Cassandra vs MongoDB: różnica między Cassandra a MongoDB [2022]
Opublikowany: 2021-01-03Spis treści
Wstęp
Cassandra i MongoDB należą do najbardziej znanych baz danych NoSQL używanych przez duże i małe przedsiębiorstwa i można na nich polegać pod względem skalowalności. Cassandra została uruchomiona pod koniec 2008 roku, a po roku uruchomiono również MongoDB. Oprócz tego, że oba są open-source, istnieje między nimi wiele kontrastujących czynników.
Przyjrzyjmy się im jeden po drugim.
Strukturyzacja danych
Cassandra bardziej przypomina RDBMS, jeśli mówimy o sposobie przechowywania informacji. Przechowuje dane uporządkowane w tabelach i postępuje zgodnie z układem kolumn. Jednak w przeciwieństwie do RDBMS, kolumny i tabele można tworzyć bardzo szybko.
Ponadto każda linia w Cassandrze nie musi mieć podobnej kolumny. Baza danych zależy od klucza niezbędnego do dostarczania informacji.
Natomiast MongoDB można uznać za bazę danych zorientowaną obiektowo. Wykorzystuje BSON (binarny JSON) do przechowywania informacji. MongoDB może obsługiwać różne struktury obiektów, a nawet daje możliwość tworzenia struktur zagnieżdżonych.
W porównaniu z Cassandrą MongoDB jest znacznie bardziej elastyczny, ponieważ użytkownik nie może mieć schematu JSON. W niektórych przypadkach daje również możliwość radzenia sobie ze schematami.
Język zapytań
Cassandra wykorzystuje Cassandra Query Language (CQL) do pobierania wymaganych danych. CQL jest zasadniczo tym samym co SQL. CQL jest bardzo łatwy do nauczenia dla każdego specjalisty od danych, który dobrze zna język SQL.
MongoDB zapewnia znacznie lepsze alternatywy w tym scenariuszu, głównie dlatego, że przechowuje informacje w rekordach podobnych do JSON. Nadzorcy mogą żądać danych MongoDB za pośrednictwem powłoki Mongo, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass i Ruby.
Indeksy wtórne
Indeksy pomocnicze są przydatne do pobierania danych, które są głównie atrybutami niekluczowymi. Cassandra ostatecznie nie utrzymuje indeksów wtórnych. Pobieranie danych zależy od kluczy podstawowych.
MongoDB skłania się ku indeksom do pobierania wymaganych danych. Kompatybilność z indeksami wtórnymi pomaga MongoDB w poprawie szybkości zapytań.
Można sobie wyobrazić dowolną właściwość przedmiotu, w tym obiekty zagnieżdżone, również w ciągu kilku chwil.
Skalowalność
Aby zwiększyć skalowalność zapisu systemu, Cassandra umożliwia administratorowi posiadanie wielu węzłów głównych. Administrator może zdefiniować całkowitą liczbę węzłów, które będą wymagane w klastrze. Poziom skalowalności bazy danych można ocenić na podstawie liczby pełnych węzłów.
Z drugiej strony MongoDB włączył tylko jeden węzeł główny. Pozostałe węzły działają jako podrzędne w klastrze. Mimo że dane zostaną zdefiniowane w węźle nadrzędnym, węzły podrzędne są skonfigurowane jako tylko do odczytu.
Skalowalność MongoDB zostaje uderzona w porównaniu do Cassandry, głównie z powodu tej architektury master-slave. Skalowalność MongoDB można zwiększyć za pomocą technik shardingu. Dowiedz się więcej o Cassandrze kontra hadoop.
Podstawową kontrastującą cechą w procesie interpretacji między nimi jest sposób, w jaki radzą sobie z odpornością na błędy. Cassandra może zdefiniować klaster nawet wtedy, gdy konkretny węzeł ulegnie awarii, ponieważ umożliwia wielu masterów.
Z drugiej strony MongoDB zmusza administratora do czekania od 10 do 40 sekund, jeśli węzeł ulegnie awarii i chce wprowadzić pewne informacje.
Dzieje się tak z powodu pojedynczego wzorca zachowania MongoDB. Podsumowując, Cassandra jest znacznie lepsza niż MongoDB pod względem dostępności.
Zbiór
Do uruchamiania złożonych zapytań większość użytkowników używa obecnie agregacji. Cassandra nie ma wbudowanej obsługi żadnego systemu agregacji. Większość użytkowników musi znaleźć obejście, aby wykorzystać zalety agregacji.
W tym celu administratorzy, tacy jak Hadoop i Spark, używają wielu narzędzi innych firm.
W przeciwieństwie do Cassandry, MongoDB jest wyposażony w ramy agregacji. Aby agregować przechowywane dane, może wykorzystać potok ETL i podać wyniki.
Chociaż jest to łatwy sposób, wbudowana metoda agregacji działa tylko przy małym lub średnim ruchu. Dlatego skalowanie staje się trudne, ponieważ ramy agregacji stają się coraz bardziej złożone.
Występ
Ocena ich wydajności wymaga analizy wielu czynników. Uwzględniane jest wszystko, od typu używanego schematu (który bezpośrednio wpływa na szybkość zapytań) po charakterystykę obciążenia wejściowego i wyjściowego (odpowiedzialne za wydajność bazy danych).
Cassandra była wyraźnym zwycięzcą w operacjach zorientowanych na zapis, zgodnie z raportem porównawczym z 2018 r. dotyczącym Cassandra vs MongoDB.
Koncesjonowanie
Licencjonowanie nie jest istotnym problemem w obu bazach danych, ponieważ są one otwierane jako wolne oprogramowanie typu open source. Jeśli ktoś chce wybrać Cassandrę klasy korporacyjnej, dostawcy zewnętrzni, tacy jak Datastax, oferują indywidualne plany. Podczas gdy jego firma produkująca oprogramowanie o tej samej nazwie zwykle pomija MongoDB.
Dla obu dostępne są plany abonamentowe na różnych poziomach. Co więcej, każdy może również używać AWS do hostowania bazy danych w chmurach publicznych, ponieważ AWS zapewnia wbudowaną obsługę. Dowiedz się więcej o 5 najlepszych narzędziach Big Data
Wniosek
Organizacje nieustannie poszukują nowych i kreatywnych innowacji, które można wykorzystać, a bazy danych, takie jak MongoDB i Cassandra, są jedną z nich. Te nowe umiejętności są cenne dla rozwoju w konkurencyjnym środowisku, w którym potrzeby zmieniają się wraz z pojawieniem się nowej technologii.
upGrad oferuje te czołowe umiejętności w różnych obszarach, na przykład kurs uczenia maszynowego , nauka o danych z IIITB i Big Data PGD zapewnione we wspólnym wysiłku z wspólnikami z branży, takimi jak Flipkart i Indian Institute of Information Technology.
Twoja przyszłość musi być bezpieczna, jeśli poświęcisz swój czas i wysiłek na poszukiwanie swoich celów. My w upGrad jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci w wykorzystaniu tego potencjału i przekształceniu Twoich umiejętności w zasoby dla przyszłych organizacji i stowarzyszeń, zapewniając bieżące źródła informacji i szerokie ustalenia.
Zadbaj o swoją przyszłość z nami i nie pozwól, by te trudności odmówiły Ci tego, czego zawsze chciałeś.
Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
