Système de gestion de base de données orienté documents MongoDB 6.0 disponible

Après un an de développement, la version orientée documents du SGBD MongoDB 6.0 est présentée, occupant une niche entre les systèmes rapides et évolutifs opérant avec des données au format clé/valeur et les SGBD relationnels, fonctionnels et pratiques pour la formation de requêtes. Le code de MongoDB est écrit en C++ et est distribué sous la licence SSPL, qui est basée sur la licence AGPLv3, mais n'est pas ouverte, car elle contient l'exigence discriminatoire de fournir sous la licence SSPL non seulement le code de l'application elle-même, mais aussi les sources de tous les composants impliqués dans la fourniture du service cloud.

MongoDB prend en charge le stockage de documents au format similaire à JSON, dispose d'un langage suffisamment flexible pour formuler des requêtes, peut créer des index pour divers attributs stockés, permet un stockage efficace de gros objets binaires, prend en charge le journal des opérations de modification et d'ajout de données dans la base de données, peut fonctionner selon la paradigme Map/Reduce, et prend en charge la réplication et la construction de configurations tolérantes aux pannes.

MongoDB dispose d'outils intégrés pour assurer le partitionnement (distribution d'un ensemble de données sur des serveurs en fonction d'une clé définie), combinés avec la réplication, permettant de construire un cluster de stockage horizontalement évolutif, où il n'y a pas de point unique de défaillance (la panne de n'importe quel nœud n'affecte pas le fonctionnement de la base de données), avec une récupération automatique en cas de panne et un transfert de charge depuis le nœud défaillant. L'extension du cluster ou la transformation d'un de serveurs élément en cluster se fait sans arrêter le fonctionnement de la base de données, simplement en ajoutant de nouvelles machines.

Les principales caractéristiques de la nouvelle version :

• La possibilité d'exécuter des requêtes couvrant les données stockées sous forme chiffrée (Queryable Encryption) a été mise en œuvre. Les données sont déchiffrées côté utilisateur et restent chiffrées pendant le traitement de la requête (la requête est exécutée sur des données chiffrées, sans déchiffrement préalable). Actuellement, les requêtes n'autorisent que des expressions de comparaison, mais le support pour la vérification des intervalles, des préfixes, des suffixes, des sous-chaînes et d'autres opérations devrait être ajouté ultérieurement.
• Les capacités liées au stockage de données sous forme de séries temporelles (collections de séries temporelles), optimisées pour stocker des ensembles de valeurs de paramètres enregistrées à intervalles réguliers (temps et ensemble des valeurs correspondantes à ce temps), ont été élargies. Par exemple, le besoin de stocker ce type de données se présente dans les systèmes de surveillance, les plateformes financières, les systèmes d'enquête sur l'état des capteurs. La nouvelle version permet l'utilisation d'index secondaires et composés avec des collections de données sous forme de séries temporelles. Un support a été ajouté pour l'attachement de données supplémentaires, telles que des informations géographiques pour prendre en compte la distance et la localisation. Les performances de lecture, d'exécution des requêtes et de tri ont été améliorées.
• De nouveaux outils de suivi des modifications (« flux de modifications », API Change Streams) ont été ajoutés, permettant d'organiser l'envoi de notifications aux applications concernant les changements de données dans la base de données. Les informations sur les modifications sont envoyées en temps réel, permettant de créer des applications utilisant des méthodes de programmation réactive et orientée événements. Les événements sont traités par la méthode watch, et les événements nécessaires peuvent être filtrés et agrégés à l'aide des opérateurs $match, $project et $redact. La nouvelle version permet d'obtenir l'état précédent et suivant d'un document (par exemple, lorsqu'un document est supprimé ou modifié). En plus des opérations utilisant le langage DML (data manipulation language), le support des opérations DDL (data definition language) a été ajouté, telles que la création et la suppression d'index et de collections. Des outils ont été ajoutés pour filtrer les notifications associées.
• Les opérateurs $lookup et $graphlookup prennent désormais en charge pleinement les dépôts partitionnés (sharded). La performance de l'opération $lookup a été optimisée, par exemple, en cas de présence d'un index sur la clé externe, le rapprochement d'un petit nombre de documents s'effectue désormais 5 à 10 fois plus vite, tandis que pour un grand nombre de documents, c'est deux fois plus rapide. Pour des rapprochements sans index, l'augmentation de performance peut atteindre 100 fois.
• Il est désormais possible d'exécuter des requêtes analytiques complexes sur des instantanés cohérents des données de travail. De telles requêtes analytiques peuvent couvrir plusieurs segments dans de grandes configurations MongoDB distribuées.
• De nouveaux opérateurs $maxN, $minN et $lastN ont été ajoutés pour déterminer les valeurs dans un ensemble de données, ainsi que l'opérateur $sortArray pour trier les éléments d'un tableau.
• L'efficacité du partitionnement a été considérablement améliorée. La taille de bloc par défaut pour une collection partitionnée a été augmentée à 128 Mo. La commande configureCollectionBalancing a été ajoutée pour défragmenter une collection partitionnée.
• Le chiffrement des données côté client au niveau des champs (CSFLE, client-side field-level encryption) prend désormais en charge les fournisseurs de clés compatibles KMIP.
• Il est désormais possible de compresser et de chiffrer le journal d'audit, qui reflète l'activité des utilisateurs du SGBD.
• Un mode expérimental de synchronisation des données entre les clusters MongoDB (Cluster-to-Cluster Sync) a été mis en œuvre.

Source : opennet.ru