mongo db は OLTP または DW 操作に適していますか?
OLTP操作におけるmongodbの応答時間と効率は? Web アプリケーションのバックエンドとして mongodb を使用するのは安全ですか?
mongodb 自体では、map reduce 操作を実行できます。では、hadoop インテグレーターを使用する必要性は何ですか?
BIG DW システムの代替として使用する mongo db の強度を知る必要がありますか?
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OLTP 操作に MongoDB を使用しています。現在、1 秒あたり 100 回以上の操作があります。MongoDB はさらに多くのことを処理できます。完璧な場合、1 秒あたり数万回の操作が期待できますが、この数を実際に達成するのは困難です。
MongoDB ではクエリの実行を制御できるため、応答時間はレプリケーション/書き込み設定に大きく依存します ( CAP の定理を参照)。effiencyについてあなたが何を意味するのかわかりませんが、insert操作は十分に効率的であると言えます（OLTP には s を使用しないでくださいupdate）。
すべての Web アプリケーションが DB に完全にアクセスでき、公開アクセス用に REST-API を閉じたため、MongoDB セキュリティ オプションの経験はありません。
大規模なデータセットに MongoDB の MapReduce を使用しないでください。私を信頼する必要があります :)。これは痛い！Aggregation Framework は、大規模なデータセット (Gb の日付) を使用したさまざまな操作に適していることがわかりました。そうでない場合は、MapReduce で Hadoop の実装を試してみてください。私はそのような経験はありませんが、常に試してみたいと思っています。
オプションとして、Hadoop の HDFS をメイン ストレージとして、メッセージパックのようなものをバイナリ形式として検討することができます。そんな解決策を聞きました。
于 2013-09-10T09:23:44.360 に答える
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今日、NoSQL データベースの人気が高まっています。これは、キューブや膨大な量のデータを扱う場合に、簡単に拡張できる動的データベースの必要性が高まっているためです。大規模に実行する必要がある場合、RDBMS は取り込み速度についていけません。RDBMS は、今日の Web/モバイル/IOT アプリケーション用に構築されたものではありません。
あなたの質問に答えると、BI ソリューションの場合、最も広く使用されているタイプのデータベースは SQL 指向です。ただし、これは NoSQL を使用できないという意味ではありません。主な違いは、最初に設計された理由にあり、完全で完全な BI ソリューションは、両方をそれぞれの特定の目的に使用することです。
ただし、NoSQL データ ウェアハウスへのアプローチが欠けています。並列および分散コンピューティング フレームワークのサポートにより、MapReduce を使用して、NoSQL データ ウェアハウスの作成のパフォーマンスを向上させることができます。
私たち自身のソリューションであるDatabaselをチェックしてみてください。これは、NoSQL のビジネス インテリジェンスとして設計されました (MongoDB がサポートされています)。
于 2016-09-23T16:25:38.647 に答える