一直以來，傳統的關系型數據庫已經成為支持互聯網應用的基礎，但隨著互聯網應用的不斷增長，面對海量數據的持續增長，傳統的關系型數據庫的可擴展性和性能卻難以滿足需求。在這種情況下，關系型數據庫可能會出現嚴重的性能和可擴展性問題，從而降低了數據分析的效率。

此外，對于數據分析，傳統的關系型數據庫還有另外一個問題，那就是其SQL語言的結構化性，它的查詢語句和編程語言的操作手法偏差較大，無法方便地構建復雜的分析工作流程。

與此同時，MongoDB作為非關系型數據庫，則具有很強的擴展性和高性能，不僅能夠將大型數據庫分片，還提供了Ansible模塊，能夠更方便地管理分片集群。

而R語言作為一種開源數據分析工具，具有強大的數據分析能力，在統計分析、數據挖掘等方面，R語言所提供的工具也能夠很好地支持復雜的分析需求。

因此，如果將R語言與MongoDB結合起來，就可以實現在MongoDB的超規模數據上進行數據分析，可在不停止MongoDB程序的情況下，從MongoDB摘取數據，然后在R語言中進行復雜的數據分析，從而極大地簡化用戶的數據分析工作。

為了實現上述功能，R語言與MongoDB的強強聯合也是容易的，只需要在R腳本中指定MongoDB的服務器地址、用戶名、密碼，就可以實現數據轉移，并可使用R中的豐富的統計分析、數據挖掘等函數實現數據處理與分析，如下代碼所示：

library(rmongodb)

# Connect to MongoDB server

uri

username=”username”,

password=”password”)

mongo.connect(uri)

# Fetch data from MongoDB

data_obj

ns=”collection_name”)

# Process and analyze data in R

data_matrix

fit

最終，R語言與MongoDB的強強聯合，不僅可以實現大規模數據的可擴展性，而且可以使得復雜的數據分析能夠在MongoDB的數據上非?？焖俚膶崿F，加快數據分析的效率，大大提高用戶的數據分析體驗。