Добавил видео о NoSQL базах данных в контексте аналитики, а именно об их использовании в качестве ИСТОЧНИКА данных для аналитических решений. В качестве примера выбрал документ-ориентированную базу данных MongoDB. После обзора стандартной архитектуры аналитического решения, возможных use cases и обсуждения особенностей MongoDB и ее структуры, перешел к практическим упражнениям: - установка MongoDB через Docker Compose; - создание облачной (бесплатной) версии MongoDB Atlas; - написание запросов к базе данных. В завершение рассмотрел основные способы извлечения данных из MongoDB: - low-code/no-code: Matillion, Fivetran; - code-based: Meltano, AirByte, Python, Airflow. Не затронул только стриминг данных с помощью Kafka Connect или Debezium. Ссылка на видео: https://youtu.be/bzTfn7WI5h8?si=W9jnt6cwqi8vhqQH 00:19 Welcome Message 01:00 NoSQL use cases for Data Professionals 07:31 Amazon Oracle Migration 00:12:08 MongoDB is a bad choice for data warehouse 00:13:21 MongoDB introduction 00:18:49 MongoDB elements 00:21:17 JSON, JSON Object, JS Object, BSON 23:41 MongoDB Installation 25:07 MongoDB Atlas Cluster Overview 25:28 MongoDB Charts Overview 30:40 Running MongoDB in Docker Compose 35:00 MongoDB GUIs Overview 38:49 Connect MongoDB Atlas with CLI 42:42 Query MongoDB collections 51:15 Data Integration with MongoDB using Low Code Applications, Python and Airflow Ссылка текст и код: https://github.com/surfalytics/analytics-course/blob/main/02_getting_started_with_databases/06_nosql_databases/mongodb/readme.md