MongoDB 5.0标志着新发行周期的到来，并为用户提供了更快的新功能。版本API的版本与在线Re -Shard结合使用。用户不必担心未来的数据库升级和业务变化。本地时间序列数据平台还使MongoDB能够支持更广泛的工作负载和业务方案；New MongoDB Shell可以改善用户体验是MongoDB 5.0的功能。本文主要介绍MongoDB 5.0的新功能。
MongoDB 5.0标志着新发行周期的到来，并为用户提供了更快的新功能。版本API的版本与在线Re -Shard结合使用。用户不必担心未来的数据库升级和业务变化。本地时间序列数据平台还使MongoDB能够支持更广泛的工作负载和业务方案；New MongoDB Shell可以改善用户体验是MongoDB 5.0的功能。本文主要介绍MongoDB 5.0的新功能。
MongoDB 5.0整个时间序列数据的生命周期（从收集，存储，查询，真实时间分析和整个时间序列数据的可视化，到在线存档或随着数据衰老而自动失败），以便构造和操作时间序列应用程序的速度更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，更快，越来越快，成本较低。MongoDB发布了MongoDB 5.0，扩展了通用应用数据平台，使开发更容易处理时间序列数据，并在物联网，财务分析和物流中进一步扩展其应用程序方案。
MongoDB的时间序列集合会自动以高度优化和压缩的格式存储时间序列数据，从而降低存储大小和I/O，以实现更好的性能和更大的规模。在同一时间，开发周期也缩短了，以便您可以快速建立开发周期时间序列应用程序的性能和分析需求的模型。
时间序列数据集的命令示例：
MongoDB可以无缝调整收集频率，并根据动态时间分区自动处理无序测量值。ApacheKafka的最新MongoDB连接器实现了本地支持时间序列。您可以从KAFKA主题消息自动创建时间序列，以便在收集数据时根据需要处理和汇总数据，然后写入ITMONGODB的时间序列集。
时间序列集自动创建一个数据收集索引，该索引按时间来减少查询数据的延迟进行排序。MONGODB查询API还扩展了窗口函数，您可以运行一个分析查询（例如移动平均值和累积的总和）。在关系数据库系统中，这些通常称为SQL分析功能，并支持由行为单元定义的窗口（即三个行移动平均）。MONGODB进一步添加了功能强大的时间顺序函数，例如索引移动平均，指南号和点，并支持您在时间上定义窗口（例如15分钟的移动平均）。窗口函数可用于查询MongoDB的时间序列和常规集，该窗口提供了新的分析方法对于多种应用程序类型。此外，MongoDB 5.0还提供了新的时间操作员，包括$ DATEADD，$ datesubstract，$ datediff和$ dateTremunc，以便您可以通过自定义时间进行汇总和查询数据窗户。
您可以将MongoDB的时间序列数据与公司的其他数据相结合。时间序列收集可以与同一数据库中的常规MongoDB一起放置。您不必选择一个特殊的时间序列数据库（它不能为任何其他类型的应用程序提供服务），也不需要需要复杂的集成才能混合时间序列和其他数据。MongoDB提供了一个统一的平台，使您可以建立高级的平台 -性能和有效的时间序列应用程序，还为其他用例或工作负载提供了支持，从而消除了集成的成本和复杂性并运行多个不同的数据库。
数据库版本
特征
执行
MongoDB 5.0之前
重建过程很复杂，需要手动碎片。
MongoDB 5.0开始
当业务操作（数据正在增长）时，您可以按需求更改收集的集合（碎片键），而无需数据库在数据集中停止或执行复杂的迁移。，选择您需要重新集成的数据库和集合，并指定新的芯片按钮。
阐明
从MongoDB 5.0开始，令状关注的默认水平是多数。当将写作操作应用于主节点（主节点）并持久到大多数复制节点的日志中时，它将提交并返回到成功。该框用于提供更强的数据可靠性保证。
说明写入问题是完全可调的，您可以自定义令状关注的配置，以平衡数据库性能和应用程序中数据持久性的应用。
默认情况下，客户端连接相应的后端MongoDB服务器上的线程（Net.ServiceExecutor配置为同步）。创建，切换和销毁线程正在消耗大型操作。当连接数量太大时，该线程将使用更多的MongoDB服务器占据更多资源。
连接的数量或连接无法控制的连接称为“连接风暴”。这种情况的原因可能是多方面的，并且经常在服务受到影响时发生。
为了应对这些情况，MongoDB 5.0采取了以下措施：
上述措施，再加上先前版本的Mongos路由层的改进，进一步增强了MongoDB承受高并发性的能力。
长期运行的快照查询增加了应用程序的应用。您可以通过此函数运行默认时间（或将其调整为自定义持续时间），同时保持与真实时间交易数据库一致的快照隔离。您还可以在辅助节点（从节点）上进行快照查询，以在单个群集中运行不同的工作负载，并将其扩展到不同的碎片。
MongoDB的项目名为Duraw历史记录在基础存储引擎中实现的长期快照查询，该查询早在Mongodb 4.4.duraw历史上就可以存储自查询开始以来所有现场值的快照。通过使用Duraw历史记录，，查询可以保持快照隔离。即使数据发生了变化，持续记录也将有助于降低存储引擎的缓存压力，以便企业可以通过高负载的场景实现更高的查询吞吐量。
为了提供更好的用户体验，MongoDB 5.0从Scratch重新设计了MongoDB Shell（Mongosh），以提供更现代的命令行体验，并增强了可用性功能和功能强大MongoDB平台。MongoDB Shell的新版本介绍了高语法，自动智能完成，上下文帮助和有用的错误信息的错误消息，以创建直观和交互式体验。
随着新的PymongoArrow API的发布，您可以使用Python在MongoDB上运行复杂的分析和机器学习。PymongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式（例如Pandas Data框架和Numpy Array），以帮助您简化您简化的信息。数据科学工作过程。
模式验证（模式验证）是管理MongoDB.in MongoDB 5.0控制的一种方式，模式验证变得更简单，更友好。当操作验证失败时，将生成描述性错误消息，以帮助您了解不符合汇编验证设备验证规则的文档和原因。
MongoDB 5.0支持将在重新启动节点后自动恢复到原始位置，以减少计划中维护操作对业务的影响。例如：重新启动或升级数据库节点时，您不必担心失败的失败当前的大型索引创建任务。
由于MongoDB支持许多版本和平台，因此需要在20多个MongoDB支持平台上进行验证，以验证工作负载是否很大，并且降低了MongoDB的新功能的交付速度。发行。其中，快速版本提供了作为开发版本的下载和测试经验，但不建议在生产环境中使用。
文章资料来源：阿里巴巴云