Cassandra vs MongoDB: differenza tra Cassandra e MongoDB [2022]
Pubblicato: 2021-01-03Sommario
introduzione
Cassandra e MongoDB sono tra i database NoSQL più famosi utilizzati da grandi e piccole imprese e possono essere utilizzati per la scalabilità. Cassandra è stata lanciata alla fine del 2008 e dopo un anno è stato lanciato anche MongoDB. A parte il fatto che entrambi sono open-source, ci sono molteplici fattori contrastanti tra di loro.
Diamo un'occhiata a loro uno per uno.
Strutturazione dei dati
Cassandra è più simile a RDBMS se parliamo del modo in cui memorizza le informazioni. Memorizza i dati strutturati in tabelle e segue la disposizione basata su colonne. Tuttavia, a differenza di RDBMS, puoi creare colonne e tabelle molto rapidamente.
Inoltre, ogni riga in Cassandra non ha bisogno di avere una colonna simile. Il database dipende dalla chiave essenziale per portare le informazioni.
Mentre MongoDB può essere considerato un database orientato agli oggetti. Utilizza BSON (Binary JSON) per memorizzare le informazioni. MongoDB può supportare diverse strutture di oggetti e offre anche la possibilità di creare strutture nidificate.
Se confrontiamo con Cassandra, MongoDB è molto più flessibile in quanto l'utente non deve avere uno schema JSON. Dà anche la possibilità di gestire gli schemi, se necessario, in alcuni casi.
Linguaggio di interrogazione
Cassandra utilizza Cassandra Query Language (CQL) per ottenere i dati richiesti. CQL è fondamentalmente lo stesso di SQL. CQL è molto facile da imparare per qualsiasi professionista dei dati che conosce bene SQL.
MongoDB offre alternative significativamente migliori in questo scenario principalmente perché memorizza le informazioni in record simili a JSON. I supervisori possono richiedere i dati MongoDB tramite la shell Mongo, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass e Ruby.
Indici secondari
Gli indici secondari sono preziosi per ottenere i dati che sono principalmente un attributo non chiave. Cassandra alla fine non sostiene gli indici secondari. Dipende dalle chiavi primarie per recuperare i dati.
MongoDB si appoggia agli indici per il recupero dei dati richiesti. La compatibilità con gli indici secondari aiuta MongoDB a migliorare le velocità di richiesta.
È possibile interrogare qualsiasi proprietà di un elemento, inclusi gli oggetti nidificati, anche in pochi istanti.
Scalabilità
Per migliorare la scalabilità in scrittura del sistema, Cassandra consente all'amministratore di avere più nodi master. Un amministratore può definire il numero totale di nodi che saranno richiesti in un cluster. Si può giudicare il livello di scalabilità di un database dal numero di nodi completi.
D'altra parte, MongoDB ha abilitato un solo nodo master. Il resto dei nodi funge da slave all'interno del cluster. Anche se i dati verranno definiti nel nodo master, i nodi slave sono configurati come di sola lettura.
La scalabilità di MongoDB viene compromessa rispetto a Cassandra, principalmente a causa di questa architettura master-slave. Si può migliorare la scalabilità di MongoDB attraverso tecniche di sharding. Ulteriori informazioni su Cassandra vs hadoop.
La caratteristica di contrasto di fondo nel processo di interpretazione tra i due è il modo in cui gestiscono la tolleranza agli errori. Cassandra può definire un cluster anche quando un particolare nodo si guasta perché consente più master.
D'altra parte, MongoDB costringe l'amministratore ad attendere da 10 a 40 secondi se un nodo si guasta e desidera inserire alcune informazioni.
È a causa del comportamento del singolo master di MongoDB. Tutto sommato, Cassandra è molto meglio di MongoDB in termini di disponibilità.
Aggregazione
Per eseguire query complesse, oggigiorno la maggior parte degli utenti utilizza l'aggregazione. In Cassandra non è disponibile alcun supporto integrato per alcun sistema di aggregazione. La maggior parte degli utenti deve trovare una soluzione alternativa per utilizzare i vantaggi dell'aggregazione.
Per questo, gli amministratori utilizzano più strumenti di terze parti come Hadoop e Spark.
A differenza di Cassandra, MongoDB è dotato di un framework di aggregazione. Per aggregare i dati archiviati, può utilizzare la pipeline ETL e fornire risultati.
Sebbene sia un modo semplice per eseguire questa operazione, il metodo di aggregazione integrato viene eseguito solo su un traffico medio-basso. Pertanto, diventa difficile scalare man mano che il framework di aggregazione continua a diventare complesso.
Prestazione
La valutazione delle prestazioni di questi richiede l'analisi di molti fattori. Tutto viene preso in considerazione dal tipo di schema utilizzato (che influisce direttamente sulle velocità delle query) alle caratteristiche di carico di input e output (responsabili delle prestazioni di un database).
Cassandra è stata un chiaro vincitore nelle operazioni orientate alla scrittura secondo un rapporto di benchmark del 2018 su Cassandra vs MongoDB.
Licenza
La licenza non è un problema significativo in entrambi i database poiché si aprono come software open source e gratuito. Se qualcuno vuole optare per Cassandra di livello aziendale, fornitori di terze parti come Datastax offrono piani individuali. Considerando che la sua omonima società di software di solito trascura MongoDB.
I piani di abbonamento sono disponibili per entrambi a diversi livelli. Inoltre, chiunque può utilizzare AWS anche per ospitare il database su cloud pubblici poiché AWS offre supporto integrato. Ulteriori informazioni sui 5 principali strumenti per Big Data
Conclusione
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