MySQL vs Cassandra : tout ce que vous devez savoir

Lorsqu'il s'agit de choisir une base de données pour votre projet, deux options populaires vous viennent souvent à l'esprit : MySQL et Cassandra. Les deux bases de données ont une popularité significative dans la communauté des développeurs, mais elles répondent à des cas d'utilisation différents.

MySQL est depuis longtemps un choix incontournable en matière de stockage et de gestion de données. Il s'agit d'une base de données relationnelle, ce qui signifie qu'elle est idéale pour gérer les données qui tiennent dans des tables et des lignes. MySQL est connu pour être conforme à l'ACID, ce qui n'est qu'une manière élégante de dire qu'il maintient vos données cohérentes et fiables. Si vous devez exécuter des requêtes complexes avec des jointures et des transactions, MySQL est idéal. C'est pourquoi de nombreuses applications Web, systèmes de gestion de contenu et plateformes de commerce électronique populaires utilisent MySQL.

Mais que se passe-t-il si vous avez affaire à une quantité massive de données qui doivent être réparties sur plusieurs systèmes ? C'est là qu'intervient Cassandra. Cassandra est une base de données NoSQL, en particulier une base de données à colonnes larges. Il est conçu pour gérer de gros volumes de données et peut facilement évoluer horizontalement. Cassandra sait également garantir une haute disponibilité : même si une partie de votre système tombe en panne, vos données restent accessibles. C'est pourquoi les grandes organisations (Uber, Facebook et Netflix) qui traitent de nombreuses données et des analyses en temps réel utilisent Cassandra dans leur pile technologique.

Dans cet article, nous explorerons plus en détail les principales différences entre MySQL et Cassandra, en examinant leurs modèles de données, leurs performances et leurs cas d'utilisation idéaux.

---

Devriez-vous utiliser MySQL lors de la création d'une application Web ?

Si vous envisagez de créer une application basée sur les données et d'évaluer MySQL et Cassandra, cela vaut la peine d'explorer Five comme outil complémentaire, surtout si vous préférez utiliser MySQL. Five est un environnement de développement d'applications rapide pour créer des logiciels basés sur les données. Chaque application développée dans Five est livrée avec sa propre base de données MySQL et un panneau d'administration frontal généré automatiquement.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de Five avec MySQL est son générateur de base de données visuel. Five vous permet de créer facilement des tables, des champs et des relations, ce qui vous fait gagner du temps et des efforts dans la configuration de votre schéma de base de données. Même si vous disposez d'une base de données MySQL existante, Five peut s'y connecter, vous permettant ainsi de vous concentrer sur la création du front-end et de la logique métier de votre application.

Un exemple d'application développée en Five avec sa propre base de données MySQL

Five fournit un ensemble complet d'outils pour mettre en œuvre une logique métier, telle que des événements, des processus, des tâches et des notifications. Vous pouvez écrire des fonctions JavaScript ou TypeScript personnalisées pour étendre les fonctionnalités de votre application, vous offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour répondre aux exigences les plus complexes.

Déployer votre application basée sur MySQL sur le cloud est facile avec Five. D'un simple clic, vous pouvez déployer votre application sur une infrastructure cloud évolutive et sécurisée. Cela vous permet de vous concentrer sur la création de votre application plutôt que de vous soucier des complexités du déploiement.

Pour commencer, lisez ce tutoriel sur Comment créer un frontal pour une base de données MySQL en 4 étapes

---

<strong>Build Your MySQL Web App In 4 Steps</strong><br><span>Start Developing For Free</span>

Obtenez un accès instantané

---

---

MySQL vs Cassandra : un aperçu comparatifw

Modèles de données structurés : la force de MySQL

Quand il s'agit de stocker et de gérer des données, MySQL et Cassandra ont leurs propres atouts. MySQL est un choix éprouvé pour traiter des données structurées qui tiennent dans des tableaux. Il utilise SQL, qui est le langage de prédilection pour travailler avec des bases de données. MySQL est idéal si vous devez exécuter des requêtes complexes et vous assurer que tout reste cohérent. Il est parfait pour les applications qui nécessitent une conformité ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité), ce qui signifie que vos données seront fiables et précises.

Modèles de données flexibles : la force de Cassandra

Cassandra, en revanche, est plus flexible en ce qui concerne les types de données qu'elle peut gérer. C'est idéal pour traiter des données non structurées ou semi-structurées qui ne rentrent pas toujours dans un schéma rigide. Cassandra est conçu pour gérer de grandes quantités de données et les répartir sur plusieurs serveurs, ce qui facilite la mise à l'échelle horizontale en ajoutant davantage de nœuds au cluster. Donc, si vous traitez beaucoup de données et devez donner la priorité aux écritures rapides, Cassandra pourrait être la solution.

Réplication et tolérance aux pannes : MySQL vs Cassandra

Quand il s'agit de garantir la sécurité et la disponibilité de vos données, MySQL et Cassandra ont des approches différentes. MySQL utilise une configuration de réplication maître-esclave, dans laquelle les données sont copiées d'un nœud principal vers un ou plusieurs nœuds de sauvegarde. Si quelque chose ne va pas, vous devrez passer manuellement à une sauvegarde. Cassandra, quant à elle, intègre la réplication et le basculement automatique. Elle copie les données sur plusieurs nœuds d'un cluster, de sorte que si un nœud tombe en panne, les autres peuvent assurer le bon fonctionnement sans aucune intervention manuelle.

Langages de requête : SQL vs CQL

Enfin, il y a la question de la manière dont vous interagissez réellement avec vos données. MySQL utilise SQL, qui est un langage standard largement utilisé et doté de nombreuses fonctionnalités pour interroger, joindre et agréger des données. Cassandra utilise son propre langage appelé CQL, qui est similaire à SQL mais présente certaines limitations. Il échange certaines des capacités d'interrogation avancées contre la simplicité et les performances.

---

Ce que disent les utilisateurs et les développeurs à propos de MySQL par rapport à Cassandra

Voici quelques perspectives basées sur les commentaires de la communauté et des tests réels :

Comparaisons de performances : opérations simples

Une observation courante est que Cassandra a tendance à être plus lente que MySQL pour des opérations simples. Par exemple, un utilisateur a signalé les mesures de performances suivantes lors de l'exécution d'opérations d'écriture de base :

• MySQL :
  • Insertion unique : 0,0002 secondes
  • 1000 insertions : 0,1106 secondes
• Cassandre :
  • Insertion unique : 0,005 seconde
  • 1000 insertions : 1,047 secondes

Ces résultats montrent que pour les opérations d'écriture simples sur un seul nœud, MySQL surpasse considérablement Cassandra. Cette observation s'aligne sur le consensus général selon lequel les points forts de Cassandra résident dans la gestion de données à grande échelle et d'opérations d'écriture de gros volumes sur des systèmes distribués, plutôt que dans l'excellence dans les performances d'un seul nœud.

Mise à l'échelle et systèmes distribués

Les développeurs mettent souvent en avant les avantages de Cassandra dans les scénarios nécessitant une haute disponibilité et une évolutivité horizontale. Bien que MySQL fonctionne exceptionnellement bien sur un seul nœud avec des données structurées et des requêtes complexes, il est confronté à des défis lors de la mise à l'échelle sur plusieurs nœuds. Cassandra, quant à elle, est conçue pour évoluer facilement en ajoutant davantage de nœuds au cluster, distribuant ainsi les données sans compromettre les performances.

Aperçu détaillé des développeurs

Il est important de reconnaître que les tests de performances avec un minimum de données et un seul nœud peuvent être trompeurs. L'architecture de Cassandra est optimisée pour les déploiements distribués à grande échelle. Les benchmarks simples à nœud unique ne reflètent souvent pas les capacités du système dans une configuration multi-nœuds du monde réel où brillent sa nature distribuée et sa haute disponibilité.

Use cas pour MySQL et Cassandra

Cas d'utilisation MySQL (vous pouvez créer n'importe lequel d'entre eux plus rapidement avec Five) :

1. Systèmes de gestion de contenu (CMS)
2. Applications de commerce électronique
3. Applications financières
4. Applications métiers

Cas d'utilisation de Cassandra :

1. Données de séries chronologiques (par exemple, journaux et données de capteurs)
2. Analyse Big Data en temps réel
3. Applications IoT (Internet des objets)
4. Applications nécessitant une disponibilité constante et un accès à faible latence

---

FAQ : MySQL contre Cassandra

Cassandra est-elle toujours utilisée ?

Cassandra reste un choix incontournable pour de nombreuses entreprises, en particulier celles qui s'occupent du Big Data et des applications en temps réel. Il est particulièrement populaire dans les secteurs où la haute disponibilité, l'évolutivité et la tolérance aux pannes sont essentielles.

Prenons Netflix, par exemple. Ils s'appuient sur Cassandra pour gérer les données dans plusieurs centres de données. Compte tenu du grand nombre d’utilisateurs diffusant du contenu 24 heures sur 24, ils ont besoin d’une base de données capable de suivre le rythme. La capacité de Cassandra à distribuer efficacement les données entre les nœuds et à maintenir une haute disponibilité la rend adaptée à leurs besoins.

Quand utiliser Cassandra sur SQL ?

Si vous créez une application qui doit gérer un grand nombre d'écritures très rapidement, maintenir une latence faible et évoluer facilement, Cassandra pourrait être un meilleur choix que les bases de données SQL traditionnelles. Cassandra est conçue pour briller dans les systèmes distribués où vous traitez d'énormes quantités de données qui ne s'intègrent pas nécessairement parfaitement dans un format structuré.

L'un des grands avantages de Cassandra est sa capacité à maintenir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Si l'un des nœuds de votre cluster tombe en panne, Cassandra peut continuer sans perdre une miette. Et lorsque vos données commencent à croître, vous pouvez simplement ajouter des nœuds supplémentaires au cluster pour gérer la charge accrue sans sacrifier les performances.

Donc, si vous travaillez sur une application qui doit être toujours active, qui peut gérer de nombreuses écritures et qui peut avoir besoin d'évoluer rapidement à mesure que vos données augmentent, Cassandra vaut vraiment la peine d'être envisagée.

MySQL est-il meilleur que NoSQL ?

Si vous traitez des données structurées et devez exécuter des requêtes complexes tout en garantissant une forte cohérence et une conformité ACID, MySQL est probablement la voie à suivre. Il existe depuis longtemps et est bien adapté à ce type de scénarios.

D'un autre côté, si vous travaillez avec d'énormes quantités de données non structurées et que votre principale priorité est des performances d'écriture élevées, une évolutivité et une tolérance aux pannes sur plusieurs serveurs, alors les bases de données NoSQL comme Cassandra pourraient être mieux adaptées. Ils sont conçus pour gérer ce type d'environnements distribués et peuvent évoluer horizontalement assez facilement.

Quand ne devriez-vous pas utiliser Cassandra ?

Cassandra peut ne pas convenir aux applications qui nécessitent des requêtes complexes, une forte cohérence ou des transactions adhérant aux propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité). Si votre application s'appuie fortement sur des jointures et des agrégations complexes et nécessite une cohérence immédiate dans toutes les opérations, une base de données SQL traditionnelle comme MySQL serait mieux adaptée.

---

Réponse rapide à MySQL vs Cassandra

MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles particulièrement adapté aux applications nécessitant des données structurées, des requêtes complexes et une forte cohérence avec la conformité ACID. Il est idéal pour les applications avec des schémas prédéfinis et des opérations à forte intensité de transactions.

Cassandra, quant à elle, est une base de données NoSQL conçue pour un débit d'écriture élevé, une faible latence et une évolutivité horizontale transparente. Il est parfait pour les applications gérant des quantités massives de données non structurées, nécessitant une haute disponibilité et une tolérance aux pannes sur les systèmes distribués.

Choisissez MySQL pour les applications de données structurées traditionnelles et Cassandra pour les environnements de données distribués évolutifs et hautes performances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!