mongo db 是否适合 OLTP 或 DW 操作?
mongodb在OLTP操作中的响应时间和效率是多少?使用 mongodb 作为 Web 应用程序的后端是否安全?
在 mongodb 本身我们可以做 map reduce 操作。那么使用hadoop集成器有什么需要呢?
我需要知道 mongo db 作为 BIG DW 系统的替代品有多强大?
mongo db 是否适合 OLTP 或 DW 操作?
mongodb在OLTP操作中的响应时间和效率是多少?使用 mongodb 作为 Web 应用程序的后端是否安全?
在 mongodb 本身我们可以做 map reduce 操作。那么使用hadoop集成器有什么需要呢?
我需要知道 mongo db 作为 BIG DW 系统的替代品有多强大?
我正在使用 MongoDB 进行 OLTP 操作,目前我有 100 多个操作/秒。MongoDB 可以处理更多。在完美的情况下,您可以期望每秒执行数万次操作,但这个数字在实践中很难实现。
响应时间实际上取决于您的复制/写入偏好,因为 MongoDB 让您可以控制查询执行(参见CAP 定理)。我不知道您所说的效率是什么意思,我可以说insert
操作足够高效(不要将update
s 用于 OLTP)。
我没有使用 MongoDB 安全选项的经验,因为我所有的 Web 应用程序都可以完全访问 DB,并且我关闭了 REST-API 以供公共访问。
不要将 MongoDB 的 MapReduce 用于大型数据集,您必须相信我 :)。这是痛苦!我发现聚合框架适用于具有大型数据集(日期为 Gb)的各种操作。如果不是你的情况,试试 Hadoop 在 MapReduce 上的实现,我没有这样的经验,但一直想尝试。
作为一种选择,您可以考虑将 Hadoop 的 HDFS 作为主存储,将消息包之类的东西作为二进制格式。我听说过这样的解决方案。
今天,NoSQL 数据库变得越来越流行,因为当您处理多维数据集和大量数据时,对易于扩展的动态数据库的需求正在增长。如果需要大规模运行,RDBMS 无法跟上摄取率。RDBMS 不是为当今的 Web/移动/IOT 应用程序构建的。
回答您的问题:对于 BI 解决方案,最广泛使用的数据库类型是面向 SQL 的。但是,这并不意味着不能使用 NoSQL。主要区别在于它们最初被设计的原因,一个完美、完整的 BI 解决方案是将两者用于自己的特定目的。
但是,它缺乏 NoSQL 数据仓库的方法。由于并行和分布式计算框架的支持,MapReduce 可以用来提高创建 NoSQL 数据仓库的性能。
我会邀请您查看我们自己的解决方案 - Databasel。它被设计为 NoSQL 的商业智能(支持 MongoDB)。