Қазіргі әлемде мамандар мен олар құрған ақпараттық жүйелер үлкен көлемде деректерді сақтау, өңдеу және
жылжыту қажеттілігіне көбірек ұшырайды. Үлкен мәліметтердің үлкен көлемін анықтау үлкен жылдамдықты
және өңдеуді нақты уақыт режимінде қабылдауды талап ететін деректердің үлкен көлемін сақтау және талдау
сияқты технологияларды білдіреді. Бұл жағдайда үлкен көлемдер, жинақталудың жоғары деңгейі және «үлкен
деректердің» қатаң ішкі құрылымының болмауы қарастырылады. Мұның бәрі классикалық реляциялық
мәліметтер базасы оларды сақтау үшін өте қолайлы емес дегенді білдіреді. Бұл мақалада біз NoSQL көмегімен
дәріханалар тізбегі үшін үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеудің шешімдерін көрсеттік.
Бұл жұмыста NoSQL, соның ішінде MongoDB қолдану арқылы деректердің үлкен көлемін модельдеу
технологиялары ұсынылған, сонымен қатар оны тиімді орындауға мүмкіндік бермейтін шешімдер мен шектеулер
талданған. Үлкен деректермен жұмыс істеудің үш заманауи тәсілдеріне шолу жасалынған: NoSQL, DataMining
және оқиғалар ағынын нақты уақыт режимінде өңдеу. Бұл мақалада зерттелген әдістер мен технологияны
қолдану ретінде біз үлкен деректерді өңдеуге, іздеуге, талдауға, болжауға арналған дәріханалар базасын
қарастырамыз. Сондай-ақ, NoSQL-ді қолдану кезінде біз параллель құрылымдалған және нашар құрылымдалған
мәліметтермен жұмысты әр түрлі аспектілерде көрсетіп, дәріхана қызметкерлері үшін жаңадан жасалған
қосымшаның салыстырмалы талдауын көрсеттік.