一直以來，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為支持互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)，但隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷增長，面對(duì)海量數(shù)據(jù)的持續(xù)增長，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的可擴(kuò)展性和性能卻難以滿足需求。在這種情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可能會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的性能和可擴(kuò)展性問題，從而降低了數(shù)據(jù)分析的效率。

此外，對(duì)于數(shù)據(jù)分析，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還有另外一個(gè)問題，那就是其SQL語言的結(jié)構(gòu)化性，它的查詢語句和編程語言的操作手法偏差較大，無法方便地構(gòu)建復(fù)雜的分析工作流程。

與此同時(shí)，MongoDB作為非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，則具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性和高性能，不僅能夠?qū)⒋笮蛿?shù)據(jù)庫分片，還提供了Ansible模塊，能夠更方便地管理分片集群。

而R語言作為一種開源數(shù)據(jù)分析工具，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，在統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方面，R語言所提供的工具也能夠很好地支持復(fù)雜的分析需求。

因此，如果將R語言與MongoDB結(jié)合起來，就可以實(shí)現(xiàn)在MongoDB的超規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可在不停止MongoDB程序的情況下，從MongoDB摘取數(shù)據(jù)，然后在R語言中進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，從而極大地簡化用戶的數(shù)據(jù)分析工作。

為了實(shí)現(xiàn)上述功能，R語言與MongoDB的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合也是容易的，只需要在R腳本中指定MongoDB的服務(wù)器地址、用戶名、密碼，就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移，并可使用R中的豐富的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與分析，如下代碼所示：

library(rmongodb)

# Connect to MongoDB server

uri

username=”username”,

password=”password”)

mongo.connect(uri)

# Fetch data from MongoDB

data_obj

ns=”collection_name”)

# Process and analyze data in R

data_matrix

fit

最終，R語言與MongoDB的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，不僅可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性，而且可以使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析能夠在MongoDB的數(shù)據(jù)上非常快速的實(shí)現(xiàn)，加快數(shù)據(jù)分析的效率，大大提高用戶的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。