Cassandra vs. MongoDB
Apakah Anda mempertimbangkan Cassandra atau MongoDB sebagai penyimpanan data untuk proyek Anda selanjutnya? Apakah Anda ingin membandingkan kedua database? Cassandra dan MongoDB adalah database “NoSQL”, tetapi kenyataannya keduanya sangat berbeda. Mereka memiliki kekuatan dan proposisi nilai yang sangat berbeda – jadi perbandingan apa pun harus bernuansa. Mari kita mulai dengan persyaratan awal… Tak satu pun dari database ini menggantikan RDBMS, juga bukan database “ACID”. Jadi, jika Anda memiliki beban kerja transaksional yang memerlukan normalisasi dan konsistensi sebagai persyaratan utama, database ini tidak akan berfungsi untuk Anda. Anda lebih baik tetap menggunakan database relasional tradisional seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, dll. Sekarang setelah kita memiliki database relasional, mari pertimbangkan perbedaan utama antara Cassandra dan MongoDB yang akan membantu Anda membuat keputusan. Dalam postingan ini, saya tidak akan membahas fitur tertentu, tetapi akan menunjukkan beberapa perbedaan strategis tingkat tinggi untuk membantu Anda menentukan pilihan.
1. Model Objek Ekspresif
MongoDB mendukung model objek yang kaya dan ekspresif. Objek dapat memiliki properti dan objek dapat bersarang satu sama lain (untuk beberapa level). Model ini sangat "berorientasi objek" dan dapat dengan mudah mewakili struktur objek apa pun di domain Anda. Anda juga dapat mengindeks properti objek apa pun di tingkat hierarki mana pun – ini sangat kuat! Cassandra, di sisi lain, menawarkan struktur tabel yang cukup tradisional dengan baris dan kolom. Data lebih terstruktur dan setiap kolom memiliki tipe spesifik yang dapat ditentukan selama pembuatan.
Putusan:Jika domain bermasalah Anda memerlukan model data yang kaya, maka hosting MongoDB lebih cocok untuk Anda.
2. Indeks Sekunder
Indeks sekunder adalah konstruksi kelas satu di MongoDB. Ini memudahkan untuk mengindeks properti apa pun dari objek yang disimpan di MongoDB meskipun itu bersarang. Ini membuatnya sangat mudah untuk melakukan kueri berdasarkan indeks sekunder ini. Cassandra hanya memiliki dukungan sepintas untuk indeks sekunder. Indeks sekunder juga terbatas pada kolom tunggal dan perbandingan kesetaraan. Jika sebagian besar Anda akan membuat kueri dengan kunci utama, Cassandra akan bekerja dengan baik untuk Anda.
Putusan: Jika aplikasi Anda memerlukan indeks sekunder dan memerlukan fleksibilitas dalam model kueri, maka MongoDB lebih cocok untuk Anda.
3. Ketersediaan Tinggi
MongoDB mendukung model "master tunggal". Ini berarti Anda memiliki node master dan sejumlah node slave. Jika master turun, salah satu budak dipilih sebagai master. Proses ini terjadi secara otomatis tetapi membutuhkan waktu, biasanya 10-40 detik. Selama pemilihan pemimpin baru ini, set replika Anda tidak aktif dan tidak dapat melakukan penulisan. Ini berfungsi untuk sebagian besar aplikasi tetapi pada akhirnya tergantung pada kebutuhan Anda. Cassandra mendukung model "multiple master". Hilangnya satu node tidak memengaruhi kemampuan cluster untuk melakukan penulisan – sehingga Anda dapat mencapai 100% uptime untuk penulisan.
Putusan:Jika Anda membutuhkan 100% uptime, Cassandra lebih cocok untuk Anda.
4. Skalabilitas Tulis
MongoDB dengan model "master tunggal"-nya hanya dapat melakukan penulisan pada master utama. Server sekunder hanya dapat digunakan untuk membaca. Jadi pada dasarnya jika Anda memiliki tiga set replika simpul, hanya master yang mengambil penulisan dan dua simpul lainnya hanya digunakan untuk membaca. Ini sangat membatasi skalabilitas penulisan. Anda dapat menerapkan beberapa pecahan tetapi pada dasarnya hanya 1/3 dari node data Anda yang dapat melakukan penulisan. Cassandra dengan model “multiple master”-nya dapat melakukan penulisan di server mana pun. Pada dasarnya skalabilitas tulis Anda dibatasi oleh jumlah server yang Anda miliki di cluster. Semakin banyak server yang Anda miliki di cluster, semakin baik skalanya.
Putusan:Jika skalabilitas menulis adalah keinginan Anda, Cassandra lebih cocok untuk Anda.
5. Dukungan Bahasa Kueri
Cassandra mendukung bahasa query CQL yang sangat mirip dengan SQL. Jika Anda sudah memiliki tim analis data, mereka akan dapat mentransfer sebagian besar keterampilan SQL mereka yang sangat penting bagi organisasi besar. Namun CQL tidak sepenuhnya ANSI SQL – Ini memiliki beberapa keterbatasan (Tidak ada dukungan bergabung, tidak ada klausa OR) dll. MongoDB pada saat ini tidak memiliki dukungan untuk bahasa query. Kueri disusun sebagai fragmen JSON.
Putusan:Jika Anda memerlukan dukungan bahasa kueri, Cassandra lebih cocok untuk Anda.
6. Tolok Ukur Kinerja
Mari kita bicara kinerja. Pada titik ini, Anda mungkin mengharapkan perbandingan benchmark kinerja database. Saya sengaja tidak memasukkan tolok ukur kinerja dalam perbandingan. Dalam perbandingan apa pun, kita harus memastikan bahwa kita membuat perbandingan apel-dengan-apel.
1. Model basis data - Model/skema basis data dari aplikasi yang sedang diuji membuat perbedaan besar. Beberapa skema sangat cocok untuk MongoDB dan beberapa sangat cocok untuk Cassandra. Jadi ketika membandingkan database, penting untuk menggunakan model yang bekerja dengan baik untuk kedua database.
2. Karakteristik pemuatan – Karakteristik beban benchmark sangat penting. Misalnya. Dalam tolok ukur berat penulisan, saya berharap Cassandra merokok MongoDB. Namun, dalam benchmark read-heavy, MongoDB dan Cassandra harus memiliki performa yang serupa.
3. Persyaratan konsistensi - Ini adalah salah satu yang rumit. Anda perlu memastikan bahwa persyaratan konsistensi baca/tulis yang ditentukan identik di kedua database dan tidak bias terhadap satu peserta. Sangat sering di sejumlah tolok ukur 'Pemasaran', tombol-tombolnya disetel untuk merugikan pihak lain. Jadi, perhatikan baik-baik pengaturan konsistensi.
Satu hal terakhir yang perlu diingat adalah bahwa beban benchmark mungkin atau mungkin tidak mencerminkan kinerja aplikasi Anda. Jadi, agar benchmark berguna, sangat penting untuk menemukan beban benchmark yang mencerminkan karakteristik kinerja aplikasi Anda. Berikut adalah beberapa tolok ukur yang mungkin ingin Anda lihat:
- Tolok ukur Performa NoSQL
- Cassandra vs. MongoDB vs. Couchbase vs. HBase
7. Kemudahan Penggunaan
Jika Anda menanyakan pertanyaan ini beberapa tahun yang lalu, MongoDB akan menjadi pemenangnya. Ini adalah tugas yang cukup sederhana untuk mengaktifkan dan menjalankan MongoDB. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, Cassandra telah membuat langkah besar dalam aspek produk ini. Dengan adopsi CQL sebagai antarmuka utama untuk Cassandra, ini telah mengambil langkah lebih jauh – mereka telah membuatnya sangat mudah bagi legiun pemrogram SQL untuk menggunakan Cassandra dengan sangat mudah.
Putusan:Keduanya cukup mudah digunakan dan ditingkatkan.
8. Agregasi Asli
MongoDB memiliki kerangka kerja Agregasi bawaan untuk menjalankan pipa ETL untuk mengubah data yang disimpan dalam database. Ini bagus untuk pekerjaan kecil hingga menengah, tetapi karena kebutuhan pemrosesan data Anda menjadi lebih rumit, kerangka kerja agregasi menjadi sulit untuk di-debug. Cassandra tidak memiliki kerangka kerja agregasi bawaan. Alat eksternal seperti Hadoop, Spark digunakan untuk ini.
9. Model Tanpa Skema
Di MongoDB, Anda dapat memilih untuk tidak menerapkan skema apa pun pada dokumen Anda. Meskipun ini adalah default di versi sebelumnya di versi yang lebih baru, Anda memiliki opsi untuk menerapkan skema untuk dokumen Anda. Setiap dokumen di MongoDB dapat menjadi struktur yang berbeda dan terserah aplikasi Anda untuk menafsirkan data. Meskipun ini tidak relevan untuk sebagian besar aplikasi, dalam beberapa kasus, fleksibilitas ekstra itu penting. Cassandra dalam versi yang lebih baru (dengan CQL sebagai bahasa default) menyediakan pengetikan statis. Anda perlu menentukan jenis kolom di awal.
Untuk meringkas, inilah perbedaan penting dalam bentuk tabel: 
Jika Anda ingin melihat infografis lengkap, Anda dapat mengunjungi halaman perbandingan Cassandra vs MongoDB kami.
