Cassandra 대 MongoDB: Cassandra와 MongoDB의 차이점 [2022]
게시 됨: 2021-01-03목차
소개
Cassandra 및 MongoDB는 대기업에서 중소기업에서 사용하는 가장 유명한 NoSQL 데이터베이스 중 하나이며 확장성을 신뢰할 수 있습니다. Cassandra는 2008년 말에 출시되었고 1년 후에 MongoDB도 출시되었습니다. 둘 다 오픈 소스라는 사실 외에도 둘 사이에는 여러 대조 요소가 있습니다.
하나씩 살펴보겠습니다.
데이터 구조화
Cassandra는 정보를 저장하는 방식에 대해 이야기하면 RDBMS와 비슷합니다. 테이블에 구조화된 데이터를 저장하고 열 기반 배열을 따릅니다. 그러나 RDBMS와 달리 열과 테이블을 매우 빠르게 만들 수 있습니다.
또한 Cassandra의 모든 라인은 유사한 열을 가질 필요가 없습니다. 데이터베이스는 정보를 가져오는 필수 키에 의존합니다.
반면 MongoDB는 객체 지향 데이터베이스로 간주될 수 있습니다. BSON(Binary JSON)을 사용하여 정보를 저장합니다. MongoDB는 다양한 객체 구조를 유지할 수 있으며 중첩 구조를 생성하는 옵션도 제공합니다.
Cassandra와 비교하면 MongoDB는 사용자가 JSON 스키마가 없어야 하므로 훨씬 유연합니다. 또한 경우에 따라 필요한 경우 스키마를 처리할 수 있는 옵션도 제공합니다.
쿼리 언어
Cassandra는 필요한 데이터를 얻기 위해 Cassandra 쿼리 언어(CQL)를 사용합니다. CQL은 기본적으로 SQL과 동일합니다. CQL은 SQL에 대해 잘 알고 있는 모든 데이터 전문가가 배우기 매우 쉽습니다.
MongoDB는 JSON과 같은 레코드에 정보를 저장하기 때문에 이 시나리오에서 훨씬 더 나은 대안을 제공합니다. 감독자는 Mongo 셸, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass 및 Ruby를 통해 MongoDB 데이터를 요청할 수 있습니다.
보조 인덱스
보조 인덱스는 주로 키가 아닌 속성인 데이터를 가져오는 데 유용합니다. Cassandra는 궁극적으로 보조 인덱스를 지원하지 않습니다. 데이터를 가져오는 기본 키에 따라 다릅니다.
MongoDB는 필요한 데이터를 가져오기 위해 인덱스에 의존합니다. 보조 인덱스와의 호환성은 MongoDB가 조회 속도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
중첩된 개체를 포함하여 항목의 속성을 아주 짧은 시간 내에 조회하는 것도 생각할 수 있습니다.
확장성
시스템의 쓰기 확장성을 향상시키기 위해 Cassandra는 관리자가 여러 마스터 노드를 가질 수 있도록 합니다. 관리자는 클러스터에 필요한 총 노드 수를 정의할 수 있습니다. 풀 노드의 수로 데이터베이스의 확장성 수준을 판단할 수 있습니다.
반면 MongoDB는 하나의 마스터 노드만 활성화했습니다. 나머지 노드는 클러스터 내에서 슬레이브로 작동합니다. 데이터는 마스터 노드에 정의되지만 슬레이브 노드는 읽기 전용으로 설정됩니다.
MongoDB의 확장성은 주로 이 마스터-슬레이브 아키텍처로 인해 Cassandra에 비해 타격을 입습니다. 샤딩 기술을 통해 MongoDB의 확장성을 높일 수 있습니다. 카산드라와 하둡에 대해 알아보세요.
둘 사이의 해석 프로세스에서 근본적인 대조 기능은 내결함성을 처리하는 방식입니다. Cassandra는 여러 마스터를 허용하기 때문에 특정 노드가 실패하더라도 클러스터를 정의할 수 있습니다.
반면에 MongoDB는 노드가 실패하고 일부 정보를 입력하려는 경우 관리자가 10~40초를 기다리도록 합니다.
MongoDB의 단일 마스터 동작 때문입니다. 대체로 Cassandra는 가용성 측면에서 MongoDB보다 훨씬 뛰어납니다.
집합
복잡한 쿼리를 실행하기 위해 오늘날 대부분의 사용자는 집계를 사용합니다. Cassandra에는 집계 시스템에 대한 기본 제공 지원이 없습니다. 대부분의 사용자는 집계의 이점을 활용하기 위한 해결 방법을 찾아야 합니다.
이를 위해 Hadoop 및 Spark와 같은 관리자가 여러 타사 도구를 사용합니다.
Cassandra와 달리 MongoDB에는 집계 프레임워크가 포함되어 있습니다. 저장된 데이터를 집계하기 위해 ETL 파이프라인을 사용하고 결과를 제공할 수 있습니다.
이 작업을 수행하는 쉬운 방법이지만 기본 제공 집계 방법은 낮거나 중간 정도의 트래픽에서만 실행됩니다. 따라서 집계 프레임워크가 계속 복잡해짐에 따라 확장하기가 어려워집니다.
성능
이들에 대한 성능 평가는 많은 요인에 대한 분석을 필요로 합니다. 사용하는 스키마 유형(쿼리 속도에 직접적인 영향을 미침)부터 입력 및 출력 로드 특성(데이터베이스 성능을 담당함)까지 모든 것이 고려됩니다.
Cassandra는 Cassandra 대 MongoDB에 대한 2018년 벤치마크 보고서에 따라 쓰기 지향 작업에서 확실한 승자였습니다.
라이선스
라이선스는 오픈 소스, 자유 소프트웨어로 열리기 때문에 두 데이터베이스 모두에서 중요한 문제가 아닙니다. 누군가가 엔터프라이즈급 Cassandra를 선택하려는 경우 Datastax와 같은 타사 공급업체가 개별 계획을 제공합니다. 반면, 그 이름을 딴 소프트웨어 회사는 일반적으로 MongoDB를 간과합니다.
구독 계획은 서로 다른 수준에서 둘 다 사용할 수 있습니다. 또한 AWS가 기본 제공 지원을 제공하므로 누구나 AWS를 사용하여 퍼블릭 클라우드에서 데이터베이스를 호스팅할 수 있습니다. 상위 5가지 빅 데이터 도구에 대해 자세히 알아보기
결론
조직은 계속해서 새롭고 창의적인 혁신을 추구하고 있으며 MongoDB 및 Cassandra와 같은 데이터베이스가 그 중 하나입니다. 이러한 새로운 시대의 능력은 새로운 기술의 도래와 함께 요구 사항이 변화하는 경쟁 환경에서 번성하는 데 가치가 있습니다.
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