回顧 2023 年 MongoDB.local New York 發表的新產品、新功能

我們在 MongoDB.Local NYC 上，發表了開發者資料平台上的一些新功能，幫助使用者和客戶建立、迭代和擴展他們目前在 MongoDB 的應用。

開發團隊被要求提供比以往更快、更聰明、更引人入勝的差異化用戶體驗。同時，他們必須盡快且盡可能高效地完成這些任務，在追求速度的同時顧及效益。

對想要更快、更有效率地追求創新的團隊來說，MongoDB 的開發者資料平台是重要的工具。這項工具透過通用的API協助開發者，可支援組織內部各式各樣的應用使用案例，並省去附加、學習及維護個別資料點集解決方案的需求。

擴展可建構於 MongoDB 上的現代應用範圍

目前新一代 AI 驅動體驗是在以向量作為基礎元素的環境中開發，而就是這樣的環境才能讓這些應用化為可能。向量用數字的方式呈現非結構化資料的特徵－這些資料包含文本、圖像、影像、音檔等等－並佔據 n-維度空間，其中的 n 為資料集特徵的數量。資料是否相似，是根據向量在這個 n-維度向量空間中，彼此的距離而定。使用者運用向量資料庫時，可以查詢向量，測定是否相似或彼此關聯，不需要仰賴關鍵字比對。而今天發表的 Atlas Vector Search，幫助使用者同時針對向量、文件中的操作型及交易型資料，進行儲存、編輯索引及查詢，省去增加、學習和維護另一個資料庫系統的開銷。MongoDB Atlas 新增的這個向量搜尋功能，讓團隊可為終端使用者，提供相關性更高、更具情境感知的結果，包括擴展建立於大型語言模型(LLMs)上的應用能力，運用專屬資料提高準確度及成效。Atlas Vector Search 從今天開始公眾測試。

現今的應用程式比過去更講求即時性，但資料處理串流以及將資料導入應用程式的過程，比過去更加複雜且具挑戰性。大多數組織引入了一個數據串流處理解決方案，因為它具有不同的API、驅動程序和工具，這導致開發者體驗分散，運營複雜，成本增加。而即將進入封閉測試的 Atlas Stream Processing，將會改變開發團隊建立事件驅動應用程式的流程。開發者可以使用相同的查詢語言和靈活的文件資料模型， 處理用於使用案例的串流資料和存放於資料庫中的資料，包括監控入侵的網絡流量，根據當前道路狀況進行實時路線規劃等

像是艾伯森、Glassdoor、Anywhere Real Estate（最大的跨國自助房地產特許人）的公司，他們的應用程式都仰賴 Atlas Search 提供的全文檢索功能，因此不需要部署及同步資料庫中的資料至個別的搜尋引擎之中。有了全新的搜尋查詢分析技術，開發者可以了解終端使用者搜尋的內容，最佳化及客製化他們的搜尋邏輯。除此之外， Atlas Search 的索引功能現在可以在語言驅動軟體（從 Node.js 開始應用）、 MongoDB Compass 以及 MongoDB Shell 進行建立和管理，提供喜歡運用程式語言設計索引的開發者一個友善的選項。最後今天發布的專用搜尋節點，幫助團隊為搜尋工作量，個別進行擴展及最佳化資料來源，以便大幅度提升成效和可用性，並且加速編輯索引的流程。

提升平台基礎的成效、規模及安全性

我們不斷精進開發者資料平台的功能，同時致力於提升成效、可擴展性及安全性。

從 MongoDB 7.0 開始，我們針對查詢執行進行了修正，降低了在執行特定查詢時磁碟的讀取次數、運算資源和所需的記憶體，提供更好的成效，並且更有效地應用資源。而全新的查詢執行策略將會加速文件分組及重塑、文件篩選及排序，並運用 $lookups 連結不同類別中的資料。

去年我們推出可查詢的加密功能。這是業界首創的技術，在加密後還能進行資料搜尋，使用者可以在客戶端，為辨識個人資訊的機密資料欄位加密，並在資料庫中，以完全隨機的加密資料型態儲存，同時還能繼續執行具有意義的搜尋。在 MongoDB 7.0 之中，可查詢的加密功能將支援等式搜尋，包含範圍、字首、字尾和子字串等等。

MongoDB 7.0 已經正式上線

持續專注提供開發者一流的體驗

在軟體開發的過程中，沒有什麼比確保開發者擁有最佳的開發及操作體驗更為重要。為了使用 MongoDB 的開發者，我們持續努力提升產品的可用性以及增加平台的工具數量。

近期在行動裝置及伺服器端開發環境中，有一款熱門的程式語言 Kotlin 崛起。我們致力於助這個快速成長的程式語言群體一臂之力，並在今天發表全新的 Kotlin 驅動程式正式版本，協助 Kotlin 開發者透過 MongoDB 建構應用程式。今天同時也發表為開發者及資料分析師所推出的全新資源庫 PyMongoArrow，可以輕鬆將 MongoDB 輸出至 Python 編寫的分析堆疊，包括 Apache Arrow、Pandas 和 NumPy。

現在越來越多公司最佳化自家的 DevOps 管線，幫助程式自動化的工具就能大幅度提升公司效率及生產力。開發者現在可以使用 C#、Go、Java 和 Python，以及 Node.js 和 Typescript 中的 Amazon Web Services Cloud Development Kit (AWS CDK) ，在 MongoDB Atlas 上設定資源。運用 Kubernetes 的公司可以使用 MongoDB Atlas CLI 安裝 Atlas Kubernetes Operator 並輸出現有部署，簡化基礎架構的管理及設定。

應用程式現代化之路

應用程式現代化是許多企業的重要投資，以實現軟體快速迭代並滿足不斷發展的應用需求。目前已經公開發表的 MongoDB Relational Migrator，可協助使用者從常見的關聯式資料庫，像是 Oracle、SQL Server、MySQL 和 PostgreSQL 轉移至 MongoDB 時，加速轉移速度並去風險。這個工具不但能處理資料轉移，還會提供轉移團隊 MongoDB 資料模型的建議、運用視覺介面定義結構改變，並且以使用者運用的編碼語言或框架，產出應用程式編碼，以便在重構應用程式符合 MongoDB 的架構上取得先機。