统计应用程序：MongoDB与SQL Server

Question

我有一个SQL Server数据库，其中包含一个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，足够快（现在），并且是客户端唯一的操作。

有一个主表和一些子表，但我们可以说我可以将所有内容放在一个表中。

我需要进行统计分析，因此大多数count(*)按日期和一列或多列进行过滤。性能变慢（用索引完成所有工作）。

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

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

Answer 1

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可以有效地执行这些查询。对于您的用例，（date，field1，field2）

上有一个简单的索引

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

足以快速执行查询。

只需注意： 用于存档分析SQL Server提供数据仓库工具（SQL SERVER ANALYSIS SERVICE）。 SQL SEREVER CUBE可以非常简单地聚合和分析大型归档数据。

其他sql服务器信息：http://ms-sql-queries.blogspot.in/

Answer 2

如果您未在查询中使用任何联接，则不会影响SQL Server的性能。如果您使用mongodb用于相同的目的，那么查询时间也将是sql的一个或更差的查询时间。