云数据库 MongoDB版

具备自动监控、备份、 按时间点恢复等全套解决方案,在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用

云数据库 MongoDB 7.0 重磅发布,点击查看深度特性解读 >

阿里云云数据库MongoDB版是一种安全可靠、可弹性伸缩的云数据库服务,目前支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,通过简单的几步操作即可快速部署。阿里云云数据库MongoDB版是一种高度可用的托管服务,具有自动监控、备份及容灾功能,可将您从耗时的数据库管理任务中解放出来,让您有更多时间专注于您的应用和业务。

云数据库 MongoDB 版的高可用性服务包括自动监控、备份和灾难容忍能力。 您将无需完成耗时的数据库管理任务,从而能够专注于您的应用和核心业务。

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解決方案

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云数据库 MongoDB 版

最流行的文档型数据库,无需进行数据类型设计,使用门槛低。

免费

MongoDB 4.0/4.2

3节点副本集

1C2G, 20GB 存储

新用户专享
30天免费

优点

高可靠存储引擎
飞天分布式系统、三节点副本集架构,多重备份数据无忧
数据强扩展性
支持集群架构,无限弹性扩展,数据存储永无止境
数据闭环流通
云上云下同构数据互通,异构数据云上流通,大数据分析游刃有余
专业服务能力
源码团队多维度深度改良,官方认证专业DBA护航服务

产品详情

  • 架构灵活——单节点,三节点副本集和分布式集群架构

    单节点架构超凡性价比,三节点副本物理分离,故障自动迁移;分布式集群自由配置,可弹性扩展


    单节点架构

    单节点规格是阿里云为数据容错性高的场景打造的一款产品,适合非核心数据的存储,单节点架构保障系统超高的性价比,是测试环境业务、学习培训业务、企业内部系统业务等的首选。


    三节点副本集架构

    主节点(Primary)和备节点(Secondary)提供服务,当主节点出现故障,系统自动从三个节点中选举出新的主节点。 当备节点不可用,由隐藏节点(Hidden)接管服务,多重保障系统服务可用性。


    集群架构

    分片服务(shard)和配置服务(configserver)采用三节点副本集架构,稳定可靠;支持代理服务(mongos)和分片服务(mongos)灵活配置个数,线性扩展数据库系统的存储空间及读写性能。


    弹性扩展

    单分片(shard)最大支持25600的IOPS,最大存储2T数据,单分片最大可承载近 10万 QPS 的应用压力;且Sharding模式支持水平无限扩展。

  • 数据安全——自动备份和一键恢复,多层网络安全防护

    备份存储至对象存储OSS,多层网络防护机制,抵御90%恶意数据损毁


    备份机制及恢复

    每天自动备份数据,数据容灾能力强,免费支持7天内的任意时间点数据的恢复,有效防范数据误操作,业务损失降到最低。


    VPC私有网络

    实例部署在利用OverLay技术在物理网络基础上构建的专有VPC虚拟网络上,在TCP层直接进行网络隔离保护。


    DDOS防护

    在网络入口实时监测,当发现超大流量攻击时,对源IP进行清洗,清洗无效情况下可以直接将恶意IP拉进黑洞。

  • 数据生态——数据自由流转,应用更灵活

    云上云下数据互通,大数据EMR系统对接应用


    DTS平台

    数据库传输平台,支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据进行交互,提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。


    多实例间数据同步

    可以实现MongoDB实例间自动双向同步数据,轻松应对多活架构,容灾有保障。


    数据闭环流通

    通过DTS数据传输服务,可实现异构数据库之间云上流通,全面打通不同数据库;云上云下同构数据库畅通无阻。


    大数据分析对接

    可与大数据E-MapReduce系统对接,大数据分析游刃有余。

  • 便捷运维——专业监控和数据库管理平台,主动升级

    可视化管理及运维平台,简单易用,系统主动升级至最新可靠版本


    监控平台

    提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等实例信息实时监控及报警,随时随地了解实例动态。


    可视化管理平台

    管理控制平台对实例重启、备份、数据恢复等高频高危操作可便捷的进行一键式操作。


    可视化DMS平台

    专业的DMS数据管理平台,提供可视化的MongoDB数据管理,图形化轻松管理数据库、表、集合等对象,全面提升研发、运维效率。


    数据库内核版本管理

    主动升级,快速修复缺陷,免去日常版本管理苦恼;优化MongoDB参数配置,最大化利用系统资源。

领军客户实战场景

  • 互联网类应用
  • 分服类应用
  • 大数据类应用
互联网类应用

互联网类应用

数据库性能扩展

互联网类应用特点是业务增长快,数据量大, 且访问量增长迅速。对数据存储要求具备水平扩展能力。

能够解决

  • 存储扩容

    大数据量存储,存储容量水平扩容

  • 吞吐扩容

    吞吐能力在线水平扩容

推荐搭配使用

分服类应用

分服类应用

满足分服弹性扩展

如游戏分服类的场景,需要滚服或合服操作。滚服时数据库服务需具备快速镜像的能力,合服时数据库需具备增量备份的能力,并可按照时间点进行恢复。

能够解决

  • 数据库备份

    增量数据库备份

  • 实例克隆

    基于备份创建新数据库实例

  • 备份恢复

    基于时间点的数据库恢复

推荐搭配使用

大数据类应用

大数据类应用

大数据处理无缝对接

大数据业务场景下,在线数据实时写入后端数据库。再由专用计算引擎进行数据计算分析。分析结果再写回源数据库,以便业务快速访问计算结果。

能够解决

  • 数据源访问

    可进行数据库源数据访问

  • 计算分析

    对大数据进行计算分析

  • 异构数据互通

    异构数据库产品之间的数据流动

推荐搭配使用

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