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如果每条记录的记录格式是固定的，不是不定列的，优先SQL，SQL体系发展了这么久，事件、索引等技术不是近年的NoSQL可比。
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mongodb是基于文档式的，对于记录格式不等倒是不错，索引方面……还是不要提了。
大方向两种方案：
1.脚本同步：
自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
2.业务层实现：
先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
作者：liu kelin
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来源：知乎
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阿里云数据库团队比较熟，随手梳理了以下
丁奇：MySQL社区核心成员。专注于数据存储系统、MySQL 源码研究和改进、MySQL 性能优化和功能改进。
子嘉：Redis中国用户会发起人，Redis技术大学校长
叶翔：MongoDB江浙地区用户会主席
在此之前也是淘宝Tair分布式KV系统的技术负责人，负责过阿里云Memcache，Redis服务等，在阿里集团工作8年，一直在做NoSQL相关的技术。
德歌：阿里云 PostgreSQL技术负责人，PostgreSQL中国技术大学校长、GreenPlum源码深度研究者
彭立勋：参与了ACMUG（MySQL中国用户组）的发起和组建，担任副主席和杭州地区的组织者。MariaDB基金会唯一的中国成员
萧少聪：PostgreSQL 中国社区主席
个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者：方圆 链接：
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。扩展资料
分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。
你是想做数据分析对吧？
建议啊，先学R，R能应付很多统计问题了
再去学python，python语法当然了必须先掌握，这个很简单，然后就是python有两个
跟数据分析密切相关的包，如果你想做数据分析，请把重点放在两个包上
再学sql吧，毕竟单纯的学sql没有什么意义，因为什么也做不了
sql 建议先学sql server，有了python的语法基础学sqlserver很简单，当然没有基础也能学，只是有一门语言基础学起来更容易
学完sql server 再学oracle，oracle一定要学，其他数据库根据需求来学，比如Nosql就非常好