Einführung
Wenn Sie nach einer NoSQL-Datenbank suchen, sind Sie wahrscheinlich auf Cassandra und MongoDB gestoßen. Dennoch haben diese beiden beliebten NoSQL-Optionen viel weniger gemeinsam als erwartet.
In diesem Tutorial erklären wir die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Cassandra und MongoDB.
Cassandra vs. MongoDB:Ähnlichkeiten
Beim Vergleich zwischen zwei Datenbanksystemen wird in der Regel auch auf Gemeinsamkeiten geschlossen. Obwohl sie in Bezug auf Cassandra und MongoDB vorhanden sind, sind diese Ähnlichkeiten begrenzt.
NoSQL-Datenbanken
Am wichtigsten ist, dass Cassandra und MongoDB als NoSQL-Datenbanken klassifiziert werden. NoSQL (Not only SQL) ist eine beliebte Alternative zu herkömmlichen Datenbanken. Im Gegensatz zu den uns bekannten relationalen Datenbanken kann NoSQL große Datenmengen speichern, ohne dass eine logische Kategorie oder ein logisches Schema erforderlich ist.
Da herkömmliche Datenbanken viele unstrukturierte Daten nicht in Echtzeit verarbeiten konnten, nahmen NoSQL-Datenbanken die Herausforderung an, indem sie horizontal skaliert wurden.
Dementsprechend wurde Cassandra im Jahr 2008 als eine dieser NoSQL-Datenbanken veröffentlicht. Ein Jahr später wurde MongoDB erstellt.
Open-Source-Software
Eine weitere Gemeinsamkeit zwischen diesen beiden ist, dass es sich um kostenlose Open-Source-Software handelt. Sie können die Datenbankpakete kostenlos herunterladen, einrichten und konfigurieren.
Ursprünglich von Entwicklern von Facebook erstellt, ist Cassandra nun im Besitz des Apache-Projekts und Teil seiner Open-Source-Community. Andererseits ist MongoDB eines der beliebtesten Datenbankverwaltungssysteme der Welt mit einer starken Community von MongoDB-Entwicklern.
Kann RDBMS und ACID nicht ersetzen
Denken Sie daran, dass weder Cassandra noch MongoDB ein herkömmliches relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) ersetzen können. Wenn Sie Daten mit Zeilen und Spalten in einem strukturierten Format speichern müssen, bleiben Sie bei einer der vielen verfügbaren relationalen Datenbanken.
Wenn Sie außerdem ACID-kompatible Datenbanken benötigen, ist NoSQL wahrscheinlich nicht die beste Lösung. Für Datenbanktransaktionen, die Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit gewährleisten, ist es besser, relationale Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL zu verwenden.
Cassandra vs. MongoDB:Unterschiede
Datenverfügbarkeit
Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen MongoDB und Cassandra ist ihre Strategie in Bezug auf die Datenverfügbarkeit. Diese Funktion hängt von der Anzahl der Master-Slaves in einem Cluster ab.
MongoDB hat einen einzelnen Master, der mehrere Slave-Knoten steuert. Wenn der Master-Knoten ausfällt, übernimmt einer der Slave-Knoten seine Rolle. Obwohl die Strategie des automatischen Failovers eine Wiederherstellung sicherstellt, kann es bis zu einer Minute dauern, bis der Slave zum Master wird. Während dieser Zeit kann die Datenbank keine Anfragen beantworten.
Kassandra verwendet hingegen ein anderes Modell. Anstatt einen Master-Knoten zu haben, verwendet er mehrere Master innerhalb eines Clusters. Da mehrere Master vorhanden sind, müssen Sie keine Ausfallzeiten befürchten. Das redundante Modell gewährleistet jederzeit eine hohe Verfügbarkeit.
Skalierbarkeit
Skalierbarkeit ist eine Funktion, die direkt mit dem Cluster-Modell verknüpft ist. Daher weisen Cassandra und MongoDB signifikante Unterschiede in ihren Schreibskalierbarkeiten auf.
Nur der Master-Knoten kann Eingaben schreiben und annehmen. In der Zwischenzeit werden die Slave-Knoten nur zum Lesen verwendet. Dementsprechend als MongoDB einen einzigen Master-Knoten hat, ist er in Bezug auf die Schreibskalierbarkeit eingeschränkt.
Mehrere Master-Knoten zu haben, erhöht Cassandras Schreibfähigkeiten. Es ermöglicht dieser Datenbank, zahlreiche Schreibvorgänge gleichzeitig zu koordinieren, die alle von ihren Mastern stammen. Je mehr Master-Knoten also in einem Cluster vorhanden sind, desto besser ist die Schreibgeschwindigkeit (Skalierbarkeit).
Datenmodell
Lassen Sie uns nun das Datenmodell dieser beiden NoSQL-Datenbanken untersuchen.
MongoDBs Datenmodell wird als objekt- und dokumentorientiert kategorisiert. Das heißt, es kann jede Art von Objektstrukturen darstellen, die Eigenschaften haben oder sogar für mehrere Ebenen verschachtelt sein können.
Wenn es um Cassandra geht, gibt es ein traditionelleres Modell. Kassandra hat eine Tabellenstruktur mit Zeilen und Spalten. Dennoch ist es flexibler als relationale Datenbanken, da nicht jede Zeile dieselben Spalten haben muss. Bei der Erstellung wird diesen Spalten einer der verfügbaren Cassandra-Datentypen zugewiesen, was sich letztendlich mehr auf die Datenstruktur stützt.
Abfragesprache
Ein weiterer Unterscheidungsfaktor ist, ob Sie eine Datenbank benötigen, die Abfragesprachen unterstützt.
MongoDB verwendet Abfragen, die in JSON-Fragmente strukturiert sind, und unterstützt noch keine Abfragesprache. Wenn Sie oder Ihr Team an SQL gewöhnt sind, werden Sie sich daran gewöhnen müssen. Es ist jedoch einfach zu verwalten.
Im Gegensatz zu MongoDB, Cassandra hat eine eigene Abfragesprache namens CQL (Cassandra Query Language). Seine Syntax ähnelt der von SQL, weist aber dennoch einige Einschränkungen auf. Im Wesentlichen hat die Datenbank eine andere Methode zum Speichern und Wiederherstellen von Daten, da sie nicht relational ist.
Wie unterscheiden sich Abfragen?
In den Beispielen unten können Sie sehen, wie sich Abfragen in MongoDB von denen unterscheiden, die in Cassandra verwendet werden (während Sie in einem Demo-Mitarbeiter arbeiten Tabelle).
Datensätze auswählen aus der Mitarbeitertabelle:
MongoDB
‘db.employee.find()’Kassandra
‘SELECT * FROM employee;’Datensätze einfügen in die Mitarbeitertabelle:
MongoDB
‘db.employee.insert({ empid: '101', firstname: 'John', lastname: 'Doe', gender: 'M', status: 'A'})’Kassandra
‘INSERT INTO employee (empid, firstname, lastname, gender, status) VALUES('101', 'John', 'Doe', 'M', 'A');’Datensätze aktualisieren in der Mitarbeitertabelle:
MondgoDB
'db.Employee.update({"empid" : 101}, {$set: { "firstname" : "James"}})'Kassandra
‘UPDATE employee SET firstname = ‘James' WHERE empid = '101';’Unterstützte Programmiersprachen
MongoDB: Actionscript, C, C#, C++, Clojure, ColdFusion, D, Dart, Delphi, Erlang, Go, Groovy, Haskell, Java, JavaScript, Lisp, Lua, MatLab, Perl, PHP, PowerShell, Prolog, Python, R, Ruby, Scala, Smalltalk
Kassandra: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala
Aggregation
Die Entscheidung zwischen MongoDB oder Cassandra kann auch davon abhängen, ob Sie ein integriertes Aggregations-Framework wünschen oder nicht.
MongoDB verfügt über ein integriertes Aggregationsframework. Diese Funktion ermöglicht es, Daten abzurufen, indem eine mehrstufige ELT-Pipeline verwendet wird, um die Dokumente in aggregierte Ergebnisse umzuwandeln. Ein solches Framework ist jedoch nur effizient, wenn mit kleinem oder mittlerem Datenverkehr gearbeitet wird.
Kassandra hat kein Aggregations-Framework und erfordert externe Tools wie Hadoop, Spark und andere.
Schema
Beim Schema sollten Sie entscheiden, ob Sie eine flexible oder eine stationäre Datenbank wünschen.
MongoDB ist eine Datenbank, die kein Schema benötigt, was sie natürlich anpassungsfähiger an Änderungen macht. In früheren Versionen erzwang die Standardkonfiguration überhaupt kein Schema. Heute können Sie entscheiden, ob Sie ein Schema wollen oder nicht. Diese Flexibilität bedeutet, dass die Datenbank Dokumente mit unterschiedlichen Strukturen eingeben und sie einmal in der Software interpretieren kann.
Kassandra ist eine viel stationärere Datenbank. Es erleichtert die statische Typisierung und verlangt die vorherige Kategorisierung und Definition von Spalten.
Sekundäre Indizes
Die Qualität der Sekundärindizes bestimmt, wie effizient Sie auf Datensätze in der Datenbank zugreifen können. Das Ausmaß, in dem diese Indizes unterstützt werden, ist in MongoDB und Cassandra nicht gleich.
MongoDB verfügt über hochwertige Sekundärindizes. Aufgrund seines flexiblen Datenmodells und sekundärer Indizes kann es auf jede Eigenschaft eines gespeicherten Objekts zugreifen (auch wenn es verschachtelt ist).
Alternativ Kassandra hat nur Cursorunterstützung für den sekundären Index. Seine Abfragen sind auf einzelne Spalten und Gleichheitsvergleiche beschränkt.
Leistung
Es gibt eine Reihe von Faktoren, die sich auf die Leistung dieser beiden Arten von Datenbanken auswirken.
Hauptsächlich das Datenbankmodell (oder Schema) macht einen großen Unterschied in der Leistungsqualität, da einige besser für MongoDB geeignet sind, während andere möglicherweise besser mit Cassandra funktionieren.
Außerdem die Lastkennlinie der Anwendung, die Ihre Datenbank unterstützen muss, spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. Wenn Sie eine hohe Last erwarten, liefert Cassandra mit seinen mehreren Master-Knoten bessere Ergebnisse. Bei starker Ausgabe zeigen sowohl MongoDB als auch Cassandra eine gute Leistung.
Schließlich glauben viele, dass MongoDB die Oberhand hat, wenn es um Konsistenzanforderungen geht . Dies kann jedoch je nach Anwendung variieren. Außerdem können Sie Cassandra manuell konfigurieren, um die von Ihnen festgelegten Konsistenzstandards zu erfüllen.