在为您的项目选择数据库时,通常会想到两个流行的选项:MySQL 和 Cassandra。这两个数据库在开发者社区中都有着巨大的吸引力,但它们迎合了不同的用例。
MySQL 长期以来一直是存储和管理数据的首选。它是一个关系数据库,这意味着它非常擅长处理适合表和行的数据。 MySQL 因兼容 ACID 而闻名,这只是一种奇特的说法,它可以保持数据的一致性和可靠性。如果您需要运行带有连接和事务的复杂查询,MySQL 非常适合。这就是为什么许多流行的 Web 应用程序、内容管理系统和电子商务平台都使用 MySQL。
但是,如果您正在处理需要跨多个系统分布的大量数据怎么办?这就是 Cassandra 的用武之地。Cassandra 是一种 NoSQL 数据库,特别是宽列数据库。它旨在处理大量数据,并且可以轻松水平扩展。 Cassandra 还擅长确保高可用性,因此即使系统的一部分出现故障,您的数据仍然可以访问。这就是处理大量数据和实时分析的大型组织(Uber、Facebook 和 Netflix)在其技术堆栈中使用 Cassandra 的原因。
在本文中,我们将进一步探讨 MySQL 与 Cassandra 的主要区别,研究它们的数据模型、性能和理想用例。
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在存储和管理数据方面,MySQL 和 Cassandra 各有优势。 MySQL 是处理适合表的结构化数据的可靠选择。它使用 SQL,这是处理数据库的首选语言。如果您需要运行复杂的查询并确保一切保持一致,MySQL 是很棒的选择。它非常适合需要 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)合规性的应用程序,这意味着您的数据将可靠且准确。
另一方面,Cassandra 在可以处理的数据类型方面更加灵活。它非常适合处理并不总是适合严格模式的非结构化或半结构化数据。 Cassandra 旨在处理大量数据并将其分布在多个服务器上,从而可以通过向集群添加更多节点来轻松水平扩展。因此,如果您正在处理大量数据并且需要优先考虑快速写入,Cassandra 可能是您的最佳选择。
在确保数据安全和可用方面,MySQL 和 Cassandra 有不同的方法。 MySQL 使用主从复制设置,将数据从主节点复制到一个或多个备份节点。如果出现问题,您需要手动切换到备份。另一方面,Cassandra 内置了复制和自动故障转移功能。它在集群中的多个节点之间复制数据,因此如果一个节点出现故障,其他节点可以保持运行顺利,无需任何手动干预。
最后,还有您如何与数据实际交互的问题。 MySQL 使用 SQL,这是一种广泛使用的标准语言,具有许多用于查询、连接和聚合数据的功能。 Cassandra 使用自己的语言 CQL,它与 SQL 类似,但有一些限制。为了简单性和性能,它牺牲了一些高级查询功能。
以下是基于社区反馈和实际测试的一些观点:
一个常见的观察结果是,对于简单操作,Cassandra 往往比 MySQL 慢。例如,用户在执行基本写入操作时报告了以下性能指标:
这些结果表明,对于简单的单节点写入操作,MySQL 明显优于 Cassandra。这一观察结果与普遍共识一致,即Cassandra 的优势在于跨分布式系统处理大规模数据和大容量写入操作,而不是在单节点性能方面表现出色。
开发者经常强调Cassandra在需要高可用性和水平扩展的场景中的优势。虽然 MySQL 在具有结构化数据和复杂查询的单个节点上表现得非常好,但在跨多个节点扩展时却面临着挑战。另一方面,Cassandra 旨在通过向集群添加更多节点来轻松横向扩展,在不影响性能的情况下分发数据。
重要的是要认识到,使用最少的数据和单个节点进行性能测试可能会产生误导。 Cassandra 的架构针对分布式大规模部署进行了优化。简单的单节点基准测试通常无法反映系统在现实世界的多节点设置中的功能,而在现实世界中,系统的分布式特性和高可用性表现出色。
Cassandra 仍然是许多公司的首选,尤其是那些处理大数据和实时应用程序的公司。它在高可用性、可扩展性和容错性至关重要的行业中特别受欢迎。
以 Netflix 为例。他们依靠 Cassandra 处理多个数据中心的数据。由于用户全天候流式传输内容数量巨大,他们需要一个能够跟上的数据库。 Cassandra 能够跨节点高效地分发数据并保持高可用性,这使其能够满足他们的需求。
如果您正在构建一个需要快速处理大量写入、保持低延迟并轻松扩展的应用程序,那么 Cassandra 可能是比传统 SQL 数据库更好的选择。 Cassandra 旨在在分布式系统中发挥作用,在分布式系统中,您要处理不一定完全适合结构化格式的大量数据。
Cassandra 的一大优势是它能够保持高可用性和容错能力。如果集群中的一个节点发生故障,Cassandra 可以继续运行而不会错过任何一个节拍。当您的数据开始增长时,您只需向集群添加更多节点即可处理增加的负载,而无需牺牲性能。
因此,如果您正在开发一个需要始终在线、可以处理大量写入并且可能需要随着数据增长而快速扩展的应用程序,那么 Cassandra 绝对值得考虑。
如果您正在处理结构化数据并需要运行复杂的查询,同时确保强一致性和 ACID 合规性,MySQL 可能是您的最佳选择。它已经存在很长时间了,非常适合这些类型的场景。
另一方面,如果您正在处理大量非结构化数据,并且您的主要优先级是跨多个服务器的高写入性能、可扩展性和容错能力,那么像 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库可能更适合。它们旨在处理此类分布式环境,并且可以非常轻松地水平扩展。
Cassandra 可能不适合需要复杂查询、强一致性或事务遵守 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)属性的应用程序。如果您的应用程序严重依赖于复杂的联接、聚合,并且需要所有操作立即保持一致性,那么像 MySQL 这样的传统 SQL 数据库将更适合。
MySQL 是一种关系数据库管理系统,最适合需要结构化数据、复杂查询以及符合 ACID 要求的强一致性的应用程序。它非常适合具有预定义模式和事务密集型操作的应用程序。
另一方面,Cassandra 是一种 NoSQL 数据库,专为高写入吞吐量、低延迟和无缝水平可扩展性而设计。它非常适合处理大量非结构化数据、需要跨分布式系统的高可用性和容错能力的应用程序。
选择 MySQL 来实现传统的结构化数据应用程序,选择 Cassandra 来实现可扩展、高性能、分布式数据环境。
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