Cuando se trata de elegir una base de datos para su proyecto, a menudo le vienen a la mente dos opciones populares: MySQL y Cassandra. Ambas bases de datos tienen una tracción significativa en la comunidad de desarrolladores, pero atienden a diferentes casos de uso.

MySQL ha sido la opción preferida durante mucho tiempo cuando se trata de almacenar y administrar datos. Es una base de datos relacional, lo que significa que es excelente para manejar datos que caben en tablas y filas. MySQL es conocido por ser compatible con ACID, lo cual es solo una forma elegante de decir que mantiene sus datos consistentes y confiables. Si necesita ejecutar consultas complejas con uniones y transacciones, MySQL es excelente. Es por eso que muchas aplicaciones web, sistemas de gestión de contenidos y plataformas de comercio electrónico populares utilizan MySQL.

Pero ¿qué pasa si estás tratando con una enorme cantidad de datos que deben distribuirse en múltiples sistemas? Ahí es donde entra Cassandra. Cassandra es una base de datos NoSQL, específicamente una de columnas anchas. Está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y puede escalarse horizontalmente fácilmente. Cassandra también es excelente para garantizar una alta disponibilidad, de modo que incluso si una parte de su sistema falla, sus datos aún estarán accesibles. Es por eso que las grandes organizaciones (Uber, Facebook y Netflix) que manejan una gran cantidad de datos y análisis en tiempo real utilizan Cassandra en su pila tecnológica.

En este artículo, exploraremos más a fondo las diferencias clave entre MySQL y Cassandra, analizando sus modelos de datos, rendimiento y casos de uso ideales.

¿Debería utilizar MySQL al crear una aplicación web?

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Para comenzar, lea este tutorial sobre Cómo crear un front-end para una base de datos MySQL en 4 pasos

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MySQL vs Cassandra: una descripción comparativaw

Modelos de datos estructurados: la fortaleza de MySQL

Cuando se trata de almacenar y administrar datos, MySQL y Cassandra tienen sus propias fortalezas. MySQL es una opción probada y verdadera para manejar datos estructurados que caben en tablas. Utiliza SQL, que es el lenguaje de referencia para trabajar con bases de datos. MySQL es excelente si necesita ejecutar consultas complejas y asegurarse de que todo sea coherente. Es perfecto para aplicaciones que requieren cumplimiento ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), lo que significa que sus datos serán confiables y precisos.

Modelos de datos flexibles: la fortaleza de Cassandra

Cassandra, por otro lado, es más flexible en cuanto a los tipos de datos que puede manejar. Es excelente para manejar datos no estructurados o semiestructurados que no siempre encajan en un esquema rígido. Cassandra está diseñada para manejar grandes cantidades de datos y distribuirlos en múltiples servidores, lo que facilita el escalamiento horizontal al agregar más nodos al clúster. Entonces, si manejas una gran cantidad de datos y necesitas priorizar las escrituras rápidas, Cassandra podría ser el camino a seguir.

Replicación y tolerancia a fallos: MySQL vs Cassandra

Cuando se trata de mantener sus datos seguros y disponibles, MySQL y Cassandra tienen enfoques diferentes. MySQL utiliza una configuración de replicación maestro-esclavo, donde los datos se copian desde un nodo principal a uno o más nodos de respaldo. Si algo sale mal, deberás cambiar manualmente a una copia de seguridad. Cassandra, por otro lado, tiene replicación y conmutación por error automática integradas. Copia datos en varios nodos de un clúster, de modo que si un nodo deja de funcionar, los demás pueden mantener todo funcionando sin problemas sin ninguna intervención manual.

Lenguajes de consulta: SQL vs CQL

Por último, está la cuestión de cómo interactúas realmente con tus datos. MySQL usa SQL, que es un lenguaje estándar que se usa ampliamente y tiene muchas funciones para consultar, unir y agregar datos. Cassandra utiliza su propio lenguaje llamado CQL, que es similar a SQL pero tiene algunas limitaciones. Ofrece algunas de las capacidades de consulta avanzadas a cambio de simplicidad y rendimiento.

Lo que dicen los usuarios y desarrolladores sobre MySQL frente a Cassandra

Aquí hay algunas perspectivas basadas en los comentarios de la comunidad y las pruebas del mundo real:

Comparaciones de rendimiento: operaciones simples

Una observación común es que Cassandra tiende a ser más lenta que MySQL para operaciones simples. Por ejemplo, un usuario informó las siguientes métricas de rendimiento al ejecutar operaciones de escritura básicas:

• MySQL:
  • Inserción única: 0,0002 segundos
  • 1000 inserciones: 0,1106 segundos
• Casandra:
  • Inserción única: 0,005 segundos
  • 1000 inserciones: 1,047 segundos

Estos resultados muestran que para operaciones de escritura simples de un solo nodo, MySQL supera significativamente a Cassandra. Esta observación se alinea con el consenso general de que Las fortalezas de Cassandra residen en el manejo de datos a gran escala y operaciones de escritura de gran volumen en sistemas distribuidos, en lugar de sobresalir en el rendimiento de un solo nodo.

Sistemas distribuidos y escalables

Los desarrolladores suelen destacar las ventajas de Cassandra en escenarios que requieren alta disponibilidad y escalabilidad horizontal. Si bien MySQL funciona excepcionalmente bien en un solo nodo con datos estructurados y consultas complejas, enfrenta desafíos al escalar en múltiples nodos. Cassandra, por otro lado, está diseñada para escalarse fácilmente agregando más nodos al clúster, distribuyendo datos sin comprometer el rendimiento.

Información detallada para desarrolladores

Es importante reconocer que las pruebas de rendimiento con datos mínimos y un solo nodo pueden ser engañosas. La arquitectura de Cassandra está optimizada para implementaciones distribuidas a gran escala. Los puntos de referencia simples de un solo nodo a menudo no reflejan las capacidades del sistema en una configuración de múltiples nodos del mundo real donde brillan su naturaleza distribuida y su alta disponibilidad.

Usocasos para MySQL y Cassandra

Casos de uso de MySQL (puedes crear cualquiera de estos más rápido con Five):

1. Sistemas de gestión de contenidos (CMS)
2. Aplicaciones de comercio electrónico
3. Aplicaciones financieras
4. Aplicaciones de negocios

Casos de uso de Cassandra:

1. Datos de series temporales (p. ej., registros y datos de sensores)
2. Análisis de big data en tiempo real
3. Aplicaciones IoT (Internet de las cosas)
4. Aplicaciones que requieren disponibilidad constante y acceso de baja latencia

Preguntas frecuentes: MySQL frente a Cassandra

¿Se sigue utilizando Cassandra?

Cassandra sigue siendo la opción preferida para muchas empresas, especialmente aquellas que se ocupan de big data y aplicaciones en tiempo real. Es particularmente popular en industrias donde la alta disponibilidad, escalabilidad y tolerancia a fallas son esenciales.

Tomemos como ejemplo Netflix. Confían en Cassandra para manejar datos en múltiples centros de datos. Con el gran volumen de usuarios que transmiten contenido las 24 horas del día, necesitan una base de datos que pueda mantenerse al día. La capacidad de Cassandra para distribuir datos de manera eficiente entre nodos y mantener una alta disponibilidad la hace adecuada para sus necesidades.

¿Cuándo usar Cassandra en lugar de SQL?

Si está creando una aplicación que necesita manejar muchas escrituras muy rápidamente, mantener una latencia baja y escalar fácilmente, Cassandra podría ser una mejor opción que las bases de datos SQL tradicionales. Cassandra está diseñada para brillar en sistemas distribuidos donde se manejan grandes cantidades de datos que no necesariamente encajan perfectamente en un formato estructurado.

Una de las grandes ventajas de Cassandra es su capacidad para mantener una alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Si uno de los nodos de su clúster falla, Cassandra puede continuar sin perder el ritmo. Y cuando sus datos comiencen a crecer, puede simplemente agregar más nodos al clúster para manejar el aumento de carga sin sacrificar el rendimiento.

Por lo tanto, si está trabajando en una aplicación que debe estar siempre activa, puede manejar muchas escrituras y puede necesitar escalarse rápidamente a medida que crecen sus datos, definitivamente vale la pena considerar a Cassandra.

¿Es MySQL mejor que NoSQL?

Si trabaja con datos estructurados y necesita ejecutar consultas complejas y al mismo tiempo garantizar una sólida coherencia y cumplimiento de ACID, MySQL es probablemente el camino a seguir. Existe desde hace mucho tiempo y es muy adecuado para este tipo de escenarios.

Por otro lado, si trabaja con grandes cantidades de datos no estructurados y su principal prioridad es un alto rendimiento de escritura, escalabilidad y tolerancia a fallas en múltiples servidores, entonces las bases de datos NoSQL como Cassandra podrían ser una mejor opción. Están diseñados para manejar este tipo de entornos distribuidos y pueden escalar horizontalmente con bastante facilidad.

¿Cuándo no deberías usar Cassandra?

Es posible que Cassandra no sea adecuada para aplicaciones que requieren consultas complejas, una gran coherencia o transacciones que se adhieran a las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Si su aplicación depende en gran medida de uniones y agregaciones complejas y requiere coherencia inmediata en todas las operaciones, una base de datos SQL tradicional como MySQL sería una mejor opción.

Respuesta rápida a MySQL vs Cassandra

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales más adecuado para aplicaciones que requieren datos estructurados, consultas complejas y una fuerte coherencia con el cumplimiento de ACID. Es ideal para aplicaciones con esquemas predefinidos y operaciones con uso intensivo de transacciones.

Cassandra, por otro lado, es una base de datos NoSQL diseñada para un alto rendimiento de escritura, baja latencia y escalabilidad horizontal perfecta. Es perfecto para aplicaciones que manejan cantidades masivas de datos no estructurados, que requieren alta disponibilidad y tolerancia a fallas en sistemas distribuidos.

Elija MySQL para aplicaciones de datos estructurados tradicionales y Cassandra para entornos de datos distribuidos, escalables y de alto rendimiento.