Présentation
Si vous recherchez une base de données NoSQL, vous êtes probablement tombé sur Cassandra et MongoDB. Pourtant, ces deux choix NoSQL populaires ont beaucoup moins en commun que prévu.
Dans ce didacticiel, nous expliquons les similitudes et les différences entre Cassandra et MongoDB.
Cassandra contre MongoDB :Similitudes
Lors d'une comparaison entre deux systèmes de base de données, on en déduit généralement qu'il existe également des similitudes partagées. Bien qu'elles existent, en ce qui concerne Cassandra et MongoDB, ces similitudes sont limitées.
Bases de données NoSQL
Plus important encore, Cassandra et MongoDB sont classées comme bases de données NoSQL. NoSQL (pas seulement SQL) est une alternative populaire aux bases de données traditionnelles. Contrairement aux bases de données relationnelles que nous connaissons, NoSQL peut stocker de grandes quantités de données sans nécessiter de catégorie ou de schéma logique.
Étant donné que les bases de données traditionnelles n'étaient pas en mesure de gérer un grand nombre de données non structurées en temps réel, les bases de données NoSQL ont relevé le défi en évoluant horizontalement.
En conséquence, Cassandra a été publiée en 2008, comme l'une de ces bases de données NoSQL. Un an plus tard, MongoDB était créé.
Logiciel Open Source
Un autre point commun entre ces deux est qu'ils sont des logiciels gratuits et open source. Vous pouvez télécharger les packages de base de données, les installer et les configurer sans frais.
Initialement créée par des développeurs de Facebook, Cassandra est désormais sous la propriété du projet Apache et fait partie de sa communauté open-source. D'autre part, MongoDB est l'un des systèmes de gestion de base de données les plus populaires au monde avec une forte communauté de développeurs MongoDB.
Impossible de remplacer RDBMS et ACID
Gardez à l'esprit que ni Cassandra ni MongoDB ne peuvent remplacer un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) traditionnel. Si vous avez besoin de stocker des données à l'aide de lignes et de colonnes, dans un format structuré, respectez l'une des nombreuses bases de données relationnelles disponibles.
De plus, si vous avez besoin de bases de données compatibles ACID, NoSQL n'est probablement pas la meilleure solution. Pour les transactions de base de données qui garantissent l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité, il est préférable d'utiliser des bases de données relationnelles, telles que MySQL ou PostgreSQL.
Cassandra contre MongoDB :Différences
Disponibilité des données
L'une des différences les plus importantes entre MongoDB et Cassandra est leur stratégie concernant la disponibilité des données. Cette fonctionnalité dépend du nombre d'esclaves maîtres dans un cluster.
MongoDB a un seul maître dirigeant plusieurs nœuds esclaves. Si le nœud maître tombe en panne, l'un des nœuds esclaves reprend son rôle. Bien que la stratégie de basculement automatique assure la récupération, cela peut prendre jusqu'à une minute pour que l'esclave devienne le maître. Pendant ce temps, la base de données n'est pas en mesure de répondre aux demandes.
Cassandre , en revanche, utilise un modèle différent. Au lieu d'avoir un nœud maître, il utilise plusieurs maîtres à l'intérieur d'un cluster. Avec plusieurs maîtres présents, il n'y a aucune crainte de temps d'arrêt. Le modèle redondant garantit une haute disponibilité à tout moment.
Évolutivité
L'évolutivité est une fonctionnalité directement liée au modèle de cluster. Par conséquent, Cassandra et MongoDB ont des différences significatives entre leurs évolutivités d'écriture.
Seul le nœud maître peut écrire et accepter des entrées. En attendant, les nœuds esclaves ne sont utilisés que pour les lectures. En conséquence, comme MongoDB a un seul nœud maître, il est limité en termes d'évolutivité d'écriture.
Avoir plusieurs nœuds maîtres augmente les Cassandres capacités d'écriture. Il permet à cette base de données de coordonner de nombreuses écritures en même temps, toutes issues de ses maîtres. Par conséquent, plus il y a de nœuds maîtres dans un cluster, meilleure est la vitesse d'écriture (évolutivité).
Modèle de données
Examinons maintenant le modèle de données de ces deux bases de données NoSQL.
MongoDB Le modèle de données est classé comme orienté objet et orienté document. Cela signifie qu'il peut représenter n'importe quel type de structures d'objets qui peuvent avoir des propriétés ou même être imbriqués à plusieurs niveaux.
En ce qui concerne Cassandra, il existe un modèle plus traditionnel. Cassandre a une structure de tableau utilisant des lignes et des colonnes. Néanmoins, il est plus flexible que les bases de données relationnelles car chaque ligne n'est pas obligée d'avoir les mêmes colonnes. Lors de la création, ces colonnes se voient attribuer l'un des types de données Cassandra disponibles, s'appuyant finalement davantage sur la structure des données.
Langage de requête
Un autre facteur distinctif est de savoir si vous avez besoin d'une base de données prenant en charge le langage de requête.
MongoDB utilise des requêtes structurées en fragments JSON et ne prend pas encore en charge le langage de requête. Si vous ou votre équipe êtes habitués à SQL, vous devrez vous y habituer. Cependant, il est assez facile à gérer.
Contrairement à MongoDB, Cassandre a son propre langage de requête appelé CQL (Cassandra Query Language). Sa syntaxe est similaire à SQL mais présente encore quelques limitations. Essentiellement, la base de données a une manière différente de stocker et de récupérer des données car elle n'est pas relationnelle.
En quoi les requêtes sont-elles différentes ?
Dans les exemples ci-dessous, vous pouvez voir comment les requêtes dans MongoDB diffèrent de celles utilisées dans Cassandra (lorsque vous travaillez dans une démo employé tableau).
Sélectionner des enregistrements depuis la table des employés :
MongoDB
‘db.employee.find()’Cassandre
‘SELECT * FROM employee;’Insérer des enregistrements dans la table des employés :
MongoDB
‘db.employee.insert({ empid: '101', firstname: 'John', lastname: 'Doe', gender: 'M', status: 'A'})’Cassandre
‘INSERT INTO employee (empid, firstname, lastname, gender, status) VALUES('101', 'John', 'Doe', 'M', 'A');’Mise à jour des enregistrements dans la table des employés :
MondgoDB
'db.Employee.update({"empid" : 101}, {$set: { "firstname" : "James"}})'Cassandre
‘UPDATE employee SET firstname = ‘James' WHERE empid = '101';’Langages de programmation pris en charge
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
Cassandre : C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala
Agrégation
Choisir entre MongoDB ou Cassandra peut également se résumer à si vous voulez ou non un cadre d'agrégation intégré.
MongoDB a un cadre d'agrégation intégré. Cette fonctionnalité lui permet de récupérer des données en utilisant un pipeline à plusieurs étapes ELT pour transformer les documents en résultats agrégés. Cependant, un tel cadre n'est efficace que lorsque vous travaillez avec un trafic de données de petite ou moyenne taille.
Cassandre n'a pas de cadre d'agrégation et nécessite des outils externes comme Hadoop, Spark et autres.
Schéma
En ce qui concerne le schéma, vous devez décider si vous souhaitez une base de données flexible ou stationnaire.
MongoDB est une base de données qui ne nécessite pas de schéma, ce qui la rend naturellement plus adaptable aux changements. Dans ses versions précédentes, la configuration par défaut n'appliquait aucun schéma. Aujourd'hui, vous pouvez décider si vous voulez un schéma ou non. Cette flexibilité signifie que la base de données peut saisir des documents de différentes structures et les interpréter une fois dans le logiciel.
Cassandre est une base de données beaucoup plus stationnaire. Il facilite le typage statique et exige la catégorisation et la définition des colonnes au préalable.
Index secondaires
La qualité des index secondaires détermine l'efficacité avec laquelle vous pouvez accéder aux enregistrements de la base de données. La mesure dans laquelle ces index sont pris en charge n'est pas la même dans MongoDB et Cassandra.
MongoDB a des index secondaires de haute qualité. Grâce à son modèle de données flexible et à ses index secondaires, il peut accéder à n'importe quelle propriété d'un objet stocké (même lorsqu'il est imbriqué).
Alternativement, Cassandre prend uniquement en charge le curseur pour l'index secondaire. Ses requêtes sont limitées à des colonnes uniques et à des comparaisons d'égalité.
Performances
Un certain nombre de facteurs ont un impact sur les performances de ces deux types de bases de données.
Principalement, le modèle (ou schéma) de base de données fait une grande différence dans la qualité des performances car certains sont plus adaptés à MongoDB tandis que d'autres peuvent mieux fonctionner avec Cassandra.
De plus, la caractéristique de charge de l'application que votre base de données doit prendre en charge joue également un rôle crucial. Si vous vous attendez à une charge importante, Cassandra, avec ses multiples nœuds maîtres, donnera de meilleurs résultats. Avec une sortie de charge lourde, MongoDB et Cassandra afficheront de bonnes performances.
Enfin, beaucoup considèrent que MongoDB a le dessus en ce qui concerne les exigences de cohérence . Néanmoins, cela peut varier en fonction de l'application. En outre, vous pouvez configurer manuellement Cassandra pour répondre aux normes de cohérence que vous avez définies.