AnkündigungWir stellen MongoDB 8.0 vor, das schnellste MongoDB aller Zeiten! Mehr erfahren >

AnkündigungVoyage AI und MongoDB unterstützen ab sofort gemeinsam genauere und vertrauenswürdigere KI-Anwendungen auf Atlas. Mehr erfahren >

Moderne Daten erfordern eine moderne Datenbasis

MongoDB: Die moderne Alternative, die relationale Datenbanken übertrifft

Temenos

33 % effizienter, 50 % mehr Durchsatz

Amadeus

Über 630 Mio. Buchungen pro Jahr

Idealo

Über 200.000 Abfragen pro Sekunde

Comcast

Über 100.000 Operationen pro Sekunde

Der Weg zur Innovation

Die Daten, die moderne Anwendungen antreiben, haben alle möglichen Formen und Größen. Wenn traditionelle relationale Datenbanken mit großen Mengen unstrukturierter Daten, unvollständigen JSON-Implementierungen und umständlicher horizontaler Skalierung zu kämpfen haben, leidet die Innovation. Echte Innovation erfordert eine moderne, KI-fähige Datenbank.

Nutzen Sie flexible Datenmodelle und vereinfachen Sie Beziehungen (ohne komplexe JOINs)

Das Dokumentmodell von MongoDB unterstützt auf natürliche Weise unstrukturierte und dynamische Daten und vereinfacht das Schema-Design. Durch das Einbetten oder Referenzieren verwandter Daten in Dokumenten für verschachtelte Daten oder Eins-zu-viele-Beziehungen verringern Sie den Bedarf an komplexen JOINs, die in SQL üblich sind. Außerdem sorgt die Schema-Validierung für die notwendige Struktur und Durchsetzung.

Erleben Sie unübertroffene Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz für jeden Workload

MongoDB bewältigt große Datensätze und hohen Datenverkehr effizient mit integrierter horizontaler Skalierung (über natives Sharding) und Lese-Replikaten. Erleben Sie eine schnelle Datenabfrage und niedrigere Infrastrukturkosten im Vergleich zu verschiedenen SQL-Systemen.

Beschleunigen Sie die Entwicklergeschwindigkeit und erstellen Sie moderne Anwendungen schneller

Speichern Sie sprachnative Objekte direkt, um den Bedarf an ORMs zu reduzieren. Vereinfachen Sie die Datenaggregation mit einem intuitiven Pipeline-Framework. MongoDB unterstützt nativ die Vektorsuche und integriert verschiedene Datentypen – ideal für KI/ML und Microservices. Vermeiden Sie die Komplexität und Kosten von Zwischenspeichern oder zwischengeschalteten Transformationsebenen. MongoDB ist für Entwickler einfacher zu erlernen und zu verwenden, was die Entwicklungszyklen beschleunigt.

Unternehmen entscheiden sich für MongoDB statt für relationale Datenbanken

50 %Eingesparter Aufwand im Migrationsprozess

2 Min.Zeitersparnis von über 1 Stunde

„Die gesamte Migration verlief sehr zügig. Ich würde sagen, dass wir mit Relational Migrator 50 % unseres Aufwands einsparen konnten.“

Neha Yadav
Lead Engineer, Nationwide

Weitere Informationen

50 %Eingesparter Aufwand im Migrationsprozess

2 Min.Zeitersparnis von über 1 Stunde

„Die gesamte Migration verlief sehr zügig. Ich würde sagen, dass wir mit Relational Migrator 50 % unseres Aufwands einsparen konnten.“

Neha Yadav
Lead Engineer, Nationwide

Weitere Informationen

> 7 Mio.Sub-Sekunden-Service für Transaktionen

40 %Externer Datenverkehr wird mit ODS bedient

„Wir haben einen Operational Data Store (ODS) auf MongoDB erstellt, um [technische Schulden, hohe Kosten, Fachkräftemangel und langsame Fortschritte] zu vermeiden.“

Ram Vemana
Head of Credit Card & Merchant Data, Wells Fargo

Weitere Informationen

10xErhöhung des Leistungsdurchsatzes

„Mit MongoDB Atlas können wir einen zehnmal höheren Durchsatz verarbeiten als vor Ort, und wir haben Spielraum, um eine noch höhere Kapazität zu bewältigen.“

Eric Lutts
Senior Director of Database Engineering, Radial

Weitere Informationen

0Ausfallzeit

300Datenbankanforderungen/Sek.

„Eines der Dinge, die mir an Atlas am meisten gefallen, sind die ganzen Metriken. Es ist ausgesprochen praktisch, einfach das Dashboard aufzurufen und sofort zu erkennen, wie sich die einzelnen Charts entwickeln. Wir haben noch nie Leistungsprobleme mit dem Server festgestellt.

Vladimir Carballo
Principal Software Engineer, The Knot Worldwide

Weitere Informationen

Warum MongoDB für Ihre nächste Anwendung wählen?

Whitepaper:

Datenbanken für KI: Relationale vs. Dokumentdatenbanken

Erfahren Sie, warum traditionelle Datenbanken für KI-Anwendungen nicht ausreichen und wie flexible Dokumentdatenbanken die wesentliche Grundlage bieten.

Mehr erfahren

Video

PostgreSQL vs. MongoDB: Welche Datenbank eignet sich besser für KI-Workloads?

Erfahren Sie, warum Datenbankplattformen speziell für die Bewältigung großer, komplexer Datenstrukturen konzipiert sein müssen, um moderne KI-Anwendungen effektiv zu unterstützen.

Video ansehen