Sql server 统计应用：MongoDB vs SQL Server

我有一个SQL Server数据库，其中包含应用程序的使用数据（来自100多个设备），收集了超过1年的数据（30GB数据库）

将数据插入数据库不是问题，速度足够快（目前），并且是客户端完成的唯一操作

有一个主表和几个子表，但假设我可以将所有内容放在一个表中

我需要做统计分析，所以主要是按日期和一列或多列过滤。性能越来越慢（尽我所能使用索引）

迁移到MongoDB会提高速度吗？我还没有开始研究它，但我99%的操作都是（是的，我知道不是SQL）：

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如果在查询中未使用任何联接，则sql server的性能不会受到影响。如果出于同样的目的使用mongodb，那么查询时间也将与sql one差不多，甚至更糟

如果在查询中未使用任何联接，则sql server的性能不会受到影响。如果出于同样的目的使用mongodb，那么查询时间也将与sql one差不多，甚至更糟

sql server可以轻松处理您的需求。 通过使用适当的索引和其他优化技术。SQL SERVER可以高效地执行这些查询。对于您的用例，在（日期，字段1，字段2）上有一个简单的索引

可以满足快速查询执行的要求

请注意： 对于归档分析，SQL server提供了数据仓库工具（SQL server分析服务）。 SQL SEREVER CUBE可以聚合巨大的归档数据并使其分析变得非常简单

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有关其他sql server信息：

sql server可以轻松处理您的需求。 通过使用适当的索引和其他优化技术。SQL SERVER可以高效地执行这些查询。对于您的用例，在（日期，字段1，字段2）上有一个简单的索引

可以满足快速查询执行的要求

请注意： 对于归档分析，SQL server提供了数据仓库工具（SQL server分析服务）。 SQL SEREVER CUBE可以聚合巨大的归档数据并使其分析变得非常简单

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<其他SQLServer信息：

您是否考虑SQLServer AnalysisServices？听起来你需要一个非常简单的立方体…我怀疑MongoDB会帮你做到这一点。对于数据分析来说，它并不比SQL数据库更好。事实上，在某些用例中，情况可能更糟。您需要的是像Hadoop这样的数据分析框架。您是否调查过只调整SQL Server数据库而不是切换产品？您还必须调整MongoDB！我一直在做一个项目，将3800万条记录从MySQl迁移到MongoDB。Mongo可以以闪电般的速度读取和写入卷，从而锁定MySQL数据库。然而，MunGDB仍然受到相同的主体的限制，这导致MySQL的瓶颈。您考虑SQLServer AnalysisServices吗？听起来你需要一个非常简单的立方体…我怀疑MongoDB会帮你做到这一点。对于数据分析来说，它并不比SQL数据库更好。事实上，在某些用例中，情况可能更糟。您需要的是像Hadoop这样的数据分析框架。您是否调查过只调整SQL Server数据库而不是切换产品？您还必须调整MongoDB！我一直在做一个项目，将3800万条记录从MySQl迁移到MongoDB。Mongo可以以闪电般的速度读取和写入卷，从而锁定MySQL数据库。但是，MongoDB仍然受制于相同的原则，这会导致MySQL出现瓶颈。谢谢，但索引不是一个解决方案，这只是一个例子，我将不得不创建太多的索引，这将减慢数据插入速度并占用太多空间。我将寻找SSA。谢谢，但索引不是一个解决方案，这只是一个例子，我将不得不创建太多的索引，这将减慢数据插入速度并占用太多空间。我会找SSA的。

select count(*) from table 
where date between date1 and date2 and field1 = 10 and field2 = "test"

CREATE CLUSTERED INDEX IDX_TABLE_ID ON TABLE(id)
GO
CREATE  INDEX IDX_TABLE_2 ON TABLE(date,field1,field2)
GO