Cassandra vs MongoDB: Diferença entre Cassandra e MongoDB [2022]
Publicados: 2021-01-03Índice
Introdução
Cassandra e MongoDB estão entre os bancos de dados NoSQL mais famosos usados por grandes e pequenas empresas e podem ser confiáveis para escalabilidade. O Cassandra foi lançado no final de 2008 e, após um ano, o MongoDB também foi lançado. Além do fato de ambos serem de código aberto, existem vários fatores contrastantes entre eles.
Vamos dar uma olhada neles um por um.
Estruturação de dados
Cassandra é mais parecido com RDBMS se falarmos sobre a maneira como ele armazena informações. Ele armazena dados estruturados em tabelas e segue o arranjo baseado em colunas. No entanto, ao contrário do RDBMS, você pode criar colunas e tabelas muito rapidamente.
Além disso, cada linha no Cassandra não precisa ter uma coluna semelhante. O banco de dados depende da chave essencial para trazer informações.
Considerando que, MongoDB pode ser considerado como um banco de dados orientado a objetos. Ele utiliza BSON (JSON binário) para armazenar informações. O MongoDB pode suportar diferentes estruturas de objetos e até oferece a opção de criar estruturas aninhadas.
Se compararmos com o Cassandra, o MongoDB é muito mais flexível, pois o usuário não deve ter um esquema JSON. Também oferece a opção de lidar com esquemas, se necessário, em alguns casos.
Linguagem de consulta
Cassandra utiliza Cassandra Query Language (CQL) para obter os dados necessários. CQL é fundamentalmente o mesmo que SQL. CQL é muito fácil de aprender para qualquer profissional de dados que esteja bem familiarizado com SQL.
O MongoDB oferece alternativas significativamente melhores nesse cenário principalmente porque armazena informações em registros semelhantes a JSON. Os supervisores podem solicitar dados do MongoDB por meio do shell do Mongo, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass e Ruby.
Índices secundários
Índices secundários são valiosos para obter os dados que são principalmente um atributo não-chave. Cassandra, em última análise, não defende índices secundários. Depende das chaves primárias para buscar dados.
O MongoDB se inclina para índices para buscar os dados necessários. A compatibilidade com índices secundários ajuda o MongoDB a melhorar as velocidades de consulta.
É possível pesquisar qualquer propriedade de um item, incluindo objetos aninhados, também em poucos momentos.
Escalabilidade
Para melhorar a escalabilidade de gravação do sistema, o Cassandra permite que o administrador tenha vários nós mestres. Um administrador pode definir o número total de nós que serão necessários em um cluster. Pode-se julgar o nível de escalabilidade de um banco de dados pelo número de nós completos.
Por outro lado, o MongoDB habilitou apenas um nó mestre. O restante dos nós agem como escravos dentro do cluster. Embora os dados sejam definidos no nó mestre, os nós escravos são configurados como somente leitura.
A escalabilidade do MongoDB é atingida em comparação com o Cassandra, principalmente por causa dessa arquitetura mestre-escravo. Pode-se aprimorar a escalabilidade do MongoDB por meio de técnicas de fragmentação. Saiba mais sobre Cassandra vs hadoop.
A característica contrastante subjacente no processo de interpretação entre os dois é a maneira como eles lidam com a tolerância a falhas. O Cassandra pode definir um cluster mesmo quando um determinado nó falha, pois permite vários mestres.
Por outro lado, o MongoDB força o administrador a esperar de 10 a 40 segundos caso um nó falhe e queira inserir alguma informação.
É por causa do comportamento mestre único do MongoDB. Em suma, o Cassandra é muito melhor que o MongoDB em termos de disponibilidade.
Agregação
Para executar consultas complexas, a maioria dos usuários usa agregação atualmente. No Cassandra, não há suporte embutido para nenhum sistema de agregação. A maioria dos usuários precisa encontrar uma solução alternativa para utilizar os benefícios da agregação.
Para isso, várias ferramentas de terceiros são usadas por administradores como Hadoop e Spark.
Ao contrário do Cassandra, o MongoDB vem com uma estrutura de agregação. Para agregar dados armazenados, ele pode usar o pipeline ETL e fornecer resultados.
Embora seja uma maneira fácil de fazer isso, o método de agregação integrado é executado apenas em tráfego baixo a médio. Portanto, torna-se um desafio dimensionar à medida que a estrutura de agregação continua se tornando complexa.
atuação
A avaliação de desempenho destes requer a análise de uma série de fatores. Tudo é levado em consideração desde o tipo de esquema que você usa (que afeta diretamente as velocidades de consulta) até as características de carga de entrada e saída (responsável pelo desempenho de um banco de dados).
Cassandra foi um claro vencedor em operações orientadas a gravação de acordo com um relatório de benchmark de 2018 sobre Cassandra vs MongoDB.
Licenciamento
O licenciamento não é um problema significativo em ambos os bancos de dados, pois eles são abertos como software livre e de código aberto. Se alguém quiser optar pelo Cassandra de nível empresarial, fornecedores terceirizados como a Datastax oferecem planos individuais. Considerando que, sua empresa de software homônima geralmente ignora o MongoDB.
Planos de assinatura estão disponíveis para ambos em diferentes níveis. Além disso, qualquer pessoa também pode usar a AWS para hospedar o banco de dados em nuvens públicas, pois a AWS oferece suporte integrado. Saiba mais sobre as 5 principais ferramentas de Big Data
Conclusão
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