mongodb是近幾年迅速崛起的一種文檔型資料庫，廣泛應用于對事務無要求，但是要求較好的開發靈活性，擴充彈性的領域,。
随着企業對資料挖掘需求的增加，使用者可能會對存儲在mongo中的資料有挖掘需求，但是mongodb的文法較為單一，不能滿足挖掘的需求。
postgresql是起源于伯克利大小的一個開源資料庫，已經有20多年的曆史，以穩定性，功能強大著稱，号稱"開源界的oracle"。
在國内外各個行業都有非常多的使用者，如平安銀行，郵儲銀行，中移動，去哪兒，高德，菜鳥，美國宇航局，俄羅斯杜馬等等。
postgresql 9.6 新增了基于cpu的并行計算。 20tb以内的oltp+olap的混合場景，postgresql 會是很好的選擇。
postgresql的fdw特性，可以允許它連接配接任何資料源，将外部資料源當成本地源使用。
mongodb connector for bi就是postgresql 的fdw衍生的産品。 為mongodb使用者提供豐富的sql接口。
除了可以連接配接mongodb，postgresql fdw還能連接配接幾乎所有資料源，圖中沒有完全列出。
fdw請參考
<a href="http://wiki.postgresql.org/wiki/fdw">http://wiki.postgresql.org/wiki/fdw</a>
本文将從mongodb使用者視角，講解一下mongodb bi connector的用法。
因為國内下載下傳mongodb-bi的包非常慢，我這裡沒有驗證整個過程，以網際網路上一篇文檔或藍本，細化一下整個過程。
os環境
python版本
下載下傳 mongodb-bi-1.1.3-1-centos6-rpms.tar.bz2， 解壓
包含了postgresql， fdw接口以及mongodb schema轉換成sql的工具等。
安裝這些 rpm
安裝 mongodb-bi-multicorn
安裝完後，檢查python 的collections子產品是否正常
檢查 本地 mongo
建立 mongodb bi 使用者
對應的操作是在postgresql 中使用 create server和create user mapping for定義foreign server與user mapping的操作。( 指向提供的 mongodb url )
檢查postgresql是否啟動
mongo bi connector修改了postgresql中的一些預設選項，例如端口已修改為27032，當然你也可以自己去修改這個端口。
以下是postgresql在unix socket上的監聽，監聽端口27032，如果你需要監聽在ip端口上，需要修改postgresql.conf重新開機資料庫.
檢視postgresql 配置檔案的位置
其實用 rpm -ql mongodb-bi-server 更好
修改監聽，在所有的接口上。這樣你的bi軟體才能通過網絡連到postgresql
配置postgresql pg_hba.conf，允許所有來源ip通路這個postgresql
重新開機postgresql
使用mongodrdl将需要參與bi分析的collection導出成為建立postgresql 外部表的ddl
使用mongobischema 将ddl導入postgresql
檢查已導入的外部表
如何重新開機postgresql，也可直接使用pg_ctl。
列出bi使用者，也可以直接用postgresql中的sql或視圖檢視
檢查連接配接postgresql是否正常
現在你可以用bi軟體連接配接postgresql來分析存儲在mongodb的資料了 。
其實建立fdw沒有這麼麻煩，幾條sql語句就搞定了。 mongodb隻是出于mongodb使用者可能不熟悉postgresql的考慮，把操作都封裝成了指令，便于mongodb的使用者使用。
如果使用者未來又新增了需要分析的collection，使用導出和導入的步驟即可。
postgresql作為mongodb bi connector的作用是擴充mongodb的sql功能，并不存儲資料，資料都是在mongodb中的。 如果涉及到比較複雜的運算無法下推到mongodb，則會将資料提取到postgresql本地進行運算（過程自動，對使用者透明）。但是如果資料量非常龐大（例如每次分析都超過百gb需要提取）會被資料在網絡傳輸的時間拖累。
如果資料量很龐大，建議還是講mongodb的資料導出到postgresql或者greenplum，直接在postgresql或greenplum中分析。效率會更高。
greenplum 是基于postgresql的一個mpp olap産品，在olap領域有着非常好的口碑，國内外的使用者群也非常多。
使用者群覆寫了網際網路，金融、物流、政府部門等各大行業，最大的叢集規模有超過1000 segment的。
20tb ~ 1pb 純olap場景 greenplum 會是更好的選擇。
<a href="http://rajkiran-dba.blogspot.com/2016/06/how-to-setup-mongodb-connector-for-bi.html">http://rajkiran-dba.blogspot.com/2016/06/how-to-setup-mongodb-connector-for-bi.html</a>
<a href="https://docs.mongodb.com/bi-connector/">https://docs.mongodb.com/bi-connector/</a>
<a href="http://multicorn.org/">http://multicorn.org/</a>
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/31632">https://yq.aliyun.com/articles/31632</a>
《當物流排程遇見postgresql - gis, routing, 機器學習 (獅子,女巫,魔衣櫥)》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/57857">https://yq.aliyun.com/articles/57857</a>
《postgresql 如何輕松搞定行駛、運動軌迹合并和切分》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/54445">https://yq.aliyun.com/articles/54445</a>
《postgresql 百億資料量地理位置資料 近鄰查詢性能》
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《利用openstreetmap（osm）資料搭建一個地圖服務》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/16907">https://yq.aliyun.com/articles/16907</a>
《postgresql 百億資料 秒級響應 正則及模糊查詢》
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《apsaradb for greenplum 雲資料倉庫》
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《greenplum 資料分布黃金法則 - 論分布列與分區的選擇》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/57822">https://yq.aliyun.com/articles/57822</a>
《阿裡雲apsaradb rds使用者 - olap最佳實踐》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/57778">https://yq.aliyun.com/articles/57778</a>
《greenplum 資源隔離的原理與源碼分析》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/57763">https://yq.aliyun.com/articles/57763</a>
《三張圖讀懂greenplum在企業的正确使用姿勢 》
<a href="https://yq.aliyun.com/articles/57736">https://yq.aliyun.com/articles/57736</a>
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