Cassandra vs MongoDB : Différence entre Cassandra et MongoDB [2022]
Publié: 2021-01-03Table des matières
introduction
Cassandra et MongoDB sont parmi les bases de données NoSQL les plus connues utilisées par les grandes et les petites entreprises et peuvent être invoquées pour l'évolutivité. Cassandra a été lancé fin 2008, et après un an, MongoDB a également été lancé. Outre le fait que les deux sont open-source, il existe de multiples facteurs de contraste entre eux.
Jetons un coup d'œil à eux un par un.
Structuration des données
Cassandra ressemble plus à RDBMS si nous parlons de la façon dont il stocke les informations. Il stocke les données structurées dans des tableaux et suit l'arrangement basé sur les colonnes. Cependant, contrairement au RDBMS, vous pouvez créer des colonnes et des tableaux très rapidement.
De plus, chaque ligne de Cassandra n'a pas besoin d'avoir une colonne similaire. La base de données dépend de la clé essentielle pour apporter des informations.
Alors que MongoDB peut être considéré comme une base de données orientée objet. Il utilise BSON (Binary JSON) pour stocker des informations. MongoDB peut prendre en charge différentes structures d'objets et offre même la possibilité de créer des structures imbriquées.
Si l'on compare avec Cassandra, MongoDB est beaucoup plus flexible car l'utilisateur ne doit pas avoir de schéma JSON. Il donne également la possibilité de traiter les schémas si nécessaire dans certains cas.
Langage de requête
Cassandra utilise Cassandra Query Language (CQL) pour obtenir les données requises. CQL est fondamentalement identique à SQL. CQL est très facile à apprendre pour tout professionnel des données connaissant bien SQL.
MongoDB offre des alternatives nettement meilleures dans ce scénario, principalement parce qu'il stocke des informations dans des enregistrements de type JSON. Les superviseurs peuvent demander des données MongoDB via le shell Mongo, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass et Ruby.
Index secondaires
Les index secondaires sont précieux pour obtenir les données qui sont principalement un attribut non clé. Cassandra ne respecte finalement pas les index secondaires. Cela dépend des clés primaires pour récupérer les données.
MongoDB se penche sur les index pour récupérer les données requises. La compatibilité avec les index secondaires aide MongoDB à améliorer les vitesses d'interrogation.
Il est concevable d'interroger n'importe quelle propriété d'un élément, y compris des objets imbriqués, cela aussi en quelques instants.
Évolutivité
Pour améliorer l'évolutivité en écriture du système, Cassandra permet à l'administrateur d'avoir plusieurs nœuds maîtres. Un administrateur peut définir le nombre total de nœuds qui seront requis dans un cluster. On peut juger du niveau d'évolutivité d'une base de données sur le nombre de nœuds complets.
D'autre part, MongoDB n'a activé qu'un seul nœud maître. Le reste des nœuds agissent comme des esclaves au sein du cluster. Même si les données seront définies dans le nœud maître, les nœuds esclaves sont configurés en lecture seule.
L'évolutivité de MongoDB est affectée par rapport à Cassandra, principalement à cause de cette architecture maître-esclave. On peut améliorer l'évolutivité de MongoDB grâce à des techniques de partitionnement. En savoir plus sur Cassandra contre hadoop.
La caractéristique contrastée sous-jacente dans le processus d'interprétation entre les deux est la façon dont ils gèrent la tolérance aux pannes. Cassandra peut définir un cluster même lorsqu'un nœud particulier échoue car il autorise plusieurs maîtres.
D'autre part, MongoDB oblige l'administrateur à attendre 10 à 40 secondes si un nœud tombe en panne et souhaite saisir des informations.
C'est à cause du comportement de maître unique de MongoDB. Dans l'ensemble, Cassandra est bien meilleure que MongoDB en termes de disponibilité.
Agrégation
Pour exécuter des requêtes complexes, la plupart des utilisateurs utilisent l'agrégation de nos jours. Dans Cassandra, il n'y a pas de support intégré pour un système d'agrégation. La plupart des utilisateurs doivent trouver une solution de contournement pour utiliser les avantages de l'agrégation.
Pour cela, plusieurs outils tiers sont utilisés par les administrateurs comme Hadoop et Spark.
Contrairement à Cassandra, MongoDB est livré avec un framework d'agrégation. Pour agréger les données stockées, il peut utiliser le pipeline ETL et donner des résultats.
Bien qu'il s'agisse d'un moyen simple de le faire, la méthode d'agrégation intégrée ne s'exécute que sur un trafic faible à moyen. Par conséquent, il devient difficile de le mettre à l'échelle car le cadre d'agrégation ne cesse de devenir complexe.
Performance
L'évaluation des performances de ceux-ci nécessite l'analyse d'un grand nombre de facteurs. Tout est pris en compte depuis le type de schéma que vous utilisez (qui affecte directement les vitesses de requête) jusqu'aux caractéristiques de charge d'entrée et de sortie (responsables des performances d'une base de données).
Cassandra a été clairement gagnante dans les opérations orientées écriture selon un rapport de référence de 2018 sur Cassandra vs MongoDB.
Licence
L'octroi de licences n'est pas un problème important dans les deux bases de données car elles s'ouvrent en tant que logiciels libres et open source. Si quelqu'un souhaite opter pour Cassandra de niveau entreprise, des fournisseurs tiers tels que Datastax proposent des plans individuels. Alors que sa société de logiciels éponyme néglige généralement MongoDB.
Des plans d'abonnement sont disponibles pour les deux à différents niveaux. De plus, n'importe qui peut également utiliser AWS pour héberger la base de données sur des clouds publics, car AWS offre une prise en charge intégrée. En savoir plus sur les 5 meilleurs outils Big Data
Conclusion
Les organisations sont continuellement à la recherche d'innovations nouvelles et créatives à exploiter, et des bases de données comme MongoDB et Cassandra en font partie. Ces capacités du nouvel âge sont précieuses pour s'épanouir dans un environnement concurrentiel où les besoins changent avec l'arrivée d'une nouvelle technologie.
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