MongoDB构建强大的BI方案-猿码集

1. MongoDB和BI的结合

随着数据量的增长和业务的发展，企业需要更快、更方便的访问和分析数据，以及客观地监测业务运营情况和生产工作进度。

而常规的数据存储方案和BI方案面临着许多问题：

传统的数据存储方案往往受限于数据规模、数据处理和访问速度、数据安全等因素；

基于关系数据库（RDBMS）的BI方案虽然能提供更先进、直观的数据展示方式，但是也会遇到复杂查询时的性能瓶颈，以及难以扩展的限制。

这些问题都可以通过使用新一代的NoSQL数据库和开源的BI平台来解决。而MongoDB和BI的结合正是其中的一种具有广泛应用场景的解决方案。

2. MongoDB的特点

2.1 面向文档存储

MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，相比于传统的关系型数据库，MongoDB使用JSON格式存储数据，直接将对象存储为文档，不用关心数据模式的定义和约束。这就使得MongoDB可以处理半结构化数据，也使得MongoDB能够更好地处理动态数据或者数据规模可变的应用场景。

2.2 非常灵活的数据架构

相比于关系型数据库需要事先定好数据结构和关系，MongoDB的数据模型非常灵活。MongoDB支持动态修改数据模型，而且通过嵌套对象和数组来存储和表示关系等等，这会更适用于实际的应用场景。

2.3 高效的数据存储和检索

MongoDB采用了BSON（Binary JSON）格式来存储数据，这种格式的数据结构可以大大提高存储和检索数据的效率，而且MongoDB用基于内存的方法来进行存储和处理，这能够让系统处理更多的事务。

3. MongoDB在BI中的应用

3.1 数据预处理

数据处理是BI的核心问题之一，MongoDB在经过简单的ETL之后，可以使用BI工具快速构建报表和分析数据。在BI平台上进行数据预处理可以更方便地整合数据而不用考虑关系型数据库的规模和扩展性，例如，可以在BI平台上对数据进行聚合、过滤、排序等等。

3.2 处理大数据

MongoDB在基于集群的分布式环境中同样具有很好的性能和扩展性。通过对数据的划分和分布，可以将工作负载分摊到多个服务器上，在保证数据负载均衡的同时，也提高了数据的可用性和数据处理的速度。

在处理大数据时，MongoDB的主从架构也能够帮助BI平台提高效率和可靠性，将读写分离后，可以将查询分布到多个从节点上，从而减轻主节点的负担。

3.3 BI数据可视化

数据可视化是BI平台提供的一个重要功能，MongoDB的数据结构非常适合于BI数据的可视化处理。MongoDB存储的文档集可以看作是一张大表，文档中的元素看作其中的字段，在BI平台上，可以针对这些字段快速地创建报表和图表。除此之外，MongoDB还可以通过集成可视化工具，例如Tableau、Excel等等来构建更具有交互性的Dashboard。

4. MongoDB与BI应用案例

以某超市数据分析系统为例，该系统是通过MongoDB和BI平台（Tableau）结合来实现的，实现了如下功能：

4.1 商品销售分析

通过BI平台分析超市销售，可以实现对商品销售情况的实时监测，包括商品销售数据和销售趋势的可视化分析。例如下图：


db.sales.aggregate([
  {
     $match: {
        "date": {
           $gt: start_date,
           $lt: end_date
        }
     }
  },
  {
     $group: {
         _id: "$item",
         total_sales: {$sum: "$price"}
     }
  }
])

4.2 供应商分析

通过BI平台分析超市采购管理，可以实现对供应商的采购情况、供货质量的实时监测。例如下图：


db.purchases.aggregate([
  {
     $lookup: {
        from: "suppliers",
        localField: "supplier_id",
        foreignField: "_id",
        as: "supplier"
     }
  },
  {
     $unwind: "$supplier"
  },
  {
     $group: {
         _id: "$supplier.name",
         total_sales: {$sum: "$price"}
     }
  }
])

4.3 员工绩效分析

通过BI平台分析员工绩效数据，可以对员工的工作情况和工作效率进行实时监测。例如下图：


db.works.aggregate([
  {
     $lookup: {
        from: "employees",
        localField: "employee_id",
        foreignField: "_id",
        as: "employee"
     }
  },
  {
     $unwind: "$employee"
  },
  {
     $group: {
         _id: "$employee.name",
         total_workload: {$sum: "$workload"}
     }
  }
])

5. 总结

虽然MongoDB的运用于BI领域还没有形成很成熟的市场，但是其具有灵活的数据结构、高效的数据存储和检索、良好的可扩展性等优点，使得它成为BI领域值得探索的方向。结合MongoDB与开源BI平台的优势，可以很好地解决传统数据库和BI方案中存在的许多问题，为企业实现高效的数据处理、分析及快速响应提供了可行的解决方案。

MongoDB构建强大的BI方案