مقایسه Cassandra Database و MongoDB Database

محصول:

Cassandra Database

MongoDB Database

مدل:CassandraMongoDB
سازنده:

آپاچی (Apache)

مونگو دی بی (MongoDB)

کشور:ایالات متحده آمریکا (United States)ایالات متحده آمریکا (United States)
سال:20082009
گروه:

پایگاه داده (Database)

پایگاه داده (Database)

زیرگروه: پایگاه داده نواس کیوال (NoSQL Database) پایگاه داده سندی (Document Database)
وبسایت: لینک لینک
امتیاز هوش:89 از 10092 از 100
برنده:MongoDB Database
نویسنده: هوش مصنوعی (AI)
تاریخ انتشار:

کاساندرا یا مونگو دی بی؛ کدام پایگاه داده برای پروژه شما انتخاب بهتری است


پایگاه داده کاساندرا و پایگاه داده مونگو دی بی هر دو از گزینه های شناخته شده در دنیای NoSQL هستند، اما برای یک نوع پروژه ساخته نشده اند. کاساندرا با معماری توزیع شده بدون سرور اصلی، تحمل خطای بالا و مقیاس پذیری افقی برای حجم عظیم داده و نرخ بالای نوشتن طراحی شده است. مونگو دی بی یک پایگاه داده سندگراست که داده ها را در اسناد انعطاف پذیر شبیه JSON ذخیره می کند و در توسعه سریع نرم افزار، جست وجوی متنوع، مدل سازی داده های پیچیده و تراکنش های چند سندی عملکرد مناسب تری دارد. انتخاب بین این دو به الگوی دسترسی، میزان اهمیت سازگاری داده، نوع تراکنش، اندازه کلاستر و توان تیم فنی بستگی دارد.

تفاوت معماری کاساندرا و مونگو دی بی

کاساندرا یک پایگاه داده wide-column و توزیع شده است که داده ها را با استفاده از partition key در میان گره ها پخش می کند. همه گره ها تقریبا نقش یکسان دارند و هر گره می تواند درخواست خواندن یا نوشتن را دریافت و هماهنگ کند. داده ها بر اساس consistent hashing توزیع و با replication factor در چند گره یا مرکز داده کپی می شوند. این طراحی باعث حذف single point of failure و فراهم شدن مقیاس پذیری افقی می شود، اما به طراحی دقیق کلید پارتیشن و الگوی کوئری نیاز دارد.

مونگو دی بی داده را در قالب document و collection ذخیره می کند. هر document ساختاری شبیه JSON دارد، اما در موتور پایگاه داده به صورت BSON ذخیره می شود و می تواند شامل آرایه، سند تو در تو و انواع داده مختلف باشد. در معماری معمول، replica set شامل یک primary و چند secondary است. عملیات نوشتن به primary ارسال می شود و در صورت از دسترس خارج شدن آن، اعضای مناسب replica set برای انتخاب primary جدید وارد فرایند election می شوند. این مدل مدیریت داده برای بسیاری از تیم ها قابل فهم تر است، اما نسبت به معماری بدون master کاساندرا به نقش primary و فرایند failover وابستگی بیشتری دارد.

مدل داده و انعطاف پذیری ساختار

در کاساندرا، طراحی داده باید بر اساس کوئری های واقعی انجام شود. جدول ها معمولا برای مسیرهای خواندن مشخص طراحی می شوند و join عمومی، کوئری آزاد روی چند پارتیشن و الگوی رابطه ای پیچیده نقطه قوت آن نیست. هر partition شامل ردیف هایی است که با partition key و clustering key مرتب می شوند. این مدل برای داده های سری زمانی، رویدادها، پیام ها، لاگ ها و اطلاعاتی که به صورت متوالی نوشته و بر اساس کلید مشخص خوانده می شوند بسیار مناسب است.

مونگو دی بی ساختار انعطاف پذیرتری ارائه می دهد و امکان قرار دادن داده های مرتبط در یک document را فراهم می کند. این ویژگی نیاز به join را در بسیاری از سناریوها کاهش می دهد و برای پروفایل کاربران، کاتالوگ کالا، محتوای متغیر، سامانه های مدیریت محتوا و برنامه هایی با مدل داده در حال تغییر مفید است. انعطاف schema سرعت توسعه را بالا می برد، اما نبود طراحی اصولی می تواند به document های بزرگ، داده های تکراری و دشواری در کنترل کیفیت داده منجر شود.

مقایسه عملکرد و مقیاس پذیری

کاساندرا معمولا در بارهای کاری write-heavy، نرخ درخواست بالا و داده هایی که میان چند مرکز داده توزیع شده اند عملکرد قابل اتکاتری دارد. اضافه کردن گره های جدید ظرفیت ذخیره سازی و توان پردازشی را افزایش می دهد و سیستم برای فعالیت مداوم در زمان خرابی بخشی از کلاستر طراحی شده است. با این حال، عملکرد واقعی به انتخاب partition key، اندازه partition، تعداد replica، سطح consistency و الگوی دسترسی بستگی دارد. partition های نامتوازن می توانند hot spot ایجاد کنند و مزیت مقیاس پذیری را کاهش دهند.

مونگو دی بی نیز با sharding به صورت افقی مقیاس پذیر است. در این روش، داده های collection بر اساس shard key میان shard ها توزیع می شوند و هر shard معمولا به شکل replica set اجرا می شود. انتخاب shard key اهمیت بسیار زیادی دارد؛ کلید نامناسب می تواند توزیع داده را نامتوازن کند یا تعداد زیادی کوئری broadcast به تمام shard ها ایجاد کند. مونگو دی بی برای کوئری های متنوع، aggregation، فیلترهای چندگانه و داده هایی که در یک document قابل دسترسی هستند انتخاب کاربردی تری است، اما در کلاسترهای بزرگ، مدیریت shard key، balancer، config server و mongos پیچیدگی عملیاتی ایجاد می کند.

سازگاری داده و در دسترس بودن

کاساندرا امکان انتخاب consistency level برای هر عملیات را فراهم می کند. سطوحی مانند ONE، QUORUM و ALL به تیم اجازه می دهند میان سرعت، دسترس پذیری و اطمینان از مشاهده آخرین داده تعادل ایجاد کند. این انعطاف برای سامانه های چند مرکز داده ارزشمند است، اما استفاده نادرست از consistency level یا بی توجهی به repair می تواند موجب مشاهده داده قدیمی یا ناسازگاری موقت replica ها شود. کاساندرا به طور طبیعی برای دسترس پذیری بالا و eventual consistency طراحی شده است و در موارد محدود از lightweight transaction برای عملیات اتمیک روی یک partition پشتیبانی می کند.

مونگو دی بی در عملیات یک document اتمیک است و از تراکنش های چند document، چند collection، چند database و حتی تراکنش های توزیع شده در sharded cluster پشتیبانی می کند. write concern، read concern و read preference امکان کنترل میزان اطمینان و تازگی داده را فراهم می کنند. تراکنش های چند سندی قابلیت مهمی هستند، اما هزینه عملکردی و عملیاتی بیشتری نسبت به عملیات ساده دارند و نباید جایگزین مدل سازی مناسب داده شوند.

تراکنش، کوئری و ایندکس

کاساندرا از زبان CQL استفاده می کند که از نظر ظاهر به SQL شباهت دارد، اما رفتار آن رابطه ای و آزاد مانند MySQL یا PostgreSQL نیست. کوئری باید با کلید پارتیشن سازگار باشد و عملیات چند پارتیشنی یا aggregation پیچیده معمولا انتخاب مناسبی برای آن نیست. در مقابل، مونگو دی بی با query language انعطاف پذیر، aggregation pipeline، ایندکس های متنوع، document تو در تو و change stream امکانات بیشتری برای برنامه هایی با نیاز جست وجوی متنوع ارائه می کند.

در کاساندرا، ایندکس ها و قابلیت های جدیدتر مانند Storage Attached Index برای برخی الگوهای جست وجو قابل استفاده هستند، اما طراحی schema همچنان مهم ترین ابزار بهینه سازی است. در مونگو دی بی ایجاد ایندکس روی فیلدهای پرتکرار، فیلدهای داخل document و فیلدهای مورد استفاده در sort و filter آسان تر است، ولی ایندکس های زیاد مصرف حافظه و هزینه نوشتن را افزایش می دهند.

پیچیدگی نگهداری و هزینه عملیاتی

کاساندرا برای رسیدن به عملکرد مطلوب به دانش مناسب در زمینه topology، replication strategy، compaction، repair، garbage collection، مانیتورینگ و مدیریت ظرفیت نیاز دارد. پایداری آن در مقیاس بالا نقطه قوت مهمی است، اما راه اندازی و عیب یابی آن برای تیم های کم تجربه می تواند دشوار باشد. کاساندرا تحت Apache License 2.0 منتشر می شود و نسخه متن باز آن برای استقرار داخلی یا چند ابری گزینه مناسبی است.

مونگو دی بی معمولا برای شروع توسعه و ساخت نمونه اولیه ساده تر است و ابزارهای رسمی، درایورهای متعدد و سرویس ابری Atlas مسیر بهره برداری را کوتاه می کنند. با افزایش حجم داده، تنظیم replica set، انتخاب shard key، کنترل replication lag، مدیریت ایندکس و پایش مصرف منابع اهمیت بیشتری پیدا می کند. در استفاده سازمانی باید شرایط مجوز Server Side Public License یا مدل تجاری سرویس انتخابی به دقت بررسی شود، زیرا الزامات مجوز آن با Apache License 2.0 یکسان نیست.

کاساندرا برای چه پروژه هایی مناسب تر است

کاساندرا انتخاب مناسبی برای سامانه های ثبت رویداد، داده های اینترنت اشیا، پیام رسانی با حجم بالا، لاگ مرکزی، داده های سری زمانی، سامانه های پیشنهاددهی با الگوی دسترسی مشخص و سرویس هایی است که باید در چند منطقه جغرافیایی با قطعی محدود به کار ادامه دهند. اگر بیشتر عملیات بر اساس یک کلید مشخص انجام می شود و نوشتن مداوم از خواندن پیچیده مهم تر است، کاساندرا مزیت بیشتری دارد.

مونگو دی بی برای چه پروژه هایی مناسب تر است

مونگو دی بی برای فروشگاه اینترنتی، کاتالوگ کالا، سامانه مدیریت محتوا، اپلیکیشن های موبایل، پروفایل کاربران، داشبوردهای تحلیلی عملیاتی، سرویس های مبتنی بر API و پروژه هایی با ساختار داده متغیر مناسب تر است. اگر تیم توسعه به کوئری های متنوع، document های تو در تو، aggregation و تراکنش چند سندی نیاز دارد، مونگو دی بی معمولا مسیر توسعه ساده تری ارائه می کند.

سوالات متداول:

آیا کاساندرا از مونگو دی بی سریع تر است

سرعت مطلق قابل اعلام نیست و به نوع کوئری، حجم داده، سخت افزار، طراحی schema و تنظیمات کلاستر بستگی دارد. کاساندرا معمولا در نوشتن مداوم و توزیع شده مزیت دارد، در حالی که مونگو دی بی برای خواندن و پردازش داده های سندی با الگوی متنوع انعطاف بیشتری دارد.

آیا مونگو دی بی برای داده های حجیم مناسب است

بله، مونگو دی بی با replica set و sharding می تواند داده های حجیم و نرخ درخواست بالا را مدیریت کند. موفقیت این معماری به انتخاب درست shard key، طراحی document و پایش مداوم کلاستر وابسته است.

آیا کاساندرا تراکنش چند جدولی یا چند پارتیشنی دارد

کاساندرا برای تراکنش های عمومی چند پارتیشنی طراحی نشده است. Lightweight transaction برای سناریوهای محدود و عمدتا در سطح یک partition کاربرد دارد و برای جایگزینی تراکنش های رابطه ای گسترده مناسب نیست.

برای پروژه کوچک کدام محصول انتخاب بهتری است

برای بیشتر پروژه های کوچک و متوسط با داده های متغیر، مونگو دی بی به دلیل مدل document و شروع ساده تر انتخاب مناسب تری است. کاساندرا زمانی ارزش خود را نشان می دهد که از ابتدا نیاز جدی به مقیاس پذیری افقی، دسترس پذیری چند مرکز داده یا حجم بسیار بالای نوشتن وجود داشته باشد.

آیا می توان کاساندرا و مونگو دی بی را هم زمان استفاده کرد

بله، در معماری polyglot persistence می توان کاساندرا را برای رویدادها و داده های write-heavy و مونگو دی بی را برای document های عملیاتی و کوئری های متنوع به کار برد. این تصمیم هزینه همگام سازی، نگهداری و آموزش تیم را افزایش می دهد و فقط زمانی منطقی است که مزیت هر دو موتور در معماری ضروری باشد.

جمع بندی نهایی

کاساندرا و مونگو دی بی رقیب مستقیم برای همه پروژه ها نیستند. کاساندرا برای مقیاس پذیری افقی، نوشتن سنگین، تحمل خطای توزیع شده و الگوهای دسترسی از پیش مشخص برتری دارد. مونگو دی بی برای توسعه سریع، document های انعطاف پذیر، کوئری های متنوع، aggregation و تراکنش های چند سندی انتخاب متعادل تری است. برای خریدار آگاه در ایران، علاوه بر عملکرد باید توان تیم، هزینه زیرساخت، امکان پشتیبانی، محدودیت های سرویس ابری، شرایط مجوز و نیاز به استقرار داخلی بررسی شود. مبنای فنی این مقایسه مستندات رسمی Apache Cassandra و MongoDB است.


آیا این مقایسه نیاز به بروز رسانی دارد؟

ممکن است این مقایسه قدیمی یا بعضا دارای اطلاعات نامعتبر باشد! در صورت تمایل می توانید با استفاده از آخرین ورژن هوش مصنوعی، یک مقایسه جدید برای این محصولات تولید کرده و با اطلاعاتی بروز شده انتخابی آگاهانه تر داشته باشید. . .


مقایسه مشخصات فنی:

تفاوت Cassandra Database و MongoDB Database
ویژگیCassandra DatabaseMongoDB Database
نوع پایگاه دادهNoSQL توزیع شده، ستون‌گرا و Wide-ColumnNoSQL سندگرا
توسعه‌دهندهApache Software FoundationMongoDB Inc.
مدل دادهKeyspace، جدول، ردیف، ستون پارتیشن و ستون خوشه‌بندیDatabase، Collection و Document
فرمت دادهداده‌های ساختاریافته بر پایه CQLBSON مبتنی بر JSON
ساختار ذخیره‌سازیLSM Tree و فایل‌های SSTableWiredTiger و فایل‌های داده مبتنی بر B-Tree
طرح‌وارهنسبتا ثابت و مبتنی بر جدول، با پشتیبانی محدود از تغییراتانعطاف‌پذیر و بدون طرح‌واره اجباری
زبان پرس‌وجوCassandra Query Language یا CQLMongoDB Query Language و Aggregation Pipeline
رابط برنامه‌نویسیدرایورهای رسمی برای Java، Python، Go، Node.js، C# و PHPدرایورهای رسمی برای Java، Python، Go، Node.js، C#، PHP و سایر زبان‌ها
پروتکل ارتباطیNative Binary ProtocolMongoDB Wire Protocol
معماری کلاسترPeer-to-Peer و بدون گره اصلیReplica Set با Primary و Secondary و معماری Sharded Cluster
تکثیر دادهتکثیر چندگانه و Multi-Master در سراسر کلاسترتکثیر Primary-Secondary با Replica Set
تحمل خطابالا؛ حذف یک یا چند گره بدون توقف سرویس با طراحی مناسببالا؛ انتخاب خودکار Primary جدید در Replica Set
مقیاس‌پذیری افقیبسیار بالا و با افزودن گره تقریبا خطیبالا از طریق Sharding و افزودن Shard
روش توزیع دادهپارتیشن‌بندی بر اساس Partition Key و Token Ringتقسیم داده بر اساس Shard Key با روش‌های Range، Hashed و Zone
تعادل بارتوزیع خودکار بار بین گره‌ها با معماری بدون گره اصلیتوزیع درخواست‌ها توسط Router و Mongos
مقیاس‌پذیری عمودیپشتیبانی می‌کند، اما تمرکز اصلی بر مقیاس‌پذیری افقی استپشتیبانی می‌کند و برای بارهای بزرگ امکان ترکیب با مقیاس‌پذیری افقی وجود دارد
سازگاری دادهقابل تنظیم با سطوح Consistency مختلفقابل تنظیم با Read Concern و Write Concern
سازگاری پیش فرضبسته به سطح Consistency انتخاب شده و معمولا Eventual Consistencyخواندن از Primary معمولا سازگاری قوی تری ارائه می‌کند
تراکنشتراکنش‌های سبک Lightweight Transactions با Paxos؛ مناسب برای عملیات محدودعملیات اتمی روی هر سند و تراکنش چندسندی و چندپارتیشنی
تراکنش چند ردیفیمحدود و نامناسب برای تراکنش‌های پیچیده بین پارتیشن‌هاپشتیبانی از تراکنش چندسندی در Replica Set و Sharded Cluster
اتمیک بودن عملیاتدر سطح ردیف و برخی عملیات شرطیدر سطح سند و در تراکنش‌های چندسندی
کلید اصلیترکیبی از Partition Key و Clustering Columnsفیلد _id با ایجاد خودکار ObjectId در صورت تعیین نشدن
ایندکس‌هاایندکس اولیه، Secondary Index و Storage-Attached Index با محدودیت برای داده‌های بزرگایندکس تک‌فیلدی، مرکب، چندبخشی، متنی، جغرافیایی، Hash و TTL
جست‌وجوی متنیپشتیبانی محدود و معمولا نیازمند ابزارهای جانبی مانند OpenSearchپشتیبانی از Text Index و قابلیت‌های جست‌وجوی پیشرفته با MongoDB Atlas Search
پرس‌وجوی جغرافیاییپشتیبانی بومی محدودپشتیبانی از داده‌های مکانی و ایندکس‌های 2dsphere و 2d
تجمیع دادهقابلیت‌های محدودتر از طریق CQL و ابزارهای پردازشی جانبیAggregation Pipeline با مراحل متعدد برای فیلتر، گروه‌بندی، اتصال و محاسبه
اتصال بین داده‌هاJoin بومی ندارد و داده‌ها معمولا بر اساس پرس‌وجوهای مورد نیاز تکثیر می‌شوندJoin رابطه‌ای بومی ندارد، اما با $lookup و $graphLookup قابل انجام است
حداکثر اندازه سندمحدودیت به صورت سند BSON ندارد و محدودیت‌ها بر اساس مدل‌سازی پارتیشن و ردیف استحداکثر اندازه هر Document برابر با 16 MB
داده‌های حجیمبسیار مناسب برای حجم‌های ترابایتی و پتابایتیمناسب برای حجم‌های بزرگ با طراحی Sharding و ایندکس مناسب
عملکرد نوشتنبسیار بالا و مناسب برای نوشتن پیوسته و پرتعدادبالا، به ویژه برای اسناد مستقل و عملیات دسته‌ای
عملکرد خواندنبسیار بالا برای پرس‌وجوهای مبتنی بر Partition Keyبالا برای پرس‌وجوهای ایندکس شده و اسناد مرتبط
پرس‌وجوی Ad Hocمحدود و وابسته به طراحی قبلی جدولقوی و انعطاف‌پذیر برای پرس‌وجوهای متنوع
مدل‌سازی دادهQuery-Driven و بر اساس الگوی دسترسیDocument-Oriented و بر اساس ساختار موجودیت‌ها و روابط
داده‌های تو در توپشتیبانی محدود با انواع داده Collection، List، Set و Mapپشتیبانی کامل از اسناد و آرایه‌های تو در تو
داده‌های زمانیمناسب برای Time Series و ثبت رویدادهای حجیمپشتیبانی از Time Series Collection برای داده‌های زمانی
داده‌های بلادرنگمناسب برای جریان‌های نوشتاری با نرخ بالاپشتیبانی از Change Streams برای دریافت تغییرات بلادرنگ
کش دادهCache داخلی مبتنی بر حافظه و Row CacheCache داخلی WiredTiger مبتنی بر حافظه
فشرده‌سازیپشتیبانی از فشرده‌سازی در سطح SSTable با راهکارهایی مانند LZ4 و Zstandardپشتیبانی از فشرده‌سازی داده و ایندکس در WiredTiger
پاک‌سازی دادهاستفاده از Tombstone و Compactionحذف مستقیم سند و مدیریت فضای آزاد توسط Storage Engine
مدیریت تاریخ انقضاپشتیبانی بومی از TTL در سطح ستونپشتیبانی از TTL Index برای حذف خودکار اسناد منقضی شده
پشتیبانی از Cacheمناسب برای داده‌های پرتکرار با Row Cache و Key Cacheمناسب برای داده‌های پرتکرار با Cache موتور WiredTiger
امنیتاحراز هویت، مجوزدهی مبتنی بر نقش، TLS و رمزنگاری داده در حالت سکون با تنظیمات مربوطاحراز هویت، RBAC، TLS، رمزنگاری در حالت سکون و رمزنگاری سطح فیلد با توجه به نسخه و استقرار
کنترل دسترسیRole-Based Access ControlRole-Based Access Control در سطح پایگاه داده و مجموعه
پایش و مدیریتابزارهایی مانند nodetool، JMX، Medusa و پلتفرم‌های مانیتورینگابزارهایی مانند mongosh، MongoDB Compass، Ops Manager و Cloud Manager
استقرارروی سرور اختصاصی، ماشین مجازی، کانتینر و Kubernetesروی سرور اختصاصی، ماشین مجازی، کانتینر، Kubernetes و MongoDB Atlas
ابر عمومیقابل اجرا روی AWS، Azure، Google Cloud و سرویس‌های مدیریت شدهقابل اجرا روی AWS، Azure، Google Cloud و MongoDB Atlas
مجوزApache License 2.0مجوزهای Server Side Public License و مدل‌های تجاری MongoDB
موارد استفاده مناسبتله‌متری، اینترنت اشیا، ثبت رویداد، پیام‌رسانی، پروفایل کاربر و سامانه‌های با نوشتن بسیار زیادسامانه‌های محتوامحور، کاتالوگ محصول، پروفایل کاربر، تحلیل داده، برنامه‌های وب و داده‌های نیمه‌ساختاریافته
محدودیت اصلیپرس‌وجوی Ad Hoc، Join و تراکنش‌های پیچیده محدود استمصرف منابع و پیچیدگی Sharding و تراکنش‌های چندسندی می‌تواند بیشتر باشد

محصولات مشابه:

  • MongoDB

  • Couchbase

  • HBase

  • Cassandra

  • Redis


آیا سوالی درباره این محصولات دارید؟

اگر سوال یا ابهامی درباره این محصولات دارید می توانید با پرسش از هوش مصنوعیِ iCompare که تمامی اطلاعات مربوط به این محصولات را جمع آوری کرده! پاسخ تمامی سوالات خود را دریافت نمایید.


آیا قصد خرید این محصولات را دارید؟

اگر قصد خرید این محصولات را دارید پیشنهاد می کنیم از امکان جستجوی هوشمند فروشندگان جهت پیدا کردن ارزانترین قیمت در بین فروشگاه های اینترنتی ایرانی استفاده نمایید.


درباره برند Apache

Apache یک برند چینی تولیدکننده کفش های ورزشی است که از سال 1991 فعالیت خود را آغاز کرده و با تمرکز بر طراحی، توسعه و تولید کفش های باکیفیت در بازار جهانی حضور دارد.

درباره برند MongoDB

MongoDB یک برند پیشرو در حوزه پایگاه داده و پلتفرم داده مدرن است که با ارائه پایگاه داده سندگرا، ابزارهای ابری و راهکارهای مقیاس پذیر، توسعه برنامه های کاربردی نوآورانه را برای کسب و کارها ساده می کند.

شما می توانید در صفحه مقایسه محصولات از طریق هوش مصنوعی و به صورت رایگان محصولات مورد نظر خود را مقایسه نمایید

شروع مقایسه با AI