data-warehouse - 数据仓库原理和NoSQL

Question

借助 MongoDB、CouchDB 和相关技术，我们可以加快查询速度，这是否仍然有效？

“交易数据的副本，经过专门重组以供查询和分析。” (R. Kimball 数据仓库工具包，1996

我的意思是，我们真的需要将数据重组为 OLAP 方案以查询它以进行分析吗？更具体地说，是否可以使用 NoSQL 实现向下钻取、切片和切 block 以及其他用于分析目的的报告(不一定使用 OLAP 建模)？我们是否也可以克服 OLAP 的“数据子集”查询限制并使用 NoSQL 报告整个数据世界？

Answer 1

据我估计，OLAP 子集或结构不会消失，并且可能会因为某些原因变得更加普遍。排名不分先后: f) 在许多情况下，Map-reduce 就是您所获得的全部。 Mongodb 凭借其更快的聚合管道站稳了脚跟； u) NoSQL 的一个大问题是缺乏连接或关系。这意味着您的基础数据必须是丑陋的以支持许多 OLAP 报告； b) 仅仅为了保持干净的主表/集合而构建“丢弃”或 volatile 数据子集是值得的； a) NoSQL 非常适合冗余数据集:不需要创建表，甚至不需要模式，启动和终止集合非常简单； r) NoSQL 比 SQL 更容易扩展到额外的数据集； d) 初出茅庐的初创公司可以避免支持两种数据库技术(一种用于 OLAP，一种用于 OLTP)所需的成本和资源；并且，b) 你会发现你的后端/前端代码更容易使用按摩数据集进行管理；并且，c) 具有自己的预制索引的预制数据集无与伦比的速度优势。