Cassandra vs. MongoDB: Unterschied zwischen Cassandra & MongoDB [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-03Inhaltsverzeichnis
Einführung
Cassandra und MongoDB gehören zu den bekanntesten NoSQL-Datenbanken, die von großen bis kleinen Unternehmen verwendet werden, und können sich auf die Skalierbarkeit verlassen. Cassandra wurde Ende 2008 eingeführt, und nach einem Jahr wurde auch MongoDB eingeführt. Abgesehen davon, dass beide Open Source sind, gibt es mehrere gegensätzliche Faktoren zwischen ihnen.
Schauen wir sie uns nacheinander an.
Strukturierung von Daten
Cassandra ähnelt eher RDBMS, wenn wir über die Art und Weise sprechen, wie es Informationen speichert. Es speichert Daten strukturiert in Tabellen und folgt einer spaltenbasierten Anordnung. Im Gegensatz zu RDBMS können Sie Spalten und Tabellen jedoch sehr schnell erstellen.
Außerdem muss nicht jede Zeile in Cassandra eine ähnliche Spalte haben. Die Datenbank hängt von dem wesentlichen Schlüssel ab, um Informationen zu bringen.
Während MongoDB als objektorientierte Datenbank betrachtet werden kann. Es verwendet BSON (Binary JSON), um Informationen zu speichern. MongoDB kann verschiedene Objektstrukturen aufrechterhalten und bietet sogar die Möglichkeit, verschachtelte Strukturen zu erstellen.
Im Vergleich zu Cassandra ist MongoDB viel flexibler, da der Benutzer kein JSON-Schema haben muss. Es bietet auch die Möglichkeit, in einigen Fällen bei Bedarf mit Schemas umzugehen.
Abfragesprache
Cassandra verwendet Cassandra Query Language (CQL), um die erforderlichen Daten zu erhalten. CQL ist im Grunde dasselbe wie SQL. CQL ist für jeden Datenexperten, der mit SQL gut vertraut ist, sehr einfach zu erlernen.
MongoDB bietet in diesem Szenario wesentlich bessere Alternativen, hauptsächlich weil es Informationen in JSON-ähnlichen Datensätzen speichert. Aufseher können MongoDB-Daten über die Mongo-Shell, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass und Ruby anfordern.
Sekundäre Indizes
Sekundärindizes sind wertvoll, um Daten zu erhalten, bei denen es sich in erster Linie um Nicht-Schlüsselattribute handelt. Cassandra hält Sekundärindizes letztendlich nicht aufrecht. Es hängt von den Primärschlüsseln ab, um Daten abzurufen.
MongoDB neigt zu Indizes zum Abrufen der erforderlichen Daten. Die Kompatibilität mit sekundären Indizes hilft MongoDB bei der Verbesserung der Abfragegeschwindigkeiten.
Es ist denkbar, jede Eigenschaft eines Elements, einschließlich verschachtelter Objekte, auch in wenigen Augenblicken abzufragen.
Skalierbarkeit
Um die Schreibskalierbarkeit des Systems zu verbessern, ermöglicht Cassandra dem Administrator, mehrere Master-Knoten zu haben. Ein Administrator kann die Gesamtzahl der Knoten definieren, die in einem Cluster erforderlich sind. Die Skalierbarkeit einer Datenbank lässt sich an der Anzahl der Full Nodes ablesen.
Andererseits hat MongoDB nur einen Master-Knoten aktiviert. Der Rest der Knoten fungiert als Slaves innerhalb des Clusters. Obwohl Daten im Master-Knoten definiert werden, sind die Slave-Knoten als schreibgeschützt konfiguriert.
Die Skalierbarkeit von MongoDB wird im Vergleich zu Cassandra vor allem wegen dieser Master-Slave-Architektur beeinträchtigt. Man kann die Skalierbarkeit von MongoDB durch Sharding-Techniken verbessern. Erfahren Sie mehr über Cassandra vs. Hadoop.
Das zugrunde liegende Kontrastmerkmal im Interpretationsprozess zwischen den beiden ist die Art und Weise, wie sie mit Fehlertoleranz umgehen. Cassandra kann selbst dann einen Cluster definieren, wenn ein bestimmter Knoten ausfällt, da es mehrere Master zulässt.
Andererseits zwingt MongoDB den Administrator, 10 bis 40 Sekunden zu warten, wenn ein Knoten ausfällt und Informationen eingeben möchte.
Dies liegt am Single-Master-Verhalten von MongoDB. Alles in allem ist Cassandra in Bezug auf die Verfügbarkeit viel besser als MongoDB.
Anhäufung
Um komplexe Abfragen auszuführen, verwenden die meisten Benutzer heutzutage die Aggregation. In Cassandra gibt es keine integrierte Unterstützung für ein Aggregationssystem. Die meisten Benutzer müssen einen Workaround finden, um die Vorteile der Aggregation zu nutzen.
Zu diesem Zweck werden mehrere Tools von Drittanbietern von Administratoren wie Hadoop und Spark verwendet.
Im Gegensatz zu Cassandra ist MongoDB mit einem Aggregations-Framework ausgestattet. Um gespeicherte Daten zu aggregieren, kann es die ETL-Pipeline nutzen und Ergebnisse ausgeben.
Obwohl dies eine einfache Möglichkeit ist, wird die integrierte Aggregationsmethode nur bei geringem bis mittlerem Datenverkehr ausgeführt. Daher wird die Skalierung schwierig, da das Aggregations-Framework immer komplexer wird.
Leistung
Die Leistungsbewertung dieser erfordert die Analyse vieler Faktoren. Alles wird berücksichtigt, vom verwendeten Schematyp (der sich direkt auf die Abfragegeschwindigkeit auswirkt) bis hin zu den Eingabe- und Ausgabelasteigenschaften (verantwortlich für die Leistung einer Datenbank).
Laut einem Benchmark-Bericht von 2018 zu Cassandra vs. MongoDB war Cassandra ein klarer Gewinner bei schreiborientierten Vorgängen.
Lizenzierung
Die Lizenzierung ist in beiden Datenbanken kein wesentliches Problem, da sie als Open-Source-freie Software geöffnet werden. Wenn sich jemand für Cassandra der Enterprise-Klasse entscheiden möchte, bieten Drittanbieter wie Datastax individuelle Pläne an. Während das gleichnamige Softwareunternehmen MongoDB normalerweise übersieht.
Für beide sind Abonnementpläne auf verschiedenen Ebenen verfügbar. Darüber hinaus kann jeder AWS auch zum Hosten der Datenbank in öffentlichen Clouds verwenden, da AWS integrierten Support bietet. Erfahren Sie mehr über die 5 besten Big-Data-Tools
Fazit
Organisationen sind ständig auf der Suche nach neuen und kreativen Innovationen, an denen sie arbeiten können, und Datenbanken wie MongoDB und Cassandra sind eine davon. Diese New-Age-Fähigkeiten sind wertvoll, um in einem wettbewerbsorientierten Umfeld zu gedeihen, in dem sich die Anforderungen mit der Einführung einer neuen Technologie ändern.
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