La battaglia dei database NoSQL:confronto tra MongoDB e Cassandra

Introduzione a MongoDB

MongoDB è stato introdotto nel 2009 da una società denominata 10gen. 10gen è stata successivamente rinominata MongoDB Inc., la società responsabile dello sviluppo del software, che vende la versione enterprise di questo database. MongoDB Inc. gestisce tutto il supporto con il suo eccellente team di supporto di livello aziendale 24 ore su 24. Si impegnano a fornire supporto a vita, il che significa che i clienti scelgono di utilizzare qualsiasi versione di MongoDB e, se desiderano eseguire l'aggiornamento, sarà supportato in qualsiasi momento. Offre inoltre loro l'opportunità di essere sincronizzati con tutte le correzioni di sicurezza che l'azienda offre 24 ore su 24.

MongoDB è un noto database NoSQL che ha fatto una profonda proliferazione nell'ultimo decennio circa, alimentato dalla crescita esplosiva del Web e delle applicazioni mobili in esecuzione nel cloud. Questa nuova generazione di applicazioni connesse a Internet richiede uno storage dei dati veloce, tollerante ai guasti e scalabile senza schema che i database NoSQL possono offrire. MongoDB utilizza JSON per archiviare dati come documenti che possono variare nelle offerte di struttura, uno schema dinamico e flessibile. MongoDB progettato per disponibilità elevata e scalabilità con partizionamento orizzontale automatico. MongoDB è uno dei popolari database open source che sorgono sotto il database NoSQL, che viene utilizzato per l'archiviazione di dati ad alto volume. MongoDB ha le righe chiamate documenti che non richiedono la definizione di uno schema perché i campi vengono creati al volo. Il modello di dati disponibile all'interno di MongoDB consente la rappresentazione di relazioni gerarchiche, l'archiviazione di array e altre strutture più complesse in modo più efficiente.

Introduzione a Cassandra

Apache Cassandra è un altro noto negozio a colonne distribuito, gratuito e open source. Cassandra è stata introdotta nel 2008 da un paio di sviluppatori di Facebook, che in seguito è stata rilasciata come progetto open source. Attualmente è supportato dalla Apache Software Foundation e Apache sta attualmente mantenendo questo progetto per ulteriori miglioramenti.

Cassandra è un sistema di gestione di database NoSQL progettato per gestire grandi quantità di dati su molti server di base e fornire un'elevata disponibilità senza un singolo punto di errore. Cassandra offre un supporto molto solido per cluster che si estendono su più datacenter, con la replica asincrona senza master che consente operazioni a bassa latenza per tutti i client. Cassandra supporta il design della distribuzione di Amazon Dynamo con il modello di dati di Bigtable di Google.

Somiglianze tra MongoDB e Cassandra

Con la breve introduzione di questi due database NoSQL, esaminiamo alcune delle somiglianze tra questi due database:

Sia MongoDB che Cassandra sono tipi di database NoSQL e distribuzione open-source.

• Nessuno di questi database sostituisce i tradizionali tipi di database RDBMS.
• Entrambi questi database non sono conformi all'ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), che si riferisce alle proprietà delle transazioni del database che garantiscono che le transazioni del database vengano elaborate in modo affidabile.
• Entrambi questi database supportano il partizionamento orizzontale con partizionamento orizzontale.
• Coerenza e Normalizzazione sono due concetti che questi due tipi di database non soddisfano (poiché si avvicinano maggiormente ai tipi di database RDBMS)

MongoDB contro Cassandra:caratteristiche

Entrambe le tecnologie svolgono un ruolo vitale nei loro campi, con le loro somiglianze tra MongoDB e Cassandra che mostrano le loro caratteristiche comuni e le differenze mostrano l'unicità di queste tecnologie.

Modello di dati espressivi

MongoDB fornisce un modello di dati ricco ed espressivo noto come "orientato agli oggetti" o "orientato ai dati". Questo modello di dati può facilmente supportare e rappresentare qualsiasi struttura di dati nel dominio dell'utente. I dati possono avere proprietà e possono essere nidificati l'uno nell'altro per più livelli. Cassandra è più un modello di dati tradizionale con struttura della tabella, righe e colonne di tipi di dati specifici. Questo tipo viene definito durante la creazione della tabella. Ad ogni modo, quando confrontiamo entrambi i modelli, MongoDB tende a fornire un modello di dati ricco. La figura seguente descrive le tipiche architetture di alto livello di entrambi i database in termini di livelli di archiviazione e replica.

Nodo master ad alta disponibilità

MongoDB supporta un nodo master in un cluster, che controlla un insieme di nodi slave. Se il nodo master si interrompe, viene eletto uno slave come master e impiega circa 20-30 secondi per lo stesso. Durante questo tempo di ritardo, il cluster sarà inattivo e non sarà in grado di accettare alcun input. Cassandra supporta più nodi master in un cluster e, nel caso in cui uno dei nodi master vada offline, il suo posto verrà preso da un altro nodo master. In confronto, Cassandra supporta una maggiore disponibilità su MongoDB perché non influisce sul cluster ed è sempre disponibile.

Indici secondari

MongoDB presenta più vantaggi rispetto a Cassandra se un'applicazione richiede indici secondari insieme a flessibilità nel modello di dati. Per questo motivo, MongoDB è molto più semplice per indicizzare qualsiasi proprietà dei dati archiviati nel database. Questa proprietà semplifica l'interrogazione. Cassandra ha il supporto del cursore per gli indici secondari, che sono limitati a colonne singole e confronti di uguaglianza

Scala di scrittura

MongoDB supporta solo un nodo master. Questo nodo master in MongoDB accetta solo l'input e il resto dei nodi in MongoDB viene utilizzato come output; quindi se i dati devono essere scritti nei nodi slave e lasciarli passare attraverso il nodo master. Cassandra supporta più nodi master in un cluster, il che lo rende adatto in caso di scalabilità.

Supporto del linguaggio di query

Attualmente, MongoDB non supporta un linguaggio di query. Le query in MongoDB sono strutturate come frammenti JSON. Al contrario, Cassandra ha un set di query di facile utilizzo noto come CQL (Cassandra Query Language) ed è facilmente adattabile dagli sviluppatori che hanno una conoscenza preliminare di SQL. In che modo le loro domande sono diverse?

Selezione dei record dalla tabella clienti:

 Cassandra:

SELECT * FROM customer;

 MongoDB:

db.customer.find()

Inserimento record nella tabella clienti:

 Cassandra:

INSERT INTO customer (custid, branch, status) VALUES('appl01', 'headquarters', 'A');

 MongoDB:

db.customer.insert({ cust_id: 'appl01', branch: 'headquarters', status: 'A' })

Aggiornamento record nella tabella clienti:

Cassandra:

UPDATE Customer SET branch = ‘headquarters' WHERE custage > 2;

MongoDB:

db.customer.update( { custage: { $gt: 2 } }, { $set: { branch: 'headquarters' } }, { multi: true } )

Aggregazione nativa

MongoDB ha un framework di aggregazione integrato che viene utilizzato per eseguire una pipeline ETL per trasformare i dati archiviati nel database e supporta anche il traffico dati di piccole e medie dimensioni. Quando aumenta la complessità, anche il debug del framework diventa più difficile, mentre Cassandra non dispone di un framework di aggregazione integrato. Cassandra ha utilizzato strumenti esterni come Hadoop, Apache Spark, ecc. Pertanto, MongoDB è migliore di Cassandra quando si tratta del framework di aggregazione integrato.

Modello senza schema

MongoDB fornisce la funzione per consentire a un utente di modificare l'applicazione di qualsiasi schema sul database. Ogni database può essere una struttura diversa. Tutto dipende dal programma o dall'applicazione per interpretare i dati. Considerando che, Cassandra non offre la possibilità di modificare gli schemi ma fornisce una digitazione statica in cui all'utente è richiesto di definire il tipo di colonna all'inizio.

Prestazioni di riferimento

Cassandra considera prestazioni migliori nelle applicazioni che richiedono un carico di dati elevato poiché può supportare più nodi master in un cluster. Considerando che, MongoDB non sarà l'ideale per le applicazioni con un carico di dati elevato in quanto non può scalare con le prestazioni. Basato sul benchmark standard del settore creato da Yahoo! chiamato YCSB, MongoDB offre prestazioni maggiori di Cassandra in tutti i test eseguiti, in alcuni casi d'uso fino a 25 volte. Se ottimizzato per un equilibrio tra velocità effettiva e durabilità tra Cassandra e MongoDB, MongoDB offre una velocità effettiva superiore di oltre il 50% nei carichi di lavoro misti e una velocità effettiva 2,5 volte maggiore nei carichi di lavoro con prevalenza di lettura rispetto a Cassandra.

MongoDB offre la massima flessibilità per garantire la durabilità per operazioni specifiche:gli utenti possono optare per la configurazione ottimizzata per la durabilità per operazioni specifiche ritenute critiche ma per le quali la latenza aggiuntiva è accettabile. Per Cassandra, questa modifica richiede la modifica di un file di configurazione del server e un riavvio completo del database.

Conclusione

MongoDB è noto soprattutto per i carichi di lavoro con molti dati altamente non strutturati. La scala e i tipi di dati su cui lavorerai con le strutture dati flessibili di MongoDB ti soddisferanno meglio di Cassandra. Per utilizzare MongoDB in modo efficace, dovrai essere in grado di gestire con la possibilità di qualche downtime in caso di guasto del nodo master, oltre che con velocità di scrittura limitate. E non dimenticare che dovrai anche imparare un nuovo linguaggio di query. In MongoDB, i dati complessi possono essere gestiti facilmente utilizzando le funzionalità di supporto del formato JSON. Questo è un elemento chiave di differenziazione per MongoDB quando lo confronti con Cassandra. In alcune situazioni, Cassandra può essere considerato il miglior database da implementare quando si utilizzano grandi quantità di dati, ottimizzazione della velocità ed esecuzione di query. I risultati del confronto di Cassandra e MongoDB, scopriremo che hanno i rispettivi vantaggi a seconda dei requisiti di implementazione e del volume di dati da trattare.