Diferencias entre Cassandra vs Redis
Cassandra y Redis normalmente las usan para buscar y almacenar grandes cantidades de datos muy rápidamente y ayudan a completar la transmisión en vivo con grandes cantidades de datos fácilmente.
Como Cassandra es un producto de Apache, uno de los grandes beneficios de usar Cassandra es que admite HiveQL (sintaxis similar a SQL). Cassandra sigue la estructura de la base de datos normal orientada al formato de columna / tabla que está muy bien respaldada por el RDMS histórico. Tampoco admite CAP completo (consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición), puede considerar lo mismo que AP (disponibilidad y tolerancia de partición). Supongamos que tiene un requisito comercial para escribir o almacenar más datos en el sistema en lugar de leer datos, entonces Cassandra será una de las buenas opciones. Es por eso que Cassandra es demasiado popular en algunas industrias específicas, como la banca o la financiera, donde la actitud normal es escribir más que leer (considerando datos completos, incluidos los datos de transacciones).
Redis es más rápido que Cassandra en forma de recuperación y almacenamiento de big data, especialmente en el caso de la transmisión en vivo. Redis normalmente mantenía una base de datos en memoria respaldada por disco. Normalmente mantenía la arquitectura maestro-esclavo (como la siguiente línea con Hadoop Architecture). Y el punto muy interesante, siguió principalmente a CP (significa consistencia y tolerancia de partición) en el teorema CAP (consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición). Si una organización realmente tiene una gran cantidad de datos que cambian rápidamente, será genial usar Redis sin pensar en ninguna otra opción. Pero como Radis se encuentra principalmente en la base de datos de memoria, debe tener una estimación aproximada del tamaño de los datos, que considera el tamaño de la memoria y todo. Para cualquier tipo de análisis con datos reales e integrar la transmisión de datos en tiempo real con datos enormes, Redis siempre será una gran opción para cualquier industria.
Ahora es una de las grandes preocupaciones para cualquier arquitecto de software elegir una herramienta exacta para procesar una gran fecha en vivo según los requisitos de la industria. A veces, para una organización específica, hay dos tipos diferentes de requisitos en los que puede ser necesario seguir tanto a Cassandra como a Redis.
Comparación cabeza a cabeza entre Cassandra vs Redis (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 6 principales entre Cassandra vs Redis
Diferencias clave entre Cassandra vs Redis
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Cassandra y Redis
- Cassandra ha sido preferible escribir más y leer menos situación. Mientras que Redis siempre se usa para datos que cambian rápidamente tanto en escritura como en lectura.
- Cassandra puede almacenar datos enormes en un formato tabular que admite HiveQL (lenguaje similar a SQL), mientras que Redis almacena los datos como un par clave-valor que normalmente no admite ningún lenguaje similar a SQL.
- Cassandra ha escrito completamente en lenguaje Java, mientras que Redis ha escrito en C, C ++.
- Cassandra normalmente seguía la base de datos en memoria vinculada al disco, mientras que Redis seguía la base de datos en memoria respaldada por disco.
- Compare con el teorema CAP (Consistencia, Disponibilidad y Tolerancia de Partición), Cassandra sigue AP (Disponibilidad y Tolerancia de Partición) mientras que Redis sigue CP (Consistencia y Tolerancia de Partición).
- El intercambio de discos puede ser posible para Cassandra, por lo que tiene importancia en VM o Disk store, mientras que VM y Disk Store están abandonados para Redis, ya que actualmente, el intercambio de discos no está disponible para Redis.
- Cassandra es una política de compensación sintonizable en caso de distribución y replicación (N, R, W). Mientras que Redis sigue la base de datos en memoria de replicación maestro-esclavo adecuada.
- Como Cassandra admitió el lenguaje de tipo de consulta normal, la consulta por columna o rango de claves de verdades o cualquier criterio de búsqueda de datos puede ser fácilmente accesible. Mientras que Redis siempre devuelve valores simples o tablas hash por clave, ya que siempre almacena los datos como par clave-valor.
- Cassandra sigue una tabla grande como características, que contiene columnas o familias de columnas para la lista de datos. Mientras que Redis no tiene un concepto de columna, siempre almacenó datos como pares clave-valor.
- Para ejecutar cualquier consulta de rango, Redis siempre será mejor, ya que ha ordenado la opción de configuración con una estructura de tabla de puntaje alto, mientras que para Cassandra necesita escribir una consulta adecuada para obtener esos datos que son costosos y no tan rápidos como Redis.
- Redis tiene alguna utilidad especial como ha establecido, tiene listas, tiene hashes que ayudan a hacer unión, diferencia, intersectorial, devolver cola o bloquear POP, devolver un objeto de múltiples campos. Mientras que para Cassandra siempre necesitamos escribir consultas para hacer lo mismo.
Tabla comparativa de Cassandra vs Redis
A continuación se muestra la tabla de comparación entre Cassandra vs Redis
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Cassandra | Redis |
| Escrito en | Lenguaje de programación Java | Lenguaje de programación C, C ++ |
| Utilidad principal | Almacene grandes conjuntos de datos fácilmente casi como SQL. | Almacenar y leer grandes cantidades de datos es muy rápido. |
| Licencia | Licencia de prueba de Apache. | Licencia de suministro de BSD. |
| Protocolo | Ahorro, binario CQL3 | Telnet gusta y siempre binario seguro. |
| Mejor utilizado | Si el requisito de escribir datos es más que leer, entonces Cassandra siempre es una opción maravillosa en cualquier momento. Y si todos los componentes del sistema proporcionado se configuran en Java, entonces, nuevamente, las cosas de Apache como Cassandra serán una elección automática. | Si se requiere cambiar datos enormes con mucha frecuencia y rapidez, entonces Redis es la opción correcta para elegir siempre. Pero el tamaño de la base de datos para Redis siempre será previsible, el tamaño debe mantenerse según el tamaño de la memoria. |
| Ejemplo | Industria donde se requiere principalmente escribir más rápido que leer siempre, como por ejemplo Banca, Industria financiera. | Para cualquier actividad en tiempo real como el análisis de precios de acciones. |
Conclusión - Cassandra vs Redis
Teniendo en cuenta la discusión anterior, nuestra conclusión final de elegir Cassandra o Redis dependerá del tipo de parámetros a continuación:
¿Necesita una relación clave-valor para su implementación actual? - Entonces Redis siempre es lo mejor.
¿Hay cambios rápidos en los datos? - Nuevamente, Redis es la mejor opción.
Si escribir sería más que leer? - Cassandra será la mejor opción.
Si Leer es más que escribir o trabajar con datos muy frecuentes? - Entonces Redis será una buena opción.
Considerando la opción de tolerancia a fallas, entonces Cassandra será un poco mejor que Redis, ya que siguió la arquitectura adecuada de Hadoop.
En caso de persistencia de datos de sesión, Redis será mejor.
Una conclusión final es que, si una organización necesita almacenar grandes cantidades de datos y utilizar los mismos para analizar informes en un intervalo de tiempo programado, Cassandra será una muy buena opción para cualquier condición.
Pero si la Organización quiere generar análisis sobre los datos actuales de transmisión en vivo cada vez, entonces obviamente Redis es siempre la mejor opción. Porque Redis es más rápido que Cassandra de todos modos en caso de leer y escribir grandes datos, especialmente datos de transmisión en vivo.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de Cassandra vs Redis, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- HBase vs Cassandra - Cuál es mejor (infografía)
- Java vs Python: las 9 principales comparaciones importantes que debes aprender
- Hadoop vs Cassandra - Descubre las 17 increíbles diferencias
- Hadoop vs Cassandra - Descubre las 17 increíbles diferencias