MongoDB создала конвертер SQL на базе искусственного интеллекта, призванный помочь разработчикам перейти от реляционных баз данных к документоориентированной системе NoSQL.

Один аналитик сказал нам, что миграция баз данных — это нечто большее, чем преобразование SQL, и остается неясным, насколько функции продукта повысят производительность, учитывая масштаб проектов миграции с точки зрения тестирования и проверки.

Этот шаг, который автоматизирует перевод SQL на собственный язык запросов MongoDB, является одной из множества новых функций типа GenAI в ее службе баз данных Atlas, целью которой является упрощение работы разработчиков и экономия времени на написание кода.

MongoDB Compass позволяет разработчикам использовать естественный язык для написания исполняемого синтаксиса API запросов MongoDB, включая при этом другие функции. Например, разработчики могут ввести «Фильтровать заказы на пиццу по размеру, сгруппировать оставшиеся документы по названию пиццы и рассчитать общее количество», чтобы сгенерировать соответствующий код, сообщает MongoDB.

Между тем, MongoDB Atlas Charts позволяет пользователям создавать визуализации данных, используя естественный язык.

MongoDB Relational Migrator обещает автоматически преобразовывать SQL-запросы и хранимые процедуры в устаревших приложениях в готовый к разработке синтаксис API запросов MongoDB с использованием большой языковой модели. Все три доступны в предварительной версии.

Об этом рассказал главный директор по производству Сахир Азам. Регистр что от четверти до трети клиентских проектов MongoDB были связаны с переносом старой базы данных в систему на основе JSON.

«Разработчик может либо скопировать и вставить существующий оператор SQL из своего кода, либо мы можем подключиться к реляционной базе данных и импортировать определения представлений или хранимые процедуры, которые представляют собой сложную бизнес-логику в базе данных», — сказал он. «Он проанализирует этот код с помощью большой языковой модели, а затем выдаст соответствующий эквивалент языка запросов MongoDB. И затем цель состоит в том, чтобы со временем сделать это более точным, используя обучение с подкреплением».

Аналитик Мэтью Аслетт, вице-президент и директор по исследованиям Ventana Research, сказал: «Миграция баз данных далеко не проста, она очень дорогостоящая и очень сложная. Все, что может помочь облегчить ее, — это хорошо, и это полезный вариант использования, особенно для возможностей генеративного ИИ. Очевидно, что это может выглядеть очень хорошо в простой демонстрации, но если вы смотрите на крупномасштабные, действительно сложные запросы, еще неизвестно, насколько это будет полезно».

Джеймс Губернатор, соучредитель аналитической компании Redmonk, ориентированной на разработчиков, сказал, что MongoDB не обязательно опережает конкурентов в использовании генеративного ИИ.

«Генераторный ИИ настолько мощный, что каждый может им воспользоваться», — сказал он. «Это не конкурентное преимущество в смысле использования или неиспользования OpenAI. Скоро появится GPT4, и он будет намного лучше при написании кода. Он сможет писать код для любой из этих платформ». и он будет понимать базы данных. Не то чтобы какая-либо из компаний, занимающихся базами данных, будет значительно впереди, но, с другой стороны, вы не можете отгородиться от такого рода повышения производительности». ®