Cassandra ve MongoDB: Cassandra ve MongoDB Arasındaki Fark [2022]
Yayınlanan: 2021-01-03İçindekiler
Tanıtım
Cassandra ve MongoDB, büyük ve küçük işletmeler tarafından kullanılan en ünlü NoSQL veritabanları arasındadır ve ölçeklenebilirlik konusunda güvenilebilir. Cassandra 2008'in sonlarında piyasaya sürüldü ve bir yıl sonra MongoDB de piyasaya sürüldü. Her ikisinin de açık kaynak olması dışında, aralarında çok sayıda zıt faktör vardır.
Gelin onlara birer birer göz atalım.
Verilerin Yapılandırılması
Cassandra, bilgiyi depolama şekli hakkında konuşursak, RDBMS'ye daha çok benzer. Tablolarda yapılandırılmış verileri depolar ve sütunlara dayalı düzenlemeyi takip eder. Ancak, RDBMS'nin aksine, sütunları ve tabloları çok hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz.
Ayrıca, Cassandra'daki her satırın benzer bir sütuna sahip olması gerekmez. Veritabanı, bilgi getirmek için gerekli anahtara bağlıdır.
Oysa MongoDB, nesne yönelimli bir veritabanı olarak düşünülebilir. Bilgi depolamak için BSON (İkili JSON) kullanır. MongoDB, farklı nesne yapılarını destekleyebilir ve hatta iç içe yapılar oluşturma seçeneği sunar.
Cassandra ile karşılaştırırsak, kullanıcının bir JSON şemasına sahip olmaması gerektiğinden MongoDB çok daha esnektir. Ayrıca, bazı durumlarda gerekirse şemalarla ilgilenme seçeneği de sunar.
Sorgu dili
Cassandra, gerekli verileri almak için Cassandra Sorgu Dili'ni (CQL) kullanır. CQL temelde SQL ile aynıdır. CQL, SQL'i iyi bilen herhangi bir veri uzmanı için öğrenmesi çok kolaydır.
MongoDB, bilgileri JSON benzeri kayıtlarda depoladığı için bu senaryoda önemli ölçüde daha iyi alternatifler sunar. Denetçiler, Mongo Kabuğu, PHP, Perl, Python, Node.js, Java, Compass ve Ruby aracılığıyla MongoDB verilerini talep edebilir.
İkincil İndeksler
İkincil İndeksler, birincil olarak anahtar olmayan bir öznitelik olan verileri almak için değerlidir. Cassandra nihai olarak ikincil endeksleri desteklemez. Verileri almak için birincil anahtarlara bağlıdır.
MongoDB, gerekli verileri almak için dizinlere yönelir. İkincil dizinlerle uyumluluk, MongoDB'nin sorgulama hızlarını iyileştirmesine yardımcı olur.
İç içe nesneler de dahil olmak üzere, bir öğenin herhangi bir özelliğini birkaç dakika içinde sorgulamak da düşünülebilir.
ölçeklenebilirlik
Sistemin yazma ölçeklenebilirliğini geliştirmek için Cassandra, yöneticinin birden çok ana düğüme sahip olmasını sağlar. Bir yönetici, bir kümede gerekli olacak toplam düğüm sayısını tanımlayabilir. Bir veritabanının ölçeklenebilirlik düzeyi, tam düğüm sayısı üzerinden değerlendirilebilir.
Öte yandan, MongoDB yalnızca bir ana düğümü etkinleştirmiştir. Düğümlerin geri kalanı küme içinde bağımlı olarak hareket eder. Veriler ana düğümde tanımlanacak olsa da, bağımlı düğümler salt okunur olarak yapılandırılır.
MongoDB'nin ölçeklenebilirliği, öncelikle bu master-slave mimarisi nedeniyle Cassandra'ya kıyasla darbe alıyor. Parçalama teknikleri ile MongoDB'nin ölçeklenebilirliği artırılabilir. Cassandra ve hadoop hakkında bilgi edinin.
İkisi arasındaki yorumlama sürecindeki temel zıtlık özelliği, hata toleransını ele alma biçimleridir. Cassandra, birden çok yöneticiye izin verdiği için belirli bir düğüm başarısız olduğunda bile bir küme tanımlayabilir.
Öte yandan, MongoDB, bir düğüm başarısız olursa ve bazı bilgiler girmek isterse yöneticiyi 10 ila 40 saniye beklemeye zorlar.
Bunun nedeni MongoDB'nin tek ana davranışıdır. Sonuç olarak, Cassandra, kullanılabilirlik açısından MongoDB'den çok daha iyidir.
Toplama
Karmaşık sorguları çalıştırmak için, kullanıcıların çoğu bugünlerde toplama kullanıyor. Cassandra'da herhangi bir toplama sistemi için yerleşik destek yoktur. Kullanıcıların çoğu, toplamanın faydalarından yararlanmak için bir geçici çözüm bulmak zorundadır.
Bunun için, yöneticiler tarafından Hadoop ve Spark gibi birden çok üçüncü taraf aracı kullanılır.
Cassandra'dan farklı olarak MongoDB, bir toplama çerçevesi ile birlikte gelir. Depolanan verileri toplamak için ETL ardışık düzenini kullanabilir ve sonuçlar verebilir.
Bunu yapmanın kolay bir yolu olmasına rağmen, yerleşik toplama yöntemi yalnızca düşük ila orta trafikte çalışır. Bu nedenle, toplama çerçevesi karmaşıklaşmaya devam ettikçe ölçeklendirmek zorlaşıyor.
Verim
Bunların performans değerlendirmesi birçok faktörün analizini gerektirir. Kullandığınız şema türünden (sorgu hızlarını doğrudan etkileyen) giriş ve çıkış yük özelliklerine (veritabanı performansından sorumlu) kadar her şey dikkate alınır.
Cassandra, MongoDB'ye karşı Cassandra ile ilgili 2018 karşılaştırmalı değerlendirme raporuna göre yazma odaklı operasyonlarda açık bir kazanan oldu.
lisanslama
Açık kaynaklı, özgür yazılım olarak açıldıkları için her iki veritabanında da lisanslama önemli bir sorun değildir. Birisi kurumsal düzeyde Cassandra'yı tercih etmek isterse, Datastax gibi üçüncü taraf satıcılar bireysel planlar sunar. Oysa, aynı adı taşıyan yazılım şirketi genellikle MongoDB'ye bakar.
Her ikisi için de farklı seviyelerde abonelik planları mevcuttur. Üstelik, AWS yerleşik destek sağladığı için herkes AWS'yi veritabanını genel bulutlarda barındırmak için kullanabilir. En İyi 5 Büyük Veri Aracı Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
Çözüm
Kuruluşlar sürekli olarak yeni ve yaratıcı yenilikleri araştırıyor ve MongoDB ve Cassandra gibi veritabanları bunlardan biri. Bu yeni çağ yetenekleri, ihtiyaçların yeni bir teknolojinin gelişiyle değiştiği rekabetçi bir ortamda gelişmek için değerlidir.
upGrad, bu önde gelen becerileri farklı alanlarda sunmaktadır; örneğin, bir Makine Öğrenimi Kursu , IIITB'den Veri Bilimi ve Flipkart ve Indian Institute of Information Technology gibi endüstri ortaklarıyla ortak bir çabayla sağlanan Büyük Veri PGD .
Hedeflerinizin peşinden koşmak için zaman ve çaba harcarsanız, geleceğiniz güvende olmalıdır. upGrad olarak bizler, bu potansiyeli gerçekleştirmenize yardımcı olmak ve yeteneklerinizi sürekli bilgi kaynakları ve geniş düzenlemeler sunarak gelecekteki organizasyonlar ve dernekler için kaynaklara dönüştürmek için buradayız.
Geleceğinizi bizimle güvence altına alın ve bu zorlukların her zaman istediğinizi inkar etmesine izin vermeyin.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
