Unterschiede zwischen Cassandra vs Redis
Cassandra und Redis werden normalerweise zum Abrufen und Speichern großer Datenmengen verwendet und helfen dabei, das Live-Streaming mit großen Datenmengen problemlos abzuschließen.
Da Cassandra ein Apache-Produkt ist, besteht einer der großen Vorteile von Cassandra in der Unterstützung von HiveQL (SQL-ähnliche Syntax). Cassandra folgt der Struktur einer normalen spalten- / tabellenformatorientierten Datenbank, die vom historischen RDMS sehr gut unterstützt wird. Es unterstützt auch nicht die vollständige GAP (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz) und kann das Gleiche wie AP (Verfügbarkeit und Partitionstoleranz) berücksichtigen. Angenommen, Sie müssen geschäftlich mehr Daten in das System schreiben oder darin speichern, anstatt Daten zu lesen, dann ist Cassandra eine der guten Optionen. Aus diesem Grund ist Cassandra in bestimmten Branchen wie dem Bank- oder Finanzwesen zu beliebt, in denen die normale Einstellung zum Schreiben mehr ist als zum Lesen (unter Berücksichtigung der gesamten Daten einschließlich der Transaktionsdaten).
Redis ist schneller als Cassandra beim Abrufen und Speichern von Big Data, insbesondere beim Live-Streaming. Redis unterhält normalerweise eine festplattengesicherte In-Memory-Datenbank. Normalerweise wurde die Master-Slave-Architektur beibehalten (im Folgenden eine Linie mit der Hadoop-Architektur). Und der sehr interessante Punkt, er folgte hauptsächlich CP (bedeutet Konsistenz und Partitionstoleranz) im Satz von CAP (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz). Wenn sich in einem Unternehmen sehr schnell große Datenmengen ändern, empfiehlt es sich, Redis zu verwenden, ohne über eine andere Option nachzudenken. Da sich Radis jedoch hauptsächlich in der Speicherdatenbank befindet, sollte es eine ungefähre Schätzung der Datengröße geben, die die Speichergröße und alles berücksichtigt. Für jede Art von Analyse mit realen Daten und Integration von Echtzeit-Daten-Streaming mit riesigen Datenmengen ist Redis für jede Branche eine großartige Option.
Jetzt ist es eines der Hauptanliegen eines jeden Softwarearchitekten, ein genaues Tool für die Verarbeitung großer Live-Daten basierend auf den Anforderungen der Branche auszuwählen. Manchmal bestehen für eine bestimmte Organisation zwei unterschiedliche Anforderungen, bei denen möglicherweise sowohl Cassandra als auch Redis zu beachten sind.
Head to Head Vergleich zwischen Cassandra und Redis (Infografik)
Unten ist die Top 6 Vergleich zwischen Cassandra vs Redis
Hauptunterschiede zwischen Cassandra und Redis
Unten sind die Listen von Punkten, beschreiben die wichtigsten Unterschiede zwischen Cassandra und Redis
- Cassandra hat es vorgezogen, mehr zu schreiben und weniger zu lesen. Während Redis immer für schnell veränderte Daten sowohl beim Schreiben als auch beim Lesen verwendet wird.
- Cassandra kann große Datenmengen in einem Tabellenformat speichern, das HiveQL (SQL-ähnliche Sprache) unterstützt, während Redis die Daten als Schlüssel-Wert-Paar speichert, das normalerweise keine SQL-ähnliche Sprache unterstützt.
- Cassandra hat vollständig in Java geschrieben, während Redis in C, C ++ geschrieben ist.
- Cassandra verfolgte normalerweise die festplattengebundene In-Memory-Datenbank, während Red die festplattengesicherte In-Memory-Datenbank verfolgte.
- Vergleichen Sie mit dem CAP-Satz (Consistency, Availability and Partition Tolerance), wobei Cassandra AP (Availability and Partition Tolerance) folgt, während Redis CP (Consistency and Partition Tolerance) folgt.
- Ein Plattenaustausch kann für Cassandra möglich sein, ist also wichtig für VM oder Plattenspeicher, während VM und Plattenspeicher für Redis aufgegeben werden, da derzeit ein Plattenaustausch für Redis nicht verfügbar ist.
- Cassandra ist eine abstimmbare Abwägungsrichtlinie für den Fall der Verteilung und Replikation (N, R, W). Während Redis nach der ordnungsgemäßen Master-Slave-Replikation in der Speicherdatenbank.
- Da Cassandra die normale Abfragetypsprache unterstützt, kann die Abfrage nach Spalte oder Bereich von Richtigkeitsschlüsseln oder nach beliebigen Datensuchkriterien leicht erreicht werden. Während Red immer einfache Wert- oder Hash-Tabellen nach Schlüssel zurückgibt, werden die Daten immer als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert.
- Cassandra folgt großen Tabellen wie Features und enthält Spalten oder Spaltenfamilien für die Liste der Daten. Während Redis kein Spaltenkonzept hat, werden Daten immer als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert.
- Für die Ausführung von Bereichsabfragen ist Redis immer besser, da es eine sortierte Set-Option mit einer Highscore-Tabellenstruktur hat, wohingegen Cassandra eine ordnungsgemäße Abfrage schreiben muss, um die Daten abzurufen, die teuer und nicht so schnell sind wie Redis.
- Redis verfügt über ein spezielles Hilfsprogramm wie set, has lists, hashes, mit dessen Hilfe union, difference, inter-sector, return queue oder blocking POP, ein Objekt mit mehreren Feldern zurückgegeben werden können. Während wir für Cassandra immer Anfragen schreiben müssen, um dasselbe zu tun.
Cassandra vs Redis Vergleichstabelle
Unten ist die Vergleichstabelle zwischen Cassandra vs Redis
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Kassandra | Redis |
| Geschrieben in | Java-Programmiersprache | C, C ++ - Programmiersprache |
| Hauptdienstprogramm | Speichern Sie große Datenmengen ganz einfach wie SQL. | Das Speichern und Lesen großer Datenmengen erfolgt sehr schnell. |
| Lizenz | Apache-Testlizenz. | BSD-Bereitstellungslizenz. |
| Protokoll | Sparsamkeit, binäres CQL3 | Telnet mögen und immer binär sicher. |
| Am besten verwendet | Wenn Sie mehr Daten schreiben als lesen müssen, ist Cassandra immer eine wunderbare Option. Und wenn alle Komponenten des bereitgestellten Systems in Java eingerichtet sind, ist Apache-Zeug wie Cassandra eine automatische Wahl. | Wenn große Datenmengen sehr häufig und schnell geändert werden müssen, ist Redis immer die richtige Option. Die Datenbankgröße für Redis ist jedoch immer vorhersehbar. Die Größe sollte gemäß der Speichergröße beibehalten werden. |
| Beispiel | Industrie, in der hauptsächlich schneller geschrieben werden muss als immer gelesen wird, wie zum Beispiel Banken, Finanzindustrie. | Für alle Echtzeitaktivitäten wie Aktienkursanalysen. |
Fazit - Cassandra vs Redis
In Anbetracht der obigen Diskussion hängt unsere endgültige Schlussfolgerung bei der Auswahl von Cassandra oder Redis von den folgenden Parametern ab:
Benötigen Sie eine Key-Value-Beziehung für Ihre aktuelle Implementierung? - Dann ist Redis immer am besten.
Gibt es schnelle Datenänderungen? - Auch hier ist Redis die beste Wahl.
Wenn Schreiben mehr wäre als Lesen? - Cassandra ist die beste Wahl.
Wenn Lesen mehr ist als Schreiben oder Arbeiten mit sehr häufigen Daten? - Dann ist Redis eine gute Wahl.
Unter Berücksichtigung der Fehlertoleranzoption ist Cassandra kaum besser als Redis, da sie der richtigen Hadoop-Architektur folgt.
Bei persistenten Sitzungsdaten ist Redis besser.
Eine abschließende Schlussfolgerung ist, dass Cassandra eine sehr gute Option für jede Bedingung ist, wenn ein Unternehmen große Datenmengen speichern und diese für die Analyse von Berichten in einer bestimmten Zeitspanne verwenden muss.
Wenn die Organisation jedoch jedes Mal Analysen zu aktuellen Live-Streaming-Daten erstellen möchte, ist Redis natürlich immer die beste Option. Denn Redis ist ohnehin schneller als Cassandra, wenn es darum geht, große Datenmengen zu lesen und zu schreiben, insbesondere Live-Streaming-Daten.
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