mongodb 海量小数据分析

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简述信息一览：

MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适，它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美，估计计算能力一般（没有测试过）。对于前端报表展现貌似可以，速度快，支持一定计算能力，并发好。

自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

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总体而言，MongoDB适合用于大规模数据的原始数据存储，以及快速分析和查询。对于数据仓库设计，可以使用MySQL作为轻量级的聚合表载体，提供OLAP分析功能。在面对大量数据和特定查询需求时，MongoDB的性能和灵活性通常优于MySQL。

在实时计算场景下，例如实时性要求较高的应用，Apache Storm是一个合适选择。它专为构建实时数据流处理系统而设计，能有效应对实时数据处理需求。批处理计算场景，如大数据集分析和数据挖掘，Hadoop是首选。Hadoop***用分布式计算框架，能高效处理大量数据，支持批处理任务。

常见的非关系型数据库格式包括MongoDB、Redis等。它们通常用于处理大量的、无结构化或半结构化的数据。这些数据库在某些应用场景下具有高性能和高可扩展性的优势。列式数据库格式：这种数据库主要用于在线分析处理（OLAP）。它按照列来存储数据，适合于处理大量的聚合查询操作和分析查询等场景。

（图片来源网络，侵删）

DB2的特点在于其高度的可靠性、安全性以及对各种数据类型的高效管理能力。它可以处理复杂的数据查询，支持ACID事务，确保数据的一致性。此外，DB2还提供了丰富的数据管理功能，包括数据仓库、数据***和数据集成等，适用于企业级的复杂应用场景。

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