Wenn es um die Auswahl einer Datenbank für Ihr Projekt geht, fallen Ihnen oft zwei beliebte Optionen ein: MySQL und Cassandra. Beide Datenbanken erfreuen sich in der Entwicklergemeinschaft großer Beliebtheit, decken jedoch unterschiedliche Anwendungsfälle ab.

MySQL ist seit langem die erste Wahl, wenn es um die Speicherung und Verwaltung von Daten geht. Da es sich um eine relationale Datenbank handelt, eignet sie sich hervorragend für den Umgang mit Daten, die in Tabellen und Zeilen passen. MySQL ist dafür bekannt, ACID-kompatibel zu sein, was nur eine schicke Art zu sagen ist, dass es Ihre Daten konsistent und zuverlässig hält. Wenn Sie komplexe Abfragen mit Joins und Transaktionen ausführen müssen, ist MySQL großartig. Aus diesem Grund verwenden viele beliebte Webanwendungen, Content-Management-Systeme und E-Commerce-Plattformen MySQL.

Aber was ist, wenn Sie es mit einer riesigen Datenmenge zu tun haben, die auf mehrere Systeme verteilt werden muss? Hier kommt Cassandra ins Spiel. Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, insbesondere eine mit breiten Spalten. Es ist für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert und lässt sich problemlos horizontal skalieren. Cassandra sorgt außerdem hervorragend für die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit, sodass Ihre Daten auch dann weiterhin zugänglich sind, wenn ein Teil Ihres Systems ausfällt. Aus diesem Grund verwenden große Unternehmen (Uber, Facebook und Netflix), die mit vielen Daten und Echtzeitanalysen arbeiten, Cassandra in ihrem Tech-Stack.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Unterschiede zwischen MySQL und Cassandra weiter untersuchen und uns deren Datenmodelle, Leistung und ideale Anwendungsfälle ansehen.

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Sollten Sie MySQL beim Erstellen einer Webanwendung verwenden?

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Um zu beginnen, lesen Sie dieses Tutorial zum Erstellen eines Frontends für eine MySQL-Datenbank in 4 Schritten

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MySQL vs. Cassandra: Ein vergleichender Überblickw

Strukturierte Datenmodelle: MySQLs Stärke

Wenn es um die Speicherung und Verwaltung von Daten geht, haben MySQL und Cassandra ihre eigenen Stärken. MySQL ist eine bewährte Wahl für den Umgang mit strukturierten Daten, die in Tabellen passen. Es verwendet SQL, die bevorzugte Sprache für die Arbeit mit Datenbanken. MySQL eignet sich hervorragend, wenn Sie komplexe Abfragen ausführen und sicherstellen müssen, dass alles konsistent bleibt. Es eignet sich perfekt für Anwendungen, die ACID-Konformität (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit) erfordern, was bedeutet, dass Ihre Daten zuverlässig und genau sind.

Flexible Datenmodelle: Cassandras Stärke

Cassandra hingegen ist flexibler, wenn es um die Datentypen geht, die es verarbeiten kann. Es eignet sich hervorragend für den Umgang mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten, die nicht immer in ein starres Schema passen. Cassandra ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und auf mehrere Server zu verteilen, wodurch eine horizontale Skalierung durch das Hinzufügen weiterer Knoten zum Cluster vereinfacht wird. Wenn Sie also mit vielen Daten zu tun haben und schnellen Schreibvorgängen Priorität einräumen müssen, ist Cassandra möglicherweise die richtige Wahl.

Replikation und Fehlertoleranz: MySQL vs. Cassandra

Wenn es darum geht, Ihre Daten sicher und verfügbar zu halten, verfolgen MySQL und Cassandra unterschiedliche Ansätze. MySQL verwendet einen Master-Slave-Replikationsaufbau, bei dem Daten von einem Hauptknoten auf einen oder mehrere Backup-Knoten kopiert werden. Wenn etwas schief geht, müssen Sie manuell auf ein Backup umschalten. Cassandra hingegen verfügt über integrierte Replikation und automatisches Failover. Es kopiert Daten über mehrere Knoten in einem Cluster, sodass bei einem Ausfall eines Knotens die anderen dafür sorgen können, dass alles reibungslos läuft, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Abfragesprachen: SQL vs. CQL

Schließlich geht es darum, wie Sie tatsächlich mit Ihren Daten interagieren. MySQL verwendet SQL, eine weit verbreitete Standardsprache mit zahlreichen Funktionen zum Abfragen, Zusammenführen und Aggregieren von Daten. Cassandra verwendet eine eigene Sprache namens CQL, die SQL ähnelt, jedoch einige Einschränkungen aufweist. Einige der erweiterten Abfragefunktionen werden zugunsten der Einfachheit und Leistung eingebüßt.

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Was Benutzer und Entwickler über MySQL vs. Cassandra sagen

Hier sind einige Perspektiven, die auf Community-Feedback und Tests in der Praxis basieren:

Leistungsvergleiche: Einfache Vorgänge

Eine häufige Beobachtung ist, dass Cassandra bei einfachen Vorgängen tendenziell langsamer ist als MySQL . Beispielsweise hat ein Benutzer die folgenden Leistungsmetriken beim Ausführen grundlegender Schreibvorgänge gemeldet:

• MySQL:
  Einzelne Einfügung: 0,0002 Sekunden
  1000 Einfügungen: 0,1106 Sekunden
• Kassandra:
  Einzelne Einfügung: 0,005 Sekunden
  1000 Einfügungen: 1,047 Sekunden
Diese Ergebnisse zeigen, dass MySQL bei einfachen Einzelknoten-Schreibvorgängen Cassandra deutlich übertrifft. Diese Beobachtung stimmt mit dem allgemeinen Konsens überein, dass

Cassandras Stärken in der Handhabung großer Datenmengen und hochvolumiger Schreibvorgänge über verteilte Systeme hinweg liegen und nicht in der herausragenden Leistung einzelner Knoten.

Skalierung und verteilte Systeme

Entwickler heben häufig die Vorteile von Cassandra in Szenarien hervor, die hohe Verfügbarkeit und horizontale Skalierbarkeit erfordern. Während MySQL auf einem einzelnen Knoten mit strukturierten Daten und komplexen Abfragen eine außergewöhnlich gute Leistung erbringt, steht es bei der Skalierung über mehrere Knoten hinweg vor Herausforderungen. Cassandra hingegen ist so konzipiert, dass es durch das Hinzufügen weiterer Knoten zum Cluster problemlos skaliert werden kann und Daten verteilt, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Detaillierte Entwicklereinblicke

Es ist wichtig zu erkennen, dass Leistungstests mit minimalen Daten und einem einzelnen Knoten irreführend sein können. Die Architektur von Cassandra ist für verteilte, groß angelegte Bereitstellungen optimiert. Einfache Single-Node-Benchmarks spiegeln oft nicht die Fähigkeiten des Systems in einem realen Multi-Node-Setup wider, wo seine verteilte Natur und hohe Verfügbarkeit glänzen.
U

se Cases für MySQL und Cassandra

MySQL-Anwendungsfälle (Mit Five können Sie diese schneller erstellen):

Content-Management-Systeme (CMS)
E-Commerce-Anwendungen
Finanzanwendungen
Geschäftsanwendungen

Cassandra-Anwendungsfälle:

Zeitreihendaten (z. B. Protokolle und Sensordaten)
Echtzeit-Big-Data-Analyse
IoT-Anwendungen (Internet der Dinge)
Anwendungen, die ständige Verfügbarkeit und Zugriff mit geringer Latenz erfordern

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FAQs:

MySQL vs. Cassandra

Wird Cassandra immer noch verwendet?

Cassandra ist für viele Unternehmen immer noch die erste Wahl, insbesondere für diejenigen, die sich mit Big Data und Echtzeitanwendungen befassen. Es ist besonders beliebt in Branchen, in denen hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz unerlässlich sind.

Nehmen Sie zum Beispiel Netflix. Sie verlassen sich auf Cassandra, um Daten über mehrere Rechenzentren hinweg zu verarbeiten. Angesichts der schieren Menge an Benutzern, die rund um die Uhr Inhalte streamen, benötigen sie eine Datenbank, die mithalten kann. Cassandras Fähigkeit, Daten effizient über Knoten zu verteilen und eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, macht es für ihre Anforderungen geeignet.

Wann sollte Cassandra über SQL verwendet werden?

Wenn Sie eine Anwendung erstellen, die sehr schnell viele Schreibvorgänge verarbeiten, die Latenz niedrig halten und leicht skalieren muss, ist Cassandra möglicherweise die bessere Wahl als herkömmliche SQL-Datenbanken. Cassandra wurde entwickelt, um in verteilten Systemen zu glänzen, in denen Sie mit riesigen Datenmengen arbeiten, die nicht unbedingt sauber in ein strukturiertes Format passen.

Einer der großen Vorteile von Cassandra ist seine Fähigkeit, eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz aufrechtzuerhalten. Wenn einer der Knoten in Ihrem Cluster ausfällt, kann Cassandra ohne Unterbrechung weitermachen. Und wenn Ihre Daten zu wachsen beginnen, können Sie dem Cluster einfach weitere Knoten hinzufügen, um die erhöhte Last ohne Leistungseinbußen zu bewältigen.

Wenn Sie also an einer Anwendung arbeiten, die ständig verfügbar sein muss, viele Schreibvorgänge verarbeiten kann und möglicherweise schnell skaliert werden muss, wenn Ihre Daten wachsen, ist Cassandra auf jeden Fall eine Überlegung wert.

Ist MySQL besser als NoSQL?

Wenn Sie mit strukturierten Daten arbeiten und komplexe Abfragen ausführen und gleichzeitig eine starke Konsistenz und ACID-Konformität gewährleisten müssen, ist MySQL wahrscheinlich die richtige Wahl. Es gibt es schon seit langem und es ist für solche Szenarien gut geeignet.

Wenn Sie andererseits mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeiten und Ihre Hauptpriorität eine hohe Schreibleistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz auf mehreren Servern ist, dann sind NoSQL-Datenbanken wie Cassandra möglicherweise die bessere Wahl. Sie sind für den Umgang mit solchen verteilten Umgebungen konzipiert und können problemlos horizontal skaliert werden.

Wann sollten Sie Cassandra nicht verwenden?

Cassandra ist möglicherweise nicht für Anwendungen geeignet, die komplexe Abfragen, starke Konsistenz oder Transaktionen erfordern, die den ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit) entsprechen. Wenn Ihre Anwendung stark auf komplexe Verknüpfungen und Aggregationen angewiesen ist und sofortige Konsistenz bei allen Vorgängen erfordert, wäre eine herkömmliche SQL-Datenbank wie MySQL besser geeignet.

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Kurze Antwort auf MySQL vs. Cassandra

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das sich am besten für Anwendungen eignet, die strukturierte Daten, komplexe Abfragen und starke Konsistenz mit ACID-Konformität erfordern. Es ist ideal für Anwendungen mit vordefinierten Schemata und transaktionsintensiven Vorgängen.

Cassandra hingegen ist eine NoSQL-Datenbank, die für hohen Schreibdurchsatz, geringe Latenz und nahtlose horizontale Skalierbarkeit ausgelegt ist. Es eignet sich perfekt für Anwendungen, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten und eine hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz über verteilte Systeme hinweg erfordern.

Wählen Sie MySQL für herkömmliche, strukturierte Datenanwendungen und Cassandra für skalierbare, leistungsstarke, verteilte Datenumgebungen.