日前，百度智能云跟MongoDB达成了战略合作，二者会深度融合技术方面的优势，一块儿打造针对AI时代的企业级数据库解决办法。
此次合作不光意味着数据库技术一次重要迈进在中国市场，还为企业应对海量数据难题、促使AI原生应用能够落地提供了稳固的数据基础设备，是又一次演进。
深度解析：文档型数据库如何赋能AI原生应用
作为在全球处于领先地位的现代文档型数据库，它的核心优势是在于具备灵活的数据模型。
在由AI驱动的应用情形之下，数据的类型变得越发繁杂，先是从那种简单的具有结构化特征的数据，开展扩展直至涌现为数超多的具备半结构化以及非结构化特性的数据，像用户平日里存在行为之时得以记录下来的日志，处于设备之上能够让传感器获取得到的数据，还有借助于图像所呈现出来的元数据等等。
面对这些多变的数据之时，传统关系型数据库中那僵硬的Schema，经常会显得力不从心。
那么，MongoDB的文档模型，也就是BSON格式，它让开发人员能够直接以最为自然的方式去存储数据，一个文档能够涵盖所有相关信息，如此一来使得应用的，快速迭代的速度大幅度提升。
比如说，于用户画像剖析情境里，每位用户的特性、行动符号、趣味倾向能够灵活地保存在一份文档之中，用不着频繁开展繁杂的表关联行动，大幅度提高了查询暨分析效率。
SQL操作与性能优化：从数据存储到智能洞察
尽管MongoDB运用非SQL查询语言，不过其强大的聚合框架给出了类似SQL的复杂数据处理能力。
于此次合作期间，凭借百度智能云的云原生能力协助，开发人员能够更为便利地于云端开展构建数据库应用的操作，进行部署该数据库应用的行为，以及实施优化数据库应用的举动。
精确画像剖析（类似SQL的操作），于数字化营销景象里，企业能够借助MongoDB的聚合管道，针对于存储在云端的大量行为日志（像是点击流、浏览记录）进行多步骤处理。
通过$match操作，如同SQL中的WHERE，实时筛选高价值用户群体，再通过$group操作，如同SQL中的GROUP BY，构建动态“千人千面”用户画像，还通过$lookup操作，如同SQL中的JOIN，为推荐系统提供精准数据支撑。
在车联网那里，每秒会有达到数百万级别的传感器数据进行并发写入，而针对车联网实时写入所做的优化方面来看，数据库性能成为了核心挑战。
站在百度智能云基础设施的前提上，凭借运用分片集群技术的方式，利用车机 ID 当作分片键，或者利用时间戳当成分片键，把数据压力分摊到很多个节点身上。
同时，配合对于写关注这一事项开展合理的配置工作，于数据安全性以及写入延迟二者之间达成平衡状态，确保车辆轨迹以及状态数据，可以被实时且可靠地予以采集并存储起来，从而为故障诊断工作以及位置服务工作，提供具有有力性质的保障。
运维技巧：构建高可用、可扩展的数据底座
双方展开的合作情形不是仅仅只停留在引擎的层面之上，而是更加深入地进入到了云上数据库那儿的智能运维的范畴之内。
索引优化的策略措施是，于内容平台的场景环境里，为可以确保视频元数据实现高效的检索，DBA要认真细致地去分析查询的模式。
为那些常常被查询的字段，像是用户ID，内容标签，上传时间，去建立复合索引，以此来防止全表扫描。
同时，借助百度智能云数据库控制台给予的索引建议，以及性能监控功能，能够及时察觉并清理低效索引，以此保证查询响应时间维系在毫秒级。
弹性伸缩跟存储分离： 依据百度智能云“云智一体”战略之下的存算分离架构，数据库实例能够达成计算节点以及存储的单独扩缩容。
于电商搞大促或者营销活动之际，业务流量急剧增多，运维人员能够于分钟级别之内达成可计算节点的加大容量，去应对具有高并发特性的请求；活动结束以后再平稳地缩小容量，从而防止资源出现浪费现象。
这种具备弹性的能力，让企业不用为峰值负载去做过度预留，从而能够有效地降低总体拥有成本。
备份与容灾实践： 数据是企业的核心资产。
借助百度智能云数据库平台，能够轻易进行自动备份策略的配置，且会把备份所得的数据存放至多个可用区。
融合Mongo原生之具体副本集机制，达成同城状态下或者异地状况下的容灾目的，保证于极点之严重故障场景当中数据不会出现丢失情况，使得业务不会产生中断现象。
技术演进与未来展望
这次的战略合作呀，表明着双方会一块儿促使数据库技术朝着更加聪明、更加高效的方向去发展变化。
信通院测试里率先达标的百度智能云，其在向量数据库领域存有技术积累，这与具备灵活文档模型的MongoDB，将会产生深度协同。
未来的数据库不仅要能存好数据、查快数据，更要能理解数据。
处于AI时代，企业能够直接于文档数据库之上构建向量检索能力，达成对非结构化数据，像图像、音视频内容的语义搜索，进而为内容审核、以图搜车、智能推荐等创新应用给予澎湃动力。
经由此回十分深入的合作 ，百度智能云同MongoDB给中国企业打造了一个涵盖数据保存 、处理直至智能应用的完备闭环 ，助力各个行业于数字化转型的艰难区域内 ，凭借更为灵敏 、可靠的数据工具 ，挖掘数据价值 ，在AI时代取得胜利。
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