Làm thế nào bạn có thể sử dụng MongoDB cho kinh doanh thông minh?

MongoDB đã trở thành một yêu thích của các nhà phát triển một phần không nhỏ vì nó phù hợp với các thực tiễn phát triển phần mềm hiện đại. Các lược đồ linh hoạt của nó tương thích với sự phát triển phần mềm linh hoạt và cấu trúc tài liệu dựa trên JSON rất phù hợp với các kiến ​​trúc web tập trung vào JavaScript hiện đại

Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu không tồn tại chỉ để thuận tiện cho các nhà phát triển phần mềm. Dữ liệu trong cơ sở dữ liệu là một tài sản kinh doanh quan trọng. Dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định, hiệu quả hoạt động và có thể trở thành cơ sở cho các sản phẩm dựa trên dữ liệu cạnh tranh

Trước khi phát triển cơ sở dữ liệu quan hệ, dữ liệu thường bị “khóa” trong các hệ thống tiền quan hệ mà chỉ các lập trình viên nắm giữ các khóa. Trích xuất dữ liệu có nghĩa là yêu cầu một chương trình COBOL mới và bộ phận CNTT thường bị ngập trong các yêu cầu báo cáo như vậy. Ngôn ngữ SQL đã mở khóa các nội dung dữ liệu này và một thế hệ công cụ Business Intelligence (BI) đã tận dụng giao diện SQL phổ biến để cho phép tất cả những ai cần dữ liệu đều có thể tận dụng dữ liệu đó

Không ai muốn quay lại thời kỳ tiền quan hệ, nhưng theo mặc định, cơ sở dữ liệu MongoDB không thể truy cập được đối với những người không thể thành thạo cú pháp JavaScript. Công ty MongoDB đã phát hành một sản phẩm đồ họa thương mại – “Compass” – cho phép truy vấn dữ liệu mà không cần JavaScript, nhưng điều này vẫn bị ngắt kết nối với các sản phẩm BI hiện đại như Tableau hoặc thậm chí Excel

Rõ ràng, giải pháp là cung cấp quyền truy cập SQL vào cơ sở dữ liệu MongoDB. Một tùy chọn để thực hiện việc này là trình kết nối MongoDB BI, được bao gồm trong sản phẩm MongoDB Enterprise Advanced

Trình kết nối BI trình bày giao diện tương thích với MySQL cho các bộ sưu tập MongoDB đã chọn. Các công cụ BI có thể kết nối với MySQL có thể thẩm vấn trình kết nối như thể đó là cơ sở dữ liệu MySQL

Tất nhiên, MySQL là một hệ thống quan hệ, trong khi các bộ sưu tập MongoDB bao gồm các tài liệu JSON không nhất thiết phải có cấu trúc dạng bảng. Tuy nhiên, trình kết nối BI có thể thực hiện chuẩn hóa tài liệu MongoDB thành định dạng quan hệ. Chẳng hạn, nếu một bộ sưu tập MongoDB có một mảng các tài liệu “con” lồng nhau, trình kết nối BI sẽ tạo hai bảng MySQL ảo – một bảng đại diện cho bộ sưu tập và một bảng khác cho các “con” lồng nhau của nó. ” Người dùng có thể thực hiện nối giữa 2 bảng để hợp nhất dữ liệu. Người dùng cũng có thể thực hiện nối giữa hai “bảng” bắt nguồn từ các kết nối riêng biệt cũng như thực hiện các truy vấn SQL khác như GROUP BY hoặc UNION

Về cơ bản, trình kết nối BI đang dịch hầu hết các thao tác SQL thành các lệnh khung tổng hợp. Khung tổng hợp là một giao diện JavaScript cho phép các truy vấn phức tạp bao gồm các hoạt động nhóm và liên kết giới hạn giữa các bộ sưu tập

Trình kết nối MongoDB thường sẽ hoạt động ở mức chấp nhận được đối với các hoạt động chỉ liên quan đến một bộ sưu tập duy nhất, ngay cả khi nó xuất hiện dưới dạng nhiều “bảng” MySQL. Thật không may, hiệu suất có thể gây thất vọng khi tham gia trên các bộ sưu tập lớn hoặc khi thử các thao tác SQL phức tạp, chẳng hạn như truy vấn con.  

Có một số lựa chọn thay thế của bên thứ ba cho trình kết nối MongoDB BI. Dự án Apache Drill cung cấp một công cụ SQL có thể truy vấn trên nhiều hệ thống khác nhau, cả dựa trên SQL và NoSQL. Drill có thể hoạt động trên nhiều kho lưu trữ dữ liệu phân tán như HDFS hoặc Amazon S3, cơ sở dữ liệu quan hệ hỗ trợ JDBC hoặc ODBC, cũng như các hệ thống NoSQL như MongoDB và HBase. Kiến trúc của Drill dựa trên hệ thống Drillac của Google cung cấp nền tảng cho sản phẩm Google BigQuery.  

Cú pháp của Drill hơi mang phong cách riêng nhưng toán tử FLATTEN của nó có thể được sử dụng để "lập bảng" các tài liệu nhúng trong các bộ sưu tập MongoDB. Drill có ưu điểm là khả năng mở rộng cao và có thể song song thực thi truy vấn trên nhiều máy chủ

Một số công cụ SQL khác có thể tương tác với MongoDB. Presto – được phát triển tại Facebook – về mặt khái niệm tương tự như Apache Drill và cũng có trình kết nối MongoDB trong khi sản phẩm Teradata QueryGrid cho phép dữ liệu MongoDB được truy vấn từ bên trong kho Dữ liệu Teradata. Ngoài ra còn có vô số sản phẩm cho phép dữ liệu MongoDB được di chuyển vào Hồ dữ liệu được xây dựng trên Hadoop hoặc các công nghệ tương tự.  

Mọi người không chọn MongoDB vì các tính năng lưu trữ dữ liệu hoặc thông minh kinh doanh của nó, nhưng may mắn thay, có các tùy chọn để truy cập dữ liệu MongoDB bằng SQL

Bạn muốn đọc thêm về cách tích hợp MongoDB với Knowi?

Giới thiệu Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ cung cấp hướng dẫn thực hành, từ đầu đến cuối về cách sử dụng Knowi để kết nối với dữ liệu trong MongoDB Atlas và xây dựng trực quan hóa từ đó

Giới thiệu Trong phần đầu tiên của loạt bài về MongoDB, chúng tôi đã cung cấp tổng quan về MongoDB Atlas, cơ sở dữ liệu NoSQL, nguồn mở, dựa trên đám mây của MongoDB được cung cấp dưới dạng đầy đủ.

Giới thiệu Cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ Trong những năm gần đây, ngành công nghiệp cơ sở dữ liệu đã trải qua một số thay đổi, dẫn đến sự chuyển dịch ngày càng nhiều sang cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ

Cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất cho kinh doanh thông minh?

Công cụ nào được sử dụng cho kinh doanh thông minh?

MongoDB có thể được sử dụng để làm gì?

MongoDB có thể được sử dụng để phân tích không?