Cassandra vs MongoDB: diferencia entre Cassandra y MongoDB [2022]
Publicado: 2021-01-03Tabla de contenido
Introducción
Cassandra y MongoDB se encuentran entre las bases de datos NoSQL más famosas utilizadas por empresas grandes y pequeñas y se puede confiar en su escalabilidad. Cassandra se lanzó a fines de 2008 y, después de un año, también se lanzó MongoDB. Además del hecho de que ambos son de código abierto, existen múltiples factores contrastantes entre ellos.
Echemos un vistazo a ellos uno por uno.
Estructuración de datos
Cassandra se parece más a RDBMS si hablamos de la forma en que almacena la información. Almacena datos estructurados en tablas y sigue un arreglo basado en columnas. Sin embargo, a diferencia de RDBMS, puede crear columnas y tablas muy rápidamente.
Además, no es necesario que todas las líneas de Cassandra tengan una columna similar. La base de datos depende de la clave esencial para traer información.
Considerando que, MongoDB puede considerarse como una base de datos orientada a objetos. Utiliza BSON (Binary JSON) para almacenar información. MongoDB puede mantener diferentes estructuras de objetos e incluso ofrece la opción de crear estructuras anidadas.
Si comparamos con Cassandra, MongoDB es mucho más flexible ya que el usuario no debe tener un esquema JSON. También da la opción de tratar con esquemas si es necesario en algunos casos.
Lenguaje de consulta
Cassandra utiliza Cassandra Query Language (CQL) para obtener los datos necesarios. CQL es fundamentalmente lo mismo que SQL. CQL es muy fácil de aprender para cualquier profesional de datos que esté bien familiarizado con SQL.
MongoDB ofrece alternativas significativamente mejores en este escenario, principalmente porque almacena información en registros similares a JSON. Los supervisores pueden solicitar datos de MongoDB a través del shell de Mongo, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass y Ruby.
Índices secundarios
Los índices secundarios son valiosos para obtener los datos que son principalmente un atributo no clave. En última instancia, Cassandra no mantiene índices secundarios. Depende de las claves principales para obtener datos.
MongoDB se inclina hacia los índices para obtener los datos requeridos. La compatibilidad con índices secundarios ayuda a MongoDB a mejorar las velocidades de consulta.
Es posible consultar cualquier propiedad de un elemento, incluidos los objetos anidados, también en unos minutos.
Escalabilidad
Para mejorar la escalabilidad de escritura del sistema, Cassandra permite que el administrador tenga múltiples nodos maestros. Un administrador puede definir la cantidad total de nodos que se requerirán en un clúster. Se puede juzgar el nivel de escalabilidad de una base de datos por el número de nodos completos.
Por otro lado, MongoDB ha habilitado solo un nodo maestro. El resto de los nodos actúan como esclavos dentro del clúster. Aunque los datos se definirán en el nodo maestro, los nodos esclavos están configurados como de solo lectura.
La escalabilidad de MongoDB se ve afectada en comparación con Cassandra, principalmente debido a esta arquitectura maestro-esclavo. Se puede mejorar la escalabilidad de MongoDB a través de técnicas de fragmentación. Más información sobre Cassandra frente a Hadoop.
La característica contrastante subyacente en el proceso de interpretación entre los dos es la forma en que manejan la tolerancia a fallas. Cassandra puede definir un clúster incluso cuando un nodo en particular falla porque permite varios maestros.
Por otro lado, MongoDB obliga al administrador a esperar de 10 a 40 segundos si un nodo falla y quiere ingresar alguna información.
Es debido al comportamiento maestro único de MongoDB. Con todo, Cassandra es mucho mejor que MongoDB en términos de disponibilidad.
Agregación
Para ejecutar consultas complejas, la mayoría de los usuarios utilizan la agregación en estos días. En Cassandra, no hay soporte incorporado para ningún sistema de agregación. La mayoría de los usuarios tienen que encontrar una solución para utilizar los beneficios de la agregación.
Para esto, los administradores utilizan múltiples herramientas de terceros como Hadoop y Spark.
A diferencia de Cassandra, MongoDB viene con un marco de agregación. Para agregar datos almacenados, puede hacer uso de la tubería ETL y dar resultados.
Aunque es una manera fácil de hacer esto, el método de agregación integrado se ejecuta solo con tráfico bajo a medio. Por lo tanto, se vuelve un desafío escalar a medida que el marco de agregación se vuelve cada vez más complejo.
Rendimiento
La evaluación del desempeño de estos requiere el análisis de muchos factores. Todo se tiene en cuenta, desde el tipo de esquema que utiliza (que afecta directamente a las velocidades de consulta) hasta las características de carga de entrada y salida (responsable del rendimiento de una base de datos).
Cassandra fue un claro ganador en las operaciones orientadas a la escritura según un informe de referencia de 2018 sobre Cassandra vs MongoDB.
Licencia
La concesión de licencias no es un problema importante en ambas bases de datos, ya que se abren como software gratuito de código abierto. Si alguien quiere optar por Cassandra de nivel empresarial, los proveedores externos como Datastax ofrecen planes individuales. Mientras que su compañía de software homónima generalmente pasa por alto a MongoDB.
Los planes de suscripción están disponibles para ambos en diferentes niveles. Además, cualquiera puede usar AWS para alojar la base de datos en nubes públicas, ya que AWS brinda soporte integrado. Obtenga más información sobre las 5 mejores herramientas de Big Data
Conclusión
Las organizaciones buscan continuamente innovaciones nuevas y creativas para aprovechar, y las bases de datos como MongoDB y Cassandra son una de ellas. Estas habilidades de la nueva era son valiosas para prosperar en un entorno competitivo donde las necesidades cambian con la llegada de una nueva tecnología.
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