С развитием технологий человечество благословлено мобильными телефонами, беспроводными сетями и, прежде всего, Интернетом. Интернет изобилует объемами данных, которые находятся всего в одном клике от нас.
Такие огромные объемы данных хранятся в электронной форме в базе данных, которая, в свою очередь, контролируется системой управления базами данных (СУБД). Cassandra и MongoDB являются двумя такими базами данных.
Основные выводы
- Cassandra превосходно справляется с большими объемами операций записи, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость.
- MongoDB — это база данных, ориентированная на документы, что делает ее идеальной для обработки неструктурированных данных и обеспечивает гибкость моделей данных.
- Обе базы данных обеспечивают горизонтальное масштабирование, но различаются языками запросов: Cassandra использует CQL, а MongoDB — BSON.
Кассандра против MongoDB
Кассандра — это распределенная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, которая поддерживает хранение данных и управление ими на обычных серверах. Он имеет одноранговую сеть архитектура. MongoDB — это база данных хранилища документов, которая работает с коллекциями, содержащими несколько документов, и имеет архитектуру master-slave.
Cassandra — это база данных NoSQL с открытым исходным кодом, использующая архитектурную модель «одноранговая сеть».
Благодаря этой функции Cassandra имеет не один главный узел, а несколько главных узлов внутри кластера, и поэтому, даже если один главный узел выходит из строя, есть несколько главных узлов, которые могут взять на себя управление и гарантировать, что база данных отвечает на все запросы в момент времени. все моменты времени.
Кроме того, только главный узел может записывать и принимать ввод, а Cassandra использует кластерную модель, что означает, что несколько главных узлов могут записывать и принимать ввод. Именно благодаря этой модели Cassandra обеспечивает высокую доступность данных и гибкую масштабируемость.
MongoDB также является базой данных NoSQL с открытым исходным кодом и основана на модели «ведущий-ведомый».
Следовательно, когда главный узел не может функционировать, подчиненный узел может взять на себя роль главного узла, но этот переход занимает несколько секунд. минут, и в этот период база данных не в состоянии отвечать на запросы.
Это влияет на доступность данных. MongoDB также ограничена с точки зрения масштабируемости, поскольку только главный узел может записывать и принимать входные данные, а подчиненные узлы пригодятся только для чтения.
Сравнительная таблица
| Параметр сравнения | Кассандра | MongoDB |
|---|---|---|
| Модель данных | Это гибрид между ключом-значением и структурой таблицы, в которой используются строки и столбцы. | Он имеет объектную и документно-ориентированную модель данных. |
| Поддержка языков программирования | Поддерживает C++, Python, Java, JavaScript, .Net, Ruby, PHP, Scala, Perl, C#, Clojure, Go, Erlang, Haskell. | Поддерживает C, C++, C#, Clojure, ColdFusion, Dart, Delphi, Ruby, Python, Scala, JavaScript, Java, Erlang, Go, Groovy, Haskell, PHP, Perl, Lisp, Lua, MatLab, PowerShell, Prolong, Smalltalk |
| Структура агрегирования | Не имеет среды агрегации, но требует помощи внешних инструментов, таких как Hadoop, Apache Spark и т. д. | Он имеет встроенную структуру агрегации |
| Схема | Он имеет гибкую схему, поэтому каждая строка в одном семействе столбцов не обязательно должна иметь одинаковое количество столбцов. | В более новой версии MongoDB можно решить, нужна ли им схема, что делает базу данных более гибкой. |
| Поддержка языка запросов | Cassandra Query Language (CQL) — это собственный язык запросов Cassandra. | У него пока нет языка запросов, но он использует JSON-структуру |
Что такое Кассандра?
Кассандра была разработана Facebook для поиска входящих сообщений и был выпущен в 2008 году. Он стал апаш проект в 2009 году и стал известен как Apache Cassandra.
Cassandra — это база данных NoSQL, которая использует базовую структуру данных, состоящую из семейств столбцов, строк, столбцыи пространство ключей для хранения данных. Поскольку у Кассандры гибкий схема, строки в одном семействе столбцов могут иметь разное количество столбцов.
Каждый узел в кластере узлов в Cassandra имеет одинаковые функции и получает все типы запросов. Cassandra не использует модель «ведущий-ведомый», а использует идея «координаторного узла».
Это означает, что когда клиент отправляет запрос, узел, который получает запрос, является координатор для конкретного запроса и координирует обмен ответом от узла, который фактически содержит информацию, на запрос клиента для отправки результата клиенту.
Несколько известных пользователей Cassandra: Netflix, Twitter, Viocom Hosting, Walmart Labs, Spotify, Reddit, Instagram и Facebook.
Что такое MongoDB?
MongoDB — это база данных NoSQL, разработанная компанией 10gen, в настоящее время известной как MongoDB, Inc., в 2007 году для решения проблем, связанных с масштабируемостью.
Поскольку это документно-ориентированная база данных, основная структура, используемая для хранения данных, имеет форму документов. В этом контексте документ является базовой структурой, которая используется для хранения одной единицы данных.
Из-за отсутствия схемы документы хранятся с разной структурой и содержимым в одной коллекции. Документы в MongoDB используют JSON в качестве языка запросов, поэтому его модель также может поддерживать объектно-ориентированное программирование.
MongoDB основана на модели master-slave, в результате чего, если главная нода перестанет функционировать, база данных перестанет функционировать на несколько минут. Чтобы исправить это, в MongoDB есть ответ набор, состоящий из главного узла или первичного узла и всех вторичных узлов.
Это делает главный узел получателем всех запросов от клиента, а также сохраняет все изменения в своем журнале операций. Подчиненные узлы используют журнал операций основного узла и реплицируют изменения в свои копии данных для обеспечения согласованности.
Если основной узел умирает, MongoDB использует протокол связи, называемый «сердцебиение» и «выборы».
С интервалом в две секунды члены набора реплик отправляют друг другу тактовые импульсы, если один из участников не отвечает в течение десяти секунд, он считается мертвым, и об этом информируются вторичные узлы.
После этого набор реплик проводит выборы и голосует за выбор вторичного узла, который станет новым первичным узлом. Вторичный узел с наибольшим количеством голосов выигрывает выборы.
В случае завязывать, существует третий тип узла, известный как Арбитр, который решает, какой вторичный узел станет основным. Обитель, Google, Forbes, Facebook, eBay, BOSH и Cisco являются одними из самых известных пользователей MongoDB.
Основные различия между Cassandra и MongoDB
- В то время как Cassandra использует табличную структуру для хранения данных, MongoDB использует цель и модель, ориентированная на данные.
- Cassandra использует кластер узлов для обеспечения высокой доступности данных. Принимая во внимание, что MongoDB использует один мастер-узел, тем самым ограничивая доступность данных.
- Cassandra обеспечивает гибкую масштабируемость, так как все узлы в кольцо равны. Напротив, MongoDB не предлагает гибкой масштабируемости, поскольку имеет один главный узел для хранения всех данных.
- Cassandra не имеет встроенной среды агрегации, поэтому использует внешние инструменты. Принимая во внимание, что MongoDB имеет внутреннюю структуру агрегации, которая наиболее подходит для трафика данных малого и среднего размера.
- В то время как Cassandra предлагает такие компоненты, как таблицы памяти, журналы фиксации, кластер, центры обработки данных и узел, MongoDB поддерживает специальные запросы, хранилище файлов, коллекции, репликацию и транзакции.
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1773912.1773922
- https://bora.uib.no/bora-xmlui/bitstream/handle/1956/17228/kb-thesis.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Последнее обновление: 19 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
В статье представлен всесторонний анализ Cassandra и MongoDB, проливающий свет на их архитектуру, поддержку языка запросов и практическое применение. Глубина информации делает его отличным справочником для людей, интересующихся системами управления базами данных.
В статье ясно и кратко объясняются технические детали Cassandra и MongoDB. Сравнение двух баз данных очень полезно для всех, кто работает с системами управления данными и базами данных.
Я нашел объяснение модели данных, поддержки языков программирования и поддержки языка запросов особенно полезным. Эта статья — отличный ресурс для тех, кто хочет понять различия между Cassandra и MongoDB.
Углубленный анализ Cassandra и MongoDB, а также сравнительная таблица делают эту статью ценным справочником для людей, стремящихся улучшить свое понимание систем управления базами данных. Статья хорошо структурирована и информативна.
Объяснение концепции узла-координатора Cassandra и документо-ориентированной структуры MongoDB особенно поучительно. Эта статья служит ценным ресурсом как для профессионалов в области технологий, так и для энтузиастов.
В статье тщательно исследуются технические тонкости Cassandra и MongoDB, предлагается детальное сравнение их функций и возможностей. Объяснение поддержки языка запросов и реальных приложений особенно поучительно.
Я нашел обсуждение схемы и структуры агрегации заставляющим задуматься. Эта статья представляет собой ценный ресурс для людей, занимающихся проектированием и управлением системами баз данных.
В статье представлено всестороннее исследование Cassandra и MongoDB, поясняющее их архитектуру и отличительные особенности. В сравнительной таблице отражены ключевые различия, что делает ее полезной для технических специалистов и администраторов баз данных.
В статье эффективно подчеркиваются сильные стороны Cassandra при обработке больших объемов записи и гибкость MongoDB при управлении неструктурированными данными. Это важная информация для людей, работающих с данными и базами данных.
В статье предлагается всестороннее сравнение Cassandra и MongoDB, подчеркивая их сильные стороны и различия. Информация представлена в доступной и информативной форме для читателей с техническим образованием.
Подробности о поддержке языка запросов и происхождении Cassandra и MongoDB весьма поучительны. Это ценный ресурс для энтузиастов технологий и разработчиков программного обеспечения.
Мне показался интересным раздел, в котором описываются ключевые пользователи Cassandra и MongoDB. В нем приводятся реальные примеры использования этих баз данных и демонстрируется их практическое применение.
В статье подробно рассматриваются ключевые особенности и функциональные возможности Cassandra и MongoDB. Технические нюансы и сравнительная таблица облегчают понимание различий между этими базами данных.
Я ценю подробное объяснение таких параметров, как модель данных, структура агрегации и схема. Этот анализ полезен для профессионалов и разработчиков, работающих с базами данных NoSQL.
В статье представлен подробный отчет о Cassandra и MongoDB с описанием их функциональности и архитектурных различий. Глубина предоставленной информации делает ее ценным ресурсом для профессионалов, желающих проанализировать и сравнить эти базы данных.
Раздел, посвященный поддержке языков программирования и схемам, дает ценную информацию о технических аспектах Cassandra и MongoDB. Эта статья является похвальным вкладом в понимание баз данных NoSQL.
Статья углубляется в особенности Cassandra и MongoDB, давая читателям полное представление об их архитектуре и функциональности. Представленная информация полезна для специалистов, занимающихся управлением данными и операциями с базами данных.
Подробности о компаниях, использующих Cassandra и MongoDB, меня заинтересовали. Эта статья предлагает ценную информацию о реальном применении этих баз данных для различных организаций.
Хорошо объяснено сравнение одноранговой архитектуры Cassandra с моделью «главный-подчиненный» MongoDB. Эта статья — отличное руководство для тех, кто хочет понять нюансы работы этих баз данных.
В статье представлено всестороннее и подробное сравнение Cassandra и MongoDB, их возможностей и функциональности. Это особенно полезно для разработчиков и специалистов в области технологий, которые хотят понять различия между этими двумя популярными системами управления базами данных.
Абсолютно. Статья помогает прояснить важные аспекты, такие как модель данных, поддержка языков программирования, схема и поддержка языка запросов. Это важно для специалистов, работающих с этими базами данных.
Я не мог не согласиться. Это очень информативная и хорошо проработанная статья, проливающая свет на ключевые аспекты Cassandra и MongoDB. Сравнительная таблица особенно полезна для понимания различий между двумя базами данных.