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J'ai une table de données composée d'un grand nombre (disons, un milliard) de vecteurs [ x1, x2, x3 ] et je veux poser des questions OLAP typiques comme "pour tous les vecteurs avec x1 dans une plage donnée, quelle est la valeur moyenne de v3? " Contrairement à vrai OLAP, les questions ne sont pas ad-hoc: Je n'ai qu'une poignée de questions prédéfinies.Comment est CouchDB à OLAP?
Dans une base de données SQL, vous pouvez dire que si les colonnes ne sont pas indexées, l'espace requis est O (n), tout comme l'heure; l'indexation vous donne O (log n) pour le temps au prix de O (n log n) pour l'espace.
Donc, CouchDB est-il à peu près équivalent, en termes de performances? Beaucoup mieux? Bien pire?
Si vous avez une poignée de requêtes ET que vous pouvez les exprimer avec Map/Reduce, le divan sera plus rapide car la valeur de v3 serait précalculée et la réponse mise à jour à chaque mise à jour. Je le mets en commentaire parce que je n'ai pas fait ce style particulier dans la pratique et j'espère que quelqu'un d'autre avec de l'expérience y répondra. – manku
Cette question est très similaire à http://stackoverflow.com/questions/1296741/performance-benchmark-couchdb-x-relational-databases – Soren