mongodb atlas что это
Atlas как сервис
Многие наши клиенты предоставляют своим командам разработчиков доступ к MongoDB как к сервису. Разработчики могут запросить экземпляр базы данных MongoDB и получить строку для подключения и учетные данные за считаные минуты. Переходя на использование MongoDB Atlas, наши клиенты заинтересованы и в том, чтобы дать своим разработчикам соответствующий уровень обслуживания.
В Atlas есть очень мощный уровень управления для предоставления кластеров. Однако в крупных организациях, где работают тысячи разработчиков, не всегда целесообразно предоставлять такому количеству людей прямой доступ к этому интерфейсу. Цель этой статьи — показать, как можно использовать API-интерфейсы Atlas для предоставления доступа к MongoDB как к сервису, когда MongoDB работает под управлением Atlas.
В частности, мы продемонстрируем способ создания интерфейса, предлагающего разработчикам набор вариантов для создания экземпляра базы данных MongoDB. Чтобы упростить себе задачу, рассмотрим, как предоставить разработчикам набор вариантов памяти и хранилища для настройки кластера. Прочие параметры, например выбор провайдера облачных услуг и региона, мы рассматривать не будем. Мы также расскажем о том, как добавлять метки к кластерам Atlas, так как эта функция не поддерживается в пользовательском интерфейсе Atlas. Для примера мы добавили метку для описания кластера.
Архитектура
Хотя API-интерфейсы Atlas можно вызывать непосредственно из клиентского интерфейса, мы решили использовать трехуровневую архитектуру. Ее преимущества заключаются в следующем:
возможность ограничивать доступную функциональность по мере необходимости;
возможность упростить API-интерфейсы, доступные разработчикам клиентских частей приложений;
возможность тонкой настройки защиты конечных точек API.
Мы могли бы воспользоваться другими функциями серверной части, например триггерами, интеграцией с Twilio и т. д.
Конечно же, для размещения среднего уровня мы выбрали Realm.
Реализация
Серверная часть
API Atlas
API-интерфейсы Atlas обернуты в набор функций Realm.
По большей части все они вызывают API Atlas следующим образом (здесь мы взяли для примера getOneCluster ):
Исходный код каждой функции размещен на GitHub.
API MiniAtlas
Следующий шаг — представление функций как конечных точек, которые может использовать клиентская часть. В качестве альтернативы мы могли бы вызывать функции с помощью Realm Web SDK, но мы решили придерживаться протокола REST; он более знаком нашим веб-разработчикам.
Используя функционал сторонних сервисов, мы разработали следующие 6 конечных точек:
Создание кластера базы данных в облаке с помощью MongoDB Atlas
This sponsored post features a product relevant to our readers while meeting our editorial guidelines for being objective and educational.
Russian (Pусский) translation by Marat Amerov (you can also view the original English article)
В течение многих лет MongoDB стала де факто NoSQL базой данных для частных лиц и предприятий, создающих крупномасштабные приложения. Она с открытым исходным кодом, легко масштабируется и обеспечивает высокую доступность. Она также поддерживает очень сложные запросы и тщательный контроль параллелизма.
Однако необходимые задачи, такие как установка базы данных, настройка для поддержания оптимальной производительности в течение длительных периодов времени, как правило, требуют много квалифицированных и целеустремленных усилий.
К счастью, есть более простая альтернатива: MongoDB Atlas — полностью управляемая облачная версия базы данных.
С MongoDB Atlas вы можете создать кластер MongoDB для любого основного поставщика облачных вычислений по вашему выбору и начать использовать этот кластер за считанные минуты. Используя пользовательский интерфейс на основе браузера Atlas, вы также можете интуитивно настроить кластер и контролировать его производительность.
В этом уроке я покажу вам, как создать кластер MongoDB Atlas и использовать его в приложении на Python.
Предварительные требования
Прежде чем продолжить, убедитесь, что на вашем компьютере установлены и настроены следующее компоненты:
Чтобы иметь возможность использовать облачные сервисы MongoDB, вам понадобится учетная запись MongoDB Atlas. Чтобы создать ее, перейдите на домашнюю страницу и нажмите кнопку Get started free.
После того, как вы заполните короткую регистрационную форму, вы будете перенаправлены на мастер создания кластера. В первом разделе вам нужно будет выбрать облачный провайдер и регион, который вы предпочитаете.
Чтобы свести к минимуму задержку сети, выберете регион, ближайший к вашему компьютеру. Пока же, поскольку мы создаем кластер пользования бесплатного уровня, убедитесь, что выбранный вами регион является тем, у которого есть свободный уровень. Кроме того, если вы используете виртуальную виртуальную машину Google или инстанс Amazon EC2 в качестве среды разработки, сначала выберите соответствующий облачный провайдер.
В разделе Cluster Tier выберите параметр M0, чтобы создать кластер бесплатного уровня. Он предлагает 512 МБ пространства для хранения, последнюю версию MongoDB с WiredTiger в качестве механизма хранения, набор реплик из трех узлов и щедрую пропускную способность 10 ГБ в неделю.
Наконец, дайте значимое имя кластеру и нажмите кнопку Create Cluster.
Теперь, MongoDB Atlas займет около пяти минут, чтобы настроить ваш кластер.
Прежде чем вы начнете использовать кластер, вам нужно будет предоставить несколько сведений, связанных с безопасностью, поэтому перейдите на вкладку Security.
Во-первых, в разделе MongoDB Users вы должны создать нового пользователя, нажав кнопку Add new user. В появившемся диалоговом окне введите нужное имя пользователя и пароль, выберите Read and write to any database и нажмите кнопку Add User.
Затем в разделе IP Whitelist вы должны указать список IP-адресов, с которых вы будете обращаться к кластеру. На данный момент достаточно указать текущий IP-адрес вашего компьютера.
Для подключения к кластеру из приложения вам понадобится действительная строка подключения. Чтобы получить его, перейдите на вкладку Overview и нажмите кнопку Connect.
В открывшемся диалоговом окне выберите параметр Connect Your Application и нажмите кнопку I’m using driver 3.6 or later. Теперь вы можете увидеть строку подключения. У него не будет вашего фактического пароля, поэтому вам придется его вводить вручную. После этого сделайте заметку о строке, чтобы позже ее использовать.
5. Подключение к кластеру
Теперь вы можете использовать свой MongoDB-кластер из любого приложения на Python. Чтобы следовать за мной, создайте новый скрипт Python и откройте его, используя любимый редактор кода.
Теперь вы можете попробовать запустить скрипт.
6. Вставка документов
База данных MongoDB состоит из одной или нескольких коллекций, которые представляют собой не что иное, как группы документов BSON (сокращение от бинарного JSON). В вашем кластере бесплатного уровня на Atlas MongoDB может быть не более 500 коллекций.
Стоит отметить, что приведенный выше код не создает коллекцию foods сразу. Он создается только после добавления к нему документа. Итак, давайте теперь создадим и добавим новый документ, содержащий данные о питательных веществах в продукте.
Добавление документов по одному может быть неэффективным. С помощью метода insert_many() вы можете сразу добавить несколько документов в свою коллекцию. Он ожидает набор словарей в качестве входных параметров. Следующий код добавляет еще два документа в коллекцию:
7. Выполнение запросов
Следующий код показывает, как печатать имена всех продуктов, имеющихся в нашей коллекции:
Если вы хотите, чтобы метод find() возвращал только те документы, которые соответствуют определенным критериям, вы должны передать ему словарь Python. Например, если вы хотите найти документ, чье поле name установлено в «pizza», вы можете использовать следующий код:
8. Обновление и удаление документов
Заключение
Если вы являетесь разработчиком веб-приложений или мобильных приложений, которые хотят использовать MongoDB для хранения данных, сервис Atlas MongoDB для вас. Это позволяет вам сосредоточиться на разработке своего приложения, а не беспокоиться о таких деталях, как безопасность, производительность и приверженность лучшим практикам. Из этого урока вы узнали, как создать кластер MongoDB с помощью сервиса, подключиться к нему и выполнить на нём основные операции чтения и записи.
Чтобы узнать больше о MongoDB Atlas, вы можете обратиться к официальной документации.
Создание базы данных в облачном сервисе MongoDB Atlas
MongoDB Atlas—глобальный облачный сервис баз данных для приложений. С помощью MongoDB Atlas можно развернуть управляемую базу данных MongoDB на таких облачных сервисах, как AWS, Azure или GCP. С MongoDB Atlas базы данных создаются быстрее, и меньше тратится времени на их управление.
MongoDB Atlas—платформа MongoDB Database-as-a-Service, это означает, что сервис автоматически настраивает и размещает базу данных, а единственное, что требуется сделать пользователю—это заполнить базу данных содержимым. MongoDB Atlas снимает с плеч клиентов нагрузку по управлению базами NoSQL и дает сфокусироваться на приложениях. Это руководство покажет, как настроить MongoDB в MongoDB Atlas:
Создание учетной записи в MongoDB Atlas.
Для получения учетной записи перейдите на страницу MongoDB Atlas.
Создание нового кластера
Создание нового пользователя в базе данных
Примечание: Привилегии администратора можно получить в любое время, однако лучше предоставлять разрешения пользователю по мере необходимости из соображений безопасности.
Белый список IP-адресов
Atlas разрешает подключение клиентов к кластеру только из белого списка. Список состоит из записей. Каждая запись должна быть либо одним IP-адресом, либо CIDR-диапазоном адресов. Чтобы задать белый список выполните следующее:
Подключение к кластеру
Примечание: поля user и cluster#-dbname уже заполнены, замените поле
на пароль, который создан раньше.
Теперь URI добавьте в приложение для подключения к базе данных. URI храните в надежном месте, чтобы использовать позже.
Для каждого приложения создавайте отдельную базу данных, если она требуется. Для этого в текущей учетной записи, создайте новый проект, постройте новый кластер, добавьте нового пользователя, белый список IP-адресов и подключитесь к кластеру, чтобы получить новый URI.
Автор injashkin. VKontakte
5 лучших инструментов для MongoDB Atlas в 2021 году
MongoDB Atlas — это самый простой способ развернуть базу данных MongoDB. Для начала работы вам предоставляется 512 МБ бесплатного хранилища и ряд встроенных инструментов для выполнения таких задач, как запрашивание данных.
Однако по мере использования MongoDB большинству пользователей ставится недостаточно базового набора инструментов. MongoDB Atlas просто не приспособлен для некоторых задач (таких как миграция с SQL и моделирование данных), поэтому им приходится обращаться к инструментам от сторонних разработчиков.
Хотите ли вы продвинуться выше уровня интеграций MongoDB Atlas или ищете что-то совершенно другое, наш список инструментов для MongoDB Atlas может помочь вам найти искомое решение.
Hackolade — Моделирование данных для MongoDB Atlas
MongoDB является безсхемной СУБД, но это не означает, что вы не можете внести какую-либо структуру в свои данные.
Hackolade разбираются в этом как никто другой. Они являются пионерами в области моделирования данных для NoSQL баз данных и единственным поставщиком инструментария для моделирования данных, сертифицированного под MongoDB, в том числе и для Atlas.
Hackolade добавляет предсказуемость к гибкости MongoDB, предоставляя нам способ визуализировать структуру схемы MongoDB.
Он представляет модель данных в виде диаграмм “сущность-связь”, которые помогают нам визуализировать неосязаемые иным образом отношения между вашими данными — помните про безсхемность?
“В условиях постоянно усложняющегося ландшафта данных Hackolade помогает разработчикам улучшать целостность данных прямо в источнике, держа под контролем эволюцию динамической схемы MongoDB”, — говорит Паскаль Десмаре, основатель и CEO Hackolade. “MongoDB настолько гибкая и мощная, что важность моделирования данных здесь даже больше, чем в реляционных базах данных!”
Моделирование данных становится критически важным, поскольку базы данных становятся все более сложными.
Наличие модели данных помогает гарантировать, что структура прозрачна для всех заинтересованных сторон (например, аналитиков, дизайнеров, архитекторов, разработчиков, администраторов баз данных) и что она сохраняет согласованность по мере эволюции данных, что закономерно может привести к сокращению времени разработки, повышению качества приложения и снижению реализационных рисков на предприятии.
Бесплатная/пробная версия: бесплатная Community Edition или пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны ежемесячные, годовые и бессрочные лицензии.
Studio 3T — Мощный GUI + IDE под MongoDB
Studio 3T — это профессиональный GUI и IDE для MongoDB со множеством фич, которые недоступны во встроенном GUI Atlas. Давайте рассмотрим некоторые из них.
Четыре способа сформировать запрос
С помощью Studio 3T сформировать запрос в MongoDB Atlas может каждый независимо от уровня квалификации.
В отличие от достаточно скромного кликабельного конструктора запросов в MongoDB Atlas, Visual Query Builder может формировать сложные find() запросы (и даже массивы запросов) путем простого перетаскивания полей.
Если вы пришли сюда с SQL, то в Studio 3T для вас есть SQL Query.
Это означает, что вы можете и дальше полноценно использовать свое свободное владение SQL (SELECT, DISTINCT, JOINS, GROUP BY, HAVING BY и т. д.) для создания find и aggregate запросов MongoDB и запрашивать базу данных MongoDB напрямую.
В случае, если продвинутым пользователям не хватает возможностей mongo shell в MongoDB Atlas, они могут найти это в Studio 3T.
IntelliShell, встроенная mongo shell, предлагает выделение синтаксических элементов, подсказки при наведении курсора и автозаполнение имен коллекций и полей, shell-специфичные типы, методы и функции стандартной библиотеки JavaScript.
Наконец, для тех, у кого постоянно возникают трудности с агрегациями, есть поэтапный Aggregation Editor.
В отличие от aggregation pipeline builder’а MongoDB Atlas, Studio 3T по умолчанию возвращает полные (а не выборочные) датасеты. Не имеет значения, выполняете ли вы полный конвейер или проверяете отдельные вводы и выводы.
Перенос данных между SQL и MongoDB Atlas? Есть миграция SQL.
Действительность такова, что большинство пользователей MongoDB до сих пор используют SQL базы данных.
Если вы используете MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase или IBM DB2, Studio 3T позволяет переносить (мигрировать) пользовательские наборы данных SQL или целые таблицы непосредственно в MongoDB Atlas. Можно и наоборот — перемещать коллекции MongoDB в таблицы SQL — это работает также хорошо.
Studio 3T также позволяет отображать взаимосвязи данных (таблицы с полями JSON и наоборот) перед любой миграцией.
Вы можете предварительно просмотреть выходные JSON документы и SQL таблицы по мере внесения изменений в эти сопоставления, чтобы убедиться, что ваш экспорт выглядит так как надо до того, как вы нажмете «Run».
Часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas? Тогда вам следует попробовать копипаст коллекций.
MongoDB запустила MongoMirror в 2017 году, чтобы автоматизировать процесс миграции наборов данных из уже развернутых MongoDB в MongoDB Atlas. Но, согласно документации MongoDB, она в большей степени предназначена для одноразовой миграции.
Если вы часто переносите данные из MongoDB в MongoDB Atlas или даже между кластерами MongoDB Atlas, Studio 3T предлагает более простые и гибкие подходы.
Вы можете копипастить базы данных на разные серверы или даже между коллекциями и документами, просто используя Ctrl C + Ctrl V. Это самый простой способ миграции, который только можно представить!
Бесплатная/пробная версия: пробная 30-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны проектные и годовые лицензии от 49$.
Datadog — Отслеживайте производительность базы данных в реальном времени в рамках всей IT-инфраструктуры
MongoDB Atlas уже предлагает встроенные визуальные диаграммы производительности, Explain Plan и вкладку Index. Datadog выводит это все на новый уровень.
Datadog отслеживает производительность вашей базы данных MongoDB и предупреждает вас о любых отклонениях и аномалиях в режиме реального времени.
Это означает, что вы можете оперативно реагировать на медленные запросы, повышая их производительность, а также внимательно отслеживать такие показатели производительности, как пропускная способность, использование ресурсов и перегрузка.
И даже если вы используете другие базы данных или платформы, скорее всего, вы также сможете подключить их к Datadog (у них более 400 интеграций). Таким образом вы можете отслеживать пики и спады своей IT-инфраструктуры в режиме реального времени в одном месте.
“MongoDB Atlas помог многим клиентам Datadog тратить больше времени на разработку приложений и меньше на управление базами данных.
Эти клиенты сочли весьма полезным перенос своих критических метрик производительности и событий Atlas в Datadog, чтобы иметь возможность сопоставлять показатели работоспособности базы данных с остальной частью своего технологического стека.
Мониторинг их инфраструктуры, приложений и баз данных из одной платформе позволил нашим клиентам своевременно реагировать на потенциальные проблемы с базами данных и сократить MTTD/MTTR при возникновении инцидентов».
— Шашанк Голла, менеджер по маркетингу продуктов в Datadog.
Не ограничивайтесь диаграммами MongoDB.
Вместе с расширенными возможностям отслеживания производительности с Datadog в нашу жизнь приходят еще больше диаграмм!
Они предлагают шаблоны панелей управления для всех интеграций, включая MongoDB. И конечно, вы можете создавать свои собственные диаграммы и перетаскивать их на свою панель управления.
Вы можете отслеживать как стандартные, так и настраиваемые метрики и выбирать способ их визуализации: составные графики, топлисты, тепловые карты и т. д.
Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступна годовая подписка и вариант оплаты по требованию.
Solarwinds (ранее VividCortex) — Мониторинг производительности MongoDB Atlas
VividCortex — еще один инструмент мониторинга производительности базы данных, на который стоит обратить внимание.
В отличие от Datadog, он не может интегрировать всю вашу IT-инфраструктуру, но выходит далеко за рамки стандартных показателей производительности, которые предоставляет MongoDB Atlas.
Разработчики, DevOps и администраторы баз данных могут отслеживать ключевые метрики, такие как задержка, пропускная способность и ошибки, на интуитивно понятных дашбордах. Также вам доступны советы экспертов по настройке производительности, основанные на лучших практиках MongoDB, которые помогут оценить ваши показатели и устранить проблемы, связанные с MongoDB.
Бесплатная/пробная версия: пробная 14-дневная версия (кредитная карта не требуется).
Тарификация: доступны стандартный и премиальный планы.
Percona Monitoring and Management — Удаленный мониторинг для MongoDB Atlas
Percona предлагают бесплатную альтернативу с открытым исходным кодом для MongoDB Community Server, и в этом они не новички — они уже сделали ряд фич корпоративного уровня, таких как Percona Monitoring Management, доступными для пользователей MongoDB Atlas.
При локальном развертывании Percona Monitoring Management предоставляет данные анализа серверов, системы и запросов, которые объединяются и визуализируются в виде графиков, таблиц и панелей мониторинга в веб-UI.
При развертывании в кластере MongoDB Atlas вы по-прежнему получаете функции удаленного мониторинга, хоть и с некоторыми оговорками. Метрики уровня хоста, такие как активность ЦП, памяти и диска, не регистрируются и не отображаются. Вы по-прежнему можете выполнять анализ запросов, но сначала вам нужно включить профилирование в вашем инстансе MongoDB Atlas.
Всех желающих приглашаем на demo-занятие «Базовые понятия MongoDB, CRUD, фильтры». На занятии мы:
— Познакомимся с популярной noSQL СУБД MongoDB.
— Рассмотрим основные понятия и сферы ее применения.
— Напишем запросы обработки данных и их выборки.
>> РЕГИСТРАЦИЯ