Inhaltsverzeichnis
Was passiert hinter den Kulissen?
Wie fragt es über S3 und Atlas gleichzeitig ab?
Schlüsselfunktionen, die dies ermöglichen
Praktisches Anwendungsfallbeispiel
Heim Datenbank MongoDB Wie ermöglicht MongoDB Atlas Data Lake die Abfragedaten in S3 und Atlas?

Wie ermöglicht MongoDB Atlas Data Lake die Abfragedaten in S3 und Atlas?

Jul 14, 2025 am 12:36 AM
Datenabfrage

Der MongoDB Atlas Data Lake ermöglicht das Abfragen in S3 und Atlas, indem eine virtualisierte Abfrageschicht erstellt wird, die eine Verbindung zu Datenquellen ohne Verschiebung von Daten herstellt. 1. Es werden Verbindungen zu S3 -Eimer und Atlas -Clustern festgelegt und bilden virtuelle Ansichten der Daten. 2. Es unterstützt JSON-, CSV-, Parquet- und AVRO-Formate und analysiert sie zum Abfragezeit mit Schema. 3. Es verwendet Abfrage -Pushdown -Techniken und sendet Filter und Projektionen direkt an Quellsysteme, um die Datenübertragung zu minimieren. 4. Für S3 -Abfragen scannt und Parse -Dateien basierend auf Abfragebedingungen und verarbeitenden Transformationen effizient. 5. Für Atlas -Abfragen sendet es optimierte Anforderungen, die Indizes für die Leistung nutzen. 6. Bei der Kombination von Daten aus beiden Quellen verschmolzen sie oder aggregiert sie im Speicher, ziehen jedoch nur die erforderlichen Daten. 7. Virtuelle Sammlungen können Benutzer Namespaces definieren, die S3 -Dateien und ATLAS -Kollektionen unter einer einzigen Schnittstelle vereinen. Dies ermöglicht nahtlose Aggregationspipelines, die sich über lebende und historische Daten erstrecken, z.

Wie ermöglicht MongoDB Atlas Data Lake die Abfragedaten in S3 und Atlas?

Mit MongoDB Atlas Data Lake können Sie Daten sowohl für Amazon S3 als auch für MongoDB -Atlas abfragen, indem Sie als einheitliche Abfrageschicht fungieren. Anstatt alle Ihre Daten in ein System zu verschieben, stellt es eine Verbindung zu Ihren vorhandenen Datenquellen her und ermöglicht es Ihnen, MongoDB -Abfragen direkt darauf auszuführen.

Was passiert hinter den Kulissen?

Wenn Sie den Atlas Data Lake einrichten, definieren Sie, wo Ihre Daten leben - ob in S3 -Eimer oder in Atlas -Clustern. Sobald der Atlas Data Lake angeschlossen ist, erstellt der Lake von Atlas eine virtuelle Sicht auf diese Daten. Sie können dann das bekannte MongoDB -Aggregations -Framework unabhängig von ihrem physischen Standort über diese Datensätze abfragen.

Dies funktioniert, weil der Atlas Data Lake verschiedene Datenformate versteht (wie JSON, CSV, Parquet) und weiß, wie man sie effizient analysiert und verarbeitet. Es holt nur die relevanten Teile der Daten, die für Ihre Abfrage benötigt werden, wodurch der Overhead reduziert und die Dinge beschleunigt werden.


Wie fragt es über S3 und Atlas gleichzeitig ab?

Atlas Data Lake verwendet eine Smart Query Execution Engine, die Teile der Abfragelogik nach Möglichkeit in die Quellsysteme drückt.

  • Für S3 : Wenn Sie in einem S3 -Bucket gespeicherte Daten abfragen, scannt Atlas Data Lake die Dateien (basierend auf Filtern in Ihrer Abfrage), das Format und verarbeitet Transformationen.
  • Für Atlas : Beim Abfragen von Atlas -Clustern sendet es optimierte Abfragen direkt an die Datenbank unter Verwendung von Indizes und Projektionen effektiv.

Wenn in Ihrer Abfrage Daten von S3 und Atlas angeschlossen oder kombiniert werden, zieht die Data Lake Engine Daten aus jeder Quelle und verarbeitet die Zusammenführung oder Aggregation im Speicher. Dies ist effizienter als es sich anhört, da es nur die erforderlichen Felder und Dokumente basierend auf Ihren Abfragebedingungen zieht.


Schlüsselfunktionen, die dies ermöglichen

Hier sind einige Kernfunktionen, die eine Query-Abfrage ermöglichen:

  • SCHEMA-ON-LEAD : Daten müssen im Voraus nicht vor transformiert oder strukturiert werden. Atlas Data Lake liest und interpretiert das Schema zur Abfragezeit.
  • Formatunterstützung : Unterstützt gemeinsame Dateitypen wie JSON, CSV, Parquet und Avro.
  • Abfragedown : Filter und Projektionen werden nach Möglichkeit an die Quelle gedrückt, wodurch die Datenbewegung minimiert wird.
  • Virtuelle Sammlungen : Sie können Namespaces definieren, die entweder auf S3 -Dateien oder auf ATLAS -Sammlungen hinweisen, sodass sie wie reguläre MongoDB -Sammlungen aussehen.

Dieses Setup erleichtert es einfach, historische Daten in S3 mit Live -Betriebsdaten in Atlas zu mischen, ohne komplexe ETL -Pipelines erstellen zu müssen.


Praktisches Anwendungsfallbeispiel

Nehmen wir an, Sie haben Kundentransaktionsprotokolle in S3 und geltenden Kontoinformationen in Atlas.

Sie können eine einzelne Aggregationspipeline schreiben, die:

  1. Übereinstimmung mit aktiven Kunden von Atlas
  2. Verbindet sich mit ihrer Transaktionsgeschichte von S3
  3. Gruppen und berechnet die Gesamtausgaben im Laufe der Zeit

Dies würde Ihnen Einblicke geben, ohne Daten in ein Lager- oder Staging -Bereich zu duplizieren.


Wie ermöglicht MongoDB Atlas Data Lake das Abfragen in S3 und Atlas? Durch das Erstellen einer virtualisierten Abfrageschicht, die mehrere Datenformate versteht, die Abfrageausführung optimiert und die Ergebnisse nahtlos zusammenbringt. Es ist keine Magie - es ist nur intelligente Datenhandling.

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