共计 2456 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
导语：
MongoDB 作为灵便高效易扩大的 no-schema 数据库，越来越受到互联网公司、游戏行业等开发者的青眼，然而 MongoDB 有着独特的语言接口，并不能很好满足数据分析师构建数据治理利用的需要，而数据湖摸索 DLI 恰好解决了这一痛点。搭配华为云上 DDS 服务提供的 MongoDB，DLI 无需数据搬迁，便能够间接应用 SQL 剖析，并且将剖析后的数据导入 OBS,RDS,DWS 等更多的云上数据存储。当 DLI 遇见 MongoDB，让数据不再成为“孤岛”。
一、X 游戏公司的数据分析场景
X 游戏公司最近新上了一款爆款手游 A，日活冲破百万，每月都能为 X 公司奉献数千万的利润。随着游戏业务量的迅猛发展，游戏数据分析师小鑫遇到了前所未有的挑战。
过后为了游戏疾速上线，架构师选用华为云 DDS 服务提供的 MongoDB 数据库，用于用户数据存储。MongoDB 高性能，易扩大，no-schema 等个性，很好的撑持了游戏爆发式数据增长以及游戏玩法的疾速更新迭代。然而，当初存储在 MongoDB 里的海量数据，犹如暗藏在群山中的矿脉，如何能力开掘其中更大价值？如何筛选出优质客户从而提供更好地服务？如何剖析用户行为，为游戏开发提供切实可行的数据反对？。。。种种数据分析需要，让小鑫抓狂了，他急需一种易用高效的剖析工具，帮助他实现数据挖掘工作。
二、MongoDB 的数据存储
在解决小鑫的问题之前，让咱们来理解一下 MongoDB。它是面向文档的数据库，介于关系型数据库和非关系型数据库之间，具备十分弱小的扩大能力。其数据库里的一条记录就是一个文档，它由域和值对组成。MongoDB 的文档是一个键值 (key-value) 对，相似于一个 json 对象。但 MongoDB 的文档不须要设置雷同的字段，并且雷同的字段不须要雷同的数据类型，这也是 MongoDB 的突出特点。
MongoDB 的劣势在于，其一：性能强。MongoDB 领有弱小数据长久能力，缩小对数据库系统的输出 / 输入操作；通过构建索引，反对更快的查问速度，并能够反对从嵌入式文档和数组中返回键值。其二：反对丰盛的查询语言。MongoDB 具备良好的开放性和兼容性，反对多种语言进行读写操作、文档搜寻、数据聚合等操作，当然这些 API 是 MongoDB 特有的，存在肯定学习老本。其三：便捷的复制能力。MongoDB 提供一种叫正本集（replica set）的服务，将数据分布在多台机器上以实现数据冗余和主动故障转移。其四：扩展性强。MongoDB 的外围性能之一就是良好的扩大能力。通过分片的形式将数据分布在一组计算机中，让每一个服务器外面存储的数据都是一样大小。
三、DLI 锋芒毕露
小鑫找到了华为工程师 Z，小 Z 向小鑫极力推荐华为云数据湖剖析利器 DLI，只有你会 SQL，就能玩转云上各种数据源，包含了 DDS。DLI 提供跨源交融剖析性能，兼容 SQL,SPARK,FLINK 编程 API, 只需轻松几步，便可剖析 DDS 中的 MongoDB 数据，无需数据搬迁。“这么神奇？”小鑫蠢蠢欲动。小 Z 立即祭出了，DLI 剖析 MongoDB 三版斧：
1. 建设跨源连贯
DLI 剖析集群和用户的 DDS 集群分属不同的虚构子网，存在网络隔离，而建设跨源连贯，即可买通 DLI 集群与 DDS 集群的网络。具体步骤是
- 先查看 DDS 集群网络信息，记录下集群所属 VPC、子网、子网网段
- 在 DLI 跨源连贯治理界面，创立指向 DDS 的增强型跨源连贯，在连贯中指定 DDS 所属的 VPC 和子网
- 最初在新建的跨源连贯中绑定用户队列，增强型跨源连贯绑定的队列须要是非按需队列
2. 创立跨源表
小鑫的样例数据包含了一个用户汇合，一个配备汇合。用户汇合中寄存着用户信息，配备汇合中寄存着用户游戏配备信息。
在 DLI SQL 编辑器中，执行创立 MongoDB 跨源表的 SQL，创立关联的用户表和配备表，如下所示
CREATE TABLE user(
account string,
phone string,
age int,
sex string,
credit int,
lastlogin int
) USING MONGO OPTIONS (
'url' = '192.168.0.95:8635,192.168.0.98:8635/test?authSource=admin',
'database' = 'test',
'collection' = 'user',
'user' = 'rwuser',
'password' = '***'
);
CREATE TABLE equipment(
account string,
eq_id int,
attack int,
defence int,
weight int,
name string,
value int
) USING MONGO OPTIONS (
'url' = '192.168.0.95:8635,192.168.0.98:8635/test?authSource=admin',
'database' = 'test',
'collection' = 'equipment',
'user' = 'rwuser',
'password' = '***'
);
建表胜利将在界面中返回胜利。
3. 查问剖析
建表实现后，在华为工程师的领导下，小鑫开始了再 DLI 中的数据摸索，他先执行了一些简略的查问语句：
/*
查问成年用户
*/
select * from user where age >= 18
/*
查问配备 id 为 666 福星配备的记录
*/
SELECT * FROM equipment where eq_id = 666之后，他又试了试两张表关联查问语句：
/*
查问领有福星配备的未成年用户信息
*/
select * from user as a join equipment as b where a.account=b.account and a.age < 18 and b.eq_id=666
后果如图所示：
看来这些根本的 sql 查问基本不在话下，小鑫着手开发游戏数据 ETL，并很快搞定了业务部门的需要，播种了领导的认可。但需要总在变动，还有更加紧急的需要在等着小鑫，而 DLI 能够应酬的了么？（未完待续 …）
点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~
