CassandraとMongoDB：CassandraとMongoDBの違い[2022]
公開: 2021-01-03目次
序章
CassandraとMongoDBは、大企業から中小企業で使用される最も有名なNoSQLデータベースのひとつであり、スケーラビリティを信頼できます。 Cassandraは2008年後半にリリースされ、1年後にMongoDBもリリースされました。 どちらもオープンソースであるという事実とは別に、それらの間には複数の対照的な要素があります。
それらを一つずつ見ていきましょう。
データの構造化
Cassandraは、情報の格納方法について言えば、RDBMSに似ています。 テーブルに構造化されたデータを格納し、列ベースの配置に従います。 ただし、RDBMSとは対照的に、列とテーブルを非常にすばやく作成できます。
また、Cassandraのすべての行に同様の列がある必要はありません。 データベースは、情報を提供するための重要なキーに依存しています。
一方、MongoDBはオブジェクト指向データベースと見なすことができます。 BSON（Binary JSON）を利用して情報を保存します。 MongoDBは、さまざまなオブジェクト構造をサポートでき、ネストされた構造を作成するオプションも提供します。
Cassandraと比較すると、ユーザーがJSONスキーマを持っていてはならないため、MongoDBの方がはるかに柔軟性があります。 また、場合によっては、必要に応じてスキーマを処理するオプションも提供します。
クエリ言語
Cassandraは、必要なデータを取得するためにCassandraクエリ言語（CQL）を利用します。 CQLは基本的にSQLと同じです。 CQLは、SQLに精通しているデータ専門家にとって非常に簡単に習得できます。
MongoDBは、主にJSONのようなレコードに情報を格納するため、このシナリオで大幅に優れた代替手段を提供します。 監督者は、Mongoシェル、PHP、Perl、Python、Node.js、Java、Compass、Rubyを介してMongoDBデータをリクエストできます。
二次インデックス
セカンダリインデックスは、主に非キー属性であるデータを取得するために役立ちます。 Cassandraは、最終的にセカンダリインデックスをサポートしません。 データをフェッチするのは主キーに依存します。
MongoDBは、必要なデータをフェッチするためのインデックスに傾いています。 セカンダリインデックスとの互換性は、MongoDBが照会速度を向上させるのに役立ちます。
ネストされたオブジェクトを含むアイテムのプロパティを、ほんの少しの時間で照会することも考えられます。
スケーラビリティ
システムの書き込みスケーラビリティを強化するために、Cassandraでは管理者が複数のマスターノードを持つことができます。 管理者は、クラスターで必要となるノードの総数を定義できます。 フルノードの数でデータベースのスケーラビリティのレベルを判断できます。
一方、MongoDBは1つのマスターノードのみを有効にしました。 残りのノードは、クラスター内でスレーブとして機能します。 データはマスターノードで定義されますが、スレーブノードは読み取り専用として構成されます。
MongoDBのスケーラビリティは、主にこのマスタースレーブアーキテクチャのために、Cassandraと比較して打撃を受けます。 シャーディング手法を使用して、MongoDBのスケーラビリティを強化できます。 CassandraとHadoopについて学びます。
2つの間の解釈プロセスの根本的な対照的な機能は、フォールトトレランスを処理する方法です。 Cassandraは、複数のマスターを許可するため、特定のノードに障害が発生した場合でもクラスターを定義できます。
一方、MongoDBは、ノードに障害が発生して情報を入力したい場合、管理者に10〜40秒の待機を強制します。
これは、MongoDBの単一のマスター動作によるものです。 全体として、Cassandraは可用性の点でMongoDBよりもはるかに優れています。
集約
最近では、複雑なクエリを実行するために、ほとんどのユーザーが集計を使用しています。 Cassandraには、集約システムの組み込みサポートはありません。 ほとんどのユーザーは、集約の利点を利用するための回避策を見つける必要があります。
このために、HadoopやSparkなどの管理者は複数のサードパーティツールを使用しています。
Cassandraとは異なり、MongoDBには集約フレームワークが搭載されています。 保存されたデータを集約するために、ETLパイプラインを利用して結果を出すことができます。
これを行うのは簡単な方法ですが、組み込みの集約方法は、低から中程度のトラフィックでのみ実行されます。 したがって、集約フレームワークが複雑になり続けるにつれて、スケーリングが困難になります。
パフォーマンス
これらのパフォーマンス評価には、多くの要因の分析が必要です。 使用するスキーマのタイプ（クエリ速度に直接影響する）から、入力および出力の負荷特性（データベースのパフォーマンスに影響する）まで、すべてが考慮されます。
CassandraとMongoDBに関する2018年のベンチマークレポートによると、Cassandraは書き込み指向の操作で明らかに勝者でした。
ライセンス
どちらのデータベースもオープンソースのフリーソフトウェアとしてオープンしているため、ライセンスは重要な問題ではありません。 エンタープライズグレードのCassandraを選択したい場合は、Datastaxなどのサードパーティベンダーが個別のプランを提供します。 一方、同名のソフトウェア会社は通常、MongoDBを見落としています。
サブスクリプションプランは、さまざまなレベルで両方に利用できます。 さらに、AWSは組み込みのサポートを提供するため、誰でもAWSを使用してパブリッククラウドでデータベースをホストできます。 トップ5ビッグデータツールの詳細
結論
組織は絶えず新しい創造的なイノベーションを探し求めており、MongoDBやCassandraなどのデータベースもその1つです。 これらの新時代の能力は、新しいテクノロジーの到来とともにニーズが変化する競争の激しい環境で繁栄するために価値があります。
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