对于广泛的读写操作 MongoDB vs Cassandra

Question

我使用过 MongoDB，但对 Cassandra 不熟悉。 我曾研究过使用 MongoDB 的应用程序并且不是非常大的应用程序。 读和写操作不是很密集。 在那种情况下，MongoDB 对我来说效果很好。 现在我正在构建一个新的应用程序（带有一些功能，如 Stack Overflow[投票、总数视图、建议、评论等]），对数据库中的同一项目进行大量并发写入操作（将来！）。 所以根据我在网上收集的信息，MongoDB 不是最佳选择（但 Cassandra 是）。 但是我在 Cassandra 中发现的问题是选择正确的数据模型。

围绕您的查询构建模型。 不是围绕关系和对象。

我也看了看使用Mongo + Redis的解决方案。 对于同一数据项的所有多个写入请求，先更新 Mongo 数据库，然后更新Redis DB 是否有效？

我想验证哪一个最适合解决这个问题 Mongo + redis 还是 Cassandra？

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

选择数据库是非常主观的。 我会说使用新的 WiredTiger 存储引擎的现代 MongoDB 3.2+ 可以很好地处理并发。

在选择分布式 NoSQL（或 SQL）数据存储时，您通常只能选择以下三个中的两个：

• 一致性（所有节点同时看到相同的数据）
• 可用性（每个请求都会收到关于它是成功还是失败的响应）
• 分区容错（尽管由于网络故障而进行任意分区，系统仍继续运行）

这称为CAP 定理。

MongoDB 有 C 和 P，Cassandra 有 A 和 P。Cassandra 也是一个面向列的数据库，并且将采用与 MongoDB 不同的方法来存储和检索数据（这是一个面向文档的数据库） . 现实情况是，任何一个数据库都应该能够轻松地根据您的需求进行扩展。 我会担心数据存储和检索语义有多适合您的应用程序的数据模型，以及所提供的功能有多有用。

决定哪个数据库最适合您的应用程序是非常主观的，并且与 Stack Overflow 上的“基于意见的问题”接壤。

使用 Redis 作为 LRU 缓存绝对是有效扩展策略的一个组成部分。 典型的模型是，在读取可缓存数据时，首先检查缓存（Redis）中是否存在该数据，如果不存在，则从数据库中查询，将结果存储在缓存中，然后返回。 虽然在某些情况下可能是合适的，但将所有内容都写入 Redis 和数据库并不常见。 您需要弄清楚什么是可缓存的以及每个缓存项目应该存活多长时间，并按照我上面的解释在读取时缓存它，或者在写入时缓存它。

Answer 2

这仅取决于您的应用程序的用途。 对于广泛的编写应用程序，最好使用 Cassandra