Apakah mongodb bagus untuk kueri?

MongoDB adalah pilihan database teratas untuk pengembangan aplikasi. Pengembang memilih database ini karena model datanya yang fleksibel dan skalabilitas yang melekat sebagai database NoSQL. Fitur-fitur ini memungkinkan tim pengembangan untuk melakukan iterasi dan pivot dengan cepat dan efisien

MongoDB awalnya tidak dikembangkan dengan memperhatikan kinerja tinggi untuk analitik. Namun, analitik sekarang menjadi bagian penting dari aplikasi data modern. Pengembang telah membentuk solusi cerdik untuk kueri analitik real-time pada data yang disimpan di MongoDB, menggunakan solusi internal atau produk pihak ketiga

Mari jelajahi lima cara untuk menjalankan analitik MongoDB, bersama dengan pro dan kontra dari setiap metode

1 – Permintaan MongoDB Secara Langsung

Pendekatan pertama dan paling langsung adalah menjalankan kueri analitik Anda secara langsung terhadap MongoDB. Opsi ini tidak memerlukan alat tambahan, sehingga Anda dapat mengembangkan aplikasi operasional dan analitik secara langsung di MongoDB

Ada banyak alasan mengapa ini bukan pendekatan yang disukai sebagian besar pengembang

Pertama, bergantung pada ukuran dan sifat kueri Anda, Anda mungkin harus menjalankan replika untuk menghindari penghitungan yang diperlukan yang mengganggu beban kerja aplikasi Anda. Ini bisa menjadi pendekatan yang mahal dan menantang secara teknis, membutuhkan upaya untuk mengonfigurasi dan memelihara. Ada juga kemungkinan data yang diminta dari replika bukan yang terbaru karena kelambatan replikasi

Kedua, Anda kemungkinan akan menghabiskan waktu tambahan untuk menambahkan dan menyetel indeks MongoDB Anda agar kueri analitik Anda lebih efisien. Dan bahkan jika Anda berusaha untuk menentukan indeks pada koleksi Anda, mereka hanya akan efektif untuk pola kueri yang diketahui

Ketiga, tidak ada gabungan relasional yang tersedia di MongoDB. Ini berarti memperkaya kueri Anda dengan data dari beberapa koleksi dapat memakan waktu dan berat. Opsi untuk menggabungkan data di MongoDB mencakup denormalisasi atau penggunaan $lookup operator, tetapi keduanya kurang fleksibel dan kuat dibandingkan gabungan relasional

2 – Gunakan Alat Virtualisasi Data

Pendekatan selanjutnya adalah menggunakan alat virtualisasi data. Ada beberapa di antaranya di pasaran, dengan masing-masing mencoba mengaktifkan intelijen bisnis (BI) di MongoDB. Microsoft membundel PolyBase dengan SQL Server, dan dapat menggunakan MongoDB sebagai sumber data eksternal. Vendor lain, seperti Dremio dan Knowi, menawarkan produk virtualisasi data yang terhubung ke MongoDB. Virtualisasi data dengan alat semacam ini memungkinkan analitik tanpa mereplikasi data secara fisik

Manfaat nyata dari pendekatan ini adalah Anda tidak perlu memindahkan data, sehingga biasanya Anda dapat aktif dan berjalan dengan cepat

Opsi virtualisasi data terutama diarahkan untuk membuat BI pada MongoDB lebih mudah dan kurang cocok untuk memberikan latensi rendah dan konkurensi tinggi yang dibutuhkan banyak aplikasi data. Solusi ini akan sering menurunkan kueri ke MongoDB, jadi Anda akan menghadapi batasan yang sama dalam menggunakan MongoDB untuk analitik tanpa isolasi yang kuat antara beban kerja analitik dan operasional

3 – Gunakan Gudang Data

Selanjutnya, Anda dapat mereplikasi data Anda ke gudang data. Ada beberapa pemain besar di sini seperti Redshift dari AWS, Snowflake, dan Google BigQuery

Manfaat dari alat ini adalah alat ini dibuat khusus untuk analitik data. Mereka mendukung gabungan dan orientasi kolomnya memungkinkan Anda melakukan agregasi dengan cepat dan efektif. Gudang data dapat diskalakan dengan baik dan sangat cocok untuk BI dan kasus penggunaan analitik tingkat lanjut

Kelemahan gudang data adalah latensi data dan kueri. Data asli jarang direplikasi dari sumber data utama secara waktu nyata, karena gudang data tidak dirancang untuk pembaruan waktu nyata. Kelambatan biasanya dalam puluhan menit hingga jam, tergantung pada pengaturan Anda. Gudang data sangat bergantung pada pemindaian, yang meningkatkan latensi kueri. Keterbatasan ini membuat gudang data menjadi opsi yang kurang cocok untuk menyajikan analitik waktu nyata

Terakhir, untuk manajemen yang efektif, Anda perlu membuat dan memelihara alur data untuk membentuk kembali data untuk gudang ini. Pipeline ini memerlukan kerja tambahan dari tim Anda, dan kerumitan tambahan dapat membuat proses Anda lebih rapuh

4 – Gunakan Database SQL

Jika persyaratan data Anda tidak cukup besar untuk membenarkan solusi gudang data, mungkin Anda dapat mereplikasinya ke database SQL relasional internal. Artikel yang luar biasa ini, Memuat Pelaporan dan Analitik Real-Time dari MongoDB Menggunakan PostgreSQL, dapat membantu Anda memulai

Anda tidak akan kesulitan menemukan staf yang nyaman membuat kueri SQL, yang jelas merupakan keuntungan dari pendekatan ini. Database SQL, seperti MySQL dan Postgres, mampu melakukan pembaruan dan kueri dengan cepat. Basis data ini dapat melayani aplikasi data waktu nyata, tidak seperti gudang data yang kami pertimbangkan sebelumnya

Namun, perhatikan bahwa metode ini masih memerlukan rekayasa data untuk membentuk ulang data MongoDB agar database relasional dapat diserap dan dikonsumsi. Lapisan kerumitan ekstra ini menambah lebih banyak titik kegagalan pada proses Anda

Selain itu, pendekatan ini tidak berskala dengan baik. Sebagian besar implementasi SQL tidak dirancang untuk didistribusikan, tidak seperti rekan NoSQL mereka. Penskalaan vertikal bisa mahal dan, setelah titik tertentu, membatasi waktu, biaya, dan teknologi Anda

5 – Gunakan Penyimpanan Data NoSQL yang Dioptimalkan untuk Analitik

Terakhir, Anda dapat mereplikasi data Anda ke penyimpanan data NoSQL lain yang dioptimalkan untuk analitik. Terkemuka di sini adalah Elasticsearch, dibangun di atas Apache Lucene

Manfaat utama dari pendekatan semacam ini adalah tidak perlu mengubah data menjadi struktur relasional. Selain itu, Elasticsearch memanfaatkan pengindeksannya untuk menyediakan analitik cepat yang dibutuhkan oleh aplikasi data modern

Kelemahan dari pendekatan MongoDB-to-Elasticsearch adalah bahwa Elasticsearch memiliki bahasa kuerinya sendiri, sehingga Anda tidak akan dapat memanfaatkan SQL untuk analitik atau melakukan penggabungan secara efektif. Dan meskipun Anda mungkin tidak perlu melakukan transformasi berat pada data MongoDB, Anda tetap bertanggung jawab untuk menyediakan cara menyinkronkan data dari MongoDB ke Elasticsearch

Alternatif Yang Menggabungkan Manfaat NoSQL dan SQL

Ada satu opsi lagi untuk menjalankan analitik di MongoDB. Rockset. Rockset menyediakan analitik real-time di MongoDB menggunakan SQL berfitur lengkap, termasuk gabungan. Sementara beberapa opsi yang kami sebutkan sebelumnya akan sangat cocok untuk kasus penggunaan BI dengan data yang tidak terlalu ketat dan persyaratan latensi kueri, Rockset memungkinkan Anda menjalankan kueri SQL latensi rendah pada data yang dihasilkan beberapa detik sebelumnya

Rockset memiliki konektor MongoDB bawaan yang menggunakan CDC MongoDB (mengubah pengambilan data), dikirimkan melalui aliran perubahan MongoDB, untuk memungkinkan Rockset menerima perubahan pada koleksi MongoDB saat terjadi. Memperbarui menggunakan aliran perubahan memastikan data terbaru tersedia untuk analitik di Rockset

Kesimpulan

Kami telah memeriksa berbagai solusi untuk melakukan analitik terhadap data Anda di MongoDB. Pendekatan ini berkisar dari melakukan analitik langsung di MongoDB dengan bantuan pengindeksan dan replikasi, hingga memindahkan data MongoDB ke penyimpanan data yang lebih siap untuk analitik

Semua metode analitik MongoDB ini memiliki kelebihan dan kekurangan, dan harus dipertimbangkan berdasarkan kasus penggunaan yang akan disajikan. Untuk melihat lebih dalam tentang cara mengimplementasikan masing-masing alternatif ini, dan cara mengevaluasi mana yang tepat untuk Anda, lihat Analisis Real-Time di MongoDB. Panduan Utama

Rockset adalah database analitik real-time di cloud untuk tim data modern. Dapatkan analitik lebih cepat pada data yang lebih baru, dengan biaya lebih rendah, dengan mengeksploitasi pengindeksan melalui pemindaian brute-force

Untuk apa MongoDB tidak cocok?

Apakah kueri MongoDB cepat?

Apakah MongoDB lebih baik dari SQL?

Bisakah saya menggunakan kueri SQL di MongoDB?