Diferențele dintre Cassandra și Elasticsearch
Apache Cassandra este un sistem de gestionare a bazelor de date fără SQL, cu sursă deschisă și distribuit liber, dezvoltat și conceput pentru a gestiona date la scară largă pe serverele de mărfuri distribuite. Suporta sistemul de operare multiplă platforme Baza de date Cassandra oferă disponibilitate ridicată și zero puncte de eșec unice. Câștigă și în cazul Scalabilității. Apache Elasticsearch este un motor de căutare și un sistem de baze de date NoSQL bazat pe Apache Lucene Elasticsearch este complet scris folosind limbajul de programare Java. Elasticsearch oferă un motor de căutare cu text complet distribuit cu documente structurate JSON fără schema.
Comparație față în față între Cassandra și Elasticsearch
Mai jos este Top 10 Comparație între Cassandra și Elasticsearch 
Diferențele cheie între Cassandra și Elasticsearch
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie dintre Cassandra și Elasticsearch
- Apache Cassandra a fost dezvoltat de Apache Software Foundation, care a fost lansat inițial în anul 2008. Apache Elasticsearch a fost dezvoltat de Elastic și licențiat sub Apache License 2.0. Cassandra a fost dezvoltat de Shay Banon.
- Obiectivele principale ale bazei de date Cassandra a Fără SQL sunt structurile simple de proiectare, disponibilitatea ridicată și scalarea orizontală etc.
- Elasticsearch este o căutare RESTful care se bazează pe API-urile arhitecturale REST (Representational State Transfer), care este foarte util în analiza bazată pe text și în filtrarea informațiilor necesare din datele structurate sau nestructurate.
- Apache Cassandra are scalabilitate elastică, performanță liniară rapidă, arhitectură ușor distribuită, interogări mai rapide și suport tranzacții, capacități de citire și scriere mai rapide. Acesta a fost inițial dezvoltat la Facebook pentru căutarea mesajelor în Inbox și a fost făcut open source ulterior de Facebook. Cassandra are un limbaj de interogare numit CQL, care este limbajul de interogare Cassandra.
- Elasticsearch are numeroase aplicații în domeniul analizei de date unde poate fi integrat cu mai multe instrumente în ceea ce privește stocarea și indexarea datelor. Se pot crea indexuri și se pot rula interogări într-o căutare Elastic prin instalarea și configurarea Elasticsearch. Se bazează în principal pe API-ul REST.
- Cassandra Apache are componente de bază principale, cum ar fi Node, centre de date, tabele de memorie, clustere, jurnalele de angajare, etc., în timp ce Cassandra Query Language este folosit pentru operațiuni de citire a scrierii. Elasticsearch se bazează pe Lucene și va avea o facilitate de căutare puternică de indexare, cu o funcție de căutare a textului complet.
- Nodul Apache Cassandra stochează date în el și centrele sale de date constau din toate nodurile, în timp ce Elasticsearch expune API-urile Java și HTTP sub forma unei metode GET HTTP pentru a oferi capacitatea de căutare sub formă de preluare a datelor.
- Clusterul Apache Cassandra este distribuit pe diferite mașini pentru a gestiona defecțiunile și menține replicile pentru a menține operațiunile și tranzacțiile cu disponibilitate ridicată, în timp ce Elasticsearch lucrează la o căutare distribuită odihnitoare, trimițând date ca documente folosind API-urile (Interfațe de programare a aplicațiilor).
- Apache Cassandra are un factor de replicare care definește numărul de copii de date pe diferite mașini pentru a primi mai multe copii de date pentru a menține toleranța la erori și disponibilitatea ridicată, în timp ce Elasticsearch a distribuit stocarea documentelor pentru a alimenta aplicațiile cu platforma de documente orientată JSON.
- Apache Cassandra are o posibilitate de a adăuga coloane ori de câte ori dorește, în afară de sistemele de baze de date relaționale bazate pe tradiție, în timp ce Elasticsearch poate adăuga date sub formă de documente în format JSON prin API-urile bazate pe REST.,
- Apache Cassandra se ocupă de date nestructurate și are o schemă flexibilă pentru a gestiona operațiunile de citire-scriere a datelor, în timp ce Elasticsearch se ocupă de datele de format documentate bazate pe JSON.
- Apache Cassandra este o arhitectură de stocare pe coloană largă, bazată pe tehnologiile Big Data și baza de date Dynamo DB, în timp ce Elasticsearch este un motor de căutare modern distribuit și odihnitor bazat pe Apache Lucene.
- Apache Cassandra a marcat mai puțin în ceea ce privește clasamentul motorului DB în termeni de popularitate și trending, în timp ce Elasticsearch are mai multe clasamente în comparație cu Cassandra.
- Apache Cassandra a fost lansat inițial în februarie 2008, în timp ce Elasticsearch a fost lansat inițial în aprilie 2008, atât Cassandra cât și Elasticsearch au fost scrise în Java.
- Apache Cassandra acceptă sisteme de operare Linux, OS X, Windows, BSD, în timp ce Elasticsearch acceptă toate sistemele de operare cu mașina virtuală Java instalată.
- Apache Cassandra acceptă majoritatea limbajelor de programare populare orientate pe obiect, cum ar fi C #, C ++, Java, Go, Erlang, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala etc., în timp ce Elasticsearch supports.NET, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python.
Tabelul de comparație între Cassandra și Elasticsearch
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele dintre Cassandra și Elasticsearch
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE |
CASSANDRA |
ELASTICSEARCH |
| Licență | Open Source Nu există o bază de date SQL dezvoltată de Apache Open Source Projects | Motor de căutare open source și Nici o bază de date SQL dezvoltată de Facebook și făcută open source |
| Mediu inconjurator | Furnizat de proiectele Apache și util pentru medii distribuite | Suport încrucișat și utilizat pentru un mediu distribuit. |
| Performanţă | Oferă performanțe liniare scalabile și liniare | Disponibilitate ridicată și capacitate rapidă de căutare bazată pe index. |
| scalabilitate | Scalabilitate ridicată | Runtime de interogare mai rapide și scalabilitate ridicată. |
| Prețuri | Open Source și depinde de implementare | Open Source și depinde de eficiența algoritmilor implementați. |
| Viteză | Mai rapid pentru interogări de scripturi mai mici | Mai rapid datorită căutării și stocării eficiente a indexului. |
| Viteza de interogare | Capacitate de execuție multi interogare. | Interogări de viteză și capacitate de tranzacție. |
| Integrarea datelor | Rapid și flexibil cu diferite instrumente. | Sprijiniți mai multe instrumente ale unor terțe părți pentru rețele distribuite. |
| Format de date | Fără formate de date SQL, SON. | Suporta formate de date complexe precum JSON, NoSQL etc. |
| Ușurință în utilizare | Mai ușor de scris scripturi și interogări. | Mai ușor să scrieți interogări și tranzacții, deoarece se bazează API REST. |
Concluzie - Cassandra vs Elasticsearch
Apache Cassandra este Niciun sistem de baze de date bazat pe SQL, iar Elasticsearch este un motor de căutare și nici un sistem de baze de date bazat pe SQL, unde Elasticsearch este în mod clar un câștigător în ceea ce privește cele mai recente baze de date orientate pe obiect sau Nu există baze de date SQL bazate pe Lucene dezvoltate de Apache, care este un bun motor de căutare bazat pe index. În ceea ce privește scalabilitatea performanței și caracteristicile, Apache Cassandra poate fi considerată cea mai bună bază de date în cazul unor cantități mari de date care trebuie gestionate.
În majoritatea cazurilor, Elasticsearch a fost cea mai bună opțiune pentru niciun sistem de baze de date SQL, deoarece are caracteristica adăugată a capacității motorului de căutare în comparație cu celelalte sisteme fără baze de date SQL de pe piață.
Avantajele Elasticsearch este că s-a bazat pe Apache Lucene, care este o bibliotecă de recuperare a datelor complet dezvoltată în Java, care este un motor de căutare bazat pe text complet, cu indexare și scalabilitate performantă. Acest lucru oferă multă popularitate pentru Elasticsearch în comparație cu Cassandra.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferența dintre Cassandra și Elasticsearch, semnificația lor, Comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzie. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Puncte importante de întrebări și răspunsuri la interviu C #
- HBase vs Cassandra - Care este mai bun (Infografie)
- Hadoop vs Elasticsearch - Care este mai util
- Învățare supravegheată vs. învățare nesupervizată - Cea mai bună comparație utilă cu 7
- Java vs Python - Top 9 importante comparații pe care trebuie să le înveți
- Linux vs OS X
- Întrebări la interviu Groovy: Vrei să afli cele mai bune întrebări
- Du-te împotriva Erlang | Caracteristici și comparații ale lui Go vs Erlang