Differenze tra Cassandra e Redis
Cassandra e Redis sono entrambi normalmente utilizzati per recuperare e archiviare dati enormi molto velocemente e per aiutare a completare facilmente lo streaming live con dati enormi.
Poiché Cassandra è un prodotto Apache, uno dei grandi vantaggi dell'utilizzo di Cassandra è il supporto di HiveQL (sintassi simile a SQL). Cassandra segue la struttura del normale database orientato al formato di colonne / tabelle che è molto ben supportato dallo storico RDMS. Inoltre non supporta il CAP completo (coerenza, disponibilità e tolleranza di partizione), può essere considerato come AP (tolleranza di disponibilità e partizione). Supponiamo che tu abbia un requisito aziendale per scrivere o archiviare più dati nel sistema piuttosto che leggerli, quindi Cassandra sarà una delle buone opzioni. Ecco perché Cassandra è troppo popolare in alcuni settori specifici come quello bancario o finanziario in cui l'atteggiamento normale nei confronti della scrittura è maggiore della lettura (considerando dati interi, inclusi i dati di transazione).
Redis è più veloce di Cassandra sotto forma di recupero e archiviazione di big data, specialmente nel caso di streaming live. Redis gestiva normalmente un database in memoria con backup su disco. Normalmente manteneva l'architettura master-slave (come segue una linea con Hadoop Architecture). E il punto molto interessante, ha seguito principalmente il teorema di CP (significa coerenza e tolleranza alla partizione) nel CAP (coerenza, disponibilità e tolleranza alla partizione). Se un'organizzazione ha davvero una rapida modifica di enormi dati, sarebbe bello usare Redis senza pensare ad altre opzioni. Ma poiché Radis principalmente nel database di memoria dovrebbe avere una stima approssimativa della dimensione dei dati, che considera la dimensione della memoria e tutto il resto. Per qualsiasi tipo di analisi con dati reali e integrazione dello streaming di dati in tempo reale con enormi dati, Redis è sempre un'ottima opzione per qualsiasi settore.
Ora è una delle maggiori preoccupazioni per qualsiasi architetto software scegliere uno strumento esatto per l'elaborazione di enormi date dal vivo in base alle esigenze del settore. A volte per una specifica organizzazione hanno due diversi tipi di requisiti in cui potrebbe essere necessario seguire sia Cassandra che Redis.
Confronto testa a testa tra Cassandra vs Redis (Infografica)
Di seguito è riportato il Top 6 confronto tra Cassandra vs Redis
Differenze chiave tra Cassandra e Redis
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Cassandra e Redis
- Cassandra è stato preferibile scrivere di più e leggere meno la situazione. Considerando che Redis ha sempre usato i dati rapidamente modificati sia in scrittura che in lettura.
- Cassandra può contenere enormi dati in un formato tabulare che supporta HiveQL (linguaggio simile a SQL), mentre Redis memorizza i dati come una coppia chiave-valore che normalmente non supporta alcun linguaggio simile a SQL.
- Cassandra ha scritto interamente in linguaggio Java, mentre Redis ha scritto in C, C ++.
- Cassandra normalmente seguiva il database in-memory associato al disco, mentre Redis seguiva il database in-memory con backup su disco.
- Confronta con il teorema CAP (Coerenza, Disponibilità e Tolleranza della partizione), Cassandra seguendo AP (Tolleranza di partizione e Disponibilità) mentre Redis segue il CP (Tolleranza di coerenza e partizione).
- Lo scambio del disco può essere possibile per Cassandra, quindi è importante avere un VM o Disk Store, mentre VM e Disk Store sono abbandonati per Redis poiché attualmente, lo swap del disco non è disponibile per Redis.
- Cassandra è una politica di compromesso accordabile in caso di distribuzione e replica (N, R, W). Considerando che Redis segue il database in memoria della replica Master-Slave corretta.
- Poiché Cassandra supportava il normale linguaggio del tipo di query, è possibile raggiungere facilmente query per colonna o intervallo di chiavi di verità o qualsiasi criterio di ricerca dei dati. Considerando che Redis restituisce sempre tabelle di valori semplici o hash per chiave poiché memorizza sempre i dati come coppia chiave-valore.
- Cassandra segue una grande tabella come funzionalità, contiene colonne o famiglie di colonne per l'elenco di dati. Mentre Redis non ha il concetto di colonna, ha sempre archiviato i dati come coppia chiave-valore.
- Per l'esecuzione di qualsiasi intervallo di query, Redis sarà sempre migliore in quanto ha ordinato un'opzione set con una struttura di tabelle con punteggio elevato, mentre per Cassandra è necessario scrivere una query appropriata per recuperare quei dati che sono costosi e non molto veloci come Redis.
- Redis ha qualche utilità speciale come ha impostato, ha liste, ha hash che aiutano a fare unione, differenza, intersettoriale, restituire la coda o bloccare POP, restituendo un oggetto di più campi. Considerando che per Cassandra dobbiamo sempre scrivere domande per fare lo stesso.
Tabella di confronto tra Cassandra e Redis
Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Cassandra vs Redis
| BASE PER
CONFRONTO | cassandra | Redis |
| Scritto in | Linguaggio di programmazione Java | Linguaggio di programmazione C, C ++ |
| Utilità principale | Archivia enormi set di dati facilmente come SQL. | La memorizzazione e la lettura di enormi dati sono molto veloci. |
| Licenza | Licenza di prova di Apache. | Licenza di fornitura BSD. |
| Protocollo | Usato, binario CQL3 | Come Telnet e sempre binario sicuro. |
| Meglio usato | Se il requisito per scrivere dati è più che leggere, allora Cassandra è sempre un'opzione meravigliosa in qualsiasi momento. E se tutti i componenti del sistema fornito impostati in Java, di nuovo roba di Apache come Cassandra sarà una scelta automatica. | Se un requisito di modifica di dati enormi molto frequentemente e rapidamente, Redis è l'opzione corretta da scegliere sempre. Ma le dimensioni del database per Redis devono essere sempre prevedibili, le dimensioni devono essere mantenute secondo le dimensioni della memoria. |
| Esempio | Settore in cui è richiesto principalmente di scrivere più velocemente di quanto si legga sempre, come ad esempio bancario, settore finanziario. | Per qualsiasi attività in tempo reale come l'analisi dei prezzi delle azioni. |
Conclusione - Cassandra vs Redis
Considerando la discussione sopra la nostra conclusione finale sulla scelta di Cassandra o Redis dipenderà dal tipo di parametri seguenti:
Hai bisogno di una relazione chiave-valore per la tua attuale implementazione? - Quindi Redis è sempre il migliore.
I dati sono cambiati rapidamente? - Ancora una volta Redis è la scelta migliore.
Se scrivere fosse più che leggere? - Cassandra sarà la scelta migliore.
Se leggere è più che scrivere o lavorare con dati molto frequenti? - Quindi Redis sarà una buona scelta.
Considerando l'opzione di tolleranza agli errori, allora Cassandra sarà leggermente meglio di Redis poiché seguiva la corretta architettura di Hadoop.
In caso di dati di sessione di persistenza - Redis sarà migliore.
Una conclusione finale è che se un'organizzazione deve archiviare dati enormi e utilizzarli per analizzare i report in un intervallo di tempo programmato, Cassandra sarà un'ottima opzione per qualsiasi condizione.
Ma se l'organizzazione vuole generare analisi sui dati attuali di streaming live ogni volta, ovviamente Redis è sempre l'opzione migliore. Perché Redis è comunque più veloce di Cassandra in caso di lettura e scrittura di enormi dati, in particolare dati di streaming live.
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