Forskelle mellem Cassandra vs Redis
Cassandra og Redis bruger begge normalt til at hente og lagre enorme data meget hurtigt og hjælpe med at fuldføre live streaming med enorme data nemt.
Da Cassandra er et Apache-produkt, så en af de store fordele ved at bruge Cassandra er det at støtte HiveQL (SQL som syntaks). Cassandra følger strukturen i den normale søjle / tabelformatorienterede database, som meget godt understøttes af det historiske RDMS. Det understøtter heller ikke fuld CAP (Konsistens, tilgængelighed og partitionstolerance), kan overveje det samme som AP (tilgængelighed og partitionstolerance). Antag, at du har et forretningskrav til at skrive eller gemme flere data i systemet snarere læse data, så er Cassandra en af de gode muligheder. Derfor er Cassandra for populær hos nogle specifikke brancher som bank eller finans, hvor den normale holdning til at skrive mere end læsning (overvejer hele data inklusive transaktionsdata).
Redis er hurtigere end Cassandra i form af big data indhentning og lagring især i tilfælde af live streaming. Redis vedligeholdt normalt en disk, der er sikkerhedskopieret i hukommelsesdatabasen. Det opretholdt normalt master-slave-arkitektur (som følgende en linje med Hadoop Architecture). Og det meget interessante punkt fulgte det hovedsageligt CP (betyder konsistens og partitionstolerance) i CAP (konsistens, tilgængelighed og partitionstolerance) teorem. Hvis en organisation virkelig har hurtige skiftende enorme data, vil det være dejligt at bruge Redis uden at tænke nogen anden mulighed. Men som Radis hovedsageligt i hukommelsesdatabasen skulle det have en tilnærmet estimering af datastørrelse, som tager hensyn til hukommelsesstørrelse og alt sammen. For enhver form for analyse med reelle data og integrering af streaming i realtid med enorme data, er Redis altid en fantastisk mulighed for enhver branche.
Nu er det en af de største bekymringer for enhver softwarearkitekt at vælge et nøjagtigt værktøj til behandling af enorm live-date baseret på industriens krav. Nogle gange for en bestemt organisation har to forskellige slags krav, hvor det kan være nødvendigt at følge både Cassandra og Redis.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Cassandra vs Redis (Infographics)
Nedenfor er Top 6-sammenligningen mellem Cassandra vs Redis
De vigtigste forskelle mellem Cassandra vs Redis
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver nøglen Forskelle mellem Cassandra vs Redis
- Cassandra har været at foretrække at skrive mere og læse mindre situation. Mens Redis altid bruges til hurtigt ændrede data om både skrivning og læsning.
- Cassandra kan indeholde enorme data i et tabelformat, der understøtter HiveQL (SQL-lignende sprog), mens Redis lagrer dataene som et nøgleværdipar, som normalt ikke understøtter noget SQL-lignende sprog.
- Cassandra har helt skrevet på Java-sprog, mens Redis er skrevet i C, C ++.
- Cassandra fulgte normalt diskbundet i hukommelsesdatabasen, mens Redis fulgte efter disk, der blev bakket op i hukommelsesdatabasen.
- Sammenlign med CAP (konsistens, tilgængelighed og partitionstolerance) teorem, Cassandra efter AP (tilgængelighed og partitionstolerance), mens Redis følger CP (konsistens og partitionstolerance).
- Disk swap kan være muligt for Cassandra, så har betydning for VM eller Disk store, hvorimod VM og Disk Store opgives for Redis som i øjeblikket, disk swap er ikke tilgængelig for Redis.
- Cassandra er en afstemelig afvejningspolitik i tilfælde af distribution og replikation (N, R, W). Mens Redis følger korrekt Master-Slave-replikation i hukommelsesdatabasen.
- Da Cassandra understøttede det normale sprog for forespørgselstypen, så kan forespørgsel efter søjle eller række veritytaster eller ethvert datasøgningskriterium let nås. Mens Redis altid returnerer enkel værdi eller hash-tabeller ved nøgle, da det altid gemmer data som nøgleværdipar.
- Cassandra følger store tabeller som funktioner, det holder med kolonne eller kolonne familier til listen over data. Mens Redis ikke har søjlekoncept, lagrede det data som nøgleværdipar altid.
- Til udførelse af alle rækkefølgeforespørgsler vil Redis altid være bedre, da den har sorteret indstillingsmulighed med tabel med høj score-tabel, hvorimod Cassandra skal skrive en ordentlig forespørgsel for at hente disse data, der er dyre og ikke meget hurtigt som Redis.
- Redis har nogle specielle værktøjer som har sat, har lister, har hash, der hjælper til at gøre union, forskel, inter-sektor, returnere kø eller blokere POP, returnere et objekt med flere felter. Mens Cassandra har brug for altid at skrive forespørgsler for at gøre det samme.
Cassandra vs Redis sammenligningstabel
Nedenfor er sammenligningstabellen mellem Cassandra vs Redis
| GRUNDLÆGGELSE FOR
SAMMENLIGNING | Cassandra | Redis |
| Skrevet i | Java-programmeringssprog | C, C ++ Programmeringssprog |
| Hovedværktøj | Opbevar enorme datasæt nemt næsten som SQL. | Lagring og læsning af enorme data er meget hurtig. |
| Licens | Apache-bevislicens. | BSD leverer licens. |
| protokol | Sparsomhed, binær CQL3 | Telnet-lignende og altid binær sikker. |
| Bedst brugt | Hvis kravet om at skrive data mere end læsning, er Cassandra altid en vidunderlig mulighed når som helst. Og hvis alle komponenter i det leverede system, der er oprettet i Java, så vil Apache-ting som Cassandra igen være et automatisk valg. | Hvis et krav om at ændre enorme data meget ofte og hurtigt, er Redis den rigtige mulighed for altid at vælge. Men databasestørrelse for Redis kan altid forudses, størrelse skal opretholdes pr. Hukommelsesstørrelse. |
| Eksempel | Industri, hvor det hovedsageligt kræves at skrive hurtigere end læst altid, som f.eks. Bankvirksomhed, finansiel industri. | For enhver realtidsaktivitet som aktiekursanalyse. |
Konklusion - Cassandra vs Redis
I betragtning af ovenstående diskussion vil vores endelige konklusion om at vælge Cassandra eller Redis afhænge af slags nedenstående parametre:
Har du brug for nøgleværdieforhold til din nuværende implementering? - Så er Redis altid bedst.
Er der hurtigt ændret data? - Igen er Redis det bedste valg.
Hvis Skriv ville være mere end læsning? - Cassandra vil være det bedste valg.
Hvis Read er mere end at skrive eller arbejde med meget hyppige data? - Så er Redis et godt valg.
I betragtning af fejltolerancemulighed - så er Cassandra lidt bedre end Redis, da den fulgte korrekt Hadoop-arkitektur.
I tilfælde af data om persistens-session - Redis vil være bedre.
En endelig konklusion er, at hvis en organisation har brug for at gemme enorme data og bruge de samme til at analysere rapporten i et tidsplan, vil Cassandra være en meget god mulighed for enhver betingelse.
Men hvis Organisation ønsker at generere analyser af aktuelle live streaming-data hver gang, er tydeligvis Redis altid den bedste mulighed. Fordi Redis alligevel er hurtigere end Cassandra i tilfælde af at læse og skrive enorme data, især live streaming data.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Cassandra vs Redis, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- HBase vs Cassandra - Hvilken der er bedre (Infographics)
- Java vs Python - Top 9 vigtige sammenligninger, du skal lære
- Hadoop vs Cassandra - Find ud af de 17 fantastiske forskelle
- Hadoop vs Cassandra - Find ud af de 17 fantastiske forskelle