A batalha dos bancos de dados NoSQL - Comparando MongoDB e Cassandra

Introdução ao MongoDB

O MongoDB foi lançado em 2009 por uma empresa chamada 10gen. A 10gen foi posteriormente renomeada para MongoDB Inc., empresa responsável pelo desenvolvimento do software, e que vende a versão corporativa desse banco de dados. A MongoDB Inc. cuida de todo o suporte com sua excelente equipe de suporte de nível empresarial 24 horas por dia. Eles estão comprometidos em fornecer suporte vitalício, o que significa que os clientes optam por usar qualquer versão do MongoDB e, se desejarem atualizar, ele será suportado a qualquer momento. Também oferece a oportunidade de estar em sincronia com todas as correções de segurança que a empresa oferece 24 horas por dia.

MongoDB é um conhecido banco de dados NoSQL que fez uma grande proliferação na última década, impulsionado pelo crescimento explosivo da web e aplicativos móveis executados na nuvem. Essa nova geração de aplicativos conectados à Internet exige armazenamento de dados sem esquema rápido, tolerante a falhas e escalável que os bancos de dados NoSQL podem oferecer. O MongoDB usa JSON para armazenar dados como documentos que podem variar em ofertas de estrutura, um esquema dinâmico e flexível. MongoDB projetado para alta disponibilidade e escalabilidade com auto-sharding. MongoDB é um dos bancos de dados de código aberto populares que surgem no banco de dados NoSQL, que é usado para armazenamento de dados de alto volume. O MongoDB tem as linhas chamadas documentos que não exigem que um esquema seja definido porque os campos são criados na hora. O modelo de dados disponível no MongoDB permite a representação de relacionamentos hierárquicos, armazenar arrays e outras estruturas mais complexas com mais eficiência.

Introdução a Cassandra

Apache Cassandra é outro conhecido como um armazenamento de colunas amplas, distribuído e gratuito e de código aberto. Cassandra foi introduzida em 2008 por alguns desenvolvedores do Facebook, que mais tarde foi lançado como um projeto de código aberto. Ele está atualmente sendo suportado pela Apache Software Foundation, e a Apache está atualmente mantendo este projeto para quaisquer melhorias adicionais.

Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL projetado para lidar com grandes quantidades de dados em muitos servidores comuns e fornecer alta disponibilidade sem um único ponto de falha. O Cassandra oferece suporte muito robusto para clusters que abrangem vários datacenters, com replicação assíncrona sem mestre, permitindo operações de baixa latência para todos os clientes. O Cassandra suporta o design de distribuição do Amazon Dynamo com o modelo de dados do Bigtable do Google.

Semelhanças entre MongoDB e Cassandra

Com a breve introdução desses dois bancos de dados NoSQL, vamos revisar algumas das semelhanças entre esses dois bancos de dados:

Tanto o MongoDB quanto o Cassandra são tipos de banco de dados NoSQL e distribuição de código aberto.

• Nenhum desses bancos de dados substitui os tipos tradicionais de banco de dados RDBMS.
• Ambos os bancos de dados não são compatíveis com ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), que se refere às propriedades das transações do banco de dados que garantem que as transações do banco de dados sejam processadas de forma confiável.
• Ambos os bancos de dados são compatíveis com o particionamento horizontal de fragmentação.
• Consistência e Normalização são dois conceitos que esses dois tipos de banco de dados não satisfazem (já que eles se inclinam mais para os tipos de banco de dados RDBMS)

MongoDB vs. Cassandra:Recursos

Ambas as tecnologias desempenham um papel vital em seus campos, com suas semelhanças entre MongoDB e Cassandra mostrando seus recursos comuns e as diferenças mostram a singularidade dessas tecnologias.
Figura 1 MongoDB vs. Cassandra – 8 principais fatores de diferença

Modelo de dados expressivo

MongoDB fornece um modelo de dados rico e expressivo que é conhecido como 'orientado a objetos' ou 'orientado a dados'. Este modelo de dados pode facilmente suportar e representar qualquer estrutura de dados no domínio do usuário. Os dados podem ter propriedades e podem ser aninhados uns nos outros para vários níveis. Cassandra é mais um modelo de dados tradicional com estrutura de tabela, linhas e colunas de tipo de dados específicos. Este tipo é definido durante a criação da tabela. De qualquer forma, quando comparamos os dois modelos, o MongoDB tende a fornecer um modelo de dados rico. A figura abaixo descreve as arquiteturas típicas de alto nível de ambos os bancos de dados em termos de seus níveis de armazenamento e replicação.
Figura 2:Diagrama de arquitetura MongoDB vs. Cassandra

Nó mestre de alta disponibilidade

MongoDB suporta um nó mestre em um cluster, que controla um conjunto de nós escravos. Se o nó mestre cair, um escravo é eleito como mestre e leva cerca de 20 a 30 segundos para o mesmo. Durante esse tempo de atraso, o cluster ficará inativo e não poderá aceitar nenhuma entrada. O Cassandra suporta vários nós mestres em um cluster e, caso um dos nós mestres fique offline, seu lugar será ocupado por outro nó mestre. Em comparação, o Cassandra suporta maior disponibilidade no MongoDB porque não afeta o cluster e está sempre disponível.

Índices secundários

O MongoDB tem mais vantagens em comparação com o Cassandra se um aplicativo requer índices secundários juntamente com flexibilidade no modelo de dados. Por causa disso, o MongoDB é muito mais fácil de indexar qualquer propriedade dos dados armazenados no banco de dados. Essa propriedade facilita a consulta. Cassandra tem suporte de cursor para os índices secundários, que são limitados a colunas únicas e comparações de igualdade

Escalabilidade de gravação

MongoDB suporta apenas um nó mestre. Este nó mestre no MongoDB aceita apenas a entrada, e o restante dos nós no MongoDB são usados ​​como saída; portanto, se os dados tiverem que ser escritos nos nós escravos e deixá-los passar pelo nó mestre. O Cassandra suporta vários nós mestres em um cluster, o que o torna adequado no caso de Escalabilidade.

Suporte ao idioma de consulta

Atualmente, o MongoDB não suporta uma linguagem de consulta. As consultas no MongoDB são estruturadas como fragmentos JSON. Em contraste, o Cassandra possui um conjunto de consultas amigável que é conhecido como CQL (Cassandra Query Language) e é facilmente adaptável pelos desenvolvedores que possuem conhecimento prévio de SQL. Como suas consultas são diferentes?

Selecionando registros da tabela de clientes:

 Cassandra:

SELECT * FROM customer;

 MongoDB:

db.customer.find()

Inserindo registros na tabela de clientes:

 Cassandra:

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

 MongoDB:

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

Atualizando registros na tabela de clientes:

Cassandra:

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

MongoDB:

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

Agregação nativa

O MongoDB possui uma estrutura de agregação integrada que é usada para executar um pipeline ETL para transformar os dados armazenados no banco de dados e também suporta tráfego de dados pequeno e médio. Quando há maior complexidade, a estrutura também fica mais difícil de depurar, enquanto o Cassandra não possui uma estrutura de agregação integrada. O Cassandra utilizou ferramentas externas, como Hadoop, Apache Spark, etc.  Portanto, o MongoDB é melhor que o Cassandra no que diz respeito à estrutura de agregação integrada.

Modelo sem esquema

MongoDB fornece a facilidade para que um usuário possa alterar a imposição de qualquer esquema no banco de dados. Cada banco de dados pode ser uma estrutura diferente. Tudo depende do programa ou do aplicativo para interpretar os dados. Considerando que, Cassandra não oferece a facilidade de alterar esquemas, mas fornece tipagem estática onde o usuário é obrigado a definir o tipo da coluna no início.

Padrão de comparação de desempenho

O Cassandra considera um desempenho melhor em aplicativos que exigem carga de dados pesada, pois pode oferecer suporte a vários nós mestres em um cluster. Considerando que, o MongoDB não será ideal para aplicativos com carga de dados pesada, pois não pode ser dimensionado com o desempenho. Com base no benchmark padrão da indústria criado pelo Yahoo! chamado YCSB, o MongoDB oferece maior desempenho que o Cassandra em todos os testes executados, em alguns casos de uso em até 25x. Quando otimizado para um equilíbrio de taxa de transferência e durabilidade entre Cassandra e MongoDB, o MongoDB fornece taxa de transferência 50% maior em cargas de trabalho mistas e taxa de transferência 2,5 vezes maior em cargas de trabalho com leitura dominante em comparação com Cassandra.

O MongoDB oferece a maior flexibilidade para garantir durabilidade para operações específicas:os usuários podem optar pela configuração otimizada de durabilidade para operações específicas consideradas críticas, mas para as quais a latência adicional é aceitável. Para o Cassandra, essa alteração requer a edição de um arquivo de configuração do servidor e uma reinicialização completa do banco de dados.

Conclusão