为云而生的MongoDB Atlas

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【51CTO.com快译】多年来，各大平台相继意识到，光靠基于SDK连接器的本地单一数据库，是难以构建出整套应用平台的。因此，我们往往需要面向未来的数据库即服务(Database-as-a-Service，DaaS)，作为云原生的解决方案，通过API连接到各类用户端。与此同时，针对非SQL的数据库结构，我们创建并普及了NoSQL的相关概念。如今，市场上已有着许多基于NoSQL的数据库，其中包括：键值类、文档类、柱状、以及图形数据库等。虽然有CouchBase作为强有力的竞争对手，但是MongoDB仍然是目前文档类数据库领域的佼佼者。实际上，作为一个通用的、基于文档的分布式数据库，MongoDB就是专为云端应用而开发构建的。

就像JDBC连接器可以协助将Java程序连接到关系型数据库的RDBMS上一样，目前已有多种语言和框架，为MongoDB构建了开箱即用的连接器。例如，MEAN(MongoDB、Express、AngularJS、Node.js)或MERN(MongoDB、Express、ReactJS、Node.js)栈中的一个关键组件—Mongoose，便可以作为NodeJS中的一个模块，并能通过npm来获取。

在本文中，我们将重点讨论服务于分布式应用和云端数据库的MongoDB Atlas平台，并以实例的形式，了解它是如何协助开发者构建出云原生的且快捷的应用服务栈。

MongoDB Atlas的主要功能

1. 它是一个基于云端的纯数据库，用户在线完成注册后，可以获得其大量服务。

2. 由于Atlas支持基于纯API式的通信方式，因此消费者端可以通过多种身份验证和授权机制(如：基本的身份验证、oAuth2等)，通过标准的REST接口，去调用数据库。

3. 其GraphQL功能可以通过API进行查询。也就是说，用户可以通过从底层数据库架构自动生成架构，去轻松地为其端点设置API。

4. 诸如NodeJS应用和Gatsby的JAMStack平台框架，都能够通过Atlas的连接器连接到MongoDB上。

5. 它可以通过提供多种与管理相关的服务，来治理目标数据库。

6. 它可以通过主、备服务器的方式，为集群提供多(跨)区域的可用性。

7、在保留了文档数据库核心能力的同时，它在云服务之上增加了一个核心应用服务层—Realm，并通过提供一个名为MongoDB Stitch的框架，来集成多个消费者端(如：Web应用、fat programs、以及其他云原生应用程序等)。它们都能够通过该层面连接到MongoDB上，并进行数据交换。

8. 它通过被称为“触发器”的概念，提供基于事件的集成。也就是说，“触发器”可以通过触发事件，以传递给其他发布者和注册相同的消费者端。

9. 它提供了一种无服务器的编程模型，可以使用Python、JavaScript等编码语言，将代码片段嵌入到“功能函数”中，并使其成为功能即服务(Function-As-A-Service，FaaS)，以支持低代码模式(low code pattern)。

10. MongoDB可以通过电子邮件或短信的连接方式，与多个第三方(如，Twilio的本地连接器)进行通信。

11. 它提供基于角色安全的数据库访问和管理。

12. 它能够根据分析和报告目，去创建图表。

开发示例

在新冠疫情的当下，我们使用MongoDB Atlas进行开发，并使用Gatsby作为JAMStack平台，构建一个响应式的简单Web应用程序。它可以被用来搜索和显示诸如：医院病床、氧气瓶、政府联系电话、以及志愿者等重要信息。所有的数据都会以协作的方式被保存在Google Sheet中。

作为一名Gatsby新手，为了避免开发中出现繁琐的页面和集成，我使用了Google App Script和MongoDB Atlas，来轻松地选择和构建客户端和数据库应用。由于Atlas带有易于配置的集群、集合、以及拼接服务(stitch service)，因此GraphQL在MongoDB上设置和构建整个应用程序的效率，比为自定义应用去构建样板代码(boiler-plate code)，要快得多。当然，您也可以使用诸如Lambda、DynamoDB、Cognito、GraphQL API之类的服务，在AWS平台上构建类似的应用。整个应用示例的逻辑，如下图所示。

下面是一些关键性的代码片段。

Google Sheet的各种应用脚本

在Google Sheet的“工具”菜单或客户端上，请点击“脚本编辑器”，以编写 Google应用脚本。如果您在Google Sheet中已经完成了如下JavaScript代码的添加或修改，那么请直接单击“运行”按钮。

***** Export the events from the sheet to a MongoDB Database via Stitch****/ 
 function exportEventsToMongoDB()  
{var spreadsheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); 
 var sheet = spreadsheet.getSheetByName("Data"); 
 var headerRows = 1; // Number of rows of header info (to skip) 
 var range = sheet.getDataRange(); // determine the range of populated data 
 var numRows = range.getNumRows(); // get the number of rows in the range 
 var data = range.getValues(); // get the actual data in an array data[row][column] 
 Logger.log(JSON.stringify(data)); 
 for (var i=headerRows; i<numRows; i++)  
 {var date_updated = Utilities.formatDate(new Date(data[i][5]), "GMT", "yyyy-MM-dd");  
  // Make a POST request with form data. 
  var formData = {'location': data[i][0], 
                  'links': data[i][1], 
                  'hospital': data[i][2], 
                  'available_bed': data[i][3], 
                  'number': data[i][4], 
                  'date': date_updated, 
                  'commentes': data[i][6], 
                  'type': data[i][7]}; 
  var options = {'method' : 'post','payload' : formData}; 
  if (true) {// Call the API from MongoDB Atlas 
    var insertID = UrlFetchApp.fetch('https://<<MongoDB Stitch API endpoint>>-mejsg/service/GetCOVID19Data/incoming_webhook/webhook0', options); 
  } 
  

MongoDB Atlas的开发步骤

在MongoDB中，请依次执行以下步骤：

1. 创建集群 -> 集合。此处的集合中已保存有数据模式(data schema)。

2. 设置访问数据库的角色。

3. 在Atlas的Realm空间中，编写一个将在此集合中输入数据的第三方服务，以作为Webhook角色，进而创建各种所需的日志记录和授权访问。为了实现从Google App Script处调用API，我们还需要创建一个POST API，来插入相关信息。

4. 从Atlas集合中创建一个可用于查询数据的GraphQL API。由于GraphQL是在Atlas的Realm下被创建的，因此它将提供可选择数据库和集合的接口，以及生成待部署的模式，以供客户端使用。

5. 您可以像Solr或ElasticSearch索引那样，创建带有集合数据的搜索索引，以实现更快的导航。

如下是webhook的相关JavaScript代码段：

exports = async function(payload) { 
  const mongodb = context.services.get("mongodb-atlas"); 
  const eventsdb = mongodb.db("data"); 
  const eventscoll = eventsdb.collection("data"); 
  const result= await eventscoll.insertOne(payload.query); 
  var id = result.insertedId.toString(); 
  if(result) { 
    return JSON.stringify(id,false,false);   
 
  } 
  return { text: `Error saving` }; 
} 

如下代码段则是配套的JSON文档：

_id:609d81b3c37d0e43541a0b20 
location: "Kolkata" 
hospital: "" 
type: "Oxygen" 
commentes : "Oxygen support for patients" 
date: "2021-05-07" 
number : "91-1111111111" 
available_bed: "" 
links : "" 

您可以通过创建一个Twilio帐户，并使用Twilio服务发送简单的消息短信(SMS)。同时，您也可以使用如下JavaScript代码段的功能函数(function)，来执行任务。

exports = function(changeEvent) { 
  const twilio = context.services.get("SendSMS"); 
    return twilio.send({ 
        to: "919999999999", 
        from: "19990009999", 
        body: "Hello from Realm!" 
    }); 
}; 

Gatsby的设置

Gatsby为初学者提供了一个非常简单便捷的设置过程。我们可以事先通过npm的方式，下载并设置其对应的代码包，然后通过更改gatsby-config.js文件，以添加MongoDB与GraphQL查询之间的连接模块。此外，我们可以修改index.js页面，编写ReactJS代码，并使用GraphQL查询与响应，来呈现相关数据。当然，我在查找Gatsby是如何缓存GraphQL响应时，以及每次在MongoDB的Gatsby服务器中更改数据时，也曾遇到过GraphQL查询数据库的错误。希望您在开发的过程中，能够避免。

gatsby-config.js 中的变更

请使用“npm install --save gatsby-source-mongodb”命令来安装代码包，并为MongoDB添加以下JSON代码段作为插件：

{ 
 // The name of the plugin 
 resolve: `gatsby-source-mongodb`, 
 options: { 
 // Name of the database and collection where are records reside 
 dbName: 'data', 
 collection: 'data', 
 server: { 
 address: 'cluster0-test-.mongodb.net', 
 port: 27017 
 }, 
 auth: { 
 user: 'test', 
 password: 'test123' 
 }, 
 extraParams: { 
 replicaSet: 'Main-shard-0', 
 ssl: true, 
 authSource: 'admin', 
 retryWrites: true 
 }, 
refetchInterval: 60, 
 } 
 } 

如下JavaScipt代码段将各项变更反应到index.js上：

import React from "react" 
import { Link } from "gatsby" 
import { graphql } from "gatsby" 
import Layout from "../components/layout" 
const IndexPage = (props) => { 
 const covid19DataSet = props.data.allMongodbCovid19Covid19.edges; 
return ( 
 <Layout> 
 <table> 
 <tr> 
 <td>Type</td> 
 <td>Location</td> 
 <td>Hospital</td> 
 <td>Available Bed</td> 
 <td>Links</td> 
 <td>Contact Number</td> 
 <td>Date of Update</td> 
 <td>Comments</td> 
 </tr> 
 {covid19DataSet.map(covid19Data => 
 <tr> 
 <td>{covid19Data.node.type}</td> 
 <td>{covid19Data.node.location}</td> 
 <td>{covid19Data.node.hospital}</td> 
 <td>{covid19Data.node.available_bed}</td> 
 <td>{covid19Data.node.links}</td> 
 <td>{covid19Data.node.number}</td> 
 <td>{covid19Data.node.date}</td> 
 <td>{covid19Data.node.commentes}</td> 
</tr> 
 )} 
 </table> 
 </Layout> 
) 
} 
export default IndexPage 
export const pageQuery = graphql` 
query MQuery { 
 allMongodbCovid19Covid19 { 
 edges { 
 node { 
 hospital 
 date 
 commentes 
 available_bed 
 links 
 location 
 number 
 type 
 } 
 } 
 } 
} 

图表

我们可以根据不同的分析目的，产生各种图表。下面的柱状图展示了在该应用示例中，不同类型服务的可用数量。当然，其他可支持的图表类型还有：圆形、条形、线状、组合、区域、网格等。

除此以外，MongoDB Atlas还可以被用于许多其他类型的应用，例如将服务构建为云原生平台的一部分。

原文标题：Cloud-Native and MongoDB，作者: Bikram Sinha

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