Анил Инамдар, вице-президент и глобальный руководитель по решениям в области данных в Instaclustr от NetApp, исследует уникальные преимущества и потенциальные препятствия Cassandra и PostgreSQL, чтобы помочь в принятии решений по базам данных как никогда раньше.
Преимущества Cassandra и идеальные случаи использования
Архитектура Cassandra разработана для масштабирования. Она может управлять миллионами одновременных пользователей и операций в секунду, сохраняя огромные объемы данных. Увеличение емкости возможно без простоев, просто добавляя узлы в кластер. Cassandra также обеспечивает непрерывную доступность и время работы без единой точки отказа, а также возможность легко распределять данные между несколькими центрами обработки данных.
Хотя это мощная база данных для общего использования, Cassandra особенно подходит для поддержки приложений, которые используют гораздо больше записей, чем чтений, приложений, которые позволяют равномерно распределять разделы данных по узлам, и приложений, которые не требуют соединений, агрегатов данных или частых обновлений данных. Cassandra блестяще справляется с задачей предоставления низкой задержки для глобальных пользователей за счет репликации данных между центрами обработки данных, обработки больших объемов записей и хранения и извлечения данных в реальном времени на нескольких устройствах. Некоторые идеальные случаи использования Cassandra включают потоковую передачу медиа, онлайн-игры, обмен сообщениями в реальном времени, ввод и анализ данных социальных сетей, телематику на основе IoT транспортных средств, отслеживание заказов, ведение журнала транзакций, хранение данных временных рядов и хранение и извлечение данных здравоохранения.
Также стоит отметить, что Cassandra 5.0 сейчас находится в стадии бета-тестирования, а общая доступность ожидается скоро. Среди основных моментов - улучшения производительности и лучшая функциональность для проектов AI/ML.
Проблемы Cassandra
Разработчики, обученные моделям реляционных баз данных, сталкиваются с распространенной проблемой при переходе на Cassandra. Чтобы максимально использовать возможности NoSQL базы данных, часто требуется переучиваться и моделировать данные вокруг запросов вместо отношений или объектов.
Cassandra также требует опыта для оптимальной работы: разработчики с опытом работы с реляционными базами данных часто начинают изменять настройки по умолчанию Cassandra до того, как поймут влияние этих действий, что замедляет производительность кластера. Хотя Cassandra исключительно устойчива с точки зрения доступности и надежности, это вовсе не решение "установил и забыл". Разработчики, которые не следят активно за работой Cassandra и не масштабируют ее для учета событий (таких как всплески операций записи), также столкнутся с падением производительности.
Наконец, разработчики часто не понимают, насколько доступна запись с Cassandra. Они создают модели данных, которые минимизируют записи с учетом затрат, что приводит к снижению производительности.