作者介紹：TJ，唐建法，Tapdata钛鉑資料CTO，MongoDB中文社群主席，原MongoDB大中華區首席架構師，極客時間MongoDB視訊課程講師。
通過前面幾篇文章，我們從企業資料整合與分享的痛點，以及對資料中台的定義、技術需求以及技術産品的選項，都分别做了具體的闡述。
有了這麼多解決方案，我們來看一下，如果是基于一個 MongoDB 的方案會是怎麼樣？我們剛才隻是講的資料平台在做一些選擇，但是做一個完善的資料中台的話還需要很多其他子產品，是以這裡面是用到了另一個産品，就是Tapdata DaaS。通過 MongoDB 和 Tapdata DaaS 這樣一個組合，一起來做這個中台的解決方案。
這本章節裡，我們具體來介紹一下 tapdata DaaS 基于 MongoDB 的資料中台落地方案。
為什麼選擇 MongoDB 作為中台架構的資料平台
我們先來看MongoDB作為中台架構的平台優勢。
MongoDB 是一個多模資料庫。所謂多模資料就是他一套系統裡面一套分布式叢集，裡面可以做很多的不同的事情，有的時候你可以把它作為一個記憶體資料庫，可以把它作為一個目錄資料庫，也可以把它作為一個IOT的資料模型。就是說它的多模性特性是比較有特長的，而且它的自動擴充能力也是非常适合這種中台的統一平台的需求。多模多态，對彙聚性也是非常重要，因為我們需要支撐不同結構、半結構化、非結構化、甚至一些圖檔檔案能夠來做到這一些。
另外，就是MongoDB的API友好能力，采用 JSON 作為傳輸格式。我們知道現在都是微服務，都是通過Data API的方式傳遞資料中台的資料。前面業務中台往往都是用微服務，也是通過這種RESTful API,那MongoDB的這種JSON模型對新一代的這種架構式有得天獨厚的優勢，你會發現你花很少的時間就可以把這個API建構好。另外，MongoDB 也原生提供這種 Streaming API 幫助來做一些流處理的事情。是以MongoDB 作為一個中台的統一平台資料庫，其實是有非常得天獨厚的條件。
當然，除了他的多表關聯是可能是缺陷。
MongoDB另外一個優勢就是它的對象模型。我們的 JSON 模型就是非常接近于我們開發的對象，Json也好，或者是Java 裡邊的 Object，python 裡面的 Dictionary。
一個傳統的數倉，或者是現在的資料中台的資料統一平台，要做很多的資料治理。比如要做一系列的模組化的工作有概念模組化、邏輯模組化、實體模組化。而且實體模組化就是我們所謂的實體層，那就涉及到關系模型。管理一個邏輯對象，怎麼樣轉化成五張表，十張表，20張表遵從第三方訓示，這裡面其實是很複雜，也會很花時間。你要設計一個很好的模型，怎麼樣來支撐未來的業務，這也是為什麼傳統數倉會花那麼多的落地項目代價來做這個事情。
而MongoDB的解決方案能輕松地處理這方面的事情，這就是為什麼 MongoDB 會受很多開發者的喜歡：MongoDB 在模組化方面是一個非常獨特的形式，它的模型是基于類似于這種邏輯模型的對象模型。你可以把它了解為差不多是一對一。業務人員一般都會明白這個概念，比如模組化、邏輯模組化，這些模型他們心裡都有數。他們就是可能不懂那種種 DBA 說出來的的 Oracle 的這種模組化方式，但是對于 MongoDB 來說，其實你隻需要達到邏輯模組化層的話，你就可以把這事情做了。而且這個模型建完了以後，直接可以用REST API的方式傳遞出去。從這一點上來說，它是有一個技術上是非常獨到的一個先天性的優勢，尤其對我們想做這種基于API的這種服務中台來說。
MongoDB 的讀寫分離，HTAP支援全管道業務需求。 有一些開發者會說是 HTAP （Hybrid Transaction and Analytical Process），就是說又可以做分析業務，也可以做的交易型的業務。在MongoDB裡面，我們怎麼樣來做這種事情呢？比如說一個叢集裡面，一個cluster，一個複制集，我們有五個節點，四個Secondary，一個primary。左邊的primary節點可以用來直接。直接跟我們的手機或者是網頁端的應用進行互動收集，采集資料，使用者資料。那MongDB自動同步把的資料從primary同步到secondary裡面。
然後我們還可以除去左邊三個，作為正常的高可用叢集來說，我們還可以拿出兩個節點專門用來做分析，你看他這個use=analytics。就是一個标簽，就比如說這兩個節點是隻是用來做于分析型的，那這個時候我們就可以用它來上面。加上我們的BI connector，或者是直接用我們的MongoDB charts和compass，直接可以對接MongoDB資料庫做一些展示：kpi，dashboard等等。我們也可以通過一些大資料接口，比如說spark connector 來做一些大型的machine learning或者是AI都是，有很多的這種應用場景，那這些都可以最實時的，在你最新鮮的資料上通過一個讀寫分離的架構上來完成，你不需要再ETL。在MongoDB裡面，這個ETL的需求量是非常非常少的，因為可以通過原生的這種同步來提供資料的彙聚，資料放到這個分析叢集裡面。
MongoDB 還有一個觸發器的 API 也是比較實用的。就是大家如果不是太了解的話從3.6開始有個change stream，你可以用來訂閱資料庫的更新事件。比如從IOT裝置過來，有一個燈亮了，有一個裝置進入一個地理圍欄裡面發個報警。你都可以通過一個非常簡單的訂閱方式擷取這些事件，然後做一些實時的，響應式的處理，不管是在dashboard上面顯示個警告，或者是把它推送到一個Message Queue 、Kafka之類的都可以，直接就用MongoDB的原生的功能來完成。
Tapdata DaaS 是什麼？
Tapdata DaaS 是钛鉑資料為現代企業加速數字化轉型設計的資料平台，通過提供采集、存儲、組織和增強等一攬子解決方案，進而得到更加友善和友好的資料服務。
Tapdata DaaS 提供了4個主要的功能子產品，資料采集和同步、資料轉換和治理、中繼資料管理、和資料服務。
Tapdata: 為MongoDB量身定做的中台建構工具集
Tapdata DaaS 可以看做是 MongoDB 生态上一個工具集。 要做一個資料中台，要同步、要治理、要模組化、還要做API釋出，這些都不是 MongoDB 做的事情，MongoDB 主要是做資料庫為它的核心的主要的功能，其他的相應的功能就可以通過一些外圍的工具。而 Tapdata DaaS 可以快速的來實作這些不需要用代碼的方式快速把資料的同步，模組化和治理，以及釋出給快速的做出來，這個大概就是一個整體，Tapdata DaaS 加 MongoDB 的架構。下圖中的藍色的部分就是中台的幾個其他部分,綠色的就是MongoDB 的資料平台。
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資料同步及處理能力：
結合 MongoDB ， Tapdata DaaS 這套方案是可以快速落地， 可以最快的時間對接上資料進行模組化、同步，然後拉到中台裡面并進行把它釋出出來。舉一些例子，比如說可以從 Oracle database 裡面把它的表的資料拖到 Tapdata DaaS 的目标的中台庫裡面，然後對資料進行 JSON 模組化，或者是一對一模組化。在這個過程中，還可以是進行實時的同步，基于日志的同步。Tapdata DaaS 資料源可以支援 SQL server、Oracle、Sybase、MongoDB、DB2 、MySQL、Redis、Elasticsearch 等等，也支援檔案，比如 excel、CSV。
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資料模組化能力：
基于這種内嵌的模型Embedded的模型，把一對一，一對多的關系，甚至多對一的關系就直接就合并到裡面去。這個會對客戶資料合并、産品資料合并、訂單資料合并有非常好的效率的提升。Tapdata DaaS 提供一個可視化的模組化見面，就可以很容易完成這種合并工作。
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資料治理能力：
資料進到庫裡面，進到中台裡面。有來自于不同的資料庫，幾十套，上百套都有可能，每一套庫裡面有幾百張表在裡面必須有一個非常好的分類，非常好的組織能力。按照不同的目的、不同的角色、不同的規則或者資料體系給它分門别類建好在這裡面，把這資料打好标簽，這樣的話可以快速的讓大家高效的來使用到這些資料。
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資料API釋出能力：
可以通過RESTful API快速的傳遞出去。提供圖形化低代碼開發工具，隻需要幾分鐘的時間就可以簡單的釋出資料給其他使用方調用。相容Open API，也可以支援行級列級的過濾。同時也會有一些API文檔的測試能力，權限管控等等，這個是中台必不可少的能力之一。
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Tapdata實時資料融合平台解決方案（一）：資料架構及痛點
Tapdata實時資料融合平台解決方案（二）：了解資料中台
Tapdata實時資料融合平台解決方案（三）：技術需求
Tapdata實時資料融合平台解決方案（四）：技術選型
Tapdata實時資料融合平台解決方案（五）：落地
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