Einführung in MongoDB
MongoDB wurde bereits 2009 von einem Unternehmen namens 10gen eingeführt. 10gen wurde später in MongoDB Inc. umbenannt, das Unternehmen, das für die Entwicklung der Software verantwortlich ist und die Enterprise-Version dieser Datenbank verkauft. MongoDB Inc. kümmert sich rund um die Uhr um den gesamten Support mit seinem hervorragenden Support-Team der Enterprise-Klasse. Sie verpflichten sich, lebenslangen Support zu bieten, was bedeutet, dass Kunden jede Version von MongoDB verwenden können, und wenn sie ein Upgrade wünschen, wird sie jederzeit unterstützt. Es bietet ihnen auch die Möglichkeit, rund um die Uhr mit allen Sicherheitsfixes synchronisiert zu sein, die das Unternehmen anbietet.
MongoDB ist eine bekannte NoSQL-Datenbank, die in den letzten zehn Jahren eine starke Verbreitung erlebt hat, angeheizt durch das explosive Wachstum des Webs und mobiler Anwendungen, die in der Cloud ausgeführt werden. Diese neue Art von mit dem Internet verbundenen Anwendungen erfordert eine schnelle, fehlertolerante und skalierbare schemalose Datenspeicherung, die NoSQL-Datenbanken bieten können. MongoDB verwendet JSON, um Daten wie Dokumente zu speichern, deren Strukturangebote variieren können, ein dynamisches, flexibles Schema. MongoDB wurde für hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit mit Auto-Sharding entwickelt. MongoDB ist eine der beliebten Open-Source-Datenbanken, die unter der NoSQL-Datenbank entstehen, die für die Speicherung großer Datenmengen verwendet wird. MongoDB hat die Zeilen, die als Dokumente bezeichnet werden und für die kein Schema definiert werden muss, da die Felder im laufenden Betrieb erstellt werden. Das in MongoDB verfügbare Datenmodell ermöglicht die Darstellung hierarchischer Beziehungen, um Arrays und andere komplexere Strukturen effizienter zu speichern.
Einführung in Cassandra
Apache Cassandra ist ein weiterer bekannter kostenloser und quelloffener, verteilter, breiter Spaltenspeicher. Cassandra wurde bereits 2008 von einigen Entwicklern von Facebook eingeführt, die später als Open-Source-Projekt veröffentlicht wurden. Es wird derzeit von der Apache Software Foundation unterstützt, und Apache pflegt dieses Projekt derzeit für weitere Verbesserungen.
Cassandra ist ein NoSQL-Datenbankverwaltungssystem, das entwickelt wurde, um große Datenmengen auf vielen Commodity-Servern zu verarbeiten und eine hohe Verfügbarkeit ohne Single Point of Failure bereitzustellen. Cassandra bietet eine sehr robuste Unterstützung für Cluster, die sich über mehrere Rechenzentren erstrecken, mit asynchroner masterloser Replikation, die Operationen mit geringer Latenz für alle Clients ermöglicht. Cassandra unterstützt das Vertriebsdesign von Amazon Dynamo mit dem Datenmodell von Googles Bigtable.
Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und Cassandra
Lassen Sie uns mit der kurzen Einführung dieser beiden NoSQL-Datenbanken einige der Ähnlichkeiten zwischen diesen beiden Datenbanken überprüfen:
Sowohl MongoDB als auch Cassandra sind NoSQL-Datenbanktypen und Open-Source-Distributionen.
- Keine dieser Datenbanken ist ein Ersatz für die traditionellen RDBMS-Datenbanktypen.
- Diese beiden Datenbanken sind nicht konform mit ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), was sich auf Eigenschaften von Datenbanktransaktionen bezieht, die garantieren, dass Datenbanktransaktionen zuverlässig verarbeitet werden.
- Diese beiden Datenbanken unterstützen horizontale Partitionierung durch Sharding.
- Konsistenz und Normalisierung sind zwei Konzepte, die diese beiden Datenbanktypen nicht erfüllen (da diese eher zu den RDBMS-Datenbanktypen tendieren)
MongoDB vs. Cassandra:Funktionen
Beide Technologien spielen eine wichtige Rolle in ihren Bereichen, wobei ihre Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und Cassandra ihre gemeinsamen Merkmale und Unterschiede zeigen, die Einzigartigkeit dieser Technologien.
Abbildung 1 MongoDB vs. Cassandra – 8 Hauptunterschiedsfaktoren Aussagekräftiges Datenmodell
MongoDB bietet ein reichhaltiges und ausdrucksstarkes Datenmodell, das als „objektorientiert“ oder „datenorientiert“ bekannt ist. Dieses Datenmodell kann problemlos jede Datenstruktur in der Domäne des Benutzers unterstützen und darstellen. Die Daten können Eigenschaften haben und über mehrere Ebenen ineinander verschachtelt werden. Cassandra ist eher ein traditionelles Datenmodell mit Tabellenstruktur, Zeilen und bestimmten Datentypspalten. Dieser Typ wird während der Erstellung der Tabelle definiert. Wenn wir beide Modelle vergleichen, tendiert MongoDB jedenfalls dazu, ein reichhaltiges Datenmodell bereitzustellen. Die folgende Abbildung beschreibt die typischen High-Level-Architekturen beider Datenbanken in Bezug auf ihre Speicher- und Replikationsebenen.
Abbildung 2:Architekturdiagramm MongoDB vs. Cassandra Hochverfügbarer Masterknoten
MongoDB unterstützt einen Master-Knoten in einem Cluster, der eine Reihe von Slave-Knoten steuert. Wenn der Master-Knoten ausfällt, wird ein Slave zum Master gewählt und benötigt dafür etwa 20-30 Sekunden. Während dieser Verzögerungszeit ist der Cluster heruntergefahren und kann keine Eingaben annehmen. Cassandra unterstützt mehrere Master-Knoten in einem Cluster, und falls einer der Master-Knoten offline geht, wird sein Platz von einem anderen Master-Knoten eingenommen. Im Vergleich dazu unterstützt Cassandra eine höhere Verfügbarkeit gegenüber MongoDB, da sie den Cluster nicht beeinträchtigt und immer verfügbar ist.
Sekundäre Indizes
MongoDB hat im Vergleich zu Cassandra mehr Vorteile, wenn eine Anwendung sekundäre Indizes zusammen mit Flexibilität im Datenmodell benötigt. Aus diesem Grund ist MongoDB viel einfacher, alle Eigenschaften der in der Datenbank gespeicherten Daten zu indizieren. Diese Eigenschaft erleichtert die Abfrage. Cassandra hat Cursor-Unterstützung für die sekundären Indizes, die auf einzelne Spalten und Gleichheitsvergleiche beschränkt sind
Skalierbarkeit schreiben
MongoDB unterstützt nur einen Master-Knoten. Dieser Master-Knoten in MongoDB akzeptiert nur die Eingabe, und die restlichen Knoten in MongoDB werden als Ausgabe verwendet; daher, wenn die Daten in die Slave-Knoten geschrieben und durch den Master-Knoten gelassen werden müssen. Cassandra unterstützt mehrere Master-Knoten in einem Cluster, wodurch es für Skalierbarkeit geeignet ist.
Unterstützung der Abfragesprache
Momentan unterstützt MongoDB keine Abfragesprache. Die Abfragen in MongoDB sind als JSON-Fragmente strukturiert. Im Gegensatz dazu verfügt Cassandra über einen benutzerfreundlichen Satz von Abfragen, der als CQL (Cassandra Query Language) bekannt ist und von Entwicklern mit Vorkenntnissen in SQL leicht angepasst werden kann. Wie unterscheiden sich ihre Abfragen?
Auswahl von Datensätzen aus der Kundentabelle:
Kassandra:
SELECT * FROM customer;MongoDB:
db.customer.find()Datensätze in die Kundentabelle einfügen:
Kassandra:
INSERT INTO customer (custid, branch, status) VALUES('appl01', 'headquarters', 'A');MongoDB:
db.customer.insert({ cust_id: 'appl01', branch: 'headquarters', status: 'A' })Datensätze in der Kundentabelle aktualisieren:
Kassandra:
UPDATE Customer SET branch = ‘headquarters' WHERE custage > 2;MongoDB:
db.customer.update( { custage: { $gt: 2 } }, { $set: { branch: 'headquarters' } }, { multi: true } )Native Aggregation
MongoDB verfügt über ein integriertes Aggregations-Framework, das verwendet wird, um eine ETL-Pipeline auszuführen, um die in der Datenbank gespeicherten Daten umzuwandeln, und unterstützt außerdem sowohl kleinen als auch mittleren Datenverkehr. Bei zunehmender Komplexität wird das Framework auch schwieriger zu debuggen, während Cassandra kein integriertes Aggregations-Framework hat. Cassandra nutzte externe Tools wie Hadoop, Apache Spark usw. Daher ist MongoDB besser als Cassandra, wenn es um das integrierte Aggregations-Framework geht.
Schemaloses Modell
MongoDB bietet die Möglichkeit, dass ein Benutzer die Durchsetzung eines beliebigen Schemas in der Datenbank ändern kann. Jede Datenbank kann eine andere Struktur haben. Es hängt alles vom Programm oder der Anwendung ab, um die Daten zu interpretieren. Dagegen bietet Cassandra nicht die Möglichkeit, Schemata zu ändern, sondern bietet statische Typisierung, bei der der Benutzer am Anfang den Typ der Spalte definieren muss.
Leistungsbenchmark
Cassandra erwägt eine bessere Leistung in Anwendungen, die eine hohe Datenlast erfordern, da es mehrere Master-Knoten in einem Cluster unterstützen kann. Dagegen ist MongoDB nicht ideal für Anwendungen mit hoher Datenlast, da es nicht mit der Leistung skalieren kann. Basierend auf dem von Yahoo! MongoDB, YCSB genannt, bietet in allen Tests, die sie ausgeführt haben, eine höhere Leistung als Cassandra, in einigen Anwendungsfällen sogar um das 25-fache. Wenn es für ein ausgewogenes Verhältnis von Durchsatz und Dauerhaftigkeit zwischen Cassandra und MongoDB optimiert ist, bietet MongoDB einen über 50 % höheren Durchsatz bei gemischten Workloads und einen 2,5-mal höheren Durchsatz bei lesedominierten Workloads im Vergleich zu Cassandra.
MongoDB bietet die größte Flexibilität, um die Dauerhaftigkeit für bestimmte Vorgänge sicherzustellen:Benutzer können sich für die für die Dauerhaftigkeit optimierte Konfiguration für bestimmte Vorgänge entscheiden, die als kritisch erachtet werden, für die jedoch die zusätzliche Latenz akzeptabel ist. Für Cassandra erfordert diese Änderung die Bearbeitung einer Serverkonfigurationsdatei und einen vollständigen Neustart der Datenbank.
Fazit
MongoDB ist am besten für Workloads mit vielen stark unstrukturierten Daten bekannt. Der Umfang und die Datentypen, mit denen Sie mit den flexiblen Datenstrukturen von MongoDB arbeiten, werden Ihnen besser passen als Cassandra. Um MongoDB effektiv zu nutzen, müssen Sie mit der Möglichkeit einiger Ausfallzeiten bei einem Ausfall des Masterknotens sowie mit begrenzten Schreibgeschwindigkeiten auskommen. Und vergessen Sie nicht, dass Sie auch eine neue Abfragesprache lernen müssen. In MongoDB können die komplexen Daten einfach verwaltet werden, indem die Funktionen zur Unterstützung des JSON-Formats verwendet werden. Dies ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für MongoDB im Vergleich zu Cassandra. In einigen Situationen kann Cassandra als die am besten zu implementierende Datenbank betrachtet werden, wenn es um große Datenmengen, Geschwindigkeitsoptimierung und Abfrageausführung geht. Bei den Vergleichsergebnissen von Cassandra und MongoDB werden wir feststellen, dass sie je nach Implementierungsanforderungen und zu verarbeitender Datenmenge ihre jeweiligen Vorteile haben.
