Różnice między Cassandra a Elasticsearch

Apache Cassandra to otwarty i swobodnie dystrybuowany system zarządzania bazą danych No-SQL opracowany i zaprojektowany do obsługi danych na dużą skalę na rozproszonych serwerach towarowych. Obsługuje wieloplatformowy system operacyjny Baza danych Cassandra zapewnia wysoką dostępność i zero pojedynczych punktów awarii. Wygrywa również w przypadku skalowalności. Apache Elasticsearch to wyszukiwarka, a system baz danych NoSQL oparty na Apache Lucene Elasticsearch jest napisany całkowicie przy użyciu języka programowania Java. Elasticsearch zapewnia rozproszoną wyszukiwarkę pełnotekstową z dokumentami strukturalnymi JSON bez schematu.

Bezpośrednie porównanie Cassandry z Elasticsearch

Poniżej znajduje się porównanie 10 najlepszych między Cassandra a Elasticsearch

Kluczowe różnice między Cassandrą a Elasticsearch

Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Cassandrą a Elasticsearch

  • Apache Cassandra został opracowany przez Apache Software Foundation, która została pierwotnie wydana w 2008 roku. Apache Elasticsearch został opracowany przez Elastic i licencjonowany na licencji Apache License 2.0. Cassandra została opracowana przez Shay Banon.
  • Cassandra a Głównymi celami bazy danych No SQL są: proste struktury projektowania, wysoka dostępność i skalowanie w poziomie itp. W porównaniu z relacyjnymi bazami danych Żadne bazy danych SQL nie obsługują potężnych zapytań i transakcji, postępując zgodnie z właściwościami ACID (Atomowość, Spójność, Izolacja i Trwałość).
  • Elasticsearch to wyszukiwanie REST oparte na architektonicznych interfejsach API REST (Representational State Transfer), które jest bardzo przydatne w analizie tekstowej i filtrowaniu wymaganych informacji ze strukturalnych lub nieustrukturyzowanych danych.
  • Apache Cassandra ma elastyczną skalowalność, szybką wydajność liniową, łatwą w dystrybucji architekturę, szybsze wsparcie zapytań i transakcji, szybsze możliwości odczytu i zapisu. Został pierwotnie opracowany na Facebooku do wyszukiwania wiadomości w skrzynce odbiorczej, a później stał się open source. Cassandra ma język zapytań o nazwie CQL, który jest językiem zapytań Cassandra.
  • Elasticsearch ma wiele zastosowań w dziedzinie analizy danych, w których można go zintegrować z wieloma narzędziami w zakresie przechowywania danych i indeksowania. Indeksy można tworzyć, a zapytania można uruchamiać w wyszukiwaniu elastycznym, instalując i konfigurując wyszukiwanie elastic. Opiera się głównie na interfejsie API REST.
  • Apache Cassandra ma główne podstawowe komponenty, takie jak węzeł, centra danych, tabele pamięci, klastry, dzienniki zatwierdzeń itp., Natomiast język zapytań Cassandra służy do operacji odczytu i zapisu. Elasticsearch jest oparty na Lucene i będzie miał rozbudowaną funkcję wyszukiwania indeksowania z funkcją wyszukiwania pełnotekstowego.
  • Węzeł Apache Cassandra przechowuje w nim dane, a jego centra danych składają się ze wszystkich węzłów, podczas gdy Elasticsearch udostępnia interfejsy API Java i HTTP w postaci metody HTTP GET, aby zapewnić możliwość wyszukiwania w postaci wyszukiwania danych.
  • Klaster Apache Cassandra jest dystrybuowany na różnych komputerach w celu obsługi awarii i utrzymuje repliki w celu utrzymania operacji i transakcji z wysoką dostępnością, podczas gdy Elasticsearch działa w trybie wyszukiwania rozproszonego Restful, wysyłając dane jako dokumenty za pomocą interfejsów API (interfejs programowania aplikacji).
  • Apache Cassandra ma współczynnik replikacji, który określa liczbę kopii danych na różnych komputerach w celu otrzymania wielu kopii danych w celu zachowania odporności na błędy i wysokiej dostępności, podczas gdy Elasticsearch rozproszone przechowywanie dokumentów do zasilania aplikacji z platformą dokumentów zorientowaną na JSON.
  • Apache Cassandra ma możliwość dodawania kolumn w dowolnym miejscu i czasie, niezależnie od tradycyjnych baz danych opartych na relacyjnych systemach baz danych, podczas gdy Elasticsearch może dodawać dane w postaci dokumentów w formacie JSON za pośrednictwem interfejsów API opartych na REST.,
  • Apache Cassandra zajmuje się nieustrukturyzowanymi danymi i ma elastyczny schemat do obsługi operacji odczytu / zapisu danych, podczas gdy Elasticsearch zajmuje się danymi w formacie dokumentowanym w oparciu o JSON.
  • Apache Cassandra jest szeroką kolumnową architekturą pamięci masowej opartą na technologiach Big Data i bazie danych Dynamo DB, podczas gdy Elasticsearch jest nowoczesną wyszukiwarką opartą na rozproszonej i Restful opartej na Apache Lucene.
  • Apache Cassandra uzyskała mniej punktów w rankingu silnika DB pod względem popularności i trendów, podczas gdy Elasticsearch ma więcej rankingów w porównaniu do Cassandry.
  • Apache Cassandra została pierwotnie wydana w lutym 2008 roku, podczas gdy Elasticsearch została wydana początkowo w kwietniu 2008 roku, a zarówno Cassandra, jak i Elasticsearch zostały napisane w Javie.
  • Apache Cassandra obsługuje systemy operacyjne Linux, OS X, Windows, BSD, natomiast Elasticsearch obsługuje wszystkie systemy operacyjne z zainstalowaną maszyną wirtualną Java.
  • Apache Cassandra obsługuje większość popularnych obiektowych języków programowania, takich jak C #, C ++, Java, Go, Erlang, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala itp., Natomiast Elasticsearch obsługuje .NET, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python.

Tabela porównawcza między Cassandra a Elasticsearch

Poniżej znajdują się listy punktów, opisz różnice między Cassandra a Elasticsearch

PODSTAWA DO

PORÓWNANIE

CASSANDRA

ELASTICSEARCH
LicencjaOpen Source Żadna baza danych SQL nie została opracowana przez Apache Open Source ProjectsWyszukiwarka Open Source i baza danych SQL nie została opracowana przez Facebook i stała się open source
ŚrodowiskoDostarczone przez projekty Apache i przydatne w środowiskach rozproszonychObsługa wielu platform i używana w środowisku rozproszonym.
WystępZapewnia wysoką skalowalność i wydajność liniowąWysoka dostępność i szybkie wyszukiwanie w oparciu o indeks.
SkalowalnośćWysoka skalowalnośćSzybsze środowiska wykonawcze zapytań i wysoka skalowalność.
cennikOpen Source i zależy od implementacjiOpen Source i zależy od wydajności zaimplementowanych algorytmów.
PrędkośćSzybsze w przypadku zapytań o mniejsze skryptySzybsze dzięki wydajnemu wyszukiwaniu i przechowywaniu indeksów.
Szybkość zapytaniaZdolność wykonywania wielu zapytań.Przyspiesz zapytania i możliwości transakcji.
Integracja danychSzybki i elastyczny z różnymi narzędziami.Obsługa wielu narzędzi innych firm w sieciach rozproszonych.
Format danychBez formatów danych SQL, SON.Obsługuje złożone formaty danych, takie jak JSON, NoSQL itp.
Łatwość użyciaŁatwiejsze pisanie skryptów i zapytań.Łatwiejsze pisanie zapytań i transakcji, ponieważ jest oparte na interfejsie API REST.

Wniosek - Cassandra vs Elasticsearch

Apache Cassandra nie jest systemem baz danych SQL, a Elasticsearch to wyszukiwarka i system baz danych SQL, w którym Elasticsearch jest wyraźnie zwycięzcą pod względem najnowszych baz obiektowych lub baz danych No SQL bazuje na Lucene opracowanej przez Apache, co jest dobrym rozwiązaniem wyszukiwarka oparta na indeksie. Pod względem skalowalności wydajności i funkcji Apache Cassandra można uznać za najlepszą bazę danych w przypadku dużej ilości danych, które mają być obsługiwane.

W większości przypadków Elasticsearch jest najlepszą opcją dla systemu baz danych No SQL, ponieważ ma dodatkową funkcję wyszukiwania w porównaniu z innymi systemami baz danych No SQL dostępnymi na rynku.

Zaletą Elasticsearch jest to, że został on oparty na Apache Lucene, która jest biblioteką pobierania danych całkowicie opracowaną w Javie, która jest w pełni funkcjonalną wyszukiwarką tekstową o wysokiej wydajności indeksowania i skalowalności. Daje to dużą popularność Elasticsearch w porównaniu do Cassandry.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po Różnicach między Cassandrą a Elasticsearch, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Ważne punkty wywiadu C # Pytania i odpowiedzi
  2. HBase vs Cassandra - Który z nich jest lepszy (infografiki)
  3. Hadoop vs Elasticsearch - Który jest bardziej przydatny
  4. Uczenie nadzorowane a nauczanie nienadzorowane - najlepsze 7 przydatnych porównań
  5. Java vs Python - 9 najważniejszych porównań, których musisz się nauczyć
  6. Linux a OS X
  7. Groovy Interview Questions: Chcesz poznać najlepsze pytania
  8. Idź kontra Erlang | Funkcje i porównania Go vs Erlang

Kategoria:

Big Data