Was ist neu in MongoDB Version 2.2?

MongoDB Version 2.2 ist eine Rundung des Produkts, die eine beträchtliche Anzahl neuer Codezeilen und mehr als 600 neue Funktionen enthält. Die neueste Version enthält eine erweiterte Aggregation Framework, neue Multi-Rechenzentrum Deployment-Funktionen und vieles mehr.

CREATE TABLE USERS (eine Zahl, b-Nummer)

10gen hat weltweit mehr als 175 Mitarbeiter, mit dem Ziel, bis Ende des Jahres 200 Mitarbeiter zu erreichen. Sie haben vor kurzem eine Infusion von 74 Millionen Dollar erhalten und werden von In-Q-Tel unterstützt, die wiederum von der US-amerikanischen Zentralen Nachrichtenagentur unterstützt wird. In-Q-Tel investiert in Technologie, die die CIA nutzen will, spezifische Features für sie zu bauen oder eine Community aufzubauen. 10gen hat auch Finanzierung von NEA, Sequoia, Union Square Ventures und Flybridge erhalten.

Keyhole war eines ihrer berühmtesten Bestrebungen: “Founded in 2001, war ein bahnbrechendes Software-Entwicklungsunternehmen, spezialisiert auf Geo-Daten-Visualisierungs-Anwendungen und wurde von Google im Jahr 2004 übernommen.” Schließlich wurde Keyhole zu Google Earth.

MongoDB ist eine Datenbank von NoSQL, die in C ++ eingebaut ist und viele Sprachen unterstützt. Also, eine SQL-Anweisung wie

Änderungen an

Also, was ist neu in MongoDB Version 2.2?

MongoDB 2.2 ist eine große Anstrengung, um die Datenbank noch einfacher zu bedienen und zu bedienen “, sagt Eliot Horowitz, 10gen Mitbegründer und Chief Technology Officer.” Wir denken, dass Umzug nach NoSQL sollten Sie ein produktiver Software-Ingenieur und Funktionen Wie das Aggregations-Framework auf dieses Versprechen zu liefern.

Aggregationsrahmen

Mit der Anhäufung von massiven Datenmengen benötigen Sie Werkzeuge, mit denen Sie schnell und einfach über die Freischaltung von Echtzeitabfragen auf die Daten zugreifen können. Diese neue Version vereinfacht auch die Berichterstattung und bildet die Grundlage für Echtzeit-Analytik.

Laut MongoDB kann Release 2.2 die Performance von Analytics und Reporting bis zu 80 Prozent im Vergleich zu MapReduce beschleunigen. Schließlich ist das erweiterte Aggregations-Framework wesentlich einfacher zu verwenden und auszuführen als bei der Verwendung von MapReduce und bietet neue Operatoren, neue Ausdrücke und ein Pipeline-Verarbeitungs-Framework.

Einige der neuen Betreiber sind

Das Netz davon ist, dass diese neuen Betreiber Ihnen erlauben, Ihre Aussagen weiter zu vereinfachen.

Neue Multi-Rechenzentrumsfunktionen

MongoDB kann nicht nur horizontal skalierbar sein, sondern auch über eine Auto-Sharding-Architektur mit Last- und Datenverteilung. MongoDB kann problemlos auf bis zu 1.000 Maschinen ohne Ausfallzeiten skalieren. Und mit der neuen automatischen Failover, zusammen mit Multi-Rechenzentrum Funktionen, ermöglichen MongoDB zu

Db.createCollection ( “mycoll”)

Wenn MongoDB eine intelligente Positionierung durch das Markieren nach Region ermöglicht, ist dies eine Verwaltungsoperation, die es ermöglicht, die Daten nach der Geografie zu optimieren und so die Latenz zu reduzieren. Der Hauptvorteil der Möglichkeit, mehrere Rechenzentren gleichzeitig zu schreiben, ist natürlich, dass sie Fehlertoleranz bietet. Darüber hinaus, ohne den Begriff der Geographie, können die Tags für andere Zwecke wie die Archivierung verwendet werden

MongoDB 2.2 verfügt über eine neue Sperrenarchitektur, die die Leistung für Workloads, die häufige Datenträger-E / A-Vorgänge erfordern, verbessert. Die Benutzer sehen eine schnellere und vorhersagbare Leistung von MongoDB-Bereitstellungen, insbesondere bei Bereitstellungen, bei denen die Festplatten-E / A-Geschwindigkeit ein Begrenzer ist.

Die Nebenläufigkeitsverbesserungen ermöglichen

Neue Funktionen und Verbesserungen

$ Match – where-Klausel, $ project – select-Klausel, $ unwind – Pivot und Array – nimmt ein Dokument auf und entwindet zu drei Dokumenten mit einem Autor und Tag pro Dokument, $ groupby – Schlüsselaggregator zur Gruppe $ sort – – erlaubt Ihnen zu sortieren, $ limit – genau das, was Sie es erwarten würden

Sie verfügen über standortbezogene Datenspeicherungsrichtlinien für eine verbesserte Leistung in weiten Bereichen von Multi-Rechenzentrums-Konfigurationen durch Tag-Aware-Sharding, die Möglichkeit, mehrere Rechenzentren gleichzeitig Schreibvorgänge zu akzeptieren, eine schnelle Antwort über Rechenzentren unabhängig von der Latenz zu gewährleisten; Der heterogenen Hardware, die auf unterschiedliche Dokumenttypen zugeschnitten ist

Es gibt Hunderte von Verbesserungen in der neuesten Version, einschließlich

Überprüfen Sie heraus MongoDB für Ihr Selbst an www.mongodb.org.

Ist Ihre Organisation mit MongoDB vertraut? Gib mir Bescheid.

LinkedIn stellt seine neue Blogging-Plattform vor

Ist dies das Alter von Big OLAP?

DataRobot zielt auf die Automatisierung von tiefgreifenden Datenwissenschaften ab

MapR-Gründer John Schroeder geht nach unten, COO zu ersetzen

Verwenden von mehreren Systemen, um Parallelität zu erreichen, Scherben als Cluster, Beseitigung der globalen Sperre, Ertrag-auf-Seite-Fehlermechanismus ( “PageFaultException”) – verwendet, um gute IO über Systeme zu erhalten, Replikation verwendet eine lokale DB im Hintergrund, Replikation sekundär – Secondaries können mindestens so schnell schreiben wie die Vorwahlen (Inserts, Updates und Deletes)

Time-to-live (TTL) Sammlungen, Verbesserungen des Abfrageoptimierers, bessere Leistung mit Windows Server, bessere Nutzung heterogener Hardware, weniger Platzbruch und mehr …

Social Data LinkedIn stellt seine neue Blogging-Plattform, Big Data Analytics, ist das Alter von Big OLAP, Big Data Analytics, DataRobot zielt auf die Automatisierung von Low-hanging Obst der Datenwissenschaft, Big Data Analytics, MapR Gründer John Schroeder Schritte, COO zu ersetzen