mongo db是否适合OLTP或数据仓库操作？

作者: 樱花弄๑•ั็•็
发布时间: 2025-07-09 12:19:53 (1月前)
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荧惑 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> 今天，NoSQL数据库正变得越来越流行，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无法跟上摄取速率。 RDBMS不是为今天的Web /移动/物联网应用程序构建的。 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，这并不意味着无法使用NoSQL。主要区别在于它们首先被设计的原因，完美，完整的BI解决方案将用于它们自己的特定目的。 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可用于提高NoSQL数据仓库的创建性能。 我邀请你查看我们自己的解决方案 - <a href="http://databazel.com/?stackoverflow=is-mongo-db-suited-for-oltp-or-data-warehouse-operations" rel="nofollow"> 数据库1 </A> 。它被设计为NoSQL的商业智能（支持MongoDB）。 </DIV>

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Just do it | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> 我正在使用MongoDB进行OLTP操作，目前我有100多次操作/秒。和MongoDB可以处理更多。在完美的情况下，您可以预期每秒数万次操作，但这个数字很难在实践中实现。 响应时间实际上取决于您的复制/写入首选项，因为MongoDB使您可以控制查询执行（请参阅 <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem" rel="nofollow"> CAP定理 </A> ）。我不知道你的意思 效率刍议 ，我可以这么说 <code> insert </code> 运作是 高效 够了（不要用 <code> update </code> s for OLTP）。 我没有使用MongoDB安全选项的经验，因为我的所有Web应用程序都具有对DB的完全访问权限，因此我关闭了REST-API以进行公共访问。 的 不要将MongoDB的MapReduce用于大型数据集，你必须相信我:)。这很痛苦！ </强> 我发现Aggregation Framework适用于具有大型数据集的大量操作（日期的Gb）。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，但总是想尝试。 作为一种选择，您可以将Hadoop的HDFS视为主存储器等 <a href="http://msgpack.org/" rel="nofollow"> messagepack </A> 作为二进制格式。我听说过这样的解决方案。 </DIV>

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