Introduction à MongoDB
MongoDB a été introduit en 2009 par une société nommée 10gen. 10gen a ensuite été renommé MongoDB Inc., la société responsable du développement du logiciel, et vend la version entreprise de cette base de données. MongoDB Inc. gère tout le support avec son excellente équipe de support de niveau entreprise 24h/24. Ils s'engagent à fournir une assistance à vie, ce qui signifie que les clients choisissent d'utiliser n'importe quelle version de MongoDB, et s'ils souhaitent effectuer une mise à niveau, celle-ci sera prise en charge à tout moment. Cela leur donne également la possibilité d'être synchronisés avec tous les correctifs de sécurité que l'entreprise propose 24h/24.
MongoDB est une base de données NoSQL bien connue qui a proliféré au cours de la dernière décennie, alimentée par la croissance explosive des applications Web et mobiles exécutées dans le cloud. Cette nouvelle génération d'applications connectées à Internet exige un stockage de données rapide, tolérant aux pannes et évolutif, sans schéma, que les bases de données NoSQL peuvent offrir. MongoDB utilise JSON pour stocker des données comme des documents qui peuvent varier dans les offres de structure, un schéma dynamique et flexible. MongoDB conçu pour une haute disponibilité et une évolutivité avec auto-sharding. MongoDB est l'une des bases de données open source populaires qui se présentent sous la base de données NoSQL, qui est utilisée pour le stockage de données à volume élevé. MongoDB a les lignes appelées documents qui ne nécessitent pas de définition de schéma car les champs sont créés à la volée. Le modèle de données disponible dans MongoDB permet une représentation hiérarchique des relations, pour stocker plus efficacement des tableaux et d'autres structures plus complexes.
Présentation de Cassandre
Apache Cassandra est un autre bien connu en tant que magasin à colonnes larges, gratuit et open-source. Cassandra a été introduite en 2008 par un couple de développeurs de Facebook, qui a ensuite été publié en tant que projet open source. Il est actuellement pris en charge par Apache Software Foundation, et Apache maintient actuellement ce projet pour toute amélioration ultérieure.
Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL conçu pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs de base et fournir une haute disponibilité sans point de défaillance unique. Cassandra offre une prise en charge très robuste des clusters couvrant plusieurs centres de données, avec une réplication asynchrone sans maître permettant des opérations à faible latence pour tous les clients. Cassandra prend en charge la conception de distribution d'Amazon Dynamo avec le modèle de données de Bigtable de Google.
Similarités entre MongoDB et Cassandra
Avec la brève introduction de ces deux bases de données NoSQL, passons en revue certaines des similitudes entre ces deux bases de données :
MongoDB et Cassandra sont des types de bases de données NoSQL et une distribution open source.
- Aucune de ces bases de données ne remplace les types de bases de données RDBMS traditionnels.
- Ces deux bases de données ne sont pas conformes à ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité), qui fait référence aux propriétés des transactions de base de données qui garantissent que les transactions de base de données sont traitées de manière fiable.
- Ces deux bases de données prennent en charge le partitionnement horizontal.
- La cohérence et la normalisation sont deux concepts que ces deux types de base de données ne satisfont pas (car ils penchent davantage vers les types de base de données RDBMS)
MongoDB contre Cassandra :fonctionnalités
Les deux technologies jouent un rôle vital dans leurs domaines, leurs similitudes entre MongoDB et Cassandra montrant leurs caractéristiques communes et les différences montrent le caractère unique de ces technologies.
Figure 1 MongoDB vs Cassandra - 8 principaux facteurs de différence Modèle de données expressif
MongoDB fournit un modèle de données riche et expressif appelé "orienté objet" ou "orienté données". Ce modèle de données peut facilement prendre en charge et représenter n'importe quelle structure de données dans le domaine de l'utilisateur. Les données peuvent avoir des propriétés et peuvent être imbriquées les unes dans les autres à plusieurs niveaux. Cassandra est davantage un modèle de données traditionnel avec une structure de table, des lignes et des colonnes de type de données spécifiques. Ce type est défini lors de la création de la table. Quoi qu'il en soit, lorsque nous comparons les deux modèles, MongoDB a tendance à fournir un modèle de données riche. La figure ci-dessous décrit les architectures de haut niveau typiques des deux bases de données en termes de niveaux de stockage et de réplication.
Figure 2 :Schéma d'architecture MongoDB vs Cassandra Nœud maître haute disponibilité
MongoDB prend en charge un nœud maître dans un cluster, qui contrôle un ensemble de nœuds esclaves. Si le nœud maître tombe en panne, un esclave est élu maître et prend environ 20 à 30 secondes pour le même. Pendant ce délai, le cluster sera inactif et ne pourra accepter aucune entrée. Cassandra prend en charge plusieurs nœuds maîtres dans un cluster, et si l'un des nœuds maîtres se déconnecte, sa place sera prise par un autre nœud maître. En comparaison, Cassandra prend en charge une disponibilité plus élevée sur MongoDB car elle n'affecte pas le cluster et est toujours disponible.
Index secondaires
MongoDB présente plus d'avantages par rapport à Cassandra si une application nécessite des index secondaires ainsi qu'une flexibilité dans le modèle de données. Pour cette raison, MongoDB est beaucoup plus facile d'indexer n'importe quelle propriété des données stockées dans la base de données. Cette propriété facilite l'interrogation. Cassandra prend en charge le curseur pour les index secondaires, qui sont limités aux colonnes uniques et aux comparaisons d'égalité
Évolutivité en écriture
MongoDB ne prend en charge qu'un seul nœud maître. Ce nœud maître dans MongoDB n'accepte que l'entrée, et le reste des nœuds dans MongoDB est utilisé comme sortie ; par conséquent, si les données doivent être écrites dans les nœuds esclaves et les laisser passer par le nœud maître. Cassandra prend en charge plusieurs nœuds maîtres dans un cluster, ce qui le rend approprié dans le cas de l'évolutivité.
Prise en charge du langage de requête
Actuellement, MongoDB ne prend pas en charge un langage de requête. Les requêtes dans MongoDB sont structurées en fragments JSON. En revanche, Cassandra dispose d'un ensemble de requêtes convivial connu sous le nom de CQL (Cassandra Query Language) et est facilement adaptable par les développeurs qui ont une connaissance préalable de SQL. En quoi leurs requêtes sont-elles différentes ?
Sélectionner des enregistrements dans la table des clients :
Cassandre :
SELECT * FROM customer;MongoDB :
db.customer.find()Insérer des enregistrements dans la table client :
Cassandre :
INSERT INTO customer (custid, branch, status) VALUES('appl01', 'headquarters', 'A');MongoDB :
db.customer.insert({ cust_id: 'appl01', branch: 'headquarters', status: 'A' })Mise à jour des enregistrements dans la table des clients :
Cassandre :
UPDATE Customer SET branch = ‘headquarters' WHERE custage > 2;MongoDB :
db.customer.update( { custage: { $gt: 2 } }, { $set: { branch: 'headquarters' } }, { multi: true } )Agrégation native
MongoDB dispose d'un cadre d'agrégation intégré qui est utilisé pour exécuter un pipeline ETL afin de transformer les données stockées dans la base de données et prend également en charge le trafic de données petit et moyen. Lorsque la complexité augmente, le framework devient également plus difficile à déboguer, alors que Cassandra n'a pas de framework d'agrégation intégré. Cassandra a utilisé des outils externes tels que Hadoop, Apache Spark, etc. Par conséquent, MongoDB est meilleur que Cassandra en ce qui concerne le cadre d'agrégation intégré.
Modèle sans schéma
MongoDB permet à un utilisateur de modifier l'application de n'importe quel schéma sur la base de données. Chaque base de données peut avoir une structure différente. Tout dépend du programme ou de l'application pour interpréter les données. Alors que Cassandra n'offre pas la possibilité de modifier les schémas, mais fournit un typage statique où l'utilisateur doit définir le type de la colonne au début.
Référence des performances
Cassandra considère qu'il est plus performant dans les applications qui nécessitent une charge de données importante car il peut prendre en charge plusieurs nœuds maîtres dans un cluster. Alors que MongoDB ne sera pas idéal pour les applications à forte charge de données car il ne peut pas évoluer avec les performances. Basé sur le benchmark standard de l'industrie créé par Yahoo! appelé YCSB, MongoDB offre de meilleures performances que Cassandra dans tous les tests qu'ils ont exécutés, dans certains cas d'utilisation jusqu'à 25 fois. Lorsqu'il est optimisé pour un équilibre entre débit et durabilité entre Cassandra et MongoDB, MongoDB offre un débit supérieur de plus de 50 % dans les charges de travail mixtes et un débit 2,5 fois supérieur dans les charges de travail à lecture dominante par rapport à Cassandra.
MongoDB offre le plus de flexibilité pour assurer la durabilité d'opérations spécifiques :les utilisateurs peuvent opter pour la configuration optimisée en termes de durabilité pour des opérations spécifiques jugées critiques mais pour lesquelles la latence supplémentaire est acceptable. Pour Cassandra, ce changement nécessite la modification d'un fichier de configuration du serveur et un redémarrage complet de la base de données.
Conclusion
MongoDB est mieux connu pour les charges de travail avec beaucoup de données hautement non structurées. L'échelle et les types de données que vous allez travailler avec les structures de données flexibles de MongoDB vous conviendront mieux que Cassandra. Pour utiliser efficacement MongoDB, vous devrez être capable de gérer avec la possibilité de certains temps d'arrêt si le nœud maître tombe en panne, ainsi qu'avec des vitesses d'écriture limitées. Et n'oubliez pas, vous devrez également apprendre un nouveau langage de requête. Dans MongoDB, les données complexes peuvent être facilement gérées en utilisant les capacités de prise en charge du format JSON. Il s'agit d'un différenciateur clé pour MongoDB lorsque vous le comparez à Cassandra. Dans certaines situations, Cassandra peut être considérée comme la meilleure base de données à implémenter lorsqu'elle implique de grandes quantités de données, l'optimisation de la vitesse et l'exécution des requêtes. Les résultats de la comparaison de Cassandra et MongoDB, nous verrons qu'ils ont leurs avantages respectifs en fonction des exigences de mise en œuvre et du volume de données à traiter.
