Bem-vindo à revisão completa de dois monstros consideráveis em Bancos de Dados: Apache Cassandra e MongoDB. Desenvolvedores, estejam preparados; Elaborei o artigo para que você possa tomar uma decisão fundamentada para sua jornada até o final.
Atualmente, com a tendência dos bancos de dados NoSQL, a maioria das organizações começou a seguir em frente. Entre vários outros bancos de dados, o Apache Cassandra e o MongoDB se destacam como as principais escolhas para muitos.
Vamos começar com uma introdução ao Cassandra e depois prosseguir com o MongoDB. E, finalmente, comparando os dois bancos de dados NoSQL conhecidos lado a lado em termos de modelo de dados, indexação, linguagem de consulta, transações, simultaneidade, segurança, alta disponibilidade e escalabilidade, tentarei fornecer aos desenvolvedores um guia claro e uma melhor compreensão de suas diferenças.
Sem demora, vamos mergulhar no reino dos bancos de dados NoSQL e explorar os pontos fortes e as capacidades dos dois guerreiros: Apache Cassandra e MongoDB. Prepare-se para esta luta emocionante!
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Visão geral do Apache Cassandra
Milhares de organizações buscam disponibilidade e escalabilidade sem comprometer o desempenho ao se estabelecerem em uma plataforma perfeita para fluxo e armazenamento de dados críticos. A resposta para isso é Apache Cassandra!
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL de código aberto. Com seus recursos como escalabilidade linear e segurança, acredito que o Cassandra criou um bom espaço no mercado de tecnologia da informação.
Outro fator a ser considerado é que o Apache Cassandra oferece suporte a baixa latência, o que significa que ele pode suportar uma interrupção de todo o data center e também sem perda de dados. Isso não é o fim; O Cassandra pode rastrear a atividade DML, DDL e DCL com efeito mínimo no desempenho da carga de trabalho.
Para obter uma compreensão mais profunda de Cassandra, também é essencial explorar sua história. O Cassandra foi desenvolvido por Avinash Lakshman para alimentar o recurso de pesquisa da caixa de entrada do Facebook. À medida que crescia a necessidade de um banco de dados forte e distribuído, o Facebook lançou o Cassandra como um projeto de código aberto, que mais tarde se tornou um projeto Apache Incubator.
Chegando ao seu Modelo de Dados, o Cassandra combina recursos como valores-chave e bancos de dados tabulares. Ele armazena dados em linhas e cada linha pertence a uma tabela. A chave de partição e as colunas restantes são as duas partes da chave primária do Cassendra. Esse design exclusivo permite uma organização de dados eficiente dentro de cada partição, e colunas específicas podem ser indexadas separadamente, permitindo um acesso mais rápido aos dados.
Para melhor organização, os aplicativos podem controlar a classificação das colunas. Essa abordagem específica permite a recuperação de dados eficiente e escalável no ambiente distribuído do Cassandra. Para ser preciso, em Cassandra, uma tabela é como um mapa distribuído obtido por uma chave.
Camadas do Cassandra Cluster
Estou apresentando os principais recursos do Cassandra graficamente para melhor compreensão. Por favor, consulte a imagem abaixo:
Principais recursos do Apache Cassandra
Ao concluir esta seção sobre Apache Cassandra, é importante destacar um aspecto digno de nota: CQL (Cassandra Query Language)! CQL revolucionou a interação do usuário com o banco de dados.
Sua interface amigável o torna uma versão simplificada do SQL. Com CQL, Cassandra é muito mais intuitiva e acessível a todos. Você pode explorar as ferramentas de monitoramento do Apache Cassandra para observar com precisão o desempenho do seu banco de dados.
Vamos navegar em direção ao MongoDB e explorar seus fabulosos pontos fortes e capacidades.
Visão geral do banco de dados Mongo
Nesta seção, apresentarei MongoDBGenericName e suas informações e recursos essenciais. O MongoDB ganhou reputação como um dos bancos de dados mais confiáveis, tornando-o uma escolha popular e versátil para o gerenciamento de dados NoSQL.
Inicialmente, uma empresa de software dos EUA, “10gen”, começou a desenvolver o MongoDB em 2007 como um produto PaaS. Mais tarde, o projeto Mongo mudou para um modelo de desenvolvimento de código aberto e foi lançado oficialmente em 11 de fevereiro de 2009. Depois de um tempo, “10gen” mudou seu nome para MongoDB Inc, refletindo o foco central do banco de dados.
O MongoDB se destaca com seu modelo de dados baseado em documento flexível, armazenando dados em um formato BSON (Binary JSON). Essa abordagem exclusiva permite que o MongoDB lide com eficiência com dados semiestruturados e não estruturados, tornando-o excepcionalmente adequado para aplicativos com requisitos que mudam rapidamente. MongoDB prova ser um ajuste perfeito para projetos dinâmicos.
Você poderá executar o MongoDB com os serviços de nuvem gerenciados do MongoDB Atlas. Como alternativa, você pode escolher a edição MongoDB Community, que é de código aberto e gratuita.
Para requisitos de nível corporativo, o MongoDB oferece a assinatura avançada do MongoDB Enterprise. Essa assinatura fornece recursos adicionais, suporte e opções avançadas de segurança, tornando-a ideal para empresas com aplicativos de missão crítica.
Até agora, falei bastante sobre o MongoDB, mas há um aspecto essencial que quero destacar: o MongoDB oferece suporte à simultaneidade por meio de bloqueio otimista e de nível de documento. Mas isso não é tudo! O MongoDB oferece a capacidade de realizar consultas complexas nos dados.
O que realmente torna o MongoDB um banco de dados poderoso e versátil é sua linguagem de consulta, que pode suportar vários operadores, agregações e projeções. Esses recursos e recursos de consulta tornam o MongoDB a melhor escolha para desenvolvedores.
Em seguida, avançarei com os principais recursos do MongoDB que basicamente transmitirão a conclusão para você. Siga os destaques abaixo dos principais recursos explicados em uma perspectiva compreensível.
✅ Consultas ad hoc para análises em tempo real com resultados dependentes de variáveis.
✅ Indexação apropriada para execução e desempenho de consultas otimizados.
✅ Replicação para maior disponibilidade de dados, estabilidade e recuperação de desastres.
✅ Sharding para distribuir grandes conjuntos de dados em vários shards, garantindo escalabilidade.
✅ Balanceamento de carga para lidar com solicitações simultâneas de leitura e gravação para melhor desempenho e consistência.
No geral, o MongoDB é o concorrente correto para o Apache Cassandra. Com o tempo, o MongoDB provou ser confiável em todos os sentidos da palavra. Os desenvolvedores adoram pessoalmente o MongoDB devido ao seu desempenho e segurança. Agora vamos prosseguir para a luta dos guerreiros e determinar quem vence.
Diferenças entre MongoDB e Cassandra
Apache Cassandra e MongoDB são os bancos de dados No-SQL mais populares com pontos fortes e características distintas. O Cassandra segue uma abordagem de armazenamento de coluna ampla, enquanto, por outro lado, o MongoDB é orientado a documentos.
O MongoDB fornece várias opções para indexação, como índices de campo único, geoespaciais, compostos e de texto, enquanto o Cassandra oferece suporte a índices secundários com algumas limitações. Também gostaria de destacar que a linguagem de consulta é diferente para ambos os bancos de dados. Aqui, Cassandra usa CQL; por outro lado, MongoDB envolve MQL (MongoDB Query Language).
O design distribuído e a escalabilidade linear do Cassandra são vantagens críticas para alta escalabilidade e disponibilidade, enquanto o MongoDB oferece suporte a conjuntos de réplicas para alta disponibilidade. E quando se trata de ofertas de nuvem, o MongoDB se destaca com o MongoDB Atlas, enquanto o Cassandra carece de um serviço gerenciado dedicado.
A escolha entre Cassandra e MongoDB depende dos requisitos específicos do aplicativo e de suas necessidades de gerenciamento de dados. O Cassandra se destaca em arquitetura distribuída e alta disponibilidade, tornando-o adequado para aplicativos de grande escala. Por outro lado, o modelo de dados flexível do MongoDB, a poderosa linguagem de consulta, as opções de indexação e o suporte para transações ACID o tornam uma escolha popular para vários casos de uso.
Pensei em inserir esta seção para sua melhor compreensão e esclarecimento. A representação das diferenças está em forma de tabela, o que pode ser um guia útil.
AspectCassandraMongoDBModelo de dadosArmazenamento de colunas largasIndexaçãoIndices secundáriosVárias opções de indexaçãoLinguagem de consultaCQLMQLTransaçõesNo Full ACID TxnMulti-Document ACID TxnAvailabilityDistributed Data ReplicationReplica SetsScalabilityLinearHorizontalSecurityAuthentication & AuthRole-based access controlData VisualizationNo Native ToolThird- Party ToolsAggregation FrameworkLimitedRobustSecondary IndexesCom algumas compensações de desempenhoVasta gama de opções
A tabela acima compara concisamente as principais diferenças entre Cassandra e MongoDB. A escolha entre os dois bancos de dados depende dos requisitos e preferências do caso de uso específico.
Palavras Finais
Diferentes organizações confiaram em ambos os bancos de dados de acordo com seus requisitos. Organizações como Apple, Netflix, Airbnb, Uber, etc, usam o Apache Cassandra como banco de dados.
Por outro lado, empresas como Adobe, IBM, Bosch, LinkedIn, etc, confiaram no MongoDB para sua jornada. O escopo futuro para ambos os bancos de dados é brilhante, pois o Cassandra sem dúvida continuará a crescer em IoT, enquanto o futuro do MongoDB pode envolver a integração de recursos de aprendizado de máquina para permitir análise avançada de dados e modelagem preditiva no banco de dados.
Espera-se que Cassandra e MongoDB continuem evoluindo e expandindo seus recursos para atender às crescentes demandas de aplicativos modernos orientados a dados e fornecer soluções ainda melhores para empresas e desenvolvedores em todo o mundo. A escolha depende de necessidades específicas e requisitos de escalabilidade. Portanto, escolha sabiamente!
A seguir, confira um artigo detalhado sobre MongoDB vs. MariaDB vs. MySQL.