Witamy w pełnej recenzji dwóch sporych potworów w bazach danych: Apache Cassandra i MongoDB. Deweloperzy, bądźcie przygotowani; Zaprojektowałem ten artykuł tak, abyś mógł podjąć przemyślaną decyzję co do swojej dalszej podróży do końca.
Obecnie, wraz z trendem baz danych NoSQL, większość organizacji zaczęła się z nim rozwijać. Wśród różnych innych baz danych Apache Cassandra i MongoDB wyróżniają się jako najlepsze wybory dla wielu.
Zacznijmy od wprowadzenia do Cassandry, a następnie przejdźmy do MongoDB. I wreszcie, porównując obok siebie dwie dobrze znane bazy danych NoSQL pod względem modelu danych, indeksowania, języka zapytań, transakcji, współbieżności, bezpieczeństwa, wysokiej dostępności i skalowalności, postaram się zapewnić programistom jasny przewodnik i lepsze zrozumienie ich różnic.
Bez zbędnej zwłoki zagłębmy się w królestwo baz danych NoSQL i poznajmy mocne strony oraz możliwości dwóch wojowników: Apache Cassandra i MongoDB. Przygotuj się na tę ekscytującą walkę!
Spis treści:
Omówienie Apache Cassandra
Tysiące organizacji dążą do dostępności i skalowalności bez uszczerbku dla wydajności, decydując się na idealną platformę do przepływu i przechowywania danych o znaczeniu krytycznym. Odpowiedź na to brzmi Apacz Kasandra!
Apache Cassandra to baza danych NoSQL typu open source. Uważam, że dzięki swoim możliwościom, takim jak liniowa skalowalność i bezpieczeństwo, Cassandra stworzyła dobrą przestrzeń na rynku technologii informatycznych.
Innym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest to, że Apache Cassandra obsługuje niskie opóźnienia, co oznacza, że może wytrzymać awarię całego centrum danych, a także bez utraty danych. To nie koniec; Cassandra może śledzić aktywność DML, DDL i DCL przy minimalnym wpływie na wydajność obciążenia.
Aby lepiej zrozumieć Cassandrę, konieczne jest również poznanie jej historii. Cassandra została opracowana przez Avinasha Lakshmana w celu obsługi funkcji wyszukiwania w skrzynce odbiorczej Facebooka. Ponieważ zapotrzebowanie na silną i rozproszoną bazę danych rosło, Facebook wypuścił Cassandrę jako projekt Open-Source, który później stał się projektem Apache Incubator.
Zbliżając się do swojego modelu danych, Cassandra łączy funkcje, takie jak bazy klucz-wartość i tabelaryczne bazy danych. Przechowuje dane w wierszach, a każdy wiersz należy do tabeli. Klucz partycji i pozostałe kolumny to dwie części klucza podstawowego Cassendry. Ta unikalna konstrukcja pozwala na wydajną organizację danych w ramach każdej partycji, a poszczególne kolumny mogą być oddzielnie indeksowane, co pozwala na szybszy dostęp do danych.
W celu lepszej organizacji aplikacje mogą kontrolować sortowanie kolumn. To specyficzne podejście umożliwia wydajne i skalowalne wyszukiwanie danych w rozproszonym środowisku Cassandry. Aby być dokładnym, w Cassandrze tabela jest jak rozproszona mapa uzyskana za pomocą klucza.
Warstwy gromady Cassandra
Dla lepszego zrozumienia przedstawiam graficznie kluczowe cechy Cassandry. Proszę odnieść się do poniższego obrazu:
Kluczowe cechy Apache Cassandra
Kończąc tę sekcję o Apache Cassandra, ważne jest podkreślenie jednego godnego uwagi aspektu: CQL (Cassandra Query Language)! CQL zrewolucjonizował interakcję użytkownika z bazą danych.
Przyjazny dla użytkownika interfejs sprawia, że jest to uproszczona wersja SQL. Dzięki CQL Cassandra jest znacznie bardziej intuicyjna i dostępna dla wszystkich. Możesz eksplorować narzędzia do monitorowania Apache Cassandra, aby dokładnie obserwować wydajność bazy danych.
Podążajmy w kierunku MongoDB i odkryjmy jego wspaniałe mocne strony i możliwości.
Przegląd bazy danych Mongo
W tej części przedstawię MongoDB oraz jego podstawowe informacje i funkcje. MongoDB zyskał reputację jednej z najbardziej niezawodnych baz danych, co czyni go popularnym i wszechstronnym wyborem do zarządzania danymi NoSQL.
Początkowo amerykańska firma programistyczna „10gen” zaczęła rozwijać MongoDB w 2007 roku jako produkt PaaS. Później projekt Mongo przeszedł na model programowania typu open source i został oficjalnie wydany 11 lutego 2009 r. Po pewnym czasie „10gen” zmienił nazwę na MongoDB Inc, odzwierciedlając główny cel bazy danych.
MongoDB wyróżnia się elastycznym modelem danych opartym na dokumentach, przechowującym dane w formacie BSON (Binary JSON). To unikalne podejście pozwala MongoDB wydajnie obsługiwać częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, dzięki czemu wyjątkowo dobrze nadaje się do aplikacji o szybko zmieniających się wymaganiach. MongoDB doskonale sprawdza się w przypadku dynamicznych projektów.
Będziesz mógł uruchamiać MongoDB z zarządzanymi usługami w chmurze MongoDB Atlas. Alternatywnie możesz wybrać edycję MongoDB Community, która jest bezpłatna i ma otwarte oprogramowanie.
W przypadku wymagań na poziomie przedsiębiorstwa MongoDB oferuje zaawansowaną subskrypcję MongoDB Enterprise. Ta subskrypcja zapewnia dodatkowe funkcje, wsparcie i zaawansowane opcje zabezpieczeń, dzięki czemu jest idealna dla firm z aplikacjami o znaczeniu krytycznym.
Do tej pory dużo omówiłem na temat MongoDB, ale jest jeden istotny aspekt, który chcę podkreślić: MongoDB obsługuje współbieżność poprzez optymistyczne i blokowanie na poziomie dokumentu. Ale to nie wszystko! MongoDB daje możliwość wykonywania złożonych zapytań na danych.
Faktem, który naprawdę sprawia, że MongoDB jest potężną i wszechstronną bazą danych, jest język zapytań, który może obsługiwać różne operatory, agregacje i projekcje. Te funkcje i możliwości zapytań sprawiają, że MongoDB jest najlepszym wyborem dla programistów.
Następnie przejdę do przodu z najważniejszymi funkcjami MongoDB, które zasadniczo przekażą ci wnioski. Zapoznaj się z poniższymi najważniejszymi funkcjami wyjaśnionymi w zrozumiałej perspektywie.
✅ Zapytania ad-hoc do analiz w czasie rzeczywistym z wynikami zależnymi od zmiennych.
✅ Odpowiednie indeksowanie w celu zoptymalizowania wykonywania zapytań i wydajności.
✅ Replikacja w celu zwiększenia dostępności, stabilności i odzyskiwania danych po awarii.
✅ Sharding do dystrybucji dużych zestawów danych na wiele fragmentów, zapewniając skalowalność.
✅ Równoważenie obciążenia w celu obsługi równoczesnych żądań odczytu i zapisu w celu uzyskania lepszej wydajności i spójności.
Ogólnie rzecz biorąc, MongoDB jest słusznie właściwym pretendentem do Apache Cassandra. Z biegiem czasu MongoDB okazał się niezawodny w każdym tego słowa znaczeniu. Deweloperzy osobiście uwielbiają MongoDB ze względu na jego wydajność i bezpieczeństwo. Przejdźmy teraz do bójki wojowników i rozstrzygnijmy, kto zwycięży.
Różnice między MongoDB a Cassandrą
Apache Cassandra i MongoDB to najpopularniejsze bazy danych No-SQL o różnych zaletach i cechach. Cassandra stosuje podejście do sklepu z szerokimi kolumnami, podczas gdy z drugiej strony MongoDB jest zorientowany na dokumenty.
MongoDB zapewnia różne opcje indeksowania, takie jak indeksy jednopolowe, geoprzestrzenne, złożone i tekstowe, podczas gdy Cassandra obsługuje indeksy wtórne z pewnymi ograniczeniami. Chciałbym również podkreślić, że język zapytań różni się dla obu baz danych. Tutaj Cassandra używa CQL; z drugiej strony MongoDB angażuje MQL (MongoDB Query Language).
Rozproszony projekt Cassandry i skalowalność liniowa to kluczowe zalety zapewniające wysoką skalowalność i dostępność, podczas gdy MongoDB obsługuje zestawy replik w celu zapewnienia wysokiej dostępności. A jeśli chodzi o oferty w chmurze, MongoDB wyróżnia się MongoDB Atlas, podczas gdy Cassandra nie ma dedykowanej usługi zarządzanej.
Wybór między Cassandrą a MongoDB zależy od konkretnych wymagań aplikacji i jej potrzeb w zakresie zarządzania danymi. Cassandra wyróżnia się architekturą rozproszoną i wysoką dostępnością, dzięki czemu nadaje się do zastosowań na dużą skalę. Z drugiej strony elastyczny model danych MongoDB, potężny język zapytań, opcje indeksowania i obsługa transakcji ACID sprawiają, że jest to popularny wybór w różnych przypadkach użycia.
Pomyślałem, aby wstawić tę sekcję dla lepszego zrozumienia i wyjaśnienia. Reprezentacja różnic jest w formie tabelarycznej, co może być pomocnym przewodnikiem.
AspectCassandraMongoDBModel danychWielokolumnowy magazyn danychIndeksowanie zorientowane na dokumentyIndeksy pomocniczeRóżne opcje indeksowaniaJęzyk zapytańCQLMQLTransakcjeNie pełny ACID TxnWielodokumentowy ACID TxnDostępnośćReplikacja danych rozproszonychZestawy replikSkalowalnośćLiniowyPoziomyBezpieczeństwoUwierzytelnianie i uwierzytelnianie Kontrola dostępu oparta na rolachWizualizacja danychBrak natywny NarzędzieNarzędzia innych firmFramework agregacjiOgraniczoneSolidneindeksy pomocniczeZ pewnymi kompromisami w zakresie wydajnościSzeroki zakres opcji
Powyższa tabela zwięźle porównuje główne różnice między Cassandrą a MongoDB. Wybór między dwiema bazami danych zależy od konkretnych wymagań i preferencji przypadku użycia.
Ostatnie słowa
Różne organizacje zaufały obu bazom danych zgodnie z ich wymaganiami. Organizacje takie jak Apple, Netflix, Airbnb, Uber itp. używają Apache Cassandra jako swojej bazy danych.
Z drugiej strony firmy takie jak Adobe, IBM, Bosch, LinkedIn itp. zaufały MongoDB w swojej podróży. Przyszły zakres dla obu baz danych jest jasny, ponieważ Cassandra bez wątpienia będzie nadal rozwijać się w IoT, podczas gdy przyszłość MongoDB może obejmować integrację funkcji uczenia maszynowego, aby umożliwić zaawansowaną analizę danych i modelowanie predykcyjne w bazie danych.
Oczekuje się, że zarówno Cassandra, jak i MongoDB będą nadal ewoluować i rozszerzać swoje możliwości, aby sprostać rosnącym wymaganiom nowoczesnych aplikacji opartych na danych i dostarczać jeszcze lepsze rozwiązania dla firm i programistów na całym świecie. Wybór zależy od konkretnych potrzeb i wymagań dotyczących skalowalności. Dlatego wybieraj mądrze!
Następnie zapoznaj się ze szczegółowym artykułem na temat MongoDB vs. MariaDB vs. MySQL.