私が取り組んでいる新しいプロジェクトでは、いくつかのデータをデータベースに保存する必要があります。データのタイプとアクセス モデルは、NoSQL モデルとドキュメント データベースによく適合します。MongoDB などを検討していますが、まだ未定です。
要件の 1 つは、ビジネス インテリジェンス ツールがデータの一部を消費できるようにすることです。私が働いている他の人は、これらのツールがリレーショナル データベースから直接データを消費できることを示しています。データのマイニングに必要なビジネス インテリジェンス ツールの種類がわかりません。
通常、BI ツールは非 SQL データベースもサポートしていますか? 適用可能なその他の標準統合オプション (フラット ファイルの Web サービスをサポートしているように見えるものもあります) はありますか? サードパーティの BI ツールでより簡単に使用できるようにするためだけに、リレーショナル データベースを選択する価値はありますか?
通常、BI ツールは非 SQL データベースもサポートしていますか?
いいえ、彼らは本当にできません。非 SQL データベースは互いに大きく異なります。NoSQL は、実際には「SQL ではないもの」の緩いセットにすぎません。
ただし、直面する問題は古典的なものです。ほとんどの NoSQL データベースは、実行しようとしているレポートを「バッチ処理」および「出力」できるという概念の下で実行されます。(通常、これは map-reduce を意味します)
したがって、一般的な BI ツールを使用したい場合は、単に「ギャップを埋める」必要があります。
MongoDB は、分析のためにリレーショナル DB にインポートできる CSV エクスポートをサポートしています。一部の複雑なクエリでは、「map-reduce」クエリを作成してから、そのデータをエクスポートする必要があります。明らかに、いくつかのエクスポート/インポート スクリプトを作成する必要があります。
しかし、BI レポートを提供しながら、MongoDB をデータのプライマリ ストアとして使用することは十分に可能です。BI スイート用に RDBMS を実行する必要があります。ただし、ライブ データではなくレポートにのみ使用されるため、多くのハードウェアが必要になることはほとんどありません。
MongoDB は非常に優れていますが、柔軟性がありません。開発者は、アプリケーションの開発時にエンティティ間の関係を定義します。ただし、ビジネス インテリジェンスとは、ドメインの知識を持つ人々がエンティティ間の新しい関係を探すことができることを意味します。データは、開発者がテーブル/コレクションの構造を開発したときには知らなかった新しい意味を得ることができます。