Cassandra contre MongoDB : Connaître les différences

Bienvenue dans la revue complète de deux monstres considérables des bases de données : Apache Cassandra et MongoDB. Développeurs, soyez prêts ; J'ai conçu l'article afin que vous puissiez prendre une décision raisonnée pour votre voyage à venir d'ici la fin. 

Actuellement, avec la tendance de NoSQL bases de données, la plupart des organisations ont commencé à aller de l'avant. Parmi diverses autres bases de données, Apache Cassandra et MongoDB se distinguent comme les meilleurs choix pour beaucoup. 

Commençons par une introduction à Cassandra, puis poursuivons avec MongoDB. Et enfin, en comparant côte à côte les deux bases de données NoSQL bien connues en termes de modèle de données, d'indexation, de langage de requête, de transactions, de concurrence, de sécurité, de haute disponibilité et d'évolutivité, je viserai à fournir aux développeurs un guide clair et une meilleure compréhension de leurs différences.

Sans tarder, plongeons dans le royaume des bases de données NoSQL et explorons les forces et les capacités des deux guerriers : Apache Cassandra et MongoDB. Préparez-vous pour ce combat passionnant ! 

Overview of Apache Cassandra

Des milliers d'organisations visent la disponibilité et l'évolutivité sans compromettre les performances lorsqu'elles optent pour une plate-forme parfaite pour le flux et le stockage de données critiques. La réponse à cela est Apache Cassandra! 

Apache Cassandra est une base de données NoSQL open source. Avec ses capacités telles que l'évolutivité linéaire et la sécurité, je pense que Cassandra a créé un bon espace sur le marché des technologies de l'information. 

Un autre facteur à prendre en compte est qu'Apache Cassandra prend en charge les latence, ce qui signifie qu'il peut résister à une panne complète du centre de données, et cela sans La perte de données. Ce n'est pas la fin; Cassandra peut suivre l'activité DML, DDL et DCL avec un effet minimal sur les performances de la charge de travail. 

Pour mieux comprendre Cassandre, il est également essentiel d'explorer son Histoire. Cassandra a été développée par Avinash Lakshman pour alimenter la fonction de recherche de la boîte de réception Facebook. Alors que le besoin d'une base de données solide et distribuée augmentait, Facebook a publié Cassandra en tant que projet Open Source, qui est devenu plus tard un projet d'incubateur Apache.

En ce qui concerne son modèle de données, Cassandra combine des fonctionnalités telles que les bases de données clé-valeur et tabulaires. Il stocke les données dans des lignes et chaque ligne appartient à une table. La clé de partition et les colonnes restantes sont les deux parties de la clé primaire de Cassendra. Cette conception unique permet une organisation efficace des données au sein de chaque partition, et des colonnes spécifiques peuvent être indexées séparément, permettant un accès plus rapide aux données.

Pour une meilleure organisation, les applications peuvent contrôler le tri des colonnes. Cette approche spécifique permet une récupération de données efficace et évolutive dans l'environnement distribué de Cassandra. Pour être précis, dans Cassandra, une table est comme une carte distribuée obtenue par une clé.

Je présente la clé Caractéristiques de Cassandre graphiquement pour une meilleure compréhension. Veuillez vous référer à l'image ci-dessous :

Alors que je conclus cette section sur Apache Cassandra, il est important de souligner un aspect remarquable : CQL (Cassandra Query Language) ! CQL a révolutionné l'interaction des utilisateurs avec la base de données.

Son interface conviviale en fait une version simplifiée de SQL. Avec CQL, Cassandra est beaucoup plus intuitive et accessible à tous. Vous pouvez explorer Outils de surveillance Apache Cassandra pour observer précisément les performances de votre base de données.

Dérivons vers MongoDB et explorons ses fabuleuses forces et capacités.

Overview of Mongo Database

Dans cette section, je présenterai MongoDB et ses informations et fonctionnalités essentielles. MongoDB a acquis la réputation d'être l'une des bases de données les plus fiables, ce qui en fait un choix populaire et polyvalent pour la gestion des données NoSQL.

Initialement, une société de logiciels américaine, "10gen", a commencé à développer MongoDB en 2007 en tant que produit PaaS. Plus tard, le projet Mongo est passé à un modèle de développement open source et a été officiellement publié le 11 février 2009. Après un certain temps, "10gen" a changé son nom en MongoDB Inc, reflétant l'objectif central de la base de données.

MongoDB se distingue par son modèle de données flexible basé sur des documents, stockant les données au format BSON (Binary JSON). Cette approche unique permet à MongoDB de gérer efficacement les données semi-structurées et non structurées, ce qui la rend exceptionnellement bien adaptée aux applications dont les exigences évoluent rapidement. MongoDB s'avère être la solution idéale pour les projets dynamiques.

Vous pourrez exécuter MongoDB avec les services cloud gérés MongoDB Atlas. Alternativement, vous pouvez choisir l'édition MongoDB Community, qui est open-source et gratuite.

Pour les besoins de niveau entreprise, MongoDB propose l'abonnement MongoDB Enterprise Advanced. Cet abonnement fournit des fonctionnalités supplémentaires, une assistance et des options de sécurité avancées, ce qui le rend idéal pour les entreprises disposant d'applications critiques.

Jusqu'à présent, j'ai beaucoup parlé de MongoDB, mais il y a un aspect essentiel que je veux souligner : MongoDB prend en charge la concurrence via un verrouillage optimiste et au niveau du document. Mais ce n'est pas tout! MongoDB vous donne la possibilité d'effectuer des requêtes complexes sur les données. 

Le fait qui fait vraiment de MongoDB une base de données puissante et polyvalente est son langage de requête, qui peut prendre en charge divers opérateurs, agrégations et projections. Ces fonctionnalités et capacités de requête font de MongoDB un choix de premier ordre pour les développeurs.

Ensuite, je vais avancer avec les principales fonctionnalités de MongoDB qui vous diffuseront essentiellement la conclusion. Veuillez suivre les points saillants ci-dessous des principales fonctionnalités expliquées dans une perspective compréhensible.

✅ Requêtes ad hoc pour des analyses en temps réel avec des résultats dépendant de variables.

✅ Indexation appropriée pour une exécution et des performances optimisées des requêtes.

✅ Réplication pour une meilleure disponibilité, stabilité et reprise après sinistre.

✅ Sharding pour la distribution de grands ensembles de données sur plusieurs fragments, garantissant l'évolutivité.

✅ Équilibrage de charge pour gérer les demandes de lecture et d'écriture simultanées pour de meilleures performances et cohérence.

Dans l'ensemble, MongoDB est à juste titre le bon candidat pour Apache Cassandra. Au fil du temps, MongoDB a fait ses preuves dans tous les sens du terme. Les développeurs aiment personnellement MongoDB en raison de ses performances et de sa sécurité. Passons maintenant au combat des guerriers et déterminons qui gagne.

Differences Between MongoDB and Cassandra

Apache Cassandra et MongoDB sont les bases de données No-SQL les plus populaires avec des forces et des caractéristiques distinctes. Cassandra suit une approche de magasin à larges colonnes, tandis que MongoDB est orienté document. 

MongoDB fournit diverses options d'indexation, telles que les index à champ unique, géospatiaux, composés et textuels, tandis que Cassandra prend en charge les index secondaires avec certaines limitations. Je voudrais également souligner que le langage de requête diffère pour les deux bases de données. Ici, Cassandra utilise CQL ; de l'autre côté, MongoDB engage MQL (MongoDB Query Language).

La conception distribuée et l'évolutivité linéaire de Cassandra sont des avantages essentiels pour une évolutivité et une disponibilité élevées, tandis que MongoDB prend en charge les jeux de répliques pour une haute disponibilité. Et en ce qui concerne les offres cloud, MongoDB se démarque avec MongoDB Atlas, tandis que Cassandra manque d'un service géré dédié. 

Le choix entre Cassandra et MongoDB dépend des exigences spécifiques de l'application et de ses besoins en gestion de données. Cassandra excelle dans l'architecture distribuée et la haute disponibilité, ce qui la rend adaptée aux applications à grande échelle. D'autre part, le modèle de données flexible de MongoDB, son langage de requête puissant, ses options d'indexation et la prise en charge des transactions ACID en font un choix populaire pour divers cas d'utilisation. 

J'ai pensé à insérer cette section pour votre meilleure compréhension et clarification. La représentation des différences est sous forme de tableau, ce qui peut être un guide utile. 

Le tableau ci-dessus compare de manière concise les principales différences entre Cassandra et MongoDB. Le choix entre les deux bases de données dépend des exigences et des préférences des cas d'utilisation spécifiques.

Mot de la fin

Différentes organisations ont fait confiance aux deux bases de données en fonction de leurs besoins. Des organisations comme Apple, Netflix, Airbnb, Uber, etc. utilisent Apache Cassandra comme base de données.

D'autre part, des entreprises comme Adobe, IBM, Bosch, LinkedIn, etc. ont fait confiance à MongoDB pour leur voyage. La portée future des deux bases de données est brillante car Cassandra continuera sans aucun doute de croître dans Iot, tandis que l'avenir de MongoDB pourrait impliquer l'intégration machine learning capacités pour permettre une analyse avancée des données et une modélisation prédictive au sein de la base de données.

Cassandra et MongoDB devraient continuer à évoluer et à étendre leurs capacités pour répondre aux demandes croissantes des applications modernes basées sur les données et fournir des solutions encore meilleures aux entreprises et aux développeurs du monde entier. Le choix dépend des besoins spécifiques et des exigences d'évolutivité. Par conséquent, choisissez judicieusement!

Ensuite, consultez un article détaillé sur MongoDB contre MariaDB contre MySQL.