Diferenças entre Cassandra e Elasticsearch

O Apache Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados No-SQL de código aberto e distribuído gratuitamente, desenvolvido e projetado para lidar com dados de larga escala em servidores de mercadorias distribuídos. Ele suporta o banco de dados Cassandra do sistema operacional de plataforma cruzada, que oferece alta disponibilidade e zero pontos únicos de falha. Também ganha no caso de escalabilidade. O Apache Elasticsearch é um sistema de banco de dados Search Engine e NoSQL baseado no Apache Lucene Elasticsearch, que foi completamente escrito usando a linguagem de programação Java. O Elasticsearch fornece um mecanismo de pesquisa de texto completo distribuído com documentos estruturados em JSON sem esquema.

Comparação cara a cara entre Cassandra x Elasticsearch

Abaixo está a comparação top 10 entre o Cassandra vs Elasticsearch

Principais diferenças entre Cassandra x Elasticsearch

Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Cassandra e Elasticsearch

  • O Apache Cassandra foi desenvolvido pela Apache Software Foundation, que foi lançado inicialmente no ano de 2008. O Apache Elasticsearch foi desenvolvido pela Elastic e licenciado sob a Apache License 2.0. Cassandra foi desenvolvido por Shay Banon.
  • Os principais objetivos do banco de dados Cassandra a No SQL são estruturas simples de design, alta disponibilidade e dimensionamento horizontal, etc. Comparados aos bancos de dados relacionais, os bancos de dados No SQL suportam consultas e transações poderosas seguindo as propriedades ACID (Atomicity, Consistency, Isolation e Durability).
  • O Elasticsearch é uma pesquisa RESTful baseada nas APIs de arquitetura REST (Representational State Transfer), que é altamente útil na análise baseada em texto e na filtragem de informações necessárias dos dados estruturados ou não estruturados.
  • O Apache Cassandra possui escalabilidade elástica, desempenho linear rápido, arquitetura facilmente distribuída, consultas e suporte a transações mais rápidos, recursos de leitura e gravação mais rápidos. Foi desenvolvido inicialmente no Facebook para pesquisar as mensagens na Caixa de entrada e foi tornado open source posteriormente pelo Facebook. O Cassandra possui uma linguagem de consulta chamada CQL, que é a linguagem de consulta do Cassandra.
  • O Elasticsearch possui inúmeras aplicações no campo da análise de dados, onde pode ser integrado a várias ferramentas em termos de armazenamento e indexação de dados. Os índices podem ser criados e as consultas podem ser executadas em uma pesquisa Elastic, instalando e configurando a Elasticsearch. É baseado principalmente na API REST.
  • O Apache Cassandra possui os principais componentes principais, como Nó, datacenters, tabelas de memória, clusters, logs de confirmação, etc., enquanto o Cassandra Query Language é usado para operações de leitura / gravação. O Elasticsearch é baseado no Lucene e terá um poderoso recurso de pesquisa de indexação com um recurso de pesquisa de texto completo.
  • O Nó Apache Cassandra armazena dados nele e seus datacenters consistem em todos os nós, enquanto o Elasticsearch expõe APIs Java e HTTP na forma de um método HTTP GET para fornecer capacidade de pesquisa na forma de recuperação de dados.
  • O cluster Apache Cassandra é distribuído por diferentes máquinas para lidar com falhas e mantém as réplicas para manter as operações e transações com alta disponibilidade, enquanto o Elasticsearch trabalha em uma pesquisa distribuída Restful enviando dados como documentos usando as APIs (Application Programming Interfaces).
  • O Apache Cassandra possui um fator de replicação que define o número de cópias de dados em diferentes máquinas para receber várias cópias de dados para manter a tolerância a falhas e a alta disponibilidade, enquanto o Elasticsearch distribuiu armazenamento de documentos para alimentar os aplicativos com a plataforma de documentos orientada a JSON.
  • O Apache Cassandra tem a facilidade de adicionar colunas quando e onde quiser, além dos sistemas de banco de dados baseados na tradição, enquanto o Elasticsearch pode adicionar dados na forma de documentos nos formatos JSON por meio de APIs baseadas em REST.,
  • O Apache Cassandra lida com dados não estruturados e possui um esquema flexível para lidar com operações de leitura e gravação de dados, enquanto o Elasticsearch lida com dados de formato documentados baseados em JSON.
  • O Apache Cassandra é uma ampla arquitetura de armazenamento baseada em colunas, baseada nas tecnologias Big Data e no banco de dados Dynamo DB, enquanto o Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa moderno, distribuído e com base em Restful, baseado no Apache Lucene.
  • O Apache Cassandra obteve menos em termos de classificação do mecanismo de banco de dados em termos de popularidade e tendências, enquanto o Elasticsearch tem mais classificações em comparação ao Cassandra.
  • O Apache Cassandra foi lançado inicialmente em fevereiro de 2008, enquanto o Elasticsearch foi lançado inicialmente em abril de 2008 e o Cassandra e o Elasticsearch foram escritos em Java.
  • O Apache Cassandra suporta sistemas operacionais Linux, OS X, Windows e BSD, enquanto o Elasticsearch suporta todos os sistemas operacionais com a máquina virtual Java instalada.
  • O Apache Cassandra suporta a maioria das linguagens de programação populares orientadas a objetos, como C #, C ++, Java, Go, Erlang, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, Scala etc., enquanto o Elasticsearch suporta.NET, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python.

Tabela de comparação entre Cassandra vs Elasticsearch

Abaixo estão as listas de pontos, descreva as diferenças entre Cassandra e Elasticsearch

BASE PARA

COMPARAÇÃO

CASSANDRA

ELASTICSEARCH
LicençaOpen Source Nenhum banco de dados SQL desenvolvido pela Apache Open Source ProjectsMecanismo de busca de código aberto e nenhum banco de dados SQL desenvolvido pelo Facebook e disponibilizado
Meio AmbienteFornecido por projetos Apache e útil para ambientes distribuídosSuporte multiplataforma e usado para um ambiente distribuído.
atuaçãoOferece alto desempenho linear e escalonávelAlta disponibilidade e capacidade de pesquisa rápida baseada em índice.
EscalabilidadeAlta escalabilidadeTempo de execução de consultas mais rápidos e alta escalabilidade.
PreçosCódigo aberto e depende da implementaçãoOpen Source e depende da eficiência dos algoritmos implementados.
RapidezMais rápido para consultas de scripts menoresMais rápido devido à pesquisa e armazenamento de índices eficientes.
Velocidade da consultaCapacidade de execução de múltiplas consultas.Acelere consultas e capacidade de transação.
Integração de dadosRápido e flexível com diferentes ferramentas.Ofereça suporte a várias ferramentas de terceiros em redes distribuídas.
Formato de dadosSem SQL, formatos de dados SON.Suporta formatos de dados complexos, como JSON, NoSQL etc.
Fácil de usarMais fácil de escrever scripts e consultas.Mais fácil de escrever consultas e transações, pois é baseado na API REST.

Conclusão - Cassandra vs Elasticsearch

O Apache Cassandra é um sistema de banco de dados sem SQL e o Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa e um sistema de banco de dados sem SQL, onde o Elasticsearch é claramente um vencedor em termos dos bancos de dados orientados a objetos ou no SQL mais recentes baseados no Lucene desenvolvido pela Apache, o que é um bom mecanismo de pesquisa baseado em índice. Em termos de escalabilidade de desempenho e recursos, o Apache Cassandra pode ser considerado o melhor banco de dados no caso de grandes quantidades de dados a serem manipuladas.

Na maioria dos casos, o Elasticsearch tem sido a melhor opção para o sistema de banco de dados No SQL, pois possui o recurso adicional de capacidade do mecanismo de pesquisa em comparação com outros sistemas de banco de dados No SQL do mercado.

As vantagens do Elasticsearch é que ele foi baseado no Apache Lucene, uma biblioteca de recuperação de dados completamente desenvolvida em Java, um mecanismo de pesquisa baseado em texto com recursos completos, com indexação e escalabilidade de alto desempenho. Isso dá muita popularidade para o Elasticsearch comparado ao Cassandra.

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Big Data