Skillnader mellan Cassandra vs Redis
Cassandra och Redis brukar båda normalt för att hämta och lagra enorma data mycket snabbt och hjälper till att komplettera liveströmning med enorma data enkelt.
Eftersom Cassandra är en Apache-produkt, så är det en av de stora fördelarna med att använda Cassandra att stödja HiveQL (SQL som syntax). Cassandra följer strukturen i normal kolumn / tabellformatorienterad databas som mycket väl stöds av den historiska RDMS. Det stöder inte heller full CAP (Konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans), kan överväga samma sak som AP (tillgänglighet och partitionstolerans). Anta att du har ett affärskrav för att skriva eller lagra mer data i systemet snarare läsa data, då kommer Cassandra att vara ett av de goda alternativen. Det är därför Cassandra är för populär bland vissa specifika branscher som bank eller finans där den normala inställningen till att skriva mer än att läsa (med tanke på hela data inklusive transaktionsdata).
Redis är snabbare än Cassandra i form av big data som hämtar och lagrar särskilt när det gäller live streaming. Redis upprätthöll vanligtvis en disk med säkerhetskopierad databas i minnet. Det upprätthöll normalt master-slavarkitektur (som följer en rad med Hadoop Architecture). Och den mycket intressanta punkten, den följde främst CP (betyder konsistens och partitionstolerans) i CAP (konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans) teorem. Om en organisation verkligen har snabba förändringar av enorma data kommer det att vara bra att använda Redis utan att tänka på något annat alternativ. Men som Radis främst i minnesdatabasen borde den ha en ungefärlig uppskattning av datastorlek, med tanke på minnesstorlek och allt. För alla typer av analyser med verklig data och integrera realtidsströmning med enorma data, är Redis alltid ett bra alternativ för alla branscher.
Nu är det ett av de stora problem för alla programvaruarkitekter att välja ett exakt verktyg för att bearbeta enormt livedatum baserat på branschkrav. Ibland för en specifik organisation har två olika typer av krav där det kan behöva följa både Cassandra och Redis.
Jämförelse mellan head och head mellan Cassandra vs Redis (Infographics)
Nedan visas topp 6-jämförelsen mellan Cassandra vs Redis
Viktiga skillnader mellan Cassandra vs Redis
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan Cassandra vs Redis
- Cassandra har föredragit att skriva mer och läsa mindre situation. Medan Redis alltid använts för snabbt förändrade data om både skriva och läsa.
- Cassandra kan ha enorma data i ett tabellformat som stöder HiveQL (SQL-liknande språk), medan Redis lagrar data som ett nyckelvärdespar som normalt inte stöder något SQL-liknande språk.
- Cassandra har helt skrivit på Java-språk, medan Redis skrivit i C, C ++.
- Cassandra följde vanligtvis diskbunden databas i minnet, medan Redis följer efter disk som stöds i minnesdatabasen.
- Jämför med CAP (konsistens, tillgänglighet och partitionstolerans) teorem, Cassandra efter AP (tillgänglighet och partitionstolerans) medan Redis efter CP (konsistens och partitionstolerans).
- Diskbyte kan vara möjligt för Cassandra, så har betydelse för VM eller Disk store, medan VM och Disk Store är övergivna för Redis som för närvarande, diskbyte är inte tillgängligt för Redis.
- Cassandra är en avstämbar avvägningspolicy vid distribution och replikering (N, R, W). Medan Redis följer korrekt Master-Slave-replikering i minnesdatabasen.
- Eftersom Cassandra stödde vanligt språk för frågetyp, så kan frågan efter kolumn eller intervall veritynycklar eller andra datorsökningskriterier lätt nås. Medan Redis alltid returnerar enkla värden eller hashtabeller per nyckel eftersom det lagras data som nyckelvärdespar alltid.
- Cassandra följer stora tabeller som funktioner, det håller kolumn- eller kolumnfamiljer för listan med data. Medan Redis inte har kolumnkoncept, lagrade den data som nyckelvärdespar alltid.
- För att utföra eventuella intervallfrågor kommer Redis alltid att vara bättre eftersom det har sorterat inställningsalternativ med tabellstruktur med hög poäng, medan Cassandra måste skriva en ordentlig fråga för att hämta de data som är kostsamma och inte mycket snabba som Redis.
- Redis har ett speciellt verktyg som har skapat, har listor, har hashes som hjälper till att göra union, skillnad, mellan sektorer, återvända till kö eller blockera POP, returnera ett objekt med flera fält. För Cassandra måste vi alltid skriva frågor för att göra detsamma.
Cassandra vs Redis jämförelsetabell
Nedan är jämförelsetabellen mellan Cassandra vs Redis
| GRUND FÖR
JÄMFÖRELSE | Cassandra | Redis |
| Skrivet i | Java-programmeringsspråk | C, C ++ Programmeringsspråk |
| Huvudverktyg | Spara enorma datasätt enkelt nästan som SQL. | Att lagra och läsa enorma data går mycket snabbt. |
| Licens | Apache-bevisande licens. | BSD som tillhandahåller licens. |
| Protokoll | Sparsamhet, binär CQL3 | Telnet som och alltid binärt säkert. |
| Bäst använt | Om kravet på att skriva data mer än att läsa, är Cassandra alltid ett underbart alternativ när som helst. Och om alla komponenter i det tillhandahållna systemet som är inställda i Java så kommer Apache-saker som Cassandra att vara ett automatiskt val. | Om ett krav på att ändra enorma data mycket ofta och snabbt är Redis det rätta alternativet att alltid välja. Men databasstorlek för Redis är alltid förutsägbar, storleken bör bibehållas enligt minnesstorlek. |
| Exempel | Bransch där främst krav på att skriva snabbare än läs alltid, till exempel bank, finansbransch. | För all realtidsaktivitet som aktiekursanalys. |
Slutsats - Cassandra vs Redis
Med tanke på ovanstående diskussion kommer vår slutliga slutsats att välja Cassandra eller Redis bero på typ av nedanstående parametrar:
Behöver du Key-Value-relation för din nuvarande implementering? - Då är Redis alltid bäst.
Förändras data snabbt? - Återigen är Redis det bästa valet.
Om Skriva skulle vara mer än att läsa? - Cassandra kommer att vara det bästa valet.
Om Läs är mer än att skriva eller arbeta med mycket frekventa data? - Då är Redis ett bra val.
Med tanke på alternativ för feltolerans - då kommer Cassandra lite bättre än Redis eftersom den följde korrekt Hadoop-arkitektur.
Vid data om uthållighetssessioner - Redis kommer att bli bättre.
En slutlig slutsats är att om en organisation behöver lagra enorma data och använda samma för att analysera rapporten i en viss tidsplan, kommer Cassandra att vara ett mycket bra alternativ för alla villkor.
Men om organisationen vill generera analys av aktuell live-streamingdata varje gång är uppenbarligen alltid Redis det bästa alternativet. Eftersom Redis i alla fall är snabbare än Cassandra i händelse av att läsa och skriva enorma data, särskilt liveströmningsdata.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Cassandra vs Redis, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- HBase vs Cassandra - Vilken som är bättre (Infographics)
- Java vs Python - Topp 9 viktiga jämförelser du måste lära dig
- Hadoop vs Cassandra - Ta reda på de 17 fantastiska skillnaderna
- Hadoop vs Cassandra - Ta reda på de 17 fantastiska skillnaderna