今天,我们很高兴地宣布 MongoDB SQL Interface for MongoDB Enterprise Advanced 正式发布。它建立在 MongoDB Atlas SQL Interface 所奠定的基础之上,后者最初将 SQL 连接能力扩展到了自管理 MongoDB 部署。现在,团队可以直接从 Tableau 和 Microsoft Power BI 等熟悉的 BI 工具中使用标准 ODBC 和 Java Database Connectivity (JDBC) 连接查询 MongoDB 数据,无需学习 MongoDB Query Language (MQL)、构建提取、转换和加载 (ETL) 管道,或移动数据。
刚接触 MongoDB 的组织通常会面临数据访问挑战:虽然开发人员受益于更高的灵活性和性能,但从基于 SQL 的工具迁移过来的团队往往难以访问所需数据。如果没有直接的 SQL 连接,他们要么必须学习 MongoDB 的查询语言,要么构建并维护自定义 ETL 管道,将数据从 MongoDB 中移出以用于报告和分析。这会造成分散的运营报告工作流,用户需要在多个工具和数据源之间切换,才能拼凑出所需洞察。这些方法通常会导致维护开销增加、数据过时以及依赖瓶颈。
MongoDB SQL Interface 现在通过自定义连接器和驱动程序提供对 MongoDB 数据的直接 SQL 访问,从而消除了这一摩擦。其工作方式是生成 MongoDB 集合的全面 JSON schema,并实时将标准 SQL 查询转换为 MongoDB 操作。用户可以从 Tableau 和 Power BI 等流行 BI 工具连接,也可以通过 JDBC 和 ODBC 驱动程序连接其他基于 SQL 的工具。他们可以使用熟悉的 SQL 语法,包括通过 MongoSQL 进行连接、聚合和子查询;MongoSQL 是一种专为 MongoDB 设计的、兼容 SQL-92 的方言。这加快了分析速度并支持自助式报告,同时保持数据库性能。
MongoDB SQL Interface 现已包含在 Enterprise Advanced 许可证中,并适用于 MongoDB 6.0 或更高版本,无需更改现有 MongoDB 服务器配置。设置过程包括三个主要步骤:
Schema Builder CLI 会检查你现有的集合,以了解文档模式、嵌套对象和数组结构。然后,它会创建 JSON Schema 定义,在保留文档模型完整丰富性的同时,使复杂的嵌套结构和数组可以通过熟悉的 SQL 语法进行查询。这种 schema 优先的方法可确保最佳查询性能,并在 SQL 操作中保持数据类型准确性。
一旦 MongoDB Schema Builder CLI 生成你的 schema,它会将其与数据一起存储。随后,SQL Interface 会自动使用它们来验证查询,并为结果提供正确的类型信息。这在 MongoDB 灵活的文档模型与 SQL 结构化查询预期之间架起了一座无缝桥梁。
对于当前正在使用 MongoDB BI Connector 的组织,MongoDB SQL Interface 代表了我们 SQL 连接解决方案的重大改进。该接口解决了 MongoDB BI Connector 方法的若干限制,包括通过原生 MongoDB 操作提升查询性能,以及增强 schema 灵活性,从而更好地表示文档结构。虽然对 BI Connector 的支持将持续到 2026 年 9 月,但 MongoDB SQL Interface 提供了更好的性能、更强的 schema 控制和更直观的设置过程。
准备好开始使用 MongoDB SQL Interface for Enterprise Advanced 了吗?
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原文来源:MongoDB Blog
原文作者:Jourdain Patrick, Alexi Antonino;如有侵权,请联系管理员删除。