多年来，各大平台相继意识到，光靠基于SDK连接器的本地单一数据库，是难以构建出整套应用平台的。因此，我们往往需要面向未来的数据库即服务(Database-as-a-Service，DaaS)，作为云原生的解决方案，通过API连接到各类用户端。与此同时，针对非SQL的数据库结构，我们创建并普及了NoSQL的相关概念。如今，市场上已有着许多基于NoSQL的数据库，其中包括：键值类、文档类、柱状、以及图形数据库等。虽然有CouchBase作为强有力的竞争对手，但是MongoDB仍然是目前文档类数据库领域的佼佼者。实际上，作为一个通用的、基于文档的分布式数据库，MongoDB就是专为云端应用而开发构建的。
就像JDBC连接器可以协助将Java程序连接到关系型数据库的RDBMS上一样，目前已有多种语言和框架，为MongoDB构建了开箱即用的连接器。例如，MEAN(MongoDB、Express、AngularJS、Node.js)或MERN(MongoDB、Express、ReactJS、Node.js)栈中的一个关键组件—Mongoose，便可以作为NodeJS中的一个模块，并能通过npm来获取。
在本文中，我们将重点讨论服务于分布式应用和云端数据库的MongoDBAtlas平台，并以实例的形式，了解它是如何协助开发者构建出云原生的且快捷的应用服务栈。
MongoDBAtlas的主要功能
1.它是一个基于云端的纯数据库，用户在线完成注册后，可以获得其大量服务。
2.由于Atlas支持基于纯API式的通信方式，因此消费者端可以通过多种身份验证和授权机制(如：基本的身份验证、oAuth2等)，通过标准的REST接口，去调用数据库。
3.其GraphQL功能可以通过API进行查询。也就是说，用户可以通过从底层数据库架构自动生成架构，去轻松地为其端点设置API。
4.诸如NodeJS应用和Gatsby的JAMStack平台框架，都能够通过Atlas的连接器连接到MongoDB上。
5.它可以通过提供多种与管理相关的服务，来治理目标数据库。
6.它可以通过主、备服务器的方式，为集群提供多(跨)区域的可用性。
7、在保留了文档数据库核心能力的同时，它在云服务之上增加了一个核心应用服务层—Realm，并通过提供一个名为MongoDBStitch的框架，来集成多个消费者端(如：Web应用、fatprograms、以及其他云原生应用程序等)。它们都能够通过该层面连接到MongoDB上，并进行数据交换。
8.它通过被称为“触发器”的概念，提供基于事件的集成。也就是说，“触发器”可以通过触发事件，以传递给其他发布者和注册相同的消费者端。
9.它提供了一种无服务器的编程模型，可以使用Python、JavaScript等编码语言，将代码片段嵌入到“功能函数”中，并使其成为功能即服务(Function-As-A-Service，FaaS)，以支持低代码模式(lowcodepattern)。
10.MongoDB可以通过电子邮件或短信的连接方式，与多个第三方(如，Twilio的本地连接器)进行通信。
11.它提供基于角色安全的数据库访问和管理。
12.它能够根据分析和报告目，去创建图表。
开发示例
在新冠疫情的当下，我们使用MongoDBAtlas进行开发，并使用Gatsby作为JAMStack平台，构建一个响应式的简单Web应用程序。它可以被用来搜索和显示诸如：医院病床、氧气瓶、政府联系电话、以及志愿者等重要信息。所有的数据都会以协作的方式被保存在GoogleSheet中。
作为一名Gatsby新手，为了避免开发中出现繁琐的页面和集成，我使用了GoogleAppScript和MongoDBAtlas，来轻松地选择和构建客户端和数据库应用。由于Atlas带有易于配置的集群、集合、以及拼接服务(stitchservice)，因此GraphQL在MongoDB上设置和构建整个应用程序的效率，比为自定义应用去构建样板代码(boiler-platecode)，要快得多。当然，您也可以使用诸如Lambda、DynamoDB、Cognito、GraphQLAPI之类的服务，在AWS平台上构建类似的应用。整个应用示例的逻辑，如下图所示。
下面是一些关键性的代码片段。
GoogleSheet的各种应用脚本
在GoogleSheet的“工具”菜单或客户端上，