Cassandra contre MongoDB : Connaître les différences

Bienvenue dans cette analyse approfondie de deux piliers des bases de données : Apache Cassandra et MongoDB. Développeurs, préparez-vous ! J’ai conçu cet article pour vous aider à prendre une décision éclairée pour vos projets futurs.

Aujourd’hui, avec l’essor des bases de données NoSQL, de nombreuses organisations se sont tournées vers ces solutions. Parmi les nombreuses options disponibles, Apache Cassandra et MongoDB se distinguent comme des choix privilégiés pour un grand nombre.

Commençons par une présentation de Cassandra, puis poursuivons avec MongoDB. Enfin, en comparant ces deux bases de données NoSQL réputées en termes de modèle de données, d’indexation, de langage de requête, de transactions, de concurrence, de sécurité, de haute disponibilité et d’évolutivité, je m’efforcerai de fournir aux développeurs un guide clair et une meilleure compréhension de leurs différences fondamentales.

Sans plus attendre, plongeons dans l’univers des bases de données NoSQL et explorons les atouts et les capacités de ces deux acteurs majeurs : Apache Cassandra et MongoDB. Que le combat commence !

Aperçu d’Apache Cassandra

De nombreuses organisations recherchent une solution garantissant disponibilité et évolutivité sans sacrifier les performances lorsqu’elles choisissent une plateforme pour la gestion et le stockage de données critiques. La réponse à ce besoin est Apache Cassandra !

Apache Cassandra est une base de données NoSQL open source. Grâce à ses fonctionnalités comme l’évolutivité linéaire et la sécurité, Cassandra a su se faire une place de choix sur le marché des technologies de l’information.

Un autre atout notable est que Cassandra prend en charge une faible latence, ce qui signifie qu’elle peut résister à une panne complète d’un centre de données sans perte de données. De plus, Cassandra peut suivre les opérations DML, DDL et DCL avec un impact minimal sur les performances de la charge de travail.

Pour mieux cerner Cassandra, il est également important de s’intéresser à son histoire. Cassandra a été développé par Avinash Lakshman pour alimenter la fonction de recherche de la boîte de réception de Facebook. Face à la demande croissante pour une base de données robuste et distribuée, Facebook a publié Cassandra en tant que projet Open Source, qui est ensuite devenu un projet incubateur Apache.

Concernant son modèle de données, Cassandra combine des éléments des bases de données clé-valeur et tabulaires. Les données sont stockées dans des lignes, chaque ligne appartenant à une table. La clé de partition et les colonnes restantes forment la clé primaire de Cassandra. Cette conception unique permet une organisation efficace des données au sein de chaque partition, et des colonnes spécifiques peuvent être indexées séparément, ce qui accélère l’accès aux données.

Pour une meilleure organisation, les applications peuvent contrôler le tri des colonnes. Cette approche spécifique assure une récupération de données efficace et évolutive dans l’environnement distribué de Cassandra. Pour être précis, dans Cassandra, une table est une sorte de carte distribuée indexée par une clé.

Je présente ici une représentation graphique des fonctionnalités clés de Cassandra pour une compréhension plus claire. Veuillez vous référer à l’image ci-dessous :

Avant de clore cette section sur Apache Cassandra, il est crucial de mentionner un aspect notable : CQL (Cassandra Query Language) ! CQL a révolutionné l’interaction des utilisateurs avec la base de données.

Son interface conviviale en fait une version simplifiée de SQL. Grâce à CQL, Cassandra est devenue plus intuitive et accessible à un plus grand nombre. Vous pouvez également utiliser les outils de surveillance Apache Cassandra pour observer en détail les performances de votre base de données.

Passons maintenant à MongoDB pour explorer ses atouts et ses capacités remarquables.

Présentation de la base de données Mongo

Dans cette partie, je vais vous présenter MongoDB, en abordant ses informations et ses fonctionnalités clés. MongoDB s’est forgé une réputation de base de données parmi les plus fiables, ce qui en fait un choix prisé et polyvalent pour la gestion de données NoSQL.

À l’origine, une entreprise de logiciels américaine, « 10gen », a commencé à développer MongoDB en 2007 comme un produit PaaS. Le projet Mongo est ensuite passé à un modèle de développement open source et a été officiellement publié le 11 février 2009. Par la suite, « 10gen » a changé son nom pour devenir MongoDB Inc, reflétant l’objectif principal de cette base de données.

MongoDB se distingue par son modèle de données flexible basé sur des documents, stockant les informations au format BSON (Binary JSON). Cette approche unique permet à MongoDB de gérer efficacement les données semi-structurées et non structurées, ce qui la rend particulièrement adaptée aux applications dont les besoins évoluent rapidement. MongoDB s’avère être la solution idéale pour les projets dynamiques.

Vous pouvez utiliser MongoDB avec les services cloud gérés de MongoDB Atlas. Vous avez également la possibilité de choisir l’édition MongoDB Community, qui est open source et gratuite.

Pour les besoins des entreprises, MongoDB propose l’abonnement MongoDB Enterprise Advanced. Cet abonnement fournit des fonctionnalités supplémentaires, une assistance et des options de sécurité avancées, ce qui le rend idéal pour les entreprises ayant des applications critiques.

J’ai déjà évoqué de nombreux aspects de MongoDB, mais il y a un point essentiel que je souhaite souligner : MongoDB prend en charge la concurrence via un verrouillage optimiste et au niveau du document. Mais ce n’est pas tout ! MongoDB vous offre la possibilité d’effectuer des requêtes complexes sur les données.

Ce qui fait de MongoDB une base de données puissante et polyvalente, c’est son langage de requête, capable de prendre en charge divers opérateurs, agrégations et projections. Ces fonctionnalités et capacités de requête font de MongoDB un choix de premier ordre pour les développeurs.

Je vais maintenant aborder les principales caractéristiques de MongoDB, qui vous aideront à tirer des conclusions. Veuillez prendre connaissance des points importants ci-dessous, présentés de manière accessible :

✅ Requêtes ad hoc pour des analyses en temps réel avec des résultats dépendants de variables.

✅ Indexation appropriée pour une exécution et des performances optimisées des requêtes.

✅ Réplication pour une meilleure disponibilité, stabilité et reprise après sinistre des données.

✅ Sharding pour la distribution de grands ensembles de données sur plusieurs fragments, garantissant l’évolutivité.

✅ Équilibrage de charge pour gérer les demandes de lecture et d’écriture simultanées, afin d’améliorer les performances et la cohérence.

Dans l’ensemble, MongoDB est un concurrent sérieux pour Apache Cassandra. Au fil du temps, MongoDB a fait ses preuves à tous les niveaux. Les développeurs apprécient particulièrement MongoDB en raison de ses performances et de sa sécurité. Passons maintenant au duel entre les deux géants pour déterminer le vainqueur.

Différences entre MongoDB et Cassandra

Apache Cassandra et MongoDB sont les bases de données NoSQL les plus populaires, avec des atouts et des caractéristiques distinctes. Cassandra adopte une approche de stockage en colonnes larges, tandis que MongoDB est orientée document.

MongoDB offre diverses options d’indexation, comme les index à champ unique, géospatiaux, composés et textuels, alors que Cassandra prend en charge les index secondaires, avec certaines limitations. Il est également important de noter que le langage de requête diffère entre les deux bases de données. Cassandra utilise CQL, alors que MongoDB emploie MQL (MongoDB Query Language).

La conception distribuée et l’évolutivité linéaire de Cassandra sont des atouts majeurs pour une évolutivité et une disponibilité élevées, tandis que MongoDB prend en charge les ensembles de réplication pour une haute disponibilité. En ce qui concerne les offres cloud, MongoDB se distingue avec MongoDB Atlas, alors que Cassandra ne propose pas de service géré dédié.

Le choix entre Cassandra et MongoDB dépend des exigences spécifiques de l’application et de ses besoins en gestion de données. Cassandra excelle dans l’architecture distribuée et la haute disponibilité, ce qui la rend adaptée aux applications à grande échelle. D’un autre côté, le modèle de données flexible de MongoDB, son langage de requête puissant, ses options d’indexation et sa prise en charge des transactions ACID en font un choix populaire pour divers cas d’utilisation.

J’ai pensé à inclure cette section pour une meilleure compréhension et une clarification. Les différences sont présentées sous forme de tableau, ce qui peut vous servir de guide utile.

Ce tableau compare de manière concise les principales différences entre Cassandra et MongoDB. Le choix entre ces deux bases de données dépend des exigences et des préférences spécifiques de chaque projet.

Derniers mots

De nombreuses organisations font confiance à ces deux bases de données en fonction de leurs besoins spécifiques. Des entreprises comme Apple, Netflix, Airbnb et Uber, par exemple, utilisent Apache Cassandra comme base de données.

D’un autre côté, des entreprises comme Adobe, IBM, Bosch et LinkedIn ont choisi MongoDB pour leurs projets. L’avenir des deux bases de données est prometteur. Cassandra va sans doute continuer à se développer dans le domaine de l’IoT, tandis que l’avenir de MongoDB pourrait impliquer l’intégration de capacités d’apprentissage automatique pour permettre une analyse avancée des données et la modélisation prédictive au sein de la base de données.

Cassandra et MongoDB devraient continuer à évoluer et à étendre leurs capacités pour répondre aux demandes croissantes des applications modernes basées sur les données, et offrir des solutions toujours plus performantes aux entreprises et aux développeurs du monde entier. Le choix dépendra de vos besoins spécifiques et de vos exigences en matière d’évolutivité. Choisissez avec discernement !

Je vous invite ensuite à consulter un article détaillé sur la comparaison MongoDB vs MariaDB vs MySQL.