プロジェクト用のデータベースを選択する場合、MySQL と Cassandra という 2 つの人気のあるオプションがよく頭に浮かびます。どちらのデータベースも開発者コミュニティで大きな注目を集めていますが、異なるユースケースに対応しています。

MySQL は、データの保存と管理に関しては、長い間頼りになる選択肢でした。これはリレーショナル データベースであるため、テーブルや行に収まるデータの処理に優れています。 MySQL は ACID に準拠していることで知られていますが、これはデータの一貫性と信頼性を保つことを誇張して表現したものにすぎません。結合やトランザクションを伴う複雑なクエリを実行する必要がある場合は、MySQL が最適です。そのため、多くの人気のある Web アプリケーション、コンテンツ管理システム、電子商取引プラットフォームで MySQL が使用されています。

しかし、複数のシステムに分散する必要がある大量のデータを扱っている場合はどうなるでしょうか?そこで Cassandra の出番です。Cassandra は NoSQL データベース、特にワイドカラムのデータベースです。大量のデータを処理できるように設計されており、水平方向に簡単に拡張できます。 Cassandra は高可用性の確保にも優れているため、システムの一部がダウンした場合でも、データには引き続きアクセスできます。大量のデータとリアルタイム分析を扱う大企業 (Uber、Facebook、Netflix) が技術スタックで Cassandra を使用しているのはこのためです。

この記事では、MySQL と Cassandra の主な違いをさらに詳しく調べ、データ モデル、パフォーマンス、理想的な使用例を調べます。

Web アプリケーションを構築するときに MySQL を使用する必要がありますか?

データ駆動型アプリケーションの構築と MySQL および Cassandra の評価を検討している場合、特に MySQL の使用を希望する場合は、補完ツールとして Five を検討する価値があります。 Five は、データ駆動型ソフトウェアを作成するための迅速なアプリケーション開発環境です。 Five で開発された各アプリケーションには、独自の MySQL データベースと自動生成された管理パネル フロントエンドが付属しています。

MySQL で Five を使用する主な利点の 1 つは、ビジュアルなデータベース ビルダーです。 Five を使用すると、テーブル、フィールド、およびリレーションシップを簡単に作成できるため、データベース スキーマを設定する時間と労力が節約されます。既存の MySQL データベースがある場合でも、Five はそれに接続できるため、アプリケーションのフロントエンドとビジネス ロジックの構築に集中できます。

Five は、イベント、プロセス、ジョブ、通知などのビジネス ロジックを実装するための包括的なツール セットを提供します。カスタム JavaScript または TypeScript 関数を作成してアプリケーションの機能を拡張できるため、最も複雑な要件にも柔軟に対応できます。

Five を使用すると、MySQL ベースのアプリケーションをクラウドに簡単にデプロイできます。ワンクリックするだけで、アプリケーションをスケーラブルで安全なクラウド インフラストラクチャにデプロイできます。これにより、展開の複雑さを心配することなく、アプリケーションの構築に集中できます。

まず、4 つのステップで MySQL データベースのフロントエンドを作成する方法に関するこのチュートリアルをお読みください

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MySQL と Cassandra: 比較の概要w

構造化データ モデル: MySQL の強み

データの保存と管理に関しては、MySQL と Cassandra には独自の強みがあります。 MySQL は、テーブルに適合する構造化データを処理するための実証済みの選択肢です。データベースを操作するための頼りになる言語である SQL を使用します。 MySQL は、複雑なクエリを実行し、すべての一貫性を確保する必要がある場合に最適です。 ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) への準拠を必要とするアプリケーションに最適であり、データの信頼性と正確性が保証されます。

柔軟なデータ モデル: Cassandra の強み

Cassandra は、処理できるデータの種類に関してはより柔軟です。これは、厳密なスキーマに必ずしも適合しない非構造化データまたは半構造化データを扱うのに最適です。 Cassandra は、大量のデータを処理し、それを複数のサーバーに分散するように構築されているため、クラスターにノードを追加することで簡単に水平方向に拡張できます。したがって、大量のデータを扱っており、高速書き込みを優先する必要がある場合は、Cassandra が最適な方法かもしれません。

レプリケーションとフォールト トレランス: MySQL と Cassandra

データを安全に保ち、利用可能な状態に保つことに関して、MySQL と Cassandra は異なるアプローチを持っています。 MySQL はマスター/スレーブ レプリケーション セットアップを使用し、データがメイン ノードから 1 つ以上のバックアップ ノードにコピーされます。何か問題が発生した場合は、手動でバックアップに切り替える必要があります。一方、Cassandra には、レプリケーションと自動フェイルオーバーが組み込まれています。クラスター内の複数のノードにデータをコピーするため、1 つのノードがダウンしても、他のノードは手動介入なしでスムーズに動作し続けることができます。

クエリ言語: SQL と CQL

最後に、実際にデータをどのように操作するかという問題があります。 MySQL は SQL を使用します。SQL は広く使用されている標準言語であり、データのクエリ、結合、集計のための多くの機能を備えています。 Cassandra は CQL と呼ばれる独自の言語を使用します。これは SQL に似ていますが、いくつかの制限があります。シンプルさとパフォーマンスのために、高度なクエリ機能の一部を犠牲にしています。

MySQL と Cassandra についてのユーザーと開発者の意見

コミュニティからのフィードバックと実際のテストに基づいたいくつかの視点を次に示します:

パフォーマンスの比較: 簡単な操作

一般的な観察の 1 つは、Cassandra は単純な操作の場合 MySQL よりも遅い傾向があるということです。たとえば、ユーザーは基本的な書き込み操作の実行時に次のパフォーマンス メトリクスを報告しました:

• MySQL:
  • 単一挿入: 0.0002 秒
  • 1000 挿入: 0.1106 秒
• カサンドラ:
  • 単一挿入: 0.005 秒
  • 1000 挿入: 1.047 秒

これらの結果は、単純な単一ノードの書き込み操作では、MySQL が Cassandra よりも大幅に優れていることを示しています。この観察は、Cassandra の強みは、単一ノードのパフォーマンスに優れているというよりも、分散システム全体で大規模なデータと大量の書き込み操作を処理することにあるという一般的なコンセンサスと一致しています。

スケーリングと分散システム

開発者は、高可用性と水平スケーラビリティが必要なシナリオにおける Cassandra の利点を強調することがよくあります。 MySQL は、構造化データと複雑なクエリを処理する単一ノードでは非常に優れたパフォーマンスを発揮しますが、複数のノードにまたがって拡張する場合には課題に直面します。一方、Cassandra は、クラスターにノードを追加することで簡単にスケールアウトし、パフォーマンスを損なうことなくデータを分散できるように設計されています。

開発者の詳細な洞察

最小限のデータと単一ノードを使用したパフォーマンス テストは誤解を招く可能性があることを認識することが重要です。 Cassandra のアーキテクチャは、分散型の大規模展開向けに最適化されています。単純な単一ノードのベンチマークは、分散型の性質と高可用性が発揮される現実世界のマルチノード設定におけるシステムの機能を反映していないことがよくあります。

MySQL と Cassandra の使用ケース

MySQL の使用例 (Five を使用すると、これらのいずれかをより速く構築できます):

1. コンテンツ管理システム (CMS)
2. 電子商取引アプリケーション
3. 金融アプリケーション
4. ビジネス アプリケーション

Cassandra の使用例:

1. 時系列データ (ログやセンサー データなど)
2. リアルタイムビッグデータ分析
3. IoT (モノのインターネット) アプリケーション
4. 一定の可用性と低遅延アクセスを必要とするアプリケーション

よくある質問: MySQL と Cassandra

カサンドラはまだ使用されていますか?

Cassandra は今でも多くの企業、特にビッグ データやリアルタイム アプリケーションを扱う企業にとって頼りになる選択肢です。これは、高可用性、スケーラビリティ、耐障害性が不可欠な業界で特に人気があります。

Netflix を例に考えてみましょう。複数のデータセンターにわたるデータの処理には Cassandra を利用しています。大量のユーザーが 24 時間コンテンツをストリーミングしているため、対応できるデータベースが必要です。 Cassandra はノード間でデータを効率的に分散し、高可用性を維持できるため、ニーズに適合します。

SQL 上で Cassandra を使用するのはどのような場合ですか?

大量の書き込みを迅速に処理し、レイテンシーを低く抑え、簡単にスケールアウトする必要があるアプリケーションを構築している場合は、従来の SQL データベースよりも Cassandra の方が良い選択肢になる可能性があります。 Cassandra は、構造化された形式に必ずしもきちんと収まらない大量のデータを扱う分散システムで威力を発揮するように設計されています。

Cassandra の大きな利点の 1 つは、高可用性と耐障害性を維持できることです。クラスター内のノードの 1 つがダウンしても、Cassandra は休むことなく続行できます。また、データが増加し始めたら、クラスターにノードを追加するだけで、パフォーマンスを犠牲にすることなく増加した負荷に対処できます。

したがって、常時接続する必要があり、大量の書き込みを処理でき、データの増加に応じて迅速にスケールアウトする必要があるアプリケーションに取り組んでいる場合は、Cassandra を検討する価値があります。

MySQL は NoSQL より優れていますか?

構造化データを扱っており、強力な一貫性と ACID 準拠を確保しながら複雑なクエリを実行する必要がある場合は、おそらく MySQL が最適です。これは長い間存在しており、この種のシナリオに適しています。

一方、大量の非構造化データを扱っていて、複数のサーバーにわたる高い書き込みパフォーマンス、スケーラビリティ、フォールト トレランスが主な優先事項である場合は、Cassandra のような NoSQL データベースの方が適している可能性があります。これらは、この種の分散環境を処理できるように設計されており、水平方向に非常に簡単に拡張できます。

Cassandra を使用すべきでない場合は?

Cassandra は、複雑なクエリ、強整合性、または ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) プロパティに準拠したトランザクションを必要とするアプリケーションには適していない可能性があります。アプリケーションが複雑な結合や集計に大きく依存しており、すべての操作で即時の一貫性が必要な場合は、MySQL などの従来の SQL データベースの方が適しています。

MySQL と Cassandra の簡単な答え

MySQL は、構造化データ、複雑なクエリ、ACID 準拠との強力な一貫性を必要とするアプリケーションに最適なリレーショナル データベース管理システムです。これは、事前定義されたスキーマとトランザクション集中型の操作を使用するアプリケーションに最適です。

Cassandra は、高い書き込みスループット、低いレイテンシ、シームレスな水平スケーラビリティを目的に設計された NoSQL データベースです。これは、分散システム全体での高可用性とフォールト トレランスを必要とする、大量の非構造化データを処理するアプリケーションに最適です。

従来の構造化データ アプリケーションには MySQL を選択し、スケーラブルで高性能な分散データ環境には Cassandra を選択してください。