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快速构建现代应用程序:2024 MongoDB 用户大会纽约站 (MongoDB.local NYC) 新功能发布

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今天,MongoDB.local NYC 拉开帷幕,并发布了开发者数据平台的新功能。今天宣布的更新和功能为新时代的应用程序现代化铺平了道路,并助力开发者充分释放 AI 等变革性技术的全部潜力。

新功能发布概览如下,涵盖了从 MongoDB 的全面更新到 AI 驱动的智能开发者体验的方方面面:

现代应用程序需要现代数据库

先进的现代应用程序须提供卓越的体验,并为企业带来额外的收益。为了满足这些需求,开发者需要一个数据库解决方案,既能提供最佳性能、可扩展性和运行弹性,又能保持成本效益。

今天,我们非常高兴地宣布 MongoDB 8.0 的预览版 —— 新一代 MongoDB 现代数据库。

MongoDB 8.0 始终致力于提供无与伦比的性能、可扩展性、安全性和运营弹性,以支持创建下一代应用程序,包括复杂的 AI 驱动解决方案。它通过显著提高查询性能、提高负载期间的弹性,使可扩展性更容易且更具成本效益,并使时间序列集合更快、更高效,进而实现最佳性能。

利用 MongoDB,让您的下一个应用程序的现代化变得更加容易

随着应用程序现代化项目的推进,迁移对开发团队和数据库团队来说变得迫在眉睫。从传统的关系型系统过渡到诸如 MongoDB 等现代数据库,对于跟上 AI 等技术变革至关重要。然而,现代化和迁移面临诸多挑战,从转换复杂的模式和翻译大量应用程序代码,到在长期的现代化项目中保持数据库同步。MongoDB Relational Migrator 于 2023 年 6 月发布,通过自动化诸如模式设计、数据迁移和应用代码生成等任务,极大地简化了迁移过程。

在长期运行的现代化项目中,保持数据同步至关重要。在项目完成之前,传统的关系型数据库必须与 MongoDB 共存,才能实现数据同步。今天,我们很高兴地宣布,MongoDB Relational Migrator 已成功与 Confluent Cloud 集成,支持长期运行的变更数据捕获 (CDC) 同步作业。这些工作可确保运行的弹性和可观察性,解决了分阶段过渡的复杂性,而无需额外增加独立管理 Apache Kafka 的负担。

Screenshot of the AI-powered SQL Query Converter Tool that lives within MongoDB Relational Migrator

此外,从传统的关系型数据库迁移往往需要在重写 SQL 查询、存储过程和触发器方面付出大量努力,这通常既耗时又困难。MongoDB Relational Migrator 现已推出公开预览版,引入了一款 AI 驱动的 SQL 查询转换工具,可将现有 SQL 查询、存储过程和触发器转换为能够使用在 MongoDB 中使用的 JavaScript、Java 或 C# 等语言。这种简化的方法与 MongoDB 专业服务相结合,使迁移过程变得简单化,并能够有效地进行扩展。

全面助力开发者在 MongoDB 上放心、高效地构建应用

我们深知,开发者在每个成功项目中都发挥着至关重要的作用,这就是我们致力于帮助开发者在 MongoDB 上的体验尽可能顺畅的原因所在。框架是开发者提高工作效率、改善代码一致性和质量,并最终提升代码交付速度的不二之选。对于 C# 开发者社区,我们很高兴地宣布正式支持 Entity Framework core 框架。这使得使用 EF Core 构建的 C# 开发者能够发挥 MongoDB 开发者数据平台的全部优势 —— 同时仍然能够沿用他们已经熟悉和喜爱的 EF Core API 和设计模式。

Laravel 是 PHP 开发者中最常用的框架,考虑到 PHP 社区的需求,我们还推出了 Laravel 聚合构建器。此功能简化了 Laravel 中构建复杂聚合查询的过程。我们通过增强 MongoDB 与 Laravel 的集成,旨在提高生产力,简化查询操作的复杂性,确保 PHP 开发者也能享受到使用 MongoDB 的优化开发体验。

使用 AI 生成查询和可视化

自 2015 年首次发布以来,MongoDB Compass 已帮助开发者快速构建和调试其应用程序代码的查询和聚合操作。今天,MongoDB Compass 推出了基于 AI 驱动的自然语言查询体验,使开发者更容易使用 MongoDB 强大的查询 API 功能。此功能现已正式推出,开发者可以使用自然语言生成可执行的 MongoDB Query API 语法,以通过智能引导式体验实现从简单查询到复杂聚合的所有功能。例如,开发者可以输入“按位置筛选度假租赁,按卧室数量对剩余文档进行分组,并计算平均每晚租金”,MongoDB Compass 将提供代码来执行聚合管道的各个阶段。

数据可视化是理解应用程序数据的一种强大方法,将图表嵌入面向用户的应用程序,以进一步增强其对实用性和对开发者的吸引力。然而,由于需要深入了解数据集和熟练使用商业智能工具(许多开发者可能不具备这些技能),因此创建可视化往往受到阻碍。我们在 MongoDB Atlas Charts 中引入了一款易于使用的具有生成式 AI 功能的可视化工具,现已推出公开预览版。开发者可通过自然语言提示轻松渲染图表和构建仪表盘,从而使数据可视化和丰富应用变得简单快捷。例如,开发者可以输入“按类型排序显示最近一年的电影列表”,MongoDB Atlas Charts 将收集数据并快速生成所需的可视化效果。

如上的新功能发布,彰显了 MongoDB 帮助开发者快速、轻松地创新的承诺。有关 MongoDB.local NYC 2024 更新的更多信息,请访问网站产品发布页面


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