Cassandra กับ MongoDB: ความแตกต่างระหว่าง Cassandra และ MongoDB [2022]
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-03สารบัญ
บทนำ
Cassandra และ MongoDB เป็นหนึ่งในฐานข้อมูล NoSQL ที่มีชื่อเสียงที่สุดที่ใช้โดยองค์กรขนาดใหญ่ถึงขนาดเล็ก และสามารถพึ่งพาความสามารถในการปรับขนาดได้ Cassandra เปิดตัวในปลายปี 2008 และหลังจากนั้นหนึ่งปี MongoDB ก็เปิดตัวเช่นกัน นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่าทั้งสองเป็นโอเพ่นซอร์สแล้ว ยังมีปัจจัยที่ตัดกันหลายประการระหว่างกัน
เรามาดูกันทีละคน
โครงสร้างของข้อมูล
คาสซานดราเป็นเหมือน RDBMS หากเราพูดถึงวิธีการจัดเก็บข้อมูล มันจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นตารางและตามการจัดเรียงตามคอลัมน์ อย่างไรก็ตาม ตรงกันข้ามกับ RDBMS คุณสามารถสร้างคอลัมน์และตารางได้อย่างรวดเร็ว
นอกจากนี้ ทุกบรรทัดใน Cassandra ไม่จำเป็นต้องมีคอลัมน์ที่คล้ายกัน ฐานข้อมูลขึ้นอยู่กับกุญแจสำคัญในการนำข้อมูล
ในขณะที่ MongoDB ถือได้ว่าเป็นฐานข้อมูลเชิงวัตถุ มันใช้ BSON (ไบนารี JSON) เพื่อเก็บข้อมูล MongoDB สามารถสนับสนุนโครงสร้างอ็อบเจ็กต์ที่แตกต่างกัน และยังให้ตัวเลือกในการสร้างโครงสร้างที่ซ้อนกัน
หากเทียบกับ Cassandra แล้ว MongoDB จะยืดหยุ่นกว่ามาก เนื่องจากผู้ใช้ต้องไม่มีสคีมา JSON นอกจากนี้ยังให้ตัวเลือกในการจัดการกับสคีมาในกรณีที่จำเป็นในบางกรณี
ภาษาแบบสอบถาม
Cassandra ใช้ Cassandra Query Language (CQL) เพื่อรับข้อมูลที่จำเป็น โดยพื้นฐานแล้ว CQL นั้นเหมือนกับ SQL CQL นั้นเรียนรู้ได้ง่ายมากสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคนที่คุ้นเคยกับ SQL เป็นอย่างดี
MongoDB ให้ทางเลือกที่ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดในสถานการณ์นี้ หลักๆ แล้ว เพราะมันเก็บข้อมูลในระเบียนที่เหมือน JSON ผู้ดูแลสามารถขอข้อมูล MongoDB ผ่าน Mongo shell, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass และ Ruby
ดัชนีรอง
ดัชนีรองมีค่าสำหรับการรับข้อมูลที่เป็นแอตทริบิวต์ที่ไม่ใช่คีย์เป็นหลัก แคสแซนดราไม่สนับสนุนดัชนีรองในท้ายที่สุด ขึ้นอยู่กับคีย์หลักในการดึงข้อมูล
MongoDB เอนเอียงไปทางดัชนีเพื่อดึงข้อมูลที่ต้องการ ความเข้ากันได้กับดัชนีรองช่วย MongoDB ในการปรับปรุงความเร็วในการสอบถาม
เป็นไปได้ที่จะสอบถามทรัพย์สินใดๆ ของรายการ รวมถึงวัตถุที่ซ้อนกันด้วยช่วงเวลาสั้นๆ
ความสามารถในการปรับขนาด
เพื่อเพิ่มความสามารถในการเขียน-scaling ของระบบ Cassandra ช่วยให้ผู้ดูแลระบบมีโหนดหลักได้หลายโหนด ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดจำนวนโหนดทั้งหมดที่ต้องการในคลัสเตอร์ สามารถตัดสินระดับความสามารถในการปรับขนาดของฐานข้อมูลจากจำนวนโหนดแบบเต็ม
ในทางกลับกัน MongoDB ได้เปิดใช้งานโหนดหลักเพียงโหนดเดียว โหนดที่เหลือทำหน้าที่เป็นทาสภายในคลัสเตอร์ แม้ว่าข้อมูลจะถูกกำหนดในโหนดหลัก แต่โหนดรองถูกกำหนดค่าเป็นแบบอ่านอย่างเดียว
ความสามารถในการปรับขนาดของ MongoDB ได้รับผลกระทบเมื่อเทียบกับ Cassandra สาเหตุหลักมาจากสถาปัตยกรรม Master-slave หนึ่งสามารถปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดของ MongoDB ผ่านเทคนิคการแบ่งส่วนข้อมูล เรียนรู้เกี่ยวกับคาสซานดรากับฮาดูป
คุณลักษณะการตัดกันพื้นฐานในกระบวนการตีความระหว่างทั้งสองคือวิธีที่พวกเขาจัดการกับความทนทานต่อข้อผิดพลาด Cassandra สามารถกำหนดคลัสเตอร์ได้แม้ว่าโหนดใดโหนดหนึ่งจะล้มเหลว เนื่องจากอนุญาตให้มีมาสเตอร์หลายเครื่อง
ในทางกลับกัน MongoDB บังคับให้ผู้ดูแลระบบรอ 10 ถึง 40 วินาทีหากโหนดล้มเหลวและต้องการป้อนข้อมูลบางอย่าง
เป็นเพราะพฤติกรรมหลักเดียวของ MongoDB โดยรวมแล้ว Cassandra นั้นดีกว่า MongoDB มากในแง่ของความพร้อมใช้งาน
การรวม
ในการเรียกใช้การสืบค้นข้อมูลที่ซับซ้อน ผู้ใช้ส่วนใหญ่ใช้การรวมในทุกวันนี้ ใน Cassandra ไม่มีการสนับสนุนในตัวสำหรับระบบการรวม ผู้ใช้ส่วนใหญ่ต้องหาวิธีแก้ปัญหาเพื่อใช้ประโยชน์จากการรวม
ด้วยเหตุนี้ ผู้ดูแลระบบจึงใช้เครื่องมือของบุคคลที่สามหลายตัว เช่น Hadoop และ Spark
MongoDB ต่างจาก Cassandra ตรงที่มีเฟรมเวิร์กการรวม ในการรวมข้อมูลที่จัดเก็บไว้ สามารถใช้ ETL ไปป์ไลน์และให้ผลลัพธ์ได้
แม้ว่าจะเป็นวิธีที่ง่ายในการทำเช่นนี้ แต่วิธีการรวมในตัวจะทำงานเฉพาะกับปริมาณการใช้งานระดับต่ำถึงปานกลางเท่านั้น ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะขยายขนาดเนื่องจากเฟรมเวิร์กการรวมยังคงซับซ้อน
ผลงาน
การประเมินประสิทธิภาพของสิ่งเหล่านี้ต้องใช้การวิเคราะห์ปัจจัยหลายอย่าง ทุกอย่างถูกนำมาพิจารณาตั้งแต่ประเภทของสคีมาที่คุณใช้ (ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความเร็วการสืบค้น) ไปจนถึงลักษณะการโหลดอินพุตและเอาต์พุต (รับผิดชอบประสิทธิภาพของฐานข้อมูล)
คาสซานดราเป็นผู้ชนะที่ชัดเจนในการดำเนินการเชิงเขียนตามรายงานมาตรฐานปี 2018 เกี่ยวกับ Cassandra กับ MongoDB
ใบอนุญาต
การออกใบอนุญาตไม่ใช่ปัญหาสำคัญในฐานข้อมูลทั้งสองเนื่องจากเปิดเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สและฟรี หากมีคนต้องการเลือกใช้ Cassandra ระดับองค์กร ผู้จำหน่ายบุคคลที่สามเช่น Datastax จะเสนอแผนส่วนบุคคล ในขณะที่บริษัทซอฟต์แวร์ชื่อเดียวกันมักจะมองข้าม MongoDB
แผนการสมัครสมาชิกมีให้สำหรับทั้งคู่ในระดับต่างๆ ยิ่งไปกว่านั้น ใครๆ ก็สามารถใช้ AWS เพื่อโฮสต์ฐานข้อมูลบนคลาวด์สาธารณะได้ เนื่องจาก AWS ให้การสนับสนุนในตัว เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ เครื่องมือ Big Data 5 อันดับแรก
บทสรุป
องค์กรต่างๆ กำลังค้นหานวัตกรรมใหม่ๆ ที่สร้างสรรค์เพื่อนำไปใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง และฐานข้อมูลอย่าง MongoDB และ Cassandra ก็เป็นหนึ่งในนั้น ความสามารถยุคใหม่เหล่านี้มีค่าต่อการเฟื่องฟูในสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่ความต้องการเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับการมาถึงของเทคโนโลยีใหม่
upGrad ได้นำเสนอทักษะระดับแนวหน้าเหล่านี้ในด้านต่างๆ เช่น หลักสูตร Machine Learning , Data Science จาก IIITB และ Big Data PGD ที่ร่วมมือกับผู้สมรู้ร่วมคิดในอุตสาหกรรม เช่น Flipkart และ Indian Institute of Information Technology
อนาคตของคุณจะต้องมั่นคง หากคุณอุทิศเวลาและความพยายามเพื่อแสวงหาเป้าหมายของคุณ พวกเราที่ upGrad พร้อมช่วยเหลือคุณในการบรรลุศักยภาพนั้นและสร้างความสามารถของคุณให้เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับองค์กรและสมาคมในอนาคตโดยการให้แหล่งข้อมูลอย่างต่อเนื่องและการจัดเตรียมในวงกว้าง
ทำให้อนาคตของคุณปลอดภัยกับเราและอย่าปล่อยให้ปัญหาเหล่านี้ปฏิเสธว่าคุณต้องการมาตลอด
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
