MongoDB、CouchDB、および関連するテクノロジーを使用すると、クエリを高速化できますが、これはまだ有効ですか?
「クエリと分析のために特別に再構築されたトランザクション データのコピー。」(R. Kimball データ ウェアハウス ツールキット、1996 年
つまり、分析目的でクエリを実行するために、データを OLAP スキームに再構築する必要があるのでしょうか。より具体的には、ドリルダウン、スライス アンド ダイス、およびその他の分析目的のレポートを NoSQL で実現できますか (必ずしも OLAP モデリングを使用する必要はありません)? また、OLAP の「データ サブセット」クエリ制限を克服し、NoSQL を使用してデータ ユニバース全体をレポートできるでしょうか?
私の推測では、OLAP のサブセットまたは構造がなくなることはなく、いくつかの理由でより一般的になる可能性があります。順不同: f) 多くの場合、Map-reduce だけで十分です。Mongodb は、より高速なアグリゲーション パイプラインにより安定した足跡を残しています。u) NoSQL の大きな落とし穴は、結合や関係がないことです。基になるデータが持っていることを意味します多くの OLAP レポートをサポートするために醜いこと。b) クリーンなマスターテーブル/コレクションを維持するためだけに、「破棄」または揮発性のデータサブセットを構築する価値があります。a) NoSQL は冗長なデータセットに完全に適しています。テーブルの作成やスキーマさえも必要ありません。コレクションをスピンアップして削除するのは非常に簡単です。r) NoSQL は、SQL よりも追加のデータセットのスケーリングが非常に簡単です。d) 駆け出しのスタートアップは、2 つの db テクノロジ (1 つは OLAP 用、もう 1 つは OLTP 用) をサポートするために必要なコストとリソースを回避できます。そして、b) バックエンド/フロントエンド コードは、マッサージされたデータ セットを使用すると、はるかに簡単で管理しやすいことがわかります。そして、c) 独自の事前作成されたインデックスを持つ事前作成されたデータセットの無敵の速度の利点。