कैसंड्रा बनाम मोंगोडीबी

क्या आप अपने अगले प्रोजेक्ट के लिए कैसंड्रा या मोंगोडीबी को डेटा स्टोर के रूप में मान रहे हैं? क्या आप दो डेटाबेस की तुलना करना चाहेंगे? कैसेंड्रा और मोंगोडीबी दोनों "नोएसक्यूएल" डेटाबेस हैं, लेकिन वास्तविकता यह है कि वे बहुत अलग हैं। उनके पास बहुत अलग ताकत और मूल्य प्रस्ताव हैं - इसलिए किसी भी तुलना को सूक्ष्म होना चाहिए। आइए प्रारंभिक आवश्यकताओं के साथ शुरू करें ... इनमें से कोई भी डेटाबेस RDBMS को प्रतिस्थापित नहीं करता है, न ही वे "ACID" डेटाबेस हैं। इसलिए यदि आपके पास लेन-देन संबंधी कार्यभार है जहां सामान्यीकरण और संगति प्राथमिक आवश्यकताएं हैं, तो इनमें से कोई भी डेटाबेस आपके लिए काम नहीं करेगा। आप पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस जैसे MySQL, PostgreSQL, Oracle, आदि के साथ चिपके रहना बेहतर समझते हैं। अब जब हमारे पास रिलेशनल डेटाबेस हैं, तो आइए Cassandra और MongoDB के बीच प्रमुख अंतरों पर विचार करें जो आपको निर्णय लेने में मदद करेंगे। इस पोस्ट में, मैं विशिष्ट विशेषताओं पर चर्चा नहीं करने जा रहा हूं, लेकिन आपको अपनी पसंद बनाने में मदद करने के लिए कुछ उच्च-स्तरीय रणनीतिक अंतरों को इंगित करूंगा।

MongoDB एक समृद्ध और अभिव्यंजक वस्तु मॉडल का समर्थन करता है। वस्तुओं में गुण हो सकते हैं और वस्तुओं को एक दूसरे में (कई स्तरों के लिए) नेस्ट किया जा सकता है। यह मॉडल बहुत "वस्तु-उन्मुख" है और आपके डोमेन में किसी भी वस्तु संरचना का आसानी से प्रतिनिधित्व कर सकता है। आप किसी भी वस्तु की संपत्ति को पदानुक्रम के किसी भी स्तर पर अनुक्रमित कर सकते हैं - यह आश्चर्यजनक रूप से शक्तिशाली है! दूसरी ओर, कैसेंड्रा पंक्तियों और स्तंभों के साथ एक काफी पारंपरिक तालिका संरचना प्रदान करता है। डेटा अधिक संरचित है और प्रत्येक कॉलम का एक विशिष्ट प्रकार होता है जिसे निर्माण के दौरान निर्दिष्ट किया जा सकता है।

निर्णय:यदि आपके समस्या डोमेन को एक समृद्ध डेटा मॉडल की आवश्यकता है, तो MongoDB होस्टिंग आपके लिए बेहतर है।

2. द्वितीयक अनुक्रमणिका

माध्यमिक अनुक्रमणिका MongoDB में प्रथम श्रेणी का निर्माण है। यह MongoDB में संग्रहीत किसी ऑब्जेक्ट की किसी भी संपत्ति को इंडेक्स करना आसान बनाता है, भले ही वह नेस्टेड हो। इससे इन सेकेंडरी इंडेक्स के आधार पर क्वेरी करना वाकई आसान हो जाता है। कैसंड्रा के पास द्वितीयक अनुक्रमणिका के लिए केवल सरसरी समर्थन है। माध्यमिक अनुक्रमणिका भी एकल स्तंभों और समानता तुलनाओं तक सीमित हैं। यदि आप अधिकतर प्राथमिक कुंजी द्वारा पूछताछ करने जा रहे हैं तो कैसेंड्रा आपके लिए अच्छा काम करेगा।

निर्णय:  यदि आपके एप्लिकेशन को द्वितीयक अनुक्रमणिका की आवश्यकता है और क्वेरी मॉडल में लचीलेपन की आवश्यकता है तो MongoDB आपके लिए बेहतर है।

3. उच्च उपलब्धता

MongoDB एक "सिंगल मास्टर" मॉडल का समर्थन करता है। इसका मतलब है कि आपके पास एक मास्टर नोड और कई दास नोड हैं। यदि स्वामी नीचे चला जाता है, तो दासों में से एक को स्वामी के रूप में चुना जाता है। यह प्रक्रिया अपने आप होती है लेकिन इसमें समय लगता है, आमतौर पर 10-40 सेकंड। नए नेता के चुनाव के इस समय के दौरान, आपका प्रतिकृति सेट नीचे है और लिख नहीं सकता है। यह अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए काम करता है लेकिन अंततः आपकी आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। कैसेंड्रा एक "मल्टीपल मास्टर" मॉडल का समर्थन करता है। एकल नोड का नुकसान क्लस्टर की लिखने की क्षमता को प्रभावित नहीं करता है - इसलिए आप लिखने के लिए 100% अपटाइम प्राप्त कर सकते हैं।

फैसला:अगर आपको 100% अपटाइम चाहिए तो कैसेंड्रा आपके लिए बेहतर है।

4. मापनीयता लिखें

MongoDB अपने "सिंगल मास्टर" मॉडल के साथ केवल प्राथमिक पर ही लिख सकता है। द्वितीयक सर्वर का उपयोग केवल पढ़ने के लिए किया जा सकता है। तो अनिवार्य रूप से यदि आपके पास तीन नोड प्रतिकृति सेट हैं, तो केवल मास्टर ही लिखता है और अन्य दो नोड्स केवल पढ़ने के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह स्केलेबिलिटी लिखने को बहुत सीमित करता है। आप कई शार्क को तैनात कर सकते हैं लेकिन अनिवार्य रूप से आपके डेटा नोड्स का केवल 1/3 ही लिख सकता है। कैसंड्रा अपने "मल्टीपल मास्टर" मॉडल के साथ किसी भी सर्वर पर लिख सकता है। अनिवार्य रूप से आपकी लेखन मापनीयता क्लस्टर में आपके पास मौजूद सर्वरों की संख्या से सीमित है। आपके पास क्लस्टर में जितने अधिक सर्वर होंगे, उसका पैमाना उतना ही बेहतर होगा।

निर्णय:यदि मापनीयता लिखना आपकी चीज है, तो कैसेंड्रा आपके लिए बेहतर है।

5. क्वेरी भाषा समर्थन

कैसेंड्रा सीक्यूएल क्वेरी भाषा का समर्थन करता है जो एसक्यूएल के समान है। यदि आपके पास पहले से ही डेटा विश्लेषकों की एक टीम है, तो वे अपने अधिकांश SQL कौशल को पोर्ट करने में सक्षम होंगे जो कि बड़े संगठनों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। हालाँकि CQL पूर्ण विकसित ANSI SQL नहीं है - इसकी कई सीमाएँ हैं (कोई समर्थन नहीं, कोई या खंड नहीं) आदि। MongoDB के पास इस बिंदु पर क्वेरी भाषा के लिए कोई समर्थन नहीं है। प्रश्नों को JSON अंशों के रूप में संरचित किया गया है।

निर्णय:यदि आपको क्वेरी भाषा समर्थन की आवश्यकता है, तो Cassandra आपके लिए बेहतर उपयुक्त है।

6. प्रदर्शन बेंचमार्क

चलो प्रदर्शन की बात करते हैं। इस बिंदु पर, आप शायद डेटाबेस के प्रदर्शन बेंचमार्क तुलना की अपेक्षा कर रहे हैं। मैंने जानबूझकर तुलना में प्रदर्शन बेंचमार्क शामिल नहीं किए हैं। किसी भी तुलना में, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हम सेब से सेब की तुलना कर रहे हैं।

1.  डेटाबेस मॉडल  - परीक्षण किए जा रहे एप्लिकेशन के डेटाबेस मॉडल/स्कीमा से बहुत फर्क पड़ता है। कुछ स्कीमा मोंगोडीबी के लिए उपयुक्त हैं और कुछ कैसेंड्रा के लिए उपयुक्त हैं। इसलिए डेटाबेस की तुलना करते समय ऐसे मॉडल का उपयोग करना महत्वपूर्ण है जो दोनों डेटाबेस के लिए उचित रूप से अच्छी तरह से काम करता है।
2.  लोड विशेषताएँ - बेंचमार्क लोड की विशेषताएं बहुत महत्वपूर्ण हैं। उदा. लेखन-भारी बेंचमार्क में, मैं कैसंड्रा से मोंगोडीबी धूम्रपान करने की अपेक्षा करता हूं। हालांकि, रीड-हैवी बेंचमार्क में, MongoDB और Cassandra प्रदर्शन में समान होने चाहिए।
3. संगति आवश्यकताएं - यह पेचीदा है। आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि निर्दिष्ट पढ़ने/लिखने की स्थिरता आवश्यकताएं दोनों डेटाबेस में समान हैं और एक प्रतिभागी के पक्षपाती नहीं हैं। बहुत बार कई 'मार्केटिंग' बेंचमार्क में, नॉब्स को दूसरे पक्ष को नुकसान पहुंचाने के लिए ट्यून किया जाता है। इसलिए, कंसिस्टेंसी सेटिंग पर पूरा ध्यान दें।

ध्यान में रखने वाली एक आखिरी बात यह है कि बेंचमार्क लोड आपके आवेदन के प्रदर्शन को प्रतिबिंबित कर सकता है या नहीं। तो बेंचमार्क उपयोगी होने के लिए, बेंचमार्क लोड ढूंढना बहुत महत्वपूर्ण है जो आपके एप्लिकेशन की प्रदर्शन विशेषताओं को दर्शाता है। यहां कुछ मानदंड दिए गए हैं जिन पर आप गौर करना चाहेंगे:
- NoSQL प्रदर्शन बेंचमार्क
- कैसंड्रा बनाम MongoDB बनाम काउचबेस बनाम HBase

7. उपयोग में आसानी

अगर आपने कुछ साल पहले यह सवाल पूछा था तो मोंगोडीबी हाथों से नीचे विजेता होगा। MongoDB को चालू करना और चलाना काफी सरल कार्य है। हालांकि, पिछले कुछ वर्षों में, कैसेंड्रा ने उत्पाद के इस पहलू में काफी प्रगति की है। कैसेंड्रा के लिए प्राथमिक इंटरफ़ेस के रूप में CQL को अपनाने के साथ, इसने इसे एक कदम आगे बढ़ाया है - उन्होंने SQL प्रोग्रामर के दिग्गजों के लिए Cassandra का बहुत आसानी से उपयोग करना बहुत आसान बना दिया है।

निर्णय:दोनों का उपयोग करना काफी आसान है और तेजी से बढ़ता है।

8. नेटिव एग्रीगेशन

MongoDB में डेटाबेस में संग्रहीत डेटा को बदलने के लिए ETL पाइपलाइन चलाने के लिए एक अंतर्निहित एकत्रीकरण ढांचा है। यह छोटे से मध्यम नौकरियों के लिए बहुत अच्छा है लेकिन जैसे-जैसे आपकी डेटा प्रोसेसिंग की जरूरतें अधिक जटिल होती जाती हैं, एकत्रीकरण ढांचे को डीबग करना मुश्किल हो जाता है। कैसेंड्रा में एक अंतर्निहित एकत्रीकरण ढांचा नहीं है। इसके लिए Hadoop, Spark जैसे बाहरी टूल का इस्तेमाल किया जाता है।

9. स्कीमा-रहित मॉडल

MongoDB में, आप अपने दस्तावेज़ों पर किसी भी स्कीमा को लागू नहीं करना चुन सकते हैं। जबकि नए संस्करण में यह पहले के संस्करणों में डिफ़ॉल्ट था, आपके पास अपने दस्तावेज़ों के लिए एक स्कीमा लागू करने का विकल्प होता है। MongoDB में प्रत्येक दस्तावेज़ एक अलग संरचना हो सकता है और यह डेटा की व्याख्या करने के लिए आपके आवेदन पर निर्भर है। हालांकि यह अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक नहीं है, कुछ मामलों में अतिरिक्त लचीलापन महत्वपूर्ण है। कैसंड्रा नए संस्करणों में (सीक्यूएल के साथ डिफ़ॉल्ट भाषा के रूप में) स्थिर टाइपिंग प्रदान करता है। आपको बहुत कॉलम के प्रकार को पहले ही परिभाषित करना होगा।

सारांश के लिए यहां तालिका के रूप में महत्वपूर्ण अंतर दिए गए हैं:
यदि आप संपूर्ण इन्फोग्राफिक देखना चाहते हैं, तो आप हमारे Cassandra बनाम MongoDB तुलना पृष्ठ पर जा सकते हैं।