NoSql et Data-Warehouse
Quelles sont les relations entre NoSql et les technologies/théories de Data-Warehouse?
Quels concepts partagent-ils?
Quelles sont les différences fondamentales entre eux?
Comment pensez-vous que chacun pourrait être un avantage/un enrichissement pour l'autre?
Je pense que vos idées devraient être utiles pour l'avenir des deux technologies.
[~ # ~] mise à jour [~ # ~] :
Quelques liens utiles:
- Intégration de NoSQL dans l'entrepôt de données
- NoSQL et entreposage de données
- Êtes-vous prêt pour le Big Data?
2e MISE À JOUR:
Les entrepôts de données ont très peu en commun avec NoSQL - la principale similitude est que deux entrepôts de données peuvent avoir des philosophies ou des conventions très différentes, tout comme deux systèmes NoSQL peuvent être presque indépendants.
Le seul concept qu'ils partagent est qu'ils sont tous deux utilisés pour analyser de grandes quantités de données.
Les solutions NoSQL gèrent généralement des schémas relativement limités avec une grande cardinalité dans peu d'entités, tandis que les entrepôts de données ont généralement beaucoup de faits et de dimensions (dans un modèle dimensionnel) ou beaucoup d'entités dans un modèle 3NF. Les systèmes DW gèrent généralement plusieurs secteurs d'activité et tentent de combiner ces données.
Les systèmes DW ont généralement des capacités de rapport en SQL qui vous permettent d'accéder à toutes les données de manière standard. Les systèmes NoSQL sont généralement plus basés sur du code - par exemple Map/Reduce.
Ayende Rahien l'explique bien dans son blog:
http://ayende.com/blog/4552/nosql-and-data-warehousing
"Pour l'entreposage de données, je pense que le monde relationnel/OLAP présente des avantages importants, principalement parce que dans de nombreux scénarios de BI, vous voulez permettre aux utilisateurs d'explorer les données, ce qui est facile avec le SQL et plus difficile avec les solutions NoSQL. Mais lorsque vous devenez trop grand (et grand dans OLAP sont vraiment grands), vous voudrez peut-être envisager de limiter les options des utilisateurs et d’utiliser une solution NoSQL adapter à ce dont ils ont besoin. "
Ma citation préférée de la plate-forme: "les bases de données documentaires sont de loin supérieures aux bases de données relationnelles pour les cas de Business Intelligence. Non seulement cela, mais mongoDB et un certain bon sens vous permettent de remplacer des solutions d'entreprise de niveau IBM de plusieurs millions de dollars par une impressionnant open-source. Tout cela d'une manière rapide et agile. " http://www.10gen.com/presentations/mongodc-2011/time-series-data-storage-mongodb
Aussi: "Map/Reduce peut encore être votre application de tueur qui peut être la panacée pour toutes vos maladies de Business Intelligence. C'est très sérieux. Si Google a parié sa maison dessus et en a fait le fondement de leur technologie de recherche, alors vous feriez mieux de croire que c'est un médicament très puissant. " http://www.infogain.com/company/perspective-big-data.jsp
Le système d'entrepôt de données est généralement utilisé pour des rapports rapides à la direction et le système NoSql sert généralement à gérer de très grandes données pour la réduction de la carte
L'entrepôt de données utilise une base de données relationnelle tandis que NoSql utilise une base de données non relationnelle.
La base de données NoSql est plus rapide que l'entrepôt de données.
Nous utilisons SQL dans l'entrepôt de données mais nous n'avons pas besoin de SQL pour manipuler les données dans NoSql
L'entrepôt de données se compose de dimension et de fait tandis que NoSql est constitué d'un schéma limité.