#mongodb

Pages in Grok Bot, clearly explained:

...covered with a full hands-on video demo.

AI Search for Agents: Announcing Automated Embedding in MongoDB Atlas

See how Automated Embedding in MongoDB Vector Search solves the hardest problems in AI search for agents.

Why Actionable Banking Is the Critical Stepping Stone to Full Autonomy

Learn how actionable banking turns customer events into proactive, human-approved offers. The first step toward autonomous banking, built on MongoDB Atlas.

Introducing the MongoDB Vercel AI SDK Integration: Persistent Memory for AI Applications

This integration enables MongoDB to serve as the persistent memory layer for AI applications and agents built with Vercel’s AI SDK.

How to Synchronize Read and Write Databases in a CQRS Architecture

Bối cảnh là một hệ thống đặt phòng khách sạn cần mở rộng khả năng tra cứu nhanh nên áp dụng mô hình CQRS với MongoDB làm cơ sở dữ liệu đọc và PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu ghi. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tách riêng cơ sở dữ liệu đọc và ghi khiến dữ liệu trên MongoDB chỉ được cập nhật từ PostgreSQL theo cách bất đồng bộ, dẫn đến trễ thời gian giữa hai kho lưu trữ. Hệ quả là nếu không có cơ chế điều chỉnh, thông tin phòng có thể trở nên cũ, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và độ tin cậy của kết quả tra cứu. Để giảm thiểu drift, dự án sử dụng các cập nhật bất đồng bộ định kỳ kết hợp với việc xây dựng lại batch toàn bộ MongoDB theo lịch, giúp duy trì sự cân bằng giữa tốc độ và tính nhất quán. Điều đáng học là trong kiến trúc CQRS, việc kết hợp cơ chế sao chép async và các quy trình tái tạo batch là cách hiệu quả để kiểm soát độ trễ dữ liệu mà không hy sinh hiệu suất tìm kiếm.

Bài viết hướng dẫn giải pháp đồng bộ hóa dữ liệu giữa hai hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau trong kiến trúc CQRS giúp tối ưu hiệu năng và đảm bảo tính nhất quán.

DumboDB: Now with More Mongo!

MongoDB and Git had a baby, and it's named Dumbo. This week we are rolling out a bunch of new features to increase our compatibility with Mongo!

DumboDB: Announcing Collations Support

DumboDB công bố hỗ trợ collations, cho phép sắp xếp và so sánh dữ liệu theo quy tắc ngôn ngữ cụ thể. Kết quả này xuất phát từ việc tích hợp tính năng của MongoDB và Git vào một nền tảng mới. Với collations, các ứng dụng có thể lọc và sắp xếp dữ liệu theo ngôn ngữ người dùng, giảm sai lệch trong xử lý ngôn ngữ. Điều này minh họa lợi ích của việc áp dụng các tiêu chuẩn sắp xếp ngôn ngữ để cải thiện hiệu suất. Do đó, nếu dự án của bạn xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, cân nhắc sử dụng collations trong DumboDB.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách DumboDB hỗ trợ collation, giống như một sự kết hợp giữa MongoDB và Git.

Batch Processing with MongoDB and Jakarta EE: From Customer Segmentation to Scalable Workflows

Build a Jakarta Batch job that reclassifies e-commerce customers into tiers on MongoDB, with a Jakarta Faces preview flow before execution.

DumboDB: Announcing Backup Support

DumboDB tích hợp hỗ trợ backup sau thời gian phát triển. Sự kết hợp giữa MongoDB và Git cho phép lưu trữ dữ liệu hiệu quả với phiên bản kiểm soát. Backup trong DumboDB sử dụng phương pháp snapshot và delta để tối ưu hóa không gian lưu trữ. Hệ thống cho phép khôi phục dữ liệu về bất kỳ thời điểm nào trong lịch sử thay đổi. Lập trình viên quan tâm đến cơ chế quản lý phiên bản dữ liệu nên tìm hiểu kỹ implementation details.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách bảo vệ dữ liệu với tính năng backup mới của DumboDB - hệ thống kết hợp MongoDB và Git.

AI Wants to Eat Your Project Backlog

Các dự án open-source hiện nay đang áp dụng AI để xử lý backlog công việc hiệu quả. Công cụ AI có khả năng tái tạo các bug, triển khai tính năng hợp lý, thêm test cases mà bạn chưa kịp viết, và phản hồi các vấn đề từ người dùng đã tồn tại lâu ngày. Sử dụng AI giúp giải quyết lượng lớn công việc trì hoãn trong các dự án nguồn mở, tiết kiệm thời gian đáng kể cho lập trình viên. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của AI trong tự động hóa các tác vụ phát triển phần mềm, cho phép lập trình viên tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.

Bài viết giúp lập trình viên tận dụng AI để giải quyết các công việc trì hoãn trong dự án open-source như sửa lỗi, thêm tính năng và viết test.

DumboDB: Announcing Replication V1

DumboDB cho phép replicator data từ MongoDB như một hệ thống version control. Hệ thống hoạt động dựa trên cơ chế write-ahead logging (WAL) và CRDTs (Conflict-free Replicated Data Types) để xử lý xung đột dữ liệu. Bản replication V1 hỗ trợ đồng bộ dữ liệu giữa các node với độ trễ khoảng 100ms. Điều đáng học là cách kết hợp cấu trúc dữ liệu document của MongoDB với mô hình Git version control để tạo ra giải pháp phân tán mạnh mẽ.

DumboDB cho phép bạn sao chép cập nhật từ MongoDB vào hệ thống phiên bản quản lý bằng Git, kết hợp hai công nghệ mạnh mẽ.

The hardest parts about agents can’t fit on a billboard

Tại MongoDB.local NYC, cuộc trò chuyện với Max Marcon của MongoDB đã tiết lộ rằng yếu tố quan trọng nhất giúp nâng cao khả năng của agents là context. Các agent hiện đại gặp khó khăn khi xử lý lượng lớn thông tin không được cấu trúc, đòi hỏi các cơ chế context window hiệu quả hơn như trong các framework LangChain hay LlamaIndex. Việc mở rộng context window lên tới 100K tokens giúp agent duy trì trạng thái hội thoại và phân tích dữ liệu phức tạp mà không bị mất mát thông tin quan trọng. Các công ty đang đầu tư mạnh vào kỹ thuật indexing và retrieval để tối ưu hóa việc truy xuất context, đây là bài học quý cho ai xây dựng hệ thống agent tiên tiến.

Bài viết giải thích tại sao bối cảnh là yếu tố quyết định giúp nâng cao năng lực của các agents trong lập trình.

DumboDB: Announcing TLS Support

DumboDB, dự án kết hợp giữa MongoDB và Git, vừa giới thiệu hỗ trợ TLS cho kết nối an toàn. Việc tích hợp TLS giúp bảo vệ dữ liệu khi truyền tải giữa client và server. Hệ thống sử dụng certificate-based authentication để xác thực các kết nối, đảm bảo bảo mật cho các giao dịch. Điều này đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng cần xử lý dữ liệu nhạy cảm. Nếu bạn đang làm việc với cả MongoDB và Git, DumboDB có thể là giải pháp thú vị để cân nhắc.

Tìm hiểu về tính năng TLS mới nhất của DumboDB giúp bảo vệ dữ liệu ứng dụng của bạn khỏi các cuộc tấn công mạng.

Building a Shopping Cart In Nodejs

In this article we will be building an E-commerce platform with Nodejs as backend and for Frontend, we will have 3 different techonologies (Angular, React and Vuejs). I will publish those articles and...

Stuck with MongoDB? 5 Ways to Keep Analytics Possible

On my current project, the company runs on MongoDB. However, we can’t get away from analytics or the need to aggregate data.

Migrate MongoDB to Azure DocumentDB at Microsoft Ignite 2026

Join Azure DocumentDB at Microsoft Ignite 2026 in San Francisco or online. Attend BRK375 to learn how to migrate MongoDB applications to Azure

Atlas Data Federation and Online Archive Can Now Be Deployed in Azure

Atlas Data Federation and Atlas Online Archive are now both generally available on Azure.

Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now available in the Asia Pacific (Taipei) and Asia Pacific (New Zealand) Regions

Discover more about what's new at AWS with Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now available in the Asia Pacific (Taipei) and Asia Pacific (New Zealand) Regions

MongoDB CDC connector for ClickPipes is now generally available

The MongoDB CDC connector for ClickPipes is now generally available, with parallel snapshotting, structured ingestion into typed columns, lag and resource metrics, and Terraform and OpenAPI support.

Introducing the MongoDB Google ADK Integration: Durable Memory for Agent State

The MongoDB Google ADK Integration helps developers build agents that can store sessions and long-term memory with MongoDB.

Migrate MongoDB to Azure DocumentDB

Learn how to migrate MongoDB to Azure DocumentDB with Azure Migrate and VS Code. Assess compatibility, plan cutover, and download the modernization eBook.

Quick Start: C# and MongoDB - Starting and Setup

A Quick Start setup article for C# and MongoDB

Automated, Secure, and Scalable: Reference Implementation for Atlas on Azure

MongoDB Atlas deployment on Azure using reference architecture and terraform templates with private connectivity and other best practices followed.

Enforce Data Sovereignty With MongoDB Atlas Resource Policies

Learn how MongoDB Atlas Resource Policies enforce cloud and region restrictions to strengthen security and compliance.

Layer MongoDB Atlas Resource Policies for Defense-in-Depth

Combine MongoDB Atlas Resource Policies for database defense-in-depth across network, geographic, and protocol layers.

LEAF: Distillation of State‑of‑the‑Art Text Embedding Models

Learn how MongoDB Research’s LEAF framework distills large text embedding models into lightweight, high‑performance versions that are interoperable with their teachers — enabling faster, smaller, and more flexible AI deployments.

Secure MongoDB Atlas With Automated IP Access List Policies

Discover how MongoDB Atlas IP access lists and resource policies create defense-in-depth with automated policy controls.

Connect to a MongoDB Database Using Node.js

Node.js and MongoDB is a powerful pairing and in this Quick Start series we show you how

Simplifying Enterprise Security Management: MongoDB Atlas Logs in Microsoft Sentinel

MongoDB connector for Microsoft Sentinel to pull in Atlas DB logs

General Availability of Percona Search for MongoDB

Percona Search for MongoDB 1.70.5-3 reaches General Availability for production use, enabling full-text, vector, and hybrid search with automatic embedding on Percona Server for MongoDB. The release adds the Hugging Face Inference API as a new embedding provider alongside Voyage AI and OpenAI-compatible options. It's a fork of MongoDB's mongot search engine, built to remove the Voyage AI-only requirement for automatic embedding and support local, air-gapped embedding setups. It's free to use under the Server Side Public License, with no paid tiers or license-gated features. Backup and monitoring tooling are next on the roadmap.

Unlocking AI Search: Introducing Automated Embedding in MongoDB Vector Search

Introducing Automated Embedding to simplify AI-powered search and eliminate external model management.

Your Database Just Became Your AI Control Point

Explore IDC insights on agentic AI adoption, key data platform requirements, and how MongoDB empowers real-time, autonomous enterprise applications.

The Shared View That Makes Insurance AI Fast and Safe

See how a single shared view and context layer can help people and AI agents move faster with insurance operations.

Enhancing Atlas Online Archive With Data Expiration and Scheduled Archiving

We are enhancing Atlas Online Archive by adding two new capabilities: data expiration and scheduled archiving (in preview). Learn more.

Introducing MongoDB Agents: Open Source Agent Templates for Atlas Agent Engine

Deploy open source MongoDB Agents on Atlas Agent Engine. Explore Atlas Explorer and Query Insights templates and get started on GitHub.

Modernize Your Insurance Data Models With MongoDB Relational Migrator

Discover how MongoDB simplifies legacy insurance data models. Migrate relational tables to document collections with Relational Migrator to innovate faster.

How We Used AI to Bring MongoDB to DynamoDB

Run DynamoDB workloads anywhere with our new MongoDB backend for AWS ExtendDB. Gain cloud-agnostic flexibility and resilience without changing your application code.

How to test that a dozen MongoDB drivers, in a dozen languages, conform to a dozen specs

MongoDB has maintained a dozen drivers for over a decade. How do we ensure they conform to the same specs? Read about our wrong turns, and the method that worked.

How Atlas Agent Engine Powers MongoDB’s Internal AI Strategy

Discover how MongoDB’s Atlas Agent Engine powers secure internal AI strategies and transforms GTM workflows. Learn more and get started today!

MongoDB VFS for LangChain Deep Agents: A Searchable Filesystem for Agents

Learn how MongoDB Atlas gives LangChain Deep Agents a persistent, searchable filesystem for long-running AI workflows.