文档数据库鼻祖MongoDB:一直被模仿,从未被超越

2019年6月20日15:03:00 发表评论 22 浏览

“中国已经超越美国,成为全世界下载MongoDB次数最多的国家。” MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra在2019 MongoDB中国用户大会表示。

文档数据库鼻祖MongoDB:一直被模仿,从未被超越

MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra

作为文档型数据库的鼻祖,MongoDB 在面向人工智能、物联网、数字化银行等新型应用方面表现出色,有力支撑金融、制造、汽车、零售等各个行业的数字化转型。

MongoDB 大中国区副总裁苏玉龙指出:“随着数字化浪潮的到来,各行各业的to C新型应用越来越多,MongoDB能更好地支撑这些数字化应用,显著提升开发效率。”

文档数据库鼻祖MongoDB:一直被模仿,从未被超越

MongoDB 大中国区副总裁苏玉龙

迄今,MongoDB在全球100多个国家拥有13400多个客户,MongoDB社区服务器总下载次数超过6000万。诸如中国银行、平安科技、携程、中国信达等大量的中国企业都是MongoDB的忠实拥趸。目前,MongoDB已在中国建立从售前到售后的完整团队,以便更好地服务国内客户。

Alan Chhabra介绍,MongoDB的优势在于让用户更容易地管理和使用数据,智能地将数据放在需求的地方,并在任何地点都支持自由运行,不管是笔记本电脑、手机、主机还是公有云、私有云上均可以使用。

文档模型是MongoDB的一大特色。MongoDB 全球高级工程副总裁  Richard Kreuter认为,传统的表格式数据库已经不能适应当下的时代需求,MongoDB以文档的形式存储数据,简单直观、支撑动态模型,可灵活存储文字、视频、音频等各种结构化、半结构化、非结构化的数据。用户只需统一的平台来同时处理关系型数据库和非关系型数据库,而不再需要再采用多种数据库技术。

文档数据库鼻祖MongoDB:一直被模仿,从未被超越

MongoDB 全球高级工程副总裁  Richard Kreuter

同时,MongoDB分布式架构为全球部署提供高可用性和可扩展性,满足世界任何地方的读写需求,各个区域互为读写、互为备份,可以轻松地在各个分片区域迁移数据。

在商业模式上,相比其他开源数据库,MongoDB采用由公司主导的商业运作模式,所获得的利润会反哺到研发中,确保整个开源社区的健康运转,未来也将在中国大力投入。

在本次用户大会上,MongoDB的众多客户当仁不让成为主角,纷纷现身说法。

国泰君安证劵股份有限公司CIO俞枫在接受记者采访时表示,国泰君安面向零售客户打造了“星服务”体系,针对不同星级不同标签的客户,提供精准、个性化的贴心服务。

据悉,券商的传统服务模式是基于投资顾问的点对点的线下服务,受限于人力成本,对投资者的覆盖面有限。现在,国泰君安能够将标准化的服务普惠到海量投资者,可以提供千人千面的智能化线上服务。比如,当客户开户时,系统会探知客户的场景和行为,为用户贴上相应的标签。在完成开户举动前,根据用户的偏好及时推送合适的产品。

这一系列过程涉及到海量数据实时计算,国泰君安选择了MongoDB,正是看中其在海量数据实时高速读写方面的优势。

“我们拥有3000万用户,其庞大的数据量是传统的数据库很难支撑的。MongoDB采用分片技术,对于大容量高速计算,可以按照业务类型把数据存储在不同的文档里,然后根据需要从各个文档中读取和查询,解决了实时计算、客户一致性问题,可对海量非结构化数据进行快速存储和读取。”

泰康保险数据中心系统部资深数据库专家王丰则对MongoDB的扩展性表示了极大认可。

“过去几年公司正在向互联网业务转型,传统的关系型数据库主要是对内的,随着大量外部互联网用户的接入,数据库必须能支持高可用平滑的扩展。”

为此泰康保险采用了MongoDB来支撑互联网产品的客户中心和订单中心,应对迅猛增长的数据量。

“我们每个月新增200万订单,而且经常要推出新的险种产品,业务需求变化灵活,数据模型不确定。MongoDB具有动态扩容能力,能快速导入各种类型不同数据源的数据,很好地解决并发量大的问题。传统数据库采用分表方式,需要在各个表格里根据客户ID抓取多张保单。MongoDB文档模式让保单可以作为文档就存储在相应的客户ID中,读取非常迅速。”

招商银行的个贷系统也采用了MongoDB,主要用于支撑O2O 线上线下的两大流量产品闪电贷和消费贷,实现一键申请、一键放贷。

招商银行个贷系统开发经理杨志宇表示,招行在15年启用了移动端平台,用户在线下申请贷款,也是从线上入口进入。贷款审批要求达到t+0的效果,即当天都能给用户呈现审批结果。

“一个客户贷款的所有相关信息,传统的数据库可能分布在100个表上,要根据最终目标来找所需的表格。而且每次的需求不同,就需要写定制化的代码,很难覆盖所有的数据场景。MongoDB就相当于把这些信息都写在两张纸上,可以聚合客户贷款相关的所有数据,想要的字段都可以聚合,数据来了就可以放进去,快速地分析和处理。”

杨志宇透露,在采用了MongoDB后,团队的开发周期从3个迭代缩短到1个迭代,大大降低了人力成本,提高了开发效率。

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