Требуется по имеющейся информации о клиентах компании выполнять OLAP обработку данных, строить отчеты, применять различные методы data mining (строить деревья решения, осуществлять кластеризацию и т.д.). Почитал про mongodb — завлекает своей простотой, возможностью map/reduce (думаю это очень облегчит построение всяческих отчетов), масштабируемостью, но так как дела с ней никогда не имел, то спрашиваю совета, стоит ли ее юзать для требуемых задач?
На данный момент подобных инструментов я для нее не нашел (хотя мне тоже бы не помешало). Если вам важен OLAP — монго вам не нужна. Олап по определению для структурированных данных (описание измерений, например), тогда как основной плюс монги — её «динамичность». Масштабирование, map-reduce прекрасно реализуется и с традиционными SQL решениями.
например: mdx on mongodb
т.е. можно использовать Pentho - но стоит обратить внимание, что фактически это возможность строить аналитически запросы на MDX к хранилищу Mongo. Производительность это уже вопрос исследований.
есть еще экзотика bime и другие
Простой
Простой
Средний
