Uma explicação dos recursos e funcionalidades do MongoDB Atlas
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00:00:00Introdução ao MongoDB Atlas
00:01 28Opções de sistema de bancode dados do
00:02:38Seleção de provedor de nuvem
00:03:14Configurando um cluster
00:04:44gerenciamento de usuários do banco de dados
00:05:33Recursos de segurança
00:06:52sistema e monitoramento de cluster
00:07:24opções avançadas de segurança
00:08:15Acesso ao Banco de Dados e Acesso à Rede
00:09:32Provisionamento de Cluster e Dados de Amostra
00:10:43Conectando ao Banco de Dados
00:11:07Métricas de banco de dados e monitoramento em tempo real
00:12:56Analisador e Performance Advisor
00:14:37backup e arquivamento
00:15:15collections e gerenciamento de dados
00:17:37Construtor de Aggregation Pipeline
00:21:48Atlas Data Services
00:26:39Atlas Search e Atlas App Services
00:29:12Conclusão e introdução
O foco principal do vídeo é mostrar os recursos e a facilidade de uso do MongoDB Atlas como um serviço de banco de dados na nuvem, destacando seus vários recursos, serviços e ferramentas que oferecem suporte ao gerenciamento eficiente de banco de dados e ao desenvolvimento de aplicativos.
} Pontos-chave
- O MongoDB Atlas é um serviço de banco de dados em nuvem totalmente gerenciado.
- Oferece opções de cluster sem servidor, dedicado e compartilhado.
- O Atlas oferece flexibilidade na escolha de provedores de nuvem, como Amazon Web Services, GCP e Azure.
- Os recursos incluem fácil gerenciamento de usuários, configurações de segurança e monitoramento de desempenho em tempo real.
- O Atlas é compatível com uma variedade de métodos de conexão e tem ferramentas integradas para análise e otimização de dados.
- Serviços adicionais, como Atlas Search, Atlas App Services e MongoDB Charts ampliam a funcionalidade do Atlas.
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Transcrição completa do vídeo
olá a todos, meu nome é Anaya automático do MongoDB e estou aqui hoje para discutir tudo sobre o MongoDB Atlas , que é o banco de dados em nuvem totalmente gerenciado do MongoDB isso significa que o Atlas é o melhor banco de dados para lidar com várias complexidades que surgem com a implantação e o gerenciamento de todo o MongoDB implementações de banco de dados na nuvem para quem deseja começar a executar e incorporar um banco de dados ao seu projeto sem querer lidar com todos os recursos de infraestrutura e o tempo normalmente necessários para lidar com instâncias de banco de dados locais ou autogerenciadas ou clusters O MongoDB Atlas é a solução perfeita com o Atlas é possível criar um cluster em minutos e ele permite flexibilidade para que você possa realmente tornar seu projeto seu as primeiras coisas em primeiro lugar, vamos pressionar este botão aqui, construir o banco de dados e outro há três tipos para escolher, dependendo das suas necessidades de banco de dados dedicado sem servidor e compartilhado por meio dessas opções variam de preço com o tipo compartilhado sendo composto Atlas Go Atlas você escolha exatamente qual provedor de nuvem é ideal para você, entre a Amazon Web Services Google Cloud Platform e Microsoft Azure , você tem uma variedade de opções para personalizar e dimensionar seu cluster, permitindo dados multinuvem e multirregional permite que você expanda a cobertura global aumentar a tolerância a falhas e até mesmo aderir aos requisitos de conformidade de dados de nossa demonstração vamos usar um cluster dedicado M20 para mostrar todos os vários serviços disponíveis em nossa opção avançada há determinadas funcionalidades que existem em M20 clusters e acima e vamos explorar essas funcionalidades neste vídeo para colocar um cluster M20 em funcionamento em sua conta do Atlas clic k criar um cluster dedicado mantenha as configurações padrão iguais por enquanto role todo o caminho para baixo e clique em criar cluster quando estiver configurando seu banco de dados você pode até mesmo gerenciar seu banco de dados usuários escolha a qual banco de dados ou coleções os membros da sua equipe têm acesso você pode defina seu nome de usuário e sua senha e, em seguida, clique em criar usuário para garantir que somente você ou as pessoas que você deseja tenham acesso ao seu cluster para segurança adicional com o Atlas , você pode configurar o acesso à rede privada com endpoints privados para seus aplicativos que se conectam ao seu banco de dados para que você pode ter a garantia de que seus dados estão seguros por enquanto só vão clicar em adicionar meu endereço IP atual para garantir que meu endereço possa acessar meu cluster quando você terminar de finalizar e fechar abaixo agora seu cluster está pronto para ser implementado, você deve ver esta página aparecer em sua conta do Atlas e, como você pode ver, novos clusters levam cerca de sete a dez minutos para serem provisionados enquanto aguardamos o lançamento do cluster e está em uso, vamos mostrar um pouco da segurança avançada que temos disponíveis para sua conta do Alice, vamos começar com o acesso ao banco de dados no acesso ao banco de dados, você pode remover ou adicionar usuários que quiser e que possam ter acesso a seu banco de dados veja aqui Posso me remover se quiser, clicando em excluir ou posso editar meu nome de usuário ou minha senha Posso até adicionar um novo usuário do banco de dados se quiser nem todos precisam ter as mesmas permissões de acesso ao seu cluster para criar funções acesse a guia funções personalizadas no acesso à rede você pode adicionar ou remover endereços IP que podem se conectar ao seu cluster essa é uma ótima maneira de manter seu cluster seguro você pode até incluir processos de autenticação mais avançados usando a guia avançada no grupo de segurança agora como podemos ver nosso cluster foi provisionado para o objetivo deste vídeo, vamos adicionar um conjunto de dados de amostra fornecido pelo MongoDB para fazer isso, pressione o menu de reticências e clique em carregar conjunto de dados de amostra quando seu samp le conjunto de dados foi carregado com sucesso em você receberá esta pequena notificação na parte superior e isso significa que agora podemos nos conectar ao nosso banco de dados há uma variedade de maneiras de se conectar ao seu banco de dados quando ele estiver instalado e funcionando para se conectar ao seu cluster simplesmente Pressione o botão de conexão, como você pode ver aqui, você pode se conectar com o MongoDB shell você pode se conectar usando um dos drivers nativos do MongoDB, temos Python node.js Java Go e muitos outros que você pode conectar com o MongoDB Compass, que é uma interface gráfica do usuário usada para consultar Agregar e analisar seus dados em um ambiente visual que você pode conectar usando o VS Code ou você pode até mesmo se conectar com a ferramenta de business intelligence depois de ter seu cluster ativado e pronto para o Go você pode ver como está o desempenho, então vamos ao monitoramento a partir daqui, você será direcionado para a guia de métricas, e ela tem várias métricas de banco de dados, como atividade de cache e utilização de dados, que podem ajudá-lo a garantir que seu aplicativo esteja sendo executado da maneira que i Deve ser esta aba é o lugar ideal para ver onde as coisas estão dando errado se Go errado O Atlas também tem uma aba em tempo real que ajuda a ver o desempenho em tempo real em seu cluster essa aba pode ajudar a solucionar problemas de picos de uso ou queries ocupando quantidades excessivas de tempo em seu banco de dados a guia Analisador é onde você pode analisar o desempenho do cluster essa é uma maneira de se detalhar nas áreas que podem se beneficiar de uma otimização de desempenho, como você pode ver aqui somente operações lentas serão mostradas também a guia do consultor de desempenho que ajuda você a analisar automaticamente seu cluster e fornecer recomendações sobre onde melhorar seu desempenho você pode criar índices melhorar esquemas e eliminar índices tudo por meio de recomendações que vêm diretamente do Atlas a guia backup é onde você pode ver quando seus dados foram armazenados em backup junto com a guia Arquivo Online do Atlas, que permite arquivar automaticamente todos os dados desejados de acordo com seu arquivamento específico regra para que você possa liberar armazenamento e recursos em seu cluster a um custo reduzido a guia collections é muito importante porque ajuda você a visualizar os dados em seu banco de dados Já enviei alguns dados de amostra para esse cluster, como você viu antes e por isso tem alguns dados do Airbnb alguns dados do filme Etc. vamos ver juntos como posso utilizar totalmente essa guia Go descer para a amostra de comentários mflix e, como você pode ver, há uma variedade de documentos em nossa coleção com vários comentários de diferentes pessoas que eu queira incluir meu próprio documento que tenha meu nome e meu endereço de e-mail para que eu possa Go aqui e clicar em inserir documento que o ID já tenha sido fornecido para você cada documento em uma coleção precisa ter um ID exclusivo, mas eu vamos para adicionar meu nome aqui, que é Anaya. o botão inserir e é foi inserido, mas vamos ver como podemos verificar se ele está inserido, então agora vamos filtrar os documentos e usar a linguagem de query do MongoDB para analisar os documentos e retornar o documento que acabou de incluir então vamos fazer o campo cujo nome é e só vamos fazer os campos de nome por enquanto para ver se isso retorna o documento que queremos e, como podemos ver aqui, ele retorna agora que temos nosso documento à nossa frente, digamos que eu quiser remover meu sobrenome podemos editar isso muito facilmente apenas clicando em editar documento passando aqui e removendo meu sobrenome agora Eu só preciso clicar no botão de atualização e, como podemos ver, o filtro não se aplica mais porque o filtro tem para ser exato, agora se eu colocar meu nome inteiro em Ira Singhani, ele não aparece, mas se eu remover meu sobrenome, meu documento aparece de novo enquanto estamos na aba de collections. muito legal é o pipeline de agregação, então o aggr o construtor de pipeline de agregação no Atlas é exclusivo porque permite que você crie e teste cada estágio separado da pipeline de agregação isso realmente permite facilidade de uso e ajuda a tornar as agregações complexas um pouco mais digeríveis Vou mostrar a todos um exemplo de agregação usando nosso cluster de restaurantes de amostra e usando nosso banco de dados de restaurantes, então agora que temos isso em funcionamento, vamos começar a construir nosso pipeline de agregação as primeiras coisas primeiro, vamos adicionar meu primeiro estágio, clicar em correspondência de cifrão então esse estágio de correspondência é o mesmo Atlas Search que eu criei com o meu nome e, como você pode ver, vamos combinar um conjunto de amostras de documentos 10 que estão todos localizados no bairro de Brooklyn, posso fazer isso por digitando Toca e Brooklyn no primeiro estágio e, como você pode ver, 10 documentos aparecem todos com restaurantes localizados no Brooklyn, então agora vamos adicionar outro estágio, digamos que eu queira limitar a quantidade de documentos de amostra mostrado e eu só preciso de dois documentos de amostra ao fazer isso, posso clicar em adicionar estágio, selecionar o operador de limite do cifrão e fornecer um número de, digamos, cinco. saída aqui, como você pode ver nas abas acima, você também pode criar índices diretamente em seu banco de dados junto com quaisquer sugestões de esquema ou antipadrão O Atlas não está limitado apenas a gerenciar seu banco de dados há uma variedade de serviços de dados que você pode usar junto MongoDB Atlas , o primeiro sendo Atlas Search O Atlas Search é um mecanismo Atlas Search integrado e totalmente gerenciado que sincroniza automaticamente com seu banco de dados ele é criado no Apache leucene e remove completamente a necessidade de um mecanismo Atlas Search separado com o Atlas Search que você pode criar Construir índices do Atlas Search linguagem natural Atlas Search queries e criação de queries usando o cifrão Operador de pipeline de agregação do Atlas Search Os Atlas App Services são outra ótima inclusão do Atlas eles são totalmente gerenciados serviços de backend que permitem criar aplicativos integram vários serviços e conectar-se e trabalhar com os dados do cluster mais rapidamente esses serviços facilitam a execução de aplicativos e serviços de backend no Atlas um exemplo do Atlas O App Services é a API de dados do Atlas deseja usar solicitações HTTP para ler e gravar dados em seu cluster O Atlas tem um recurso de API de dados do Atlas que permite fazer isso com apenas um cliente https e uma chave de API válida a API de dados do Atlas permite use todo o CRUD aplicável criar read, excluir operações e agregar operações em seus dados você pode usar essa API sempre que quiser integrar seus Atlas clusters com qualquer aplicativo que suporte solicitações HTTP e se você quiser visualizar seus dados que você pode fazer isso com o gráfico do MongoDB Charts é uma maneira de você dar uma olhada nos dados do Atlas cluster é uma ferramenta poderosa para ajudá-lo a obter uma compreensão clara de seus dados e, ao mesmo tempo, permitir que você pegue o n padrões e correlações O Atlas Charts permite que você entenda realmente o cenário geral do seu banco de dados algumas menções Honráveis que gostaria de incluir neste vídeo são Atlas Triggers elas são úteis porque você pode definir um trigger para procurar determinados eventos, como inserções, atualizações, exclusões Registre e responda automaticamente com lógica do lado do servidor outra menção ignorável é a Federação de Dados é uma inclusão poderosa no Atlas se você tiver várias fontes de dados nas quais possa consultar, transformar, mover e agregar dados entre essas fontes de dados sem problemas ajuda no acesso aos dados para o usuário em qualquer lugar esses dados podem existir esperançosamente agora que todos entendem o quão poderoso e útil o MongoDB Atlas realmente é comece hoje e teste você mesmo com o cluster gratuito para ter uma experiência mais prática com nosso banco de dados totalmente gerenciado como uma solução de serviço para mais informações sobre o MongoDB Atlas e como usá-lo, consulte nossa documentação no link abaixo