Introducción
Si está buscando una base de datos NoSQL, probablemente se encontró con Cassandra y MongoDB. Aún así, estas dos opciones populares de NoSQL tienen mucho menos en común de lo esperado.
En este tutorial, explicamos las similitudes y diferencias entre Cassandra y MongoDB.
Cassandra vs MongoDB:Similitudes
Cuando se hace una comparación entre dos sistemas de bases de datos, generalmente se infiere que también hay similitudes compartidas. Aunque existen, en lo que respecta a Cassandra y MongoDB, estas similitudes son limitadas.
Bases de datos NoSQL
Lo más importante es que Cassandra y MongoDB se clasifican como bases de datos NoSQL. NoSQL (No solo SQL) es una alternativa popular a las bases de datos tradicionales. A diferencia de las bases de datos relacionales que conocemos, NoSQL puede almacenar grandes cantidades de datos sin necesidad de una categoría o esquema lógico.
Dado que las bases de datos tradicionales no podían manejar una gran cantidad de datos no estructurados en tiempo real, las bases de datos NoSQL aceptaron el desafío escalando horizontalmente.
En consecuencia, Cassandra se lanzó en 2008 como una de estas bases de datos NoSQL. Un año después, se creó MongoDB.
Software de código abierto
Otro punto en común entre estos dos es que son software gratuito y de código abierto. Puede descargar los paquetes de bases de datos, instalarlos y configurarlos sin costo alguno.
Creada inicialmente por desarrolladores de Facebook, Cassandra ahora es propiedad del proyecto Apache y forma parte de su comunidad de código abierto. Por otro lado, MongoDB es uno de los sistemas de administración de bases de datos más populares del mundo con una sólida comunidad de desarrolladores de MongoDB.
No se puede reemplazar RDBMS y ACID
Tenga en cuenta que ni Cassandra ni MongoDB pueden reemplazar un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) tradicional. Si necesita almacenar datos usando filas y columnas, en un formato estructurado, adhiérase a una de las muchas bases de datos relacionales disponibles.
Además, si necesita bases de datos compatibles con ACID, probablemente NoSQL no sea la mejor solución. Para transacciones de bases de datos que aseguren atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad, es mejor utilizar bases de datos relacionales, como MySQL o PostgreSQL.
Cassandra vs MongoDB:Diferencias
Disponibilidad de datos
Una de las diferencias más significativas entre MongoDB y Cassandra es su estrategia con respecto a la disponibilidad de datos. Esta característica depende de la cantidad de maestros esclavos en un clúster.
MongoDB tiene un solo maestro que dirige múltiples nodos esclavos. Si el nodo maestro deja de funcionar, uno de los nodos esclavos asume su función. Aunque la estrategia de conmutación por error automática garantiza la recuperación, el esclavo puede tardar hasta un minuto en convertirse en el maestro. Durante este tiempo, la base de datos no puede responder a las solicitudes.
Casandra , por otro lado, utiliza un modelo diferente. En lugar de tener un nodo maestro, utiliza varios maestros dentro de un clúster. Con múltiples maestros presentes, no hay temor de ningún tiempo de inactividad. El modelo redundante garantiza una alta disponibilidad en todo momento.
Escalabilidad
La escalabilidad es una característica directamente relacionada con el modelo de clúster. Por lo tanto, Cassandra y MongoDB tienen diferencias significativas entre sus escalabilidades de escritura.
Solo el nodo maestro puede escribir y aceptar entradas. Mientras tanto, los nodos esclavos solo se usan para lecturas. En consecuencia, como MongoDB tiene un solo nodo maestro, está limitado en términos de escalabilidad de escritura.
Tener múltiples nodos maestros aumenta Cassandras capacidades de escritura. Permite que esta base de datos coordine numerosas escrituras al mismo tiempo, todas provenientes de sus maestros. Por lo tanto, cuantos más nodos maestros haya en un clúster, mejor será la velocidad de escritura (escalabilidad).
Modelo de datos
Ahora, examinemos el modelo de datos de estas dos bases de datos NoSQL.
MongoDB El modelo de datos se clasifica en orientado a objetos y documentos. Esto significa que puede representar cualquier tipo de estructuras de objetos que pueden tener propiedades o incluso anidarse en varios niveles.
Cuando se trata de Cassandra, hay un modelo más tradicional. Casandra tiene una estructura de tabla usando filas y columnas. Aún así, es más flexible que las bases de datos relacionales ya que no se requiere que cada fila tenga las mismas columnas. Al momento de la creación, a estas columnas se les asigna uno de los tipos de datos Cassandra disponibles y, en última instancia, se basan más en la estructura de datos.
Idioma de consulta
Otro factor distintivo es si necesita una base de datos compatible con el lenguaje de consulta.
MongoDB usa consultas estructuradas en fragmentos JSON y aún no tiene soporte para lenguaje de consulta. Si usted o su equipo están acostumbrados a SQL, será algo a lo que habrá que acostumbrarse. Sin embargo, es bastante fácil de administrar.
A diferencia de MongoDB, Cassandra tiene su propio lenguaje de consulta llamado CQL (Cassandra Query Language). Su sintaxis es similar a SQL pero aún tiene algunas limitaciones. Esencialmente, la base de datos tiene una forma diferente de almacenar y recuperar datos debido a que no es relacional.
¿En qué se diferencian las consultas?
En los ejemplos a continuación, puede ver cómo las consultas en MongoDB difieren de las utilizadas en Cassandra (mientras trabajaba en una demostración empleado tabla).
Selección de registros de la tabla de empleados:
MongoDB
‘db.employee.find()’Casandra
‘SELECT * FROM employee;’Inserción de registros en la tabla de empleados:
MongoDB
‘db.employee.insert({ empid: '101', firstname: 'John', lastname: 'Doe', gender: 'M', status: 'A'})’Casandra
‘INSERT INTO employee (empid, firstname, lastname, gender, status) VALUES('101', 'John', 'Doe', 'M', 'A');’Actualización de registros en la tabla de empleados:
MondgoDB
'db.Employee.update({"empid" : 101}, {$set: { "firstname" : "James"}})'Casandra
‘UPDATE employee SET firstname = ‘James' WHERE empid = '101';’Lenguajes de programación admitidos
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
Casandra: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala
Agregación
Decidir entre MongoDB o Cassandra también puede depender de si desea o no un marco de agregación integrado.
MongoDB tiene un marco de agregación incorporado. Esta función le permite recuperar datos utilizando una canalización de múltiples etapas de ELT para transformar los documentos en resultados agregados. Sin embargo, dicho marco solo es eficiente cuando se trabaja con tráfico de datos de tamaño pequeño o mediano.
Casandra no tiene marco de agregación y requiere herramientas externas como Hadoop, Spark y otras.
Esquema
Cuando se trata del esquema, debe decidir si desea una base de datos flexible o estacionaria.
MongoDB es una base de datos que no requiere un esquema, naturalmente haciéndola más adaptable a los cambios. En sus versiones anteriores, la configuración predeterminada no aplicaba ningún esquema en absoluto. Hoy, puede decidir si quiere un esquema o no. Tal flexibilidad significa que la base de datos puede ingresar documentos de diferentes estructuras e interpretarlos una vez en el software.
Casandra es una base de datos mucho más estacionaria. Facilita la tipificación estática y exige la categorización y definición de columnas de antemano.
Índices secundarios
La calidad de los índices secundarios determina la eficacia con la que puede acceder a los registros de la base de datos. La medida en que se admiten estos índices no es la misma en MongoDB y Cassandra.
MongoDB tiene índices secundarios de alta calidad. Debido a su modelo de datos flexible e índices secundarios, puede acceder a cualquier propiedad de un objeto almacenado (incluso cuando está anidado).
Alternativamente, Cassandra solo tiene soporte de cursor para el índice secundario. Sus consultas se limitan a columnas individuales y comparaciones de igualdad.
Rendimiento
Hay una serie de factores que afectan el rendimiento de estos dos tipos de bases de datos.
Principalmente, el modelo (o esquema) de base de datos marca una gran diferencia en la calidad del rendimiento, ya que algunos son más adecuados para MongoDB, mientras que otros pueden funcionar mejor con Cassandra.
Además, la característica de carga de la aplicación que su base de datos necesita admitir también juega un papel crucial. Si espera una entrada de carga pesada, Cassandra, con sus múltiples nodos maestros, le dará mejores resultados. Con una salida de carga pesada, tanto MongoDB como Cassandra mostrarán un buen rendimiento.
Finalmente, muchos consideran que MongoDB tiene la ventaja cuando se trata de requisitos de consistencia. . Aún así, esto puede variar dependiendo de la aplicación. Además, puede configurar Cassandra manualmente para cumplir con los estándares de coherencia que establezca.