Cassandra vs. MongoDB: Unterschied und Vergleich

Mit dem Fortschritt der Technologie wurde die Menschheit mit Mobiltelefonen, drahtlosen Netzwerken und vor allem dem Internet gesegnet. Das Internet ist voller Datenmengen, die nur einen Klick von uns entfernt sind.

Solche überwältigenden Datenmengen werden elektronisch in einer Datenbank gespeichert, die wiederum von einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gesteuert wird. Cassandra und MongoDB sind zufällig zwei solcher Datenbanken.

Key Take Away

  1. Cassandra zeichnet sich durch die Verarbeitung großer Schreibvolumina aus und bietet hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
  2. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die sich ideal für die Handhabung unstrukturierter Daten und die Bereitstellung von Flexibilität in Datenmodellen eignet.
  3. Beide Datenbanken bieten horizontale Skalierbarkeit, unterscheiden sich jedoch in ihren Abfragesprachen, wobei Cassandra CQL und MongoDB BSON verwendet.

Kassandra gegen MongoDB

Cassandra ist eine verteilte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die Datenspeicherung und -verwaltung über Standardserver hinweg unterstützt. Sie verfügt über eine Peer-to-Peer-Architektur. MongoDB ist eine Dokumentspeicherdatenbank, die mit Sammlungen mit mehreren Dokumenten arbeitet und über eine Master-Slave-Architektur verfügt.

Kassandra gegen MongoDB

Cassandra ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbank und verwendet ein „Peer-to-Peer“-Architekturmodell.

Aufgrund dieser Funktion verfügt Cassandra nicht über einen Masterknoten, sondern über mehrere Masterknoten innerhalb eines Clusters. Selbst wenn ein Masterknoten ausfällt, gibt es daher mehrere Masterknoten, die übernehmen und sicherstellen können, dass die Datenbank auf alle Anfragen reagiert alle Zeitpunkte.

Darüber hinaus kann nur der Master-Knoten Eingaben schreiben und akzeptieren, und Cassandra verwendet das Cluster-Modell, was bedeutet, dass mehrere Master-Knoten Eingaben schreiben und akzeptieren können. Aufgrund dieses Modells bietet Cassandra eine hohe Datenverfügbarkeit und flexible Skalierbarkeit.

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MongoDB ist ebenfalls eine Open-Source-NoSQL-Datenbank und basiert auf dem „Master-Slave“-Modell.

Wenn der Masterknoten also nicht mehr funktionsfähig ist, kann ein Slaveknoten die Rolle des Masterknotens übernehmen. Dieser Übergang dauert jedoch einige Minuten und während dieser Zeit ist die Datenbank nicht in der Lage, auf Anfragen zu antworten.

Dies wirkt sich auf die Datenverfügbarkeit aus. MongoDB ist auch in Bezug auf die Skalierbarkeit begrenzt, da nur der Master-Knoten schreiben und Eingaben annehmen kann und die Slave-Knoten nur zum Lesen nützlich sind. 

Vergleichstabelle

Parameter des VergleichsKassandraMongoDB
DatenmodellEs ist eine Mischung aus Schlüsselwert und einer Tabellenstruktur, die Zeilen und Spalten verwendetEs verfügt über ein objekt- und dokumentenorientiertes Datenmodell
ProgrammiersprachenunterstützungUnterstützt C++, Python, Java, JavaScript, .Net, Ruby, PHP, Scala, Perl, C#, Clojure, Go, Erlang, HaskellUnterstützt C, C++, C#, Clojure, ColdFusion, Dart, Delphi, Ruby, Python, Scala, JavaScript, Java, Erlang, Go, Groovy, Haskell, PHP, Perl, Lisp, Lua, MatLab, PowerShell, Prolong, Smalltalk
Aggregations-FrameworkVerfügt über kein Aggregations-Framework, erfordert jedoch die Unterstützung externer Tools wie Hadoop, Apache Spark usw.Es verfügt über ein integriertes Aggregationsframework
SchemaEs hat ein flexibles Schema, daher muss jede Zeile innerhalb derselben Spaltenfamilie nicht dieselbe Anzahl von Spalten habenIn der neueren Version von MongoDB kann man entscheiden, ob man ein Schema haben möchte oder nicht, wodurch die Datenbank viel flexibler wird
Unterstützung der AbfragespracheCassandra Query Language (CQL) ist die ganz eigene Abfragesprache von CassandraEs hat noch keine Abfragesprache, aber es verwendet eine JSON-Struktur   
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Was ist Kassandra?

Cassandra wurde von Facebook zur Posteingangssuche entwickelt und 2008 veröffentlicht. 2009 wurde es zu einem Apache-Projekt und erhielt die Bezeichnung Apache Cassandra.

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Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, die eine grundlegende Datenstruktur verwendet, die Spaltenfamilien, Zeilen, Spaltenund Schlüsselraum zum Speichern von Daten. Da Cassandra ein flexibles Schema hat, können die Zeilen innerhalb derselben Spaltenfamilie unterschiedliche Spaltenzahlen haben.

Jeder Knoten im Knotencluster von Cassandra hat die gleichen Funktionen und empfängt alle Arten von Anfragen. Cassandra verwendet nicht das „Master-Slave“-Modell, sondern die Idee eines „Koordinatorknotens“.

Dies bedeutet, dass, wenn der Client eine Anfrage stellt, der Knoten, der die Anfrage empfängt, der Koordinator für die spezifische Anfrage ist und den Austausch der Antwort vom Knoten, der tatsächlich die Informationen enthält, auf die Anfrage des Clients koordiniert, um das Ergebnis an den Client zu senden.

Einige prominente Benutzer von Cassandra sind Netflix, Twitter, Viocom Hosting, Walmart Labs, Spotify, Reddit, Instagram und Facebook.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die 10 von 2007gen, derzeit bekannt als MongoDB, Inc., entwickelt wurde, um Probleme mit der Skalierbarkeit anzugehen.

Da es sich um eine dokumentenorientierte Datenbank handelt, erfolgt die Datenspeicherung primär in Form von Dokumenten. In diesem Zusammenhang ist das Dokument die Grundstruktur, die zum Speichern einer einzelnen Dateneinheit verwendet wird.

Da kein Schema vorhanden ist, werden Dokumente mit unterschiedlichen Strukturen und Inhalten in derselben Sammlung gespeichert. Die Dokumente in MongoDB verwenden JSON als Abfragesprache, daher kann das Modell auch objektorientierte Programmierung unterstützen.

MongoDB basiert auf einem Master-Slave-Modell, was zur Folge hat, dass die Datenbank für einige Minuten nicht mehr funktioniert, wenn der Masterknoten nicht mehr funktioniert. Um hier Abhilfe zu schaffen, verfügt MongoDB über eine antworten Set, das aus einem Masterknoten oder dem Primärknoten und allen Sekundärknoten besteht.

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Dadurch wird der Master-Knoten zum Empfänger aller vom Client gestellten Anfragen und speichert auch alle Änderungen in seinem Betriebsprotokoll. Die Slave-Knoten verwenden das Betriebsprotokoll des primären Knotens und replizieren die Änderungen auf ihre Kopien der Daten, um die Konsistenz aufrechtzuerhalten.

Wenn der Primärknoten ausfällt, verwendet MongoDB ein Kommunikationsprotokoll namens „Heartbeat“ und „Elections“.

Im Abstand von zwei Sekunden senden sich die Mitglieder des Replikatsatzes gegenseitig Heartbeats. Wenn ein Mitglied nicht innerhalb von zehn Sekunden antwortet, gilt es als tot und die sekundären Knoten werden darüber informiert.

Anschließend führt der Replikatsatz eine Wahl durch und stimmt über die Auswahl des sekundären Knotens ab, der zum neuen primären Knoten werden soll. Der sekundäre Knoten mit der höchsten Stimme gewinnt Die Wahl.

Im Falle eines Unentschiedens gibt es einen dritten Knotentyp, den sogenannten Arbiter, der entscheidet, welcher sekundäre Knoten zum primären wird. Zu den bekanntesten Benutzern von MongoDB zählen Abode, Google, Forbes, Facebook, eBay, BOSH und Cisco.

Hauptunterschiede zwischen Cassandra und MongoDB

  1. Während Cassandra eine tabellarische Struktur zum Speichern von Daten verwendet, verwendet MongoDB eine Ziel und datenorientiertes Modell.
  2. Cassandra verwendet einen Knotencluster, um eine hohe Datenverfügbarkeit sicherzustellen. Während MongoDB einen einzigen Masterknoten verwendet, ist die Datenverfügbarkeit eingeschränkt.
  3. Cassandra bietet flexible Skalierbarkeit, da alle Knoten im Ring gleich sind. Im Gegensatz dazu bietet MongoDB keine flexible Skalierbarkeit, da es über einen Masterknoten zum Speichern aller Daten verfügt.
  4. Cassandra verfügt nicht über ein integriertes Aggregationsframework und ist daher auf externe Tools angewiesen. MongoDB hingegen verfügt über ein internes Aggregationsframework, das sich am besten für kleinen und mittleren Datenverkehr eignet.
  5. Während Cassandra Komponenten wie Speichertabellen, Commit-Protokolle, Cluster, Rechenzentren und Knoten anbietet, unterstützt MongoDB Ad-hoc-Abfragen, Dateispeicherung, Sammlungen, Replikation und Transaktionen.
Literaturhinweise
  1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1773912.1773922
  2. https://bora.uib.no/bora-xmlui/bitstream/handle/1956/17228/kb-thesis.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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Über den Autor

Chara Yadav hat einen MBA in Finanzen. Ihr Ziel ist es, finanzbezogene Themen zu vereinfachen. Sie ist seit rund 25 Jahren im Finanzbereich tätig. Sie hat mehrere Finanz- und Bankkurse für Business Schools und Gemeinden gehalten. Lesen Sie mehr bei ihr Bio-Seite.