Différences entre Cassandra et Redis
Cassandra et Redis utilisent normalement les deux pour récupérer et stocker très rapidement d'énormes données et aider à terminer facilement la diffusion en direct avec d'énormes données.
Comme Cassandra est un produit Apache, l'un des grands avantages de l'utilisation de Cassandra est qu'il prend en charge HiveQL (syntaxe de type SQL). Cassandra suit la structure d'une base de données orientée format colonne / table normale qui est très bien supportée par le SGBD historique. Il ne prend pas non plus en charge le CAP complet (cohérence, disponibilité et tolérance de partition), peut considérer la même chose que AP (disponibilité et tolérance de partition). Supposons que vous ayez un besoin commercial d'écrire ou de stocker plus de données dans le système plutôt que de lire des données, alors Cassandra sera l'une des bonnes options. C'est pourquoi Cassandra est trop populaire avec certaines industries spécifiques comme la banque ou la finance où l'attitude normale d'écrire plus que de lire (en considérant des données entières, y compris les données de transaction).
Redis est plus rapide que Cassandra sous forme de récupération et de stockage de Big Data, en particulier dans le cas de la diffusion en direct. Redis maintenait normalement une base de données en mémoire sauvegardée sur disque. Il maintenait normalement l'architecture maître-esclave (comme la ligne suivante avec l'architecture Hadoop). Et le point très intéressant, il a principalement suivi CP (signifie cohérence et tolérance de partition) dans le théorème CAP (cohérence, disponibilité et tolérance de partition). Si une organisation a vraiment des données énormes qui changent rapidement, ce sera formidable d'utiliser Redis sans penser à aucune autre option. Mais comme Radis se trouve principalement dans la base de données en mémoire, il devrait avoir une estimation approximative de la taille des données, qui tient compte de la taille de la mémoire et de tout. Pour tout type d'analyse avec des données réelles et intégrant le streaming de données en temps réel avec des données énormes, Redis est toujours une excellente option pour n'importe quelle industrie.
Maintenant, il est l'une des grandes préoccupations de tout architecte logiciel de choisir un outil exact pour traiter une énorme date en direct en fonction des besoins de l'industrie. Parfois, pour une organisation spécifique, il existe deux types d'exigences différentes qui peuvent nécessiter de suivre Cassandra et Redis.
Comparaison directe entre Cassandra et Redis (Infographie)
Ci-dessous est la comparaison du Top 6 entre Cassandra vs Redis
Différences clés entre Cassandra et Redis
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Cassandra et Redis
- Cassandra a préféré écrire plus et lire moins de situation. Tandis que Redis est toujours utilisé pour les données modifiées rapidement en écriture et en lecture.
- Cassandra peut contenir d'énormes données dans un format tabulaire qui prend en charge HiveQL (langage de type SQL), tandis que Redis stocke les données sous la forme d'une paire valeur-clé qui, normalement, ne prend en charge aucun langage de type SQL.
- Cassandra a entièrement écrit en langage Java, tandis que Redis écrit en C, C ++.
- Cassandra suit normalement la base de données en mémoire liée au disque, tandis que Redis suit la base de données en mémoire sauvegardée sur disque.
- Comparez au théorème CAP (cohérence, disponibilité et tolérance de partition), Cassandra suivant AP (disponibilité et tolérance de partition) tandis que Redis suit CP (cohérence et tolérance de partition).
- L'échange de disque peut être possible pour Cassandra, donc ayez de l'importance sur VM ou Disk Store, alors que VM et Disk Store sont abandonnés pour Redis comme actuellement, l'échange de disque n'est pas disponible pour Redis.
- Cassandra est une politique de compromis ajustable en cas de distribution et de réplication (N, R, W). Tandis que Redis suit la base de données en mémoire de réplication maître-esclave appropriée.
- Comme Cassandra prend en charge le langage de type de requête normal, la requête par colonne ou plage de clés de vérités ou tout critère de recherche de données peut être facilement accessible. Tandis que Redis renvoie toujours des valeurs simples ou des tables de hachage par clé car il stockait toujours les données sous forme de paire clé-valeur.
- Cassandra suit un grand tableau comme des fonctionnalités, contenant des colonnes ou des familles de colonnes pour la liste des données. Alors que Redis n'a pas de concept de colonne, il stockait toujours les données sous forme de paire clé-valeur.
- Pour exécuter toutes les requêtes de plage, Redis sera toujours meilleur car il a trié l'option set avec une structure de tableau de score élevé, tandis que pour Cassandra, il faut écrire une requête appropriée pour récupérer ces données, ce qui est coûteux et peu rapide comme Redis.
- Redis a un utilitaire spécial comme a défini, a des listes, a des hachages qui aident à faire l'union, la différence, intersectoriel, retourner la file d'attente ou bloquer POP, renvoyer un objet de plusieurs champs. Alors que pour Cassandra, nous devons toujours écrire des requêtes pour faire de même.
Comparaison Cassandra vs Redis
Ci-dessous le tableau de comparaison entre Cassandra vs Redis
| BASE POUR
COMPARAISON | Cassandra | Redis |
| Écrit en | Langage de programmation Java | Langage de programmation C, C ++ |
| Utilitaire principal | Stockez facilement d'énormes ensembles de données presque comme SQL. | Le stockage et la lecture de données volumineuses sont très rapides. |
| Licence | Licence prouvant Apache. | BSD fournissant une licence. |
| Protocole | Thrift, binaire CQL3 | Telnet comme et toujours sûr binaire. |
| Meilleur utilisé | Si l'exigence d'écrire des données dépasse la lecture, alors Cassandra est toujours une merveilleuse option à tout moment. Et si tous les composants du système fourni sont configurés en Java, les trucs Apache comme Cassandra seront à nouveau un choix automatique. | Si une exigence de changer des données énormes très fréquemment et rapidement, alors Redis est la bonne option à choisir toujours. Mais la taille de la base de données pour Redis doit toujours être prévisible, la taille doit être maintenue selon la taille de la mémoire. |
| Exemple | Industrie où il est principalement nécessaire d'écrire plus vite que de lire toujours, comme par exemple la banque, l'industrie financière. | Pour toute activité en temps réel comme l'analyse du cours des actions. |
Conclusion - Cassandra vs Redis
Compte tenu de la discussion ci-dessus, notre conclusion finale de choisir Cassandra ou Redis dépendra du type de paramètres ci-dessous:
Avez-vous besoin d'une relation valeur-clé pour votre implémentation actuelle? - Alors Redis est toujours le meilleur.
Les données ont-elles rapidement changé? - Encore une fois, Redis est le meilleur choix.
Si écrire serait plus que lire? - Cassandra sera le meilleur choix.
Si lire, c'est plus qu'écrire ou travailler avec des données très fréquentes? - Alors Redis sera un bon choix.
Compte tenu de l'option de tolérance aux pannes - Cassandra ne sera guère mieux que Redis car elle a suivi l'architecture Hadoop appropriée.
En cas de données de session persistantes - Redis sera meilleur.
Une conclusion finale est que si une organisation doit stocker d'énormes données et les utiliser pour analyser le rapport dans un intervalle de temps, Cassandra sera une très bonne option pour n'importe quelle condition.
Mais si l'organisation veut générer à chaque fois des analyses sur les données de diffusion en direct actuelles, Redis est évidemment toujours la meilleure option. Parce que Redis est de toute façon plus rapide que Cassandra en cas de lecture et d'écriture d'énormes données, en particulier des données de streaming en direct.
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