在Cloud ETL的Xplenty平台上，我们为数据源和目标地（发送目标）都提供了MongoDB的原生连接器。同时，我们还是MongoDB的技术合作伙伴。现在，我想向大家介绍一下Xplenty在MongoDB方面的功能和使用优势。

从MongoDB获取数据

MongoDB连接设置

在Xplenty的管道中使用MongoDB，首先需要在Xplenty仪表板上添加MongoDB连接。Xplenty的MongoDB连接支持SSL，因此与MongoDB之间的数据交互通过安全协议进行。

与大多数数据库服务一样，MongoDB的设置有两种方式：托管型和自托管型。

セルフホスト型：MongoDBを自分でマシンにインストールする必要があります。

マネージド型（クラウド版）：MongoDBチームが提供するマネージド版はMongoDB Atlasと呼ばれています。オートスケーリング、モニタリング、アラート、バックアップ、データレイクなどの他のツールとの統合など、いくつかの優れた機能を備えています。

连接到MongoDB

在Xplenty中，您可以选择将MongoDB连接方式设置为“DNS Seed List（SRV）”或“Replica Set Members”。如果选择“Replica Set Members”，您可以指定一个或多个副本集成员的主机名。

将数据写入MongoDB。

在MongoDB的ETL处理中存在六个挑战。

1. 从动态模式转移到关系模式的过渡

MongoDB使用动态模式而不是预定义的关系模式。因此，在将数据迁移到通常需要关系格式的数据仓库时，可能会遇到问题。

使用Xplenty的数据映射工具，可以在将数据加载到目标地之前将MongoDB的数据转换为兼容的模式。

2. 数据类型转换存在矛盾之处

在MongoDB的集合中，不同的文档使用不同的数据字段类型/值是很常见的。例如，一个文档将电话号码记录为字符串 [(555) 555-5555]，而另一个文档将该号码记录为数字 [555555555555]。

在Xplenty中，在将数据加载到关系型数据仓库之前，您可以选择一个统一的格式并转换异常值。

3. 不具有互換性的数据类型转换

MongoDB支持多种数据类型，如JavaScript、正则表达式、ObjectId等，这些数据类型可能无法被数据仓库支持。
Xplenty可以快速将这些数据类型转换为数据仓库支持的格式。

将嵌套深的对象和数组扁平化

使用MongoDB时，由于可以创建深度嵌套的对象和数组，所以在将它们投入数据仓库时，很难将它们扁平化。如果使用Xplenty的数据映射工具，可以快速提取嵌套对象并将其扁平化，以适应关系型数据仓库的记录。

5. 给数据仓库的模式添加一个新字段。

6. 更改列的大小 liè de

MongoDB设定了整个文档的16MB阈值，但没有限制个别字符串列的长度。然而，在关系型数据仓库中，可能对字符串列的大小有限制。如果使用Xplenty，您可以设置工作流程以在MongoDB列超出数据仓库限制时随时进行重新调整。

最终地 de)

如果您正在苦恼于将MongoDB的数据移动到DWH中，请务必尝试使用Xplenty。
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