数据仓库 – 数据仓库原则和NoSQL
发布时间：2020-12-13 13:32:00 所属栏目：百科 来源：网络整理
导读：使用MongoDB,CouchDB和相关技术,我们可以更快地查询,这仍然有效吗？ “交易数据的副本,专门用于查询和分析.”(R. Kimball The Data Warehouse Toolkit,1996 我的意思是,我们是否真的需要将我们的数据重组为OLAP方案以进行分析以进行分析？更具体地说,可以使
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使用MongoDB,CouchDB和相关技术,我们可以更快地查询,这仍然有效吗？
“交易数据的副本,专门用于查询和分析.”(R. Kimball The Data Warehouse Toolkit,1996 我的意思是,我们是否真的需要将我们的数据重组为OLAP方案以进行分析以进行分析？更具体地说,可以使用NoSQL(不一定是OLAP建模)实现向下钻取,切片和骰子以及其他用于分析的报告？我们还可以克服OLAP的“数据子集”查询限制并用NoSQL报告整个数据世界吗？
在我的估计中,OLAP子集或结构不会消失,并且可能由于某些原因而变得更加常见.没有特别的顺序：f)Map-reduce是你在很多情况下得到的. Mongodb通过更快的聚合管道更加稳定; u)NoSQL的一个重要问题是缺少连接或关系.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)值得构建“丢弃”或易失性数据子集,只是为了保持干净的主表/集合; a)NoSQL非常适合冗余数据集：不需要创建表甚至模式,它很容易旋转并杀死集合; r)NoSQL比其他数据集更容易扩展,而不是SQL; d)初出茅庐的初创公司可以避免支持两种数据库技术所需的成本和资源(一种用于OLAP,另一种用于OLTP);并且,b)使用按摩数据集,您会发现您的后端/前端代码更容易和易于管理;并且,c)具有自己的预制指数的预制数据集的无与伦比的速度优势.
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