Azure の DocumentDB は、PostgreSQL エンジン上に構築されたドキュメント データ ストア用の完全に制限されたオープン ソース プラットフォームです。 DocumentDB を使用して、MIT ライセンスの柔軟性を備えたバイナリ JSON (BSON) ドキュメント、高度なインデックス作成、ベクター検索クエリ、地理空間操作を処理します。 この概要では、主要な機能、設計目標、および DocumentDB を使用して Azure で MongoDB と互換性のあるアプリケーションを構築する方法について説明します。
主要な設計目標と機能
このプラットフォームは、BSON ドキュメントの解析と操作をすべてのレベルの入れ子で処理し、柔軟なドキュメントストレージと反復を可能にします。 このプラットフォームは、単一フィールド、マルチキー、複合、テキスト、地理空間インデックスなどの高度なインデックス作成機能を提供します。 ベクター検索クエリは、pg_vector PostgreSQL 拡張機能を利用して、AI および機械学習アプリケーションを有効にします。
このプラットフォームでは、認証に SCRAM (Salted Challenge Response Authentication Mechanism) が使用され、地理空間クエリには PostGIS 拡張機能が使用されます。 Decimal128 の完全なサポートには Intel 浮動小数点演算ライブラリが搭載されており、正規表現のサポートでは PCRE2 プロジェクトが利用されます。 このアーキテクチャは、pg_documentdb_core (BSON データ型のサポートを最適化するカスタム PostgreSQL 拡張機能) とpg_documentdb_api (CRUD 操作、クエリ機能、インデックス管理を実装するデータ プレーン) の 2 つの主要コンポーネントで構成されています。
運用上の一般的な懸念事項
クエリのパフォーマンスと書き込みスループットのバランスを取るための適切なインデックス作成戦略を選択し、単一フィールド、複合、テキスト、地理空間インデックスに対するプラットフォームのサポートを適用します。 ベクター検索ワークロードの場合は、類似性検索クエリを最適化するためにpg_vectorを適切に構成します。 ドキュメント スキーマの設計時に、ドキュメントの入れ子の深さとクエリの複雑さの間のトレードオフを考慮してください。
シナリオ
DocumentDB プラットフォームは、AI ワークロードのベクター検索、場所ベースのサービスの地理空間クエリ、フルテキスト検索機能などの高度な機能を必要とする MongoDB 互換アプリケーション向けに設計されています。 このプラットフォームでは、PostgreSQL の信頼性と拡張性を備えた BSON ドキュメント処理を必要とする、運用データベース、ドキュメント指向アプリケーション、AI/ML 機能ストアがサポートされています。
実装
DocumentDB オープンソース プラットフォームは、管理されたインフラストラクチャと Azure 統合を提供しながら、MongoDB と互換性のある機能を使用するサービスに実装されています。
Azure DocumentDB
Azure DocumentDB は、DocumentDB オープンソース プラットフォーム上に構築された、フル マネージドの MongoDB 互換データベース サービスです。 ネイティブの Azure 統合と低い総保有コストで最新のアプリケーションを構築するための使い慣れた仮想コア アーキテクチャを開発者に提供します。 このサービスは、生成型 AI アプリケーション用の統合ベクター データベースを提供し、外部統合なしで効率的なインデックス作成とクエリを可能にします。 Azure DocumentDB は、Azure Monitor や Azure CLI などの Azure 製品との緊密な統合を備え、オプションの高可用性を備えた柔軟な垂直および水平スケーリングを提供し、ダウンタイムなしで自動シャーディングをサポートします。 このサービスでは、制限のない MIT ライセンスの DocumentDB プラットフォームを使用するため、開発者は商用ライセンスの制限なしにアプリケーションを自由に使用、変更、配布できます。
Azure DocumentDB の詳細については、 Azure DocumentDB のドキュメントを参照してください。