干货抢鲜看 | 倒计时1天,MongoDB 4.2新特性深度解读-阿里云开发者社区

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干货抢鲜看 | 倒计时1天,MongoDB 4.2新特性深度解读

简介: MongoDB 4.2新特性抢先看!

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在近5年里,MongoDB 经历了5次大版本迭代,从 3.0 一直到最近发布的 4.2 版本,每次大版本都有非常亮眼的特性,让 MongoDB 用户能更灵活、高效的构建应用。

MongoDB 4.2 版本攻坚了数据库领域的大难题,支持跨分片集群的事务,同时还支持通配符索引、按需物化视图等一系列实用的特性。

MongoDB 4.2 新特性抢先看

分布式事务
(Destributed Transaction)
采用二段提交方式,保证分片集群事务的 ACID 特性。极大地拓展了 MongoDB 的业务场景,实现从 NoSQL 到 NewSQL 的飞跃

字段级加密
(Field Level Encryption)
驱动层面支持字段级加密,可以针对特定敏感信息,比如账号,密码,价格,手机号等信息单独加密,避免全库加密,提升业务灵活性和安全性。

可重试读
(Retryable Read)
增加可重试读功能,提供弱网环境下自动重试能力,降低业务端逻辑复杂性,保证用户业务连续性。

通配符索引
(Wildcard Index)
对于非确定字段,MongoDB 支持创建通配符索引,覆盖一个文档下的多个特征字段,所以管理更方便,使用更灵活。

物化视图
(On-Demand Materialized View )
通过最新的物化视图可以缓存计算结果,避免每次重复计算,提升运行效率,减少逻辑复杂度。

......

MongoDB 4.2深度技术解读

作者:张友东(花名:林青),阿里云高级技术专家

MongoDB 4.2 最新版本包含多项数据库新特性,本文将从技术角度进行深入解读。

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Distributed Transaction

MongoDB 4.0 支持副本集事务,极大的丰富了应用场景;4.0 的事务存在最大修改 16MB、事务执行时间不能过长的限制,在 4.2 支持分布式事务的这些问题都解决了。

分布式事务的支持也意味用户修改分片key的内容成为可能,因为修改分片key的内容,可能会导致key要迁移到其他shard,而在4.2之前,无法保证这个迁移动作(目标上新写、源上删掉)的原子性,而借助分布式事务,这个问题也就迎刃而解。

4.2 支持的分布式事务是硬核技术,目前具备这个能力的开源数据库本身也不多,MongoDB 采用二阶段提交的方式(细节以后再分析),实现在多个 Shard 间发生的修改,要么同时发生,要么都不发生,保证事务的 ACID 特性。
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在使用上,4.2 的分布式事务跟 4.0 副本集事务使用方式完全一样,用户无需关心后端数据如何分布。

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Field Level Encrytion

MongoDB 除了支持 SSL、TDE 等安全机制,在 4.2 引入「字段级加密」的支持,实现对用户JSON文档的Value 进行自动加密。整个过程在 Driver 层完成,传输、存储到服务端的文档Value都是密文,MongoDB 4.2 Drvier 支持丰富的加密策略,可以针对集合、字段维度开启加密,加密过程对开发者完全透明。
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Full Text Search

MongoDB 4.2 之前,全文搜索(Full Text Search)的能力是靠 Text Index 来支持的,在 MongoDB-4.2 里,MongoDB 直接与 Lucene 等引擎整合,在 Atlas 服务里提供全文检索的能力。
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MongoDB FTS 原理

用户可以在 Atlas 上,对集合开启全文索引,后台会开启 Lucene 索引引擎(索引引擎、查询引擎均可配置),对存量数据建立索引。

对于开启全文检索的集合,新写入到 MongoDB 的数据, 后台的服务会通过 Change Stream 的方式订阅,并更新到 Lucene 索引引擎里。

索引的查询直接以 MongoDB Query 的方式提供,Mongod 收到请求会把请求转发到 Lucene 引擎,收到检索结果后回复给客户端。

Full Text Search 示例

下面是一个 Full Text Search 使用的简单示例,整个使用体验非常简单,除了需要在 Atlas 控制台上建索引,其他跟正常使用 MongoDB 毫无差别,随着这块能力的完善,能覆盖很多 Elastic Search 的场景。

Step1: 准备数据

MongoDB Enterprise > db.fruit.find()
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }
{ "_id" : 2, "type" : "banana", "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six." }

Step2: Atlas 上创建 FTS 索引

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Step3: 使用 MongoDB 客户端做搜索,支持 Wildcard、Prefix 等多种搜索能力


// 简单查询

db.fruit.aggregate([
  {
    $searchBeta: {
      "term": {
        "query": "Smith",
        "path": "description"
      }
    }
  }
])
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }

// Wildcard 查询
db.fruit.aggregate([
  {
    $searchBeta: {
      "term": {
        "query": "s*l*",
        "path": "description",
        "wildcard": true
      }
    }
  }
])
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }
{ "_id" : 2, "type" : "banana", "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six." }

High Availablity

MongoDB 在保证数据库服务可用性方面持续努力,在 4.0 提供了 Retryable Write 功能,在新的 4.2 版本,MongoDB 增加了 Retryable Read 功能,对于一些临时的网络问题,用户无需自己实现重试逻辑,MongoDB 会自动重试处理,保证用户业务的连续性。

Improved Query Language

MongoDB 4.2 在查询语言的表达能力上进一步增强,update、aggregation、index 等方面都有巨大的提升,具体细节等 4.2 正式版文档发出可以详细了解。

Update 能力增强

4.2 之前,Update 操作基本上都是用确定的值更新某个字段,在新版本里,Update 能根据文档现有的字段内容来生成新的更新内容,如下的实例,根据文档 pay、tax 字段,加起来生成一个 total 字段;这个在 4.2 之前,用户需要先读取文档内容,获取 pay、tax 字段得到结果,然后调用 Update 设置新的字段。

类似的特性还有很多,基本上 Aggregation 里能表达的更新操作,4.2 的 Update 命令都能支持。

db.orders.find()
{ "_id" : 1, "pay" : 100, "tax" : 17 }

//
db.orders.update( {_id: 1},
    { "$set": {
        "total": { "$sum": ["$pay", "$tax"]    }
        }
})

分析能力增强

Aggregation 方面,MongoDB 也做了大量的改进,来更好的支持业务分析场景;比如增加merge操作符,能不断的将增量分析结果与原来的结果进行汇总(老的版本只支持out,把当次分析结果写到某个集合)。

Index 能力增强(Wildcard Index)

使用 MongoDB 时,经常会遇到一些场景,某个字段包含很多个属性,很多属性都可能需要用于查询,现在的解决方案时,针对每个属性,必须提前知道它的访问行为,建立必要的索引;MongoDB 4.2 引入 Wildcard Index,可以针对一系列的字段自动建索引,满足丰富的查询需求。

如下面的例子所示,书籍的 attribute 字段里包含很多熟悉,包括颜色、大小等信息,如果经常需要根据属性查找,可以针对 attribute 字段建立 Wildcard index。


db.books.find()
{ "_id" : ObjectId("5d0c5d931eefdf585ae9ca95"), "type" : "book", "title" : "The Red Book", "attributes" : { "color" : "red", "size" : "large", "inside" : { "bookmark" : 1, "postitnote" : 2 }, "outside" : { "dustcover" : "worn" } } }
{ "_id" : ObjectId("5d0c5d9e1eefdf585ae9ca96"), "type" : "book", "title" : "The Blue Book", "attributes" : { "color" : "blue", "size" : "small", "inside" : { "map" : 1 }, "outside" : { "librarystamp" : "Local Library" } } }
{ "_id" : ObjectId("5d0c5dac1eefdf585ae9ca97"), "type" : "book", "title" : "The Green Book", "attributes" : { "color" : "green", "size" : "small", "inside" : { "map" : 1, "bookmark" : 2 }, "outside" : { "librarystamp" : "Faraway Library", "dustcover" : "good" } } }

// 没有索引的时候,根据颜色属性查找,走全表扫描
db.books.find({"attributes.color": "green"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "queryHash" : "528C4C03",
        "planCacheKey" : "528C4C03",
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
}

// 针对 attributes 字段所有的子字段建立 Wildcard 索引,针对 color、size 等的查询就都可以走索引
db.books.createIndex({ "attributes.$**": 1 });

db.books.find({"attributes.color": "green"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
}
db.books.find({"attributes.size": "small"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
}

MongoDB and Kubernetes

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Kubernetes 是工业级的容器编排管理平台,可以使用 Kubernetes 管理 MongoDB 集群的整个生命周期,但随着业务部署环境越来越复杂多样化,有的可能是私有云部署、有的是公有云的部署,使得集群的管理难度也越来越高。

在新版本 MongoDB Atlas(公有云), MongoDB Cloud Manager(私有云企业版管理) 都集成了 Kubernetes operators 的支持,使得用户可以使用 Kubernetes 统一管理 MongoDB 资源。

MongoDB Chart

MongoDB Chart 在去年的 MongoDB World 已经介绍过了,今年有做了多方面的增强,算得上是一个功能比较完备的 BI 分析工具了。有了 Charts,MongoDB 也无需支持 SQL 来去对接 BI 工具了。

Charts 在使用上还是有一定学习成本的,不是特别直观,需要配合教程,了解下运作原理,才能得到想要的图,比如这个例子里,针对电影集合,Released 的年份做了聚合分析,得到分布图。

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MongoDB Realm

MongoDB 在4月份的时候收购了 Realm,一个为移动端开发而设计的新型数据库。MongoDB 去年发布了 MongoDB Mobile 来应对移动端的数据存储需求,在收购 Realm 后,二者会进行深度整合,Real Core 里会借助MongoDB提供的能力,增加非结构化数据存储到能力,比如 JSON、Dict、Set,让 Realm 变得更强大,同时发挥 Realm 在移动端生态以及 MongoDB 数据库存储的优势。

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Atlas Data Lake (Beta)

在新版本 Atlas 服务里,提供了 Atlas Data Lake,能直接通过 MongoDB API 访问存储在 AWS S3 (未来支持 Azure、Google 的存储服务)里的数据。

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云数据库 MongoDB 版

阿里云云数据库MongoDB基于飞天分布式系统和高性能存储,提供三节点副本集的高可用架构,容灾切换,故障迁移完全透明化。并提供专业的数据库在线扩容、备份回滚、性能优化等解决方案。
即将推出的MongoDB 4.2 版本将支持更多、更强大的功能,明天的发布会上我们不见不散!
发布会最终版.jpg

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