對於我正在工作的新項目，我需要將一些數據存儲到數據庫中。數據類型和訪問模型非常適合NoSQL模型和文檔數據庫。我們正在考慮諸如MongoDB之類的東西，但尚未確定。商業智能和NoSQL
其中一個要求是可以允許商業智能工具使用我們的一些數據。我工作的其他人表示，這些工具允許直接從關係數據庫中獲取數據。我不知道什麼類型的商業智能工具需要挖掘數據。
BI工具通常還支持非SQL數據庫嗎？是否還有其他標準集成選項（有些似乎支持平面文件的Web服務）可能適用？值得選擇一個關係數據庫是否值得，因爲它可以更容易地被第三方BI工具使用？
BI工具通常還支持非SQL數據庫嗎？
不，他們真的不能。非SQL數據庫彼此非常不同。 NoSQL實際上只是一組鬆散的「不是SQL的東西」。
但是，你將要面對的問題是一個經典問題。大多數NoSQL數據庫都是在您可以「批量」和「輸出」您打算執行的報告的概念下運行的。 （通常這意味着map-reduce）
所以如果你想使用普通的BI工具，你只需要「彌合差距」。
MongoDB支持CSV導出，然後可以將其導入到關係數據庫中進行分析。對於一些複雜的查詢，您可能需要編寫「map-reduce」查詢，然後導出該數據。顯然，你必須編寫幾個導出/導入腳本。
但是提供BI報告並仍然使用MongoDB作爲數據的主要存儲是完全可能的。您仍然需要爲BI套件運行RDBMS。但它不太需要太多的硬件，因爲它僅用於報告，而不用於實時數據。
MongoDB非常好，但它不靈活。開發人員在開發應用程序時定義實體之間的關係。然而，商業智能意味着具有領域知識的人可以在實體之間尋找新的關係。當開發人員開發表/集合的結構時，數據可以獲得新的含義。