要使用文档数据库执行实时分析，您需要利用其灵活的模式和查询功能，同时针对快速数据摄取和处理进行优化。 像 MongoDB、Couchbase 或 Amazon DocumentDB 这样的文档数据库将数据存储为类似 JSON 的文档，这允许动态结构，但需要特定的策略来有效处理分析工作负载。 关键是在数据库的优势（水平可扩展性和文档灵活性）与最小化延迟和实时计算聚合的技术之间取得平衡。
一种方法是使用内置的聚合管道。 例如，MongoDB 的聚合框架允许您通过过滤、分组和动态计算指标等阶段处理数据。 通过构造管道以关注最近的数据（例如，按时间戳过滤），您可以分析写入的传入文档。 对于时间敏感的指标，预聚合非常有用：您可能会在新数据到达时递增计数器或更新文档中的摘要字段。 这避免了查询期间的完整扫描。 变更流（在 MongoDB 和 Couchbase 中可用）是另一种工具——它们允许您订阅数据更改并触发立即处理。 例如，流媒体服务可以使用变更流来实时更新用户观看内容时的观看时长统计信息。
另一种策略涉及与外部工具集成。 许多团队将文档数据库与 Apache Kafka 或 Apache Flink 等流处理系统配对。 例如，Kafka 可以捕获文档更新并将它们转发到 Flink 以进行复杂的事件处理，例如检测存储在 MongoDB 中的物联网传感器数据中的异常。 这减轻了数据库的计算密集型任务，同时保持了低延迟。 此外，索引至关重要：在过滤器或聚合中使用的字段（例如，时间戳、用户 ID）应该被索引以加快查询速度。 Couchbase 等数据库支持的物化视图也可以预先计算频繁的聚合（例如，每日销售总额）并以增量方式刷新它们。
最后，架构选择很重要。 分片将数据分布在节点上，从而可以对大型数据集进行并行处理。 像 Redis 这样的缓存层可以存储热门分析结果（例如，实时仪表板）以减少数据库负载。 然而，文档数据库并不适用于所有分析工作负载——复杂的连接或繁重的临时查询可能需要将数据导出到专用的分析引擎。 正确的方法取决于用例的具体情况：结合原生数据库功能、流处理和仔细的数据建模可确保高效的实时分析，而不会牺牲可扩展性。