MongoDB World 2019上发布新版本MongoDB 4.2 Beta，包含多项数据库新特性，本文尝试从技术角度解读。

全文检索

MongoDB 4.2之前，全文搜索（全文搜索）的能力是靠文本索引来支持的，在MongoDB-4.2里，MongoDB直接与Lucene等引擎整合，在Atlas服务里提供全文建索的能力。

MongoDB FTS原理

用户可以在Atlas上，对集合开启全文索引，后台会开起Lucene索引引擎（索引引擎，查询引擎均可配置），对存量数据建立索引。
对于开启全文建索的集合，新写入到MongoDB的数据，后台的服务会通过Change Stream的方式订阅，并更新到Lucene索引引擎里。
索引的查询直接以MongoDB查询的方式提供，Mongod收到请求会把请求转发到Lucene引擎，收到建索结果后回复给客户端。

全文搜索示例

下面是一个全文搜索使用的简单示例，整个使用体验非常简单，除了需要在Atlas控制台上建索引，其他跟正常使用MongoDB毫无差别，随着这块能力的完善，能覆盖很多Elastic Search的场景。

第1步：准备数据

MongoDB Enterprise > db.fruit.find()
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }
{ "_id" : 2, "type" : "banana", "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six." }

第二步：Atlas上创建FTS索引

Step3：使用MongoDB客户端做搜索，支持通配符，前缀等多种搜索能力

// 简单查询

db.fruit.aggregate([
  {
    $searchBeta: {
      "term": {
        "query": "Smith",
        "path": "description"
      }
    }
  }
])
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }

// Wildcard 查询
db.fruit.aggregate([
  {
    $searchBeta: {
      "term": {
        "query": "s*l*",
        "path": "description",
        "wildcard": true
      }
    }
  }
])
{ "_id" : 1, "type" : "apple", "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp." }
{ "_id" : 2, "type" : "banana", "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six." }

分布式事务

MongoDB 4.0支持副本集事务，极大的丰富了应用场景; 4.0的事务存在最大修改16MB，事务执行时间不能过长的限制，在4.2支持分布式事务的这些问题都解决了。分布式事务的支持也意味用户修改分片密钥的内容成为可能，因为修改分片的内容，可能会导致键键要迁移到其他碎片，而在4.2之前，无法保证这个迁移动作（目标上新写，源上删掉）的原子性，而借助分布式事务，这个问题也就迎刃而解。

4.2支持的分布式事务是硬核技术，目前具备这个能力的开源数据库本身也不多，MongoDB采用二阶段提交的方式（细节以后再分析），实现在多个Shard间发生的修改，要么同时发生，要么都不发生，保证事务的ACID特性。

在使用上，4.2的分布式事务跟4.0副本集事务使用方式完全一样，用户无需关心后端数据如何分布。

高可用性

MongoDB在保证数据库服务可用性方面持续努力，在4.0提供了可重试写功能，在新的4.2版本，MongoDB增加了可重试读功能，对于一些临时的网络问题，用户无需自己实现重试逻辑，MongoDB会自动重试处理，保证用户业务的连续性。

改进的查询语言

MongoDB 4.2在查询语言的表达能力上进一步增强，更新，聚合，索引等方面都有巨大的提升，具体细节等4.2正式版文档发出可以详细了解。

更新能力增强

4.2之前，更新操作基本上都是用确定的值更新某个字段，在新版本里，更新能根据文档现有的字段内容来生成新的更新内容，如下的实例，根据文档pay，tax字段，加起来生成一个总字段;这个在4.2之前，用户需要先读取文档内容，获取工资，税字段得到结果，然后调用更新设置新的字段。类似的特性还有很多，基本上Aggregation里能表达的更新操作，4.2的更新命令都能支持。

db.orders.find()
{ "_id" : 1, "pay" : 100, "tax" : 17 }

// 这个操作发布会PPT上有写，但实际连 4.2 测试并不能工作，等正式版出来再看看
db.orders.update( {_id: 1},
    { "$set": {
        "total": { "$sum": ["$pay", "$tax"]    }
        }
})

分析能力增强

聚合方面，MongoDB 也做了大量的改进，来更好的支持业务分析场景；比如增加 $merge 操作符，能不断的将增量分析结果与原来的结果进行汇总（老的版本只支持 $out，把当次分析结果写到某个集合）。

Index能力增强（通配符索引）

使用MongoDB时，经常会遇到一些场景，某个字段包含很多个属性，很多属性都可能需要用于查询，现在的解决方案时，针对每个属性，必须提前知道它的访问行为，建立必要的索引; MongoDB 4.2引入通配符索引，可以针对一系列的字段自动建索引，满足丰富的查询需求。

如下面的例子所示，书籍的属性字段里包含很多熟悉，包括颜色，大小等信息，如果经常需要根据属性查找，可以针对属性字段建立通配符索引。

db.books.find()
{ "_id" : ObjectId("5d0c5d931eefdf585ae9ca95"), "type" : "book", "title" : "The Red Book", "attributes" : { "color" : "red", "size" : "large", "inside" : { "bookmark" : 1, "postitnote" : 2 }, "outside" : { "dustcover" : "worn" } } }
{ "_id" : ObjectId("5d0c5d9e1eefdf585ae9ca96"), "type" : "book", "title" : "The Blue Book", "attributes" : { "color" : "blue", "size" : "small", "inside" : { "map" : 1 }, "outside" : { "librarystamp" : "Local Library" } } }
{ "_id" : ObjectId("5d0c5dac1eefdf585ae9ca97"), "type" : "book", "title" : "The Green Book", "attributes" : { "color" : "green", "size" : "small", "inside" : { "map" : 1, "bookmark" : 2 }, "outside" : { "librarystamp" : "Faraway Library", "dustcover" : "good" } } }

// 没有索引的时候，根据颜色属性查找，走全表扫描
db.books.find({"attributes.color": "green"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "queryHash" : "528C4C03",
        "planCacheKey" : "528C4C03",
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
}

// 针对 attributes 字段所有的子字段建立 Wildcard 索引，针对 color、size 等的查询就都可以走索引
db.books.createIndex({ "attributes.$**": 1 });

db.books.find({"attributes.color": "green"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
}
db.books.find({"attributes.size": "small"}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
}

现场级加密

MongoDB除了支持SSL，TDE等安全机制，在4.2引入“字段级加密”的支持，实现对用户JSON文档的价值进行自动加密。整个过程在驱动程序层完成，传输，存储到服务端的文档值都是密文，MongoDB 4.2 Drvier支持丰富的加密策略，可以针对集合，字段维度开启加密，加密过程对开发者完全透明。

MongoDB和Kubernetes

Kubernetes是工业级的容器编排管理平台，可以使用Kubernetes管理MongoDB集群的整个生命周期，但随随业务部署环境越来越复杂多样化，有的可能是私有云部署，有的可公有云的部署，使得集群的管理难度也越来越高。

在新版本MongoDB Atlas（公有云），MongoDB Cloud Manager（私有云企业版管理）都集成了Kubernetes运营商的支持，使得用户可以使用Kubernetes统一管理MongoDB资源。

MongoDB图表

MongoDB Chart在去年的MongoDB World已经介绍过了，今年有做了多方面的增强，算得上是一个功能比较完备的BI分析工具了。有了Charts，MongoDB也无需支持SQL来去对接BI工具了。

Charts在使用上还是有一定学习成本的，不是特别直观，需要配合教程，了解下运动原理，才能得到想要的图，比如这个例子里，针对电影集合，Released的年份做了聚合分析，得到分布图。

MongoDB领域

MongoDB在4月份的时候收购了Realm，一个为移动端开发而设计的新型数据库.MongoDB去年发布了MongoDB Mobile来应对移动端的数据存储需求，在收购Realm后，二者会进行深度整合，Real Core里会借助MongoDB提供的能力，增加非结构化数据存储到能力，比如JSON，Dict，Set，让Realm变得更强大，同时发挥Realm在移动端生态以及MongoDB数据库存储的优势。

Atlas Data Lake（Beta）

在新版本Atlas服务里，提供了Atlas Data Lake，能直接通过MongoDB API访问存储在AWS S3（未来支持Azure，Google的存储服务）里的数据。

本文转载自云栖社区。

原文链接：

https://yq.aliyun.com/articles/706188?spm=a2c4e.11157919.spm-cont-list.92.146cf204yvK0Xp

创作场景

MongoDB 4.2 新特性解读