均衡器数据块自动合并 确保在扩展分片集群时不需要数据块数量的线性增长。
查询 API 的更新引入了 位操作符、百分位操作符、聚合框架中的用户角色变量以及时间序列集合的临时更新和删除。开发者在 包含大型文档的变更流 中不会再遇到意外错误。由于 分片键分析命令 以及 在分片配置服务器上存储应用程序数据的能力,分片集群更容易创建和开发。
MongoDB 7.0 还引入了 MongoDB Kotlin 驱动程序,使可用语言选项更加丰富。
MongoDB 6.0 包括更多时间序列集合的功能和优化;增强了对事件驱动架构的支持;全面支持分片连接和图形遍历;提升了操作的弹性和原生分片集群能力;以及能够 在完全随机加密数据上运行表达式查询。
Atlas 无服务器实例 、Atlas Data API、Atlas CLI 以及 Flexible Sync 正式发布,能够实现仅与特定用户或设备相关的数据从云端同步到边缘。
Atlas Data Lake(预览版),一项完全托管的分析工作负载存储服务;Atlas Data Federation 允许您从一个或多个 MongoDB Atlas 数据库、Atlas Data Lakes 或 AWS S3 存储桶无缝查询、转换和聚合数据;新的 Atlas SQL 接口 支持流行的基于 SQL 的工具。
Cluster-to-Cluster Sync,这使您能够在相同或混合环境(包括 Atlas、私有云、本地部署和边缘)中的 MongoDB 集群之间持续同步数据。
MongoDB 5.x 使用原生 时间序列集合 针对 IoT 和财务应用进行了优化;实时重新分片使您可以按需更改分片键,而无需数据库停机;分布式跨分片连接和图形遍历用于对实时数据进行复杂分析;通过文件复制加快初始同步;新的聚合操作符等。
MongoDB Stable API 可确保您的应用程序能够适应未来的发展需求。您可以升级到最新的 MongoDB 版本,无需冒险执行会破坏向后兼容性的变更。
Atlas 无服务器实例(预览版)会根据您的工作负载自动和动态地进行扩展,您只需支付实际使用的资源费用。
MongoDB Atlas Data API(预览版)提供了一个完全托管的、类似于 REST 的 API,您可以直接访问 Atlas 数据,无需数据库驱动程序。
MongoDB 4.4 提供更丰富的聚合功能,包括 UNION;流复制可将分布式数据库集群的数据同步延迟减少多达 50%;而在基础设施出现故障时,对冲读和镜像读确保了一致的低延迟。
MongoDB Atlas Online Archive 自动将数据库中的过时数据分层到完全托管的可查询对象存储,以优化可扩展性、性能和成本。
Realm & Sync,通过嵌入式移动数据库在网络边缘提供卓越的体验,并能自动同步到云端的 MongoDB Atlas,确保跨用户、设备和后端的数据始终保持最新。
MongoDB Atlas 多云集群 允许您在单个集群中跨多个公有云同时部署数据,或者在这些云之间无缝迁移工作负载。
MongoDB 4.2 提供分布式、跨分片的 ACID 事务,确保全局范围内的数据完整性;客户端字段级加密,提供最强大的隐私控制;按需物化视图,可实现快速分析。
MongoDB Atlas Search,将 Apache Lucene 的强大功能与 Atlas 平台相结合,可轻松在云端数据之上构建快速、相关的全文搜索功能。- MongoDB Atlas Data Lake 让您能够使用 MongoDB Query API 在 Amazon S3 上快速、轻松地查询任何格式的数据。
适用于 Kubernetes 的 MongoDB Operator 以及 适用于 Apache Kafka 的 MongoDB Connector,简化 MongoDB 与您的应用程序系统的集成。MongoDB 发布说明
MongoDB 4.0 提供 多文档 ACID 事务,使得使用 MongoDB 来解决各种应用场景变得更加简便,同时也简化了旧版数据库的迁移。
MongoDB Atlas 全局集群,创建完全托管的全局分布式数据库部署,可实现低延迟读写,并具有数据自主性控制功能,以满足法规要求。
MongoDB Atlas 企业安全控制 集成 LDAP;自带 KMS 用于加密静态数据;以及细粒度事件审计日志。
MongoDB Charts 是一款现代数据可视化和分析工具,允许您轻松创建、共享和嵌入来自 Atlas 和 Atlas Data Lake 的可视化内容。
-通过 模式验证 进一步提升数据完整性,对您的数据执行模式。
在 AWS 上推出 完全托管的 MongoDB Atlas 数据库服务,提供资源和工作负载优化的内置自动化以及始终在线的安全保障,并有 99.995% 的正常运行时间 SLA 作为支持。
使用 $graphLookup 进行原生图形处理,识别连接数据中的模式;使用 decimal 数据类型 对金融和科学数据进行高精度处理;以及使用 只读视图 筛选和屏蔽数据。
分区分片 在特定区域内定位数据,并在弹性扩展的数据库集群中以 10 倍的速度重新平衡数据。
适用于 Apache Spark 的 MongoDB Connector 提供与数据科学和 AI 工作流的无缝集成。
MongoDB 加密存储引擎 提供原生静态数据加密,无需单独文件系统加密的性能或管理开销;内存中存储引擎 提供高性能和可预测的延迟;以及 $lookup 聚合管道阶段 将来自不同集合和数据库的文档连接起来。
MongoDB Compass 的发布为 MongoDB 开发和管理提供了 GUI;MongoDB Connector for BI 通过 SQL 公开用于分析和可视化的 MongoDB 数据。
通过基于 RAFT 的复制共识协议,更快的故障检测和恢复,从而实现更高的数据库弹性。
MongoDB 3.0 配备 WiredTiger 存储引擎 提供文档级并发控制和内置压缩功能,可实现更高数量级的可扩展性。
MongoDB Ops Manager 是自托管的管理平台,使您能够在自己的基础设施上部署、监控、备份和扩展 MongoDB,同时将运营开销降低 95%。
50 个节点的副本集,提供全局数据分发。