Różnice między Cassandrą a Redis
Zarówno Cassandra, jak i Redis zwykle używają do szybkiego pobierania i przechowywania ogromnych danych i ułatwiają łatwe przesyłanie strumieniowe dużych danych na żywo.
Ponieważ Cassandra jest produktem Apache, jedną z wielkich zalet korzystania z Cassandry jest obsługa HiveQL (składnia podobna do SQL). Cassandra podąża za strukturą normalnej bazy danych zorientowanej na format tabeli / tabeli, która jest bardzo dobrze obsługiwana przez historyczny RDMS. Nie obsługuje również pełnego CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji), może traktować to samo co AP (dostępność i tolerancja partycji). Załóżmy, że masz wymagania biznesowe dotyczące zapisywania lub przechowywania większej ilości danych w systemie, a nie odczytu danych, więc Cassandra będzie jedną z dobrych opcji. Dlatego Cassandra jest zbyt popularna w niektórych branżach, takich jak bankowość lub finanse, w których normalne podejście do pisania jest większe niż czytanie (biorąc pod uwagę całe dane, w tym dane transakcyjne).
Redis jest szybszy niż Cassandra w postaci pobierania i przechowywania dużych danych, szczególnie w przypadku transmisji na żywo. Redis zwykle utrzymywał bazę danych w pamięci zapasowej na dysku. Zwykle utrzymywał architekturę master-slave (jako następująca linia z architekturą Hadoop). I bardzo interesujący punkt, głównie w oparciu o CP (oznacza spójność i tolerancję podziału) w twierdzeniu CAP (spójność, dostępność i tolerancja podziału). Jeśli organizacja naprawdę szybko zmienia ogromne dane, to świetnie będzie korzystać z Redis bez zastanawiania się nad inną opcją. Ale ponieważ Radis głównie w bazie danych pamięci powinien mieć przybliżone oszacowanie wielkości danych, biorąc pod uwagę rozmiar pamięci i wszystko inne. Dla każdego rodzaju analizy z prawdziwymi danymi i integracji strumieniowania danych w czasie rzeczywistym z ogromnymi danymi, Redis zawsze jest świetną opcją dla każdej branży.
Teraz jednym z największych zmartwień każdego architekta oprogramowania jest wybranie dokładnego narzędzia do przetwarzania ogromnej daty na żywo w oparciu o wymagania branży. Czasami dla jednej konkretnej organizacji mają dwa różne rodzaje wymagań, w których może być konieczne przestrzeganie zarówno Cassandry, jak i Redis.
Bezpośrednie porównanie Cassandra vs Redis (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie Top 6 między Cassandrą a Redis
Kluczowe różnice między Cassandrą a Redis
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Cassandrą a Redis
- Cassandra wolała pisać więcej i czytać mniej sytuacji. Natomiast Redis zawsze służył do szybko zmienianych danych zarówno podczas zapisu, jak i odczytu.
- Cassandra może przechowywać ogromne dane w formacie tabelarycznym, które obsługują HiveQL (język podobny do SQL), podczas gdy Redis przechowuje dane jako parę klucz-wartość, która normalnie nie obsługuje żadnego języka podobnego do SQL.
- Cassandra w całości napisała w języku Java, natomiast Redis w C, C ++.
- Cassandra zwykle śledziła dyskową bazę danych w pamięci, natomiast Redis śledziła bazę danych w pamięci.
- Porównaj z twierdzeniem CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji), Cassandra po AP (dostępność i tolerancja partycji), natomiast Redis po CP (spójność i tolerancja partycji).
- Zamiana dysku może być możliwa dla Cassandry, więc mają znaczenie na VM lub magazynie dysków, podczas gdy VM i Disk Store są porzucone dla Redis, ponieważ obecnie wymiana dysku nie jest dostępna dla Redis.
- Cassandra jest regulowaną zasadą kompromisu w przypadku dystrybucji i replikacji (N, R, W). Natomiast Redis postępuje zgodnie z prawidłową bazą danych replikacji Master-Slave w pamięci.
- Ponieważ Cassandra obsługiwała normalny język typów zapytań, więc zapytanie według kolumny lub zakresu kluczy weryfikacji lub dowolnych kryteriów wyszukiwania danych może być łatwo osiągalne. Podczas gdy Redis zawsze zwraca proste tabele wartości lub skrótów według klucza, ponieważ zawsze przechowuje dane jako parę klucz-wartość.
- Cassandra podąża za dużymi funkcjami podobnymi do tabeli i zawiera kolumny lub rodziny kolumn dla listy danych. Podczas gdy Redis nie ma koncepcji kolumny, zawsze przechowywał dane jako parę klucz-wartość.
- Do wykonywania zapytań o zakresy Redis zawsze będzie lepiej, ponieważ posortowała opcję set ze strukturą tabeli z wysokim wynikiem, podczas gdy dla Cassandry trzeba napisać odpowiednie zapytanie, aby pobrać te dane, które są kosztowne i mało szybkie jak Redis.
- Redis ma specjalne narzędzie, takie jak ustawianie, listy, skróty, które pomagają w tworzeniu unii, różnic, międzysektorach, zwracaniu kolejki lub blokowaniu POP, zwracaniu obiektu z wielu pól. Natomiast w przypadku Cassandry zawsze musimy pisać zapytania, aby zrobić to samo.
Tabela porównawcza Cassandra vs Redis
Poniżej znajduje się tabela porównawcza między Cassandrą a Redis
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Cassandra | Redis |
| Napisane w | Język programowania Java | Język programowania C, C ++ |
| Główne narzędzie | Łatwo przechowuj ogromne zbiory danych prawie jak SQL. | Przechowywanie i odczytywanie ogromnych danych jest bardzo szybkie. |
| Licencja | Licencja na Apache. | BSD zapewniająca licencję. |
| Protokół | Oszczędzanie, binarny CQL3 | Telnet jak i zawsze binarnie bezpieczny. |
| Najlepiej używane | Jeśli wymóg zapisywania danych jest większy niż odczyt, to Cassandra jest zawsze wspaniałą opcją w dowolnym momencie. A jeśli cały komponent dostarczonego systemu zostanie skonfigurowany w Javie, to znowu Apache, takie jak Cassandra, będzie wyborem automatycznym. | Jeśli wymagana jest bardzo częsta i szybka zmiana ogromnych danych, wówczas Redis jest właściwą opcją do wyboru zawsze. Ale rozmiar bazy danych dla Redis zawsze jest przewidywalny, rozmiar należy zachować zgodnie z rozmiarem pamięci. |
| Przykład | Przemysł, w którym przede wszystkim wymaga się pisać szybciej niż zawsze, jak na przykład bankowość, przemysł finansowy. | Do wszelkich działań w czasie rzeczywistym, takich jak analiza cen akcji. |
Wniosek - Cassandra vs Redis
Biorąc pod uwagę powyższą dyskusję, nasz ostateczny wniosek dotyczący wyboru Cassandry lub Redis będzie zależał od rodzaju poniższych parametrów:
Czy potrzebujesz bieżącej implementacji relacji klucz-wartość? - W takim razie Redis jest zawsze najlepszy.
Czy dane ulegają szybkim zmianom? - Znowu Redis jest najlepszym wyborem.
Czy zapis byłby czymś więcej niż czytaniem? - Cassandra będzie najlepszym wyborem.
Jeśli odczyt to coś więcej niż zapis lub praca z bardzo częstymi danymi? - W takim razie Redis będzie dobrym wyborem.
Biorąc pod uwagę opcję tolerancji na awarie - wtedy Cassandra będzie niewiele lepsza niż Redis, ponieważ przestrzega właściwej architektury Hadoop.
W przypadku danych sesji trwałości - Redis będzie lepszy.
Ostateczny wniosek jest taki, że jeśli organizacja musi przechowywać ogromne dane i używała tego samego do analizy raportu w pewnym odstępie czasowym, Cassandra będzie bardzo dobrą opcją dla każdego warunku.
Ale jeśli Organizacja chce za każdym razem generować analizy dotyczące bieżących danych przesyłanych strumieniowo na żywo, to oczywiście Redis jest zawsze najlepszą opcją. Ponieważ Redis i tak jest szybszy niż Cassandra w przypadku odczytu i zapisu ogromnych danych, zwłaszcza danych przesyłanych strumieniowo na żywo.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Cassandrze vs Redis, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- HBase vs Cassandra - Który z nich jest lepszy (infografiki)
- Java vs Python - 9 najważniejszych porównań, których musisz się nauczyć
- Hadoop vs Cassandra - Odkryj 17 niesamowitych różnic
- Hadoop vs Cassandra - Odkryj 17 niesamowitych różnic