データウェアハウスとDjango

Question

これは、それ自体技術的な問題よりも建築的な問題です。

私は現在、大量のデータを保存し、そのデータを分析（消費者行動）を描くために使用するビジネスウェブサイト/ソーシャルネットワークを構築しています。

私はDjangoとPostgreSQLデータベースを使用しています。

私の質問は次のとおりです。データウェアハウスを組み込むようにこのアーキテクチャを拡張したいと考えています。理想的なのは、操作可能なDBが現在のDjango PostgreSQLデータベースであり、データウェアハウスが何か追加されたものであり、好ましくは多次元モデルです。

私たちはまだ非常に早い段階にあり、50人のユーザーでテストするつもりです。したがって、初心者のための1列テーブルのようなプリミティブで十分です。

誰かがこのような状況での経験を持っているかどうかを知りたいと思っています。データウェアハウスを作成するためのフレームワークを推奨していますが、使いやすいようにDjangoモデルで運用DBを管理しています。

ありがとうございます！

Answer 1

は、私が最近使用したいくつかのクールなオープンソースのツールです：

• Kettle - 偉大なETLツールで、あなたの倉庫にあなたの運用データベースからデータを抽出するためにこれを使用することができます。 JDBCドライバを備えたデータベースをサポートしており、非常に簡単に作成できます。スタースキーマ。
• Saiku - Pentaho Mondrian（MDX実装）で構築されたnice Web 2.0フロントエンド。これにより、ユーザーは複雑な集約クエリ（ExcelのPivotテーブルを考える）を簡単に構築でき、Mondrianレイヤーはキャッシングなどを提供して処理を高速化します。ここでthe demoを試してください。

Answer 2

私の回答は、必ずしもデータウェアハウスには当てはまりません。あなたのケースでは、NoSQLデータベースソリューションをOLTPリレーショナルストレージ（この場合はPostgreSQL）と一緒に実装することができます。

なぜでしょうか。NoSQL？明白なスケーラビリティの利点に加えて、NoSQLにはのような多くの利点がシナリオに適用されます。たとえば、フィールドの異なるセットとキーベースのアクセスを持つレコードを持つ柔軟性。

まだ「試用」段階にあるため、ホスティングプロバイダに応じてNoSQLデータベースソリューションを決定する方が簡単かもしれません。たとえば、AWSにはSimpleDB、Google App EngineにはDataStoreなどがあります。しかし、いいPythonバインディングを持っている他の多くのNoSQLソリューションがあります。ここで