实时统计：MySQL(/Drizzle) 还是 MongoDB？

我们正在开发一个项目，该项目将提供某些操作（例如点击）的实时统计数据。 每次点击时，我们都会记录日期、年龄和性别（这些来自 Facebook）、位置等信息。

我们正在讨论存储这些信息并将其用于实时统计的最佳位置。我们将显示汇总统计数据：例如，点击次数、男性/女性点击次数、按年龄组划分的点击次数（例如 18-24、24-30...）。

由于在网站上我们到处都使用 MongoDB，我的同事认为我们也应该在其中存储统计信息。 然而，我更喜欢使用基于 SQL 的数据库来完成此任务，例如 MySQL（或者可能是 Drizzle），因为我相信 SQL 在执行数据聚合等操作时效果更好。尽管存在解析 SQL 的开销，但我认为 MySQL/Drizzle 实际上可能比 No-SQL 数据库更快。当使用 INSERT DELAYED 查询时，插入也不慢。

请注意，我们不需要执行 JOINS 或从多个表/集合收集数据。因此，我们不关心数据库是否不同。 然而，我们确实关心可扩展性和可靠性。我们正在构建的东西（希望）会变得非常大，并且我们在设计每一行代码时都考虑到了可扩展性。

你怎么看待这件事？ 有什么理由比 MySQL/Drizzle 更喜欢 MongoDB 呢？还是漠不关心？ 如果你是我们，你会使用哪一个？

谢谢你， 亚历山德罗

所以 BuddyMedia 正在使用其中的一些。 Gilt Groupe 做了一些很酷的事情蜂鸟 http://projects.nuttnet.net/hummingbird/（node.js + MongoDB）。

我曾在社交媒体领域的一家大型在线广告商工作过，我可以证明实时报告确实很痛苦。尝试每天“汇总”5 亿的展示次数已经是一个挑战，但尝试实时做到这一点是可行的，但它有一些明显的局限性。 （好像实际上延迟了 5 分钟:)

坦白说，这类问题是我开始使用 MongoDB 的原因之一。而且我不是唯一一个。人们使用 MongoDB 进行各种实时分析：服务器监控 http://www.serverdensity.com/, 集中记录 http://www.graylog2.org/以及仪表板报告。

进行此类报告时，真正的关键是要了解数据结构与 MongoDB 完全不同，您将避免“聚合”查询，因此查询和输出图表将会有所不同。客户端有一些额外的编码工作。

下面的关键可能会为您指明使用 MongoDB 执行此操作的正确方向。看一下下面的数据结构：

{
  date: "20110430",
  gender: "M",
  age: 1, // 1 is probably a bucket
  impression_hour: [ 100, 50, ...], // 24 of these
  impression_minute: [ 2, 5, 19, 8, ... ], // 1440 of these
  clicks_hour: [ 10, 2, ... ],
  ...
}

显然这里有一些调整，适当的索引，也许将数据+性别+年龄混合到一个_id。但这就是使用 MongoDB 进行点击分析的基本结构。更新展示次数和点击次数非常容易{ $inc : { clicks_hour.0 : 1 } }。您可以自动更新整个文档。报告实际上是很自然的。您已经拥有一个包含每小时或分钟级数据点的数组。

希望这能为您指明正确的方向。