怎么進行MongoDB和Cassandra以及HBase三種NoSQL數據庫比較

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Hadoop獲得了許多大數據應用的信譽，但實際情況是，NoSQL數據庫是一直處于更加廣泛部署和更廣泛的發展中的技術。盡管選擇Hadoop作為應用存儲，相對來說更直接簡單。但是，具體采用什么樣的NoSQL數據庫是個值得思考的問題，畢竟，還有超過100種的NoSQL數據庫。

我們應該選擇哪一種？

選擇傾向

“任何像樣規模的企業都會使用各種不同類型的數據存儲技術，為應對各種不同類型的數據。”Martin Fowler認為，現實的情況是你沒有足夠的精力去學習更多的存儲技術。

幸運的是，選擇越來越容易，因為市場主要圍繞在三個NoSQL數據庫上：MongoDB，Cassandra（主要由DataStax開發的，誕生于Facebook），和HBase的（和Hadoop緊密關聯在一起，也被相同社區開發出來）。

補充一點，我故意排除Redis。相對于大數據存儲，它主要用于高速內存緩存數據應用。

從LinkedIn的451研究數據顯示，市場上最具引力的是MongoDB、Cassandra和HBase：

這是LinkedIn的個人資料數據。我們認為是數據存儲引擎，它通過收集工作、搜索等數據，來了解數據庫的熱門程度。而Oracle，SQL Server和MySQL的占據了統治地位，MongoDB的（第5位），Cassandra（第9位），和HBase的（第15位）。

為了更好解釋為什么這三個數據庫技術的如此耀眼，我問的每一個具有代表性的人，以確定它們成功關鍵因素：Kelly Stirman，MongoDB的產品總監;Patrick McFadin，DataStax的Cassandra首席布道師;和Justin Kestelyn，Cloudera高級總監。

但首先，我們需要了解為什么使用NoSQL的原因。

世界由非結構化數據構成

我們生活在一個數據越來越豐富的世界里，但是這些數據都不能整齊的展示在一個RDBMS（Relational Database Management System，關系數據庫管理系）的行和列中。移動、社交和云計算催生了龐大的海量的數據。根據估計，世界上90％的數據是在過去兩年中被創造，以及80％的商業數據是非結構化的。更重要的是，非結構化數據的增長速度是結構化數據的兩倍。

隨著世界的變化，數據管理要求開始超越傳統的關系型數據庫的有效范圍。最早關注這個問題解決方案的機構，包括Web技術的先驅、政府機構、從事信息技術服務的公司。

現在越來越多，形形色色的公司都希望利用類似的NoSQL和Hadoop作為替代品：通過NoSQL來建立業務運營應用，以及Hadoop來創建數據挖掘的應用程序，來幫助公司對商業數據提供有力的研究。

MongoDB：源于開發人員，為開發人員服務

在眾多NoSQL的方案中，MongoDB的Stirman指出，MongoDB的瞄準了適合各種應用的平衡的方法。它的功能接近于傳統的關系型數據庫，MongoDB的用戶不僅可以利用其橫向擴展機器的云基礎架構的優勢，并且，因為它能夠輕松定義各種靈活的數據模型，所以可以支持不同類型的數據集存儲。

MongoDB通常是開發人員第一個嘗試的NoSQL數據庫，因為它是很容易學習。Will Shulman，MongoLab（一個MongoDB服務提供商）的CEO，是這樣說的：

MongoDB中的成功在很大程度上是因為它數據結構存儲的創新，讓我們更容易和更具表現力地定義我們應用程序中的數據模型。在通常開發和應用場景中，和原有數據庫具有相同的基本數據模型是有極大好處的，因為它簡化了應用程序開發的任務，另一方面，消除了復雜的數據格式代碼轉換層。

當然，像任何其他技術一樣，MongoDB中都有其長處和短處。 MongoDB是專門為OLTP（On-Line Transaction Processing，聯機事務處理系統）模式。如果您需要復雜的事務處理，它不是一個好的選擇。然而，MongoDB的簡單性使其成為一個優秀的存儲。

（注：MongoDB以文檔的形式存儲數據，不支持事務和表連接。因此查詢的編寫、理解和優化都容易得多。）

Cassandra：規模化安全運行

三種數據庫中，至少兩種數據庫具有簡單特性：開發簡單，操作簡便。而MongoDB贏得人心的原因是簡單的開發應用，Cassandra贏得人心是因為易于管理的規模。

DataStax的McFadin告訴我，用戶往往傾向于使用Cassandra ，是因為特別在大規模集群下，增強一個關系型數據的性能、可靠性是非常困難的。一位前甲骨文DBA，McFadin是興高采烈地發現，“復制和可擴放性是基礎”，Cassandra 特點是從一開始設計就解決這個問題。

在RDBMS中的世界，數據庫功能，拓展和復制對很多開發者用戶來說，是一個難題。這個問題在過往的企業規模小的時候，不是一個大問題。而在今天，它很迅速地成為大問題。

我從McFadin和其他人那里獲知，Cassandra在機器拓展部署上，表現特別出色。Cassandra自帶的備份機制，保證各個數據中心的數據安全。至于增加容量到集群，“你只需啟動一臺新機器，并告訴Cassandra那里的新節點，”McFadin說，“然后，它完成其他剩下的事情。”

優秀的可拓展性，加上出色的寫入和可觀的查詢性能，加起來成為Cassandra高性能的核心。

NoSQL的一篇文章認為Cassandra在集群規模管理方面非常出色，但它需要一個博士學位才能上手。事實并非如此，McFadin堅持認為：
在復制、讀取和寫入是故意簡單。你可以在幾個小時內學會Cassandra的核心功能。在部署這項新技術的時候，為給開發者帶來很多的信心，因為比較少引入“黑盒子”內的技術細節和復雜的故障模式原理。

這意味著主要的開發成本，是對Cassandra數據模型的理解，以及如何結合您的應用程序。鑒于Cassandra的CQL查詢語言（類似于SQL，實際上不是SQL），McFadin說，學習這個也不困難。

更重要的是，他告訴我，“Cassandra回報給你的是，在一個數據庫中：沒有戲劇性的場景（故障）出現。這就是用戶喜歡使用Cassandra的原因。”

HBase：Hadoop的知心伙伴

HBase，像Cassandra一樣是個通過key-value面向列存儲的服務。因為它和Hadoop有著“共同血統”，被廣泛使用。事實上，正如Cloudera的Kestelyn所說的那樣，“HBase提供了一個基于記錄的存儲層，能夠快速隨機讀取和寫入數據，正好彌補了Hadoop的缺陷，Hadoop側重系統吞吐量，而犧牲I / O讀取效率為代價。”

Kestelyn接著說：

更改有效錄入到內存中，以達到最大的訪問量，同時將數據保存到HDFS。這種設計使基于Hadoop的EDH（enterprise data hub，企業數據中心）服務，能夠實時完成隨機讀寫存儲數據，但仍擁有HDFS的高容錯性和耐用性。

Hadoop的親和力，不是HBase數據庫中的人氣排名不斷上升的唯一原因。類似Cassandra，HBase是Google的Bigtable的開源實現轉化成的數據庫，天然被設計為高可擴展性。

Hbase可以利用任何數量服務器的磁盤、內存和CPU資源，同時擁有極佳的擴展功能，如自動分片。當系統負載和性能要求不斷增加，HBase的可通過簡單增加服務器節點的方式無限拓展。 HBase從底層設計上保證，在確保數據一致性的同時，提供最佳性能。

但規模不是它的唯一用途。Kestelyn指出，“由于它與Hadoop的生態系統緊密集成，對于用戶和應用程序來說，數據是容易獲取的，可以通過SQL的方式查詢（使用Cloudera的Impala，Phoenix，或Hive），甚至自由文本搜索（使用Cloudera Search）。“因此，HBase為開發人員提供了一種方法，利用現有通用的SQL語言，來建立在一個更成熟的分布式數據庫。

每種數據庫技術都有自己的長處和不足，但這里評論的三種數據庫，在大數據技術領域，占據了重要的位置。雖然未來可能還有一種全新的NoSQL數據庫技術會挑戰它們前三的位置，但目前的現實是，許多開發人員以及一批強大的成熟企業已經做出了它們的選擇：MongoDB、Cassandra 和 HBase。

以上就是怎么進行MongoDB和Cassandra以及HBase三種NoSQL數據庫比較，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。