Подходит ли mongo db для операций OLTP или DW?
Каково время отклика и эффективность mongodb в операциях OLTP? Безопасно ли использовать mongodb в качестве серверной части веб-приложения?
В самом mongodb мы можем выполнить операцию уменьшения карты. Тогда какая необходимость в использовании интегратора Hadoop?
Мне нужно знать, насколько сильна mongo db для использования в качестве замены системы BIG DW?
Я использую MongoDB для операций OLTP, в настоящее время у меня более 100 операций в секунду. и MongoDB может обрабатывать гораздо больше. В идеальном случае вы можете ожидать десятки тысяч операций в секунду, но на практике это число труднодостижимо.
Время отклика действительно зависит от ваших предпочтений репликации/записи, поскольку MongoDB дает вам контроль над выполнением запроса (см. теорему CAP). Я не знаю, что вы имеете в виду под эффективностью, я могу сказать, что insert операции эффективны достаточно (не используйте update для OLTP).
У меня нет опыта работы с параметрами безопасности MongoDB, потому что все мои веб-приложения имеют полный доступ к БД, и я закрыл REST-API для общего доступа.
Не используйте MapReduce MongoDB для больших наборов данных, вы должны мне доверять :). Это боль! Я нашел Aggregation Framework подходящей для большого количества операций с большими наборами данных (на сегодняшний день). Если это не ваш случай, попробуйте реализацию Hadoop на MapReduce, у меня нет такого опыта, но всегда хочется попробовать.
Как вариант, вы можете рассмотреть HDFS Hadoop в качестве основного хранилища и что-то вроде messagepack в качестве двоичного формата. Я слышал о таком решении.
Сегодня базы данных NoSQL становятся все более популярными, поскольку потребность в легко масштабируемых динамических базах данных растет, когда вы имеете дело с кубами и огромным объемом данных. Если вам нужно работать в масштабе, СУБД не может идти в ногу со скоростью загрузки. РСУБД не были созданы для современных веб-/мобильных/IoT-приложений.
Чтобы ответить на ваш вопрос: для решений BI наиболее широко используемые типы баз данных ориентированы на SQL. Однако это не означает, что NoSQL нельзя использовать. Основное различие заключается в том, почему они были разработаны в первую очередь, и идеальное, полное решение BI должно было бы использовать оба для их конкретной цели.
Однако в нем отсутствуют подходы к хранилищу данных NoSQL. Благодаря поддержке инфраструктуры параллельных и распределенных вычислений MapReduce можно использовать для повышения производительности создания хранилища данных NoSQL.
Я предлагаю вам ознакомиться с нашим собственным решением — База данных . Он был разработан как Business Intelligence для NoSQL (поддерживается MongoDB).
