Cassandra와 MongoDB의 차이점은 무엇인가요?

Apache Cassandra와 MongoDB는 모두 NoSQL 데이터베이스 그룹에 속합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 스키마 없이 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 저장할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스의 데이터 스토리지는 기존의 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 달리 테이블 형식 및 테이블 간의 관계에 따른 제약을 받지 않습니다. 여러 노드에 데이터를 자유롭게 분할하고 복제하여 효율적으로 규모를 조정할 수 있습니다. 

또한 Cassandra와 MongoDB의 초기 버전은 오픈 소스입니다. 따라서 이들 NoSQL 데이터베이스의 소스 코드를 다운로드하여 원하는 대로 구성할 수 있습니다.

Facebook은 Cassandra를 개발한 후 Apache와 함께 오픈 소스 프로젝트로 릴리스했습니다. MongoDB는 MongoDB, Inc. 산하의 소규모 개발자 그룹에 의해 개발되었습니다. 2018년 10월 16일 이전에 릴리스된 MongoDB의 모든 버전은 GNU Affero 일반 공중 사용 허가서에 따라 사용할 수 있습니다.

NoSQL에 대해 읽어보기 »

오픈 소스에 대해 읽어보기 »

데이터 모델의 차이로 인해 Cassandra와 MongoDB는 몇 가지 데이터베이스 기능을 다르게 구현합니다.

기본 저장 단위

Cassandra에서 정렬된 문자열 테이블(SSTable)은 데이터를 디스크에 저장하는 데 사용되는 기본 저장 단위입니다. SSTable은 특정 열 패밀리(테이블) 및 파티션에 대한 정렬된 키-값 페어 세트를 포함하는 파일입니다. SSTable은 변경할 수 없습니다. 즉, 한 번 쓰여지면 수정할 수 없습니다. 

MongoDB에서 기본 저장 단위는 문서입니다. 문서는 키가 문자열이고 값이 다양한 유형일 수 있는 키-값 페어의 세트입니다. 예를 들어 값은 다른 문서, 배열, 문자열, 숫자, 날짜 및 부울 값일 수 있습니다. 문서는 컬렉션으로 저장됩니다.

쿼리 언어

쿼리 언어는 데이터베이스에서 데이터를 삽입하고 검색하는 데 사용하는 명령문입니다.

Cassandra 쿼리 언어(CQL)는 Cassandra에서 사용하는 쿼리 언어입니다. SQL과 구문 및 구조가 비슷하지만, Apache는 열 패밀리 데이터 모델에서 작동하는 CQL을 개발했습니다.

반면 MongoDB는 명령이 Node.js 명령과 유사한 MongoDB 쿼리 언어(MQL)를 사용합니다. MQL은 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD) 작업을 지원합니다. MongoDB 쉘에서 MQL 명령을 쓸 수 있습니다.

인덱싱

인덱싱은 데이터베이스에서 데이터 검색 작업의 속도와 효율성을 개선하기 위해 사용되는 기법입니다. 인덱싱에서는 데이터베이스 테이블에 있는 하나 이상의 열 값을 디스크에서 해당 데이터의 물리적 위치에 매핑하는 데이터 구조를 생성합니다.

Cassandra는 다음 두 가지 유형의 인덱스를 지원합니다.

• 개별 열의 보조 인덱스
• 여러 열의 SSTable 연결 보조 인덱스(SASI)

SASI 인덱스는 인덱스 데이터를 SSTable에 직접 저장합니다. 많은 수의 고유 값이 있는 열에 대해 범위, 접두사 및 전체 텍스트 검색과 같은 복잡한 쿼리를 지원합니다.

반면 MongoDB는 컬렉션 수준 및 필드 수준에서 인덱싱을 지원합니다. 단일 필드, 복합 및 다중 키와 같은 여러 인덱스 유형을 제공합니다. 또한 다음과 같은 인덱스도 제공합니다.

• 지리적으로 분산된 데이터를 위한 특수한 지리 공간 인덱스
• 대용량의 텍스트 데이터에 대한 텍스트 검색 인덱스
• 수치 데이터에 대한 해싱되고 클러스터화된 인덱스

동시성

데이터베이스에서 동시성이란 여러 사용자 또는 프로세스가 서로 방해하지 않으면서 동시에 데이터베이스에 액세스하고 데이터베이스 트랜잭션을 수행할 수 있는 것을 말합니다. 

Cassandra는 턴테이블 일관성과 행 수준의 원자성을 통해 동시성을 달성합니다. 한 명의 사용자가 한 번에 하나의 행에 대해서만 작업을 수행할 수 있습니다.

턴테이블 일관성을 유지하기 위해 각 복제본 노드는 관련 데이터의 버전 기록을 추적하는 데이터 구조인 벡터 클록을 유지합니다. 쓰기 작업이 수행되면 벡터 클록이 새 버전을 반영하도록 업데이트됩니다. 읽기 작업이 수행되면 Cassandra는 모든 복제본에서 타임스탬프가 가장 높은 버전을 반환하므로, 항상 최신 버전의 데이터가 반환됩니다.

반면 MongoDB는 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 메커니즘을 지원합니다. MVCC는 동일한 데이터 문서의 여러 버전이 동시에 존재할 수 있게 합니다. 각 문서에는 업데이트할 때마다 증가하는 고유한 개정 ID가 있습니다. 문서 수준 잠금 및 MVCC는 보다 강력한 동시성 전략을 제공합니다.

가용성

가용성은 서버가 가동 중단되는 동안에도 데이터 운영 중단이 발생하지 않는 것을 의미합니다. Cassandra와 MongoDB는 모두 여러 서버 노드에 데이터를 복제하여 가용성을 보장합니다.

Apache Cassandra에서 클러스터의 각 노드에는 다른 노드의 데이터 복제본이 있습니다. 모든 노드는 데이터를 쓰거나 가져오기 위해 올바른 노드로 읽기를 조정합니다. 동시에 모든 노드에 걸쳐 일관성이 손상된 데이터도 복구합니다. 이는 대규모 환경에서 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

반면 MongoDB는 단일 프라이머리 노드 복제를 사용하여 높은 데이터 가용성을 제공합니다. MongoDB는 복제본 세트에 데이터를 복제합니다. 하나의 프라이머리 노드만 쓰기를 수신하고 다른 노드는 프라이머리 노드의 데이터를 복제하기만 합니다. 하지만 프라이머리 노드는 단일 장애 지점을 생성합니다.

확장성

Cassandra와 MongoDB는 모두 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 데이터를 수평으로 분할하는 기술인 샤딩을 허용합니다. 예를 들어 고객이 수천 명인 경우 노드마다 수백 명의 고객 정보만 포함되도록 데이터를 분할합니다. 이렇게 하면 병목 현상 없이 데이터베이스를 규모 조정할 수 있습니다.

Cassandra는 일관된 해싱이라는 분산 해시 알고리즘을 사용하여 특정 데이터 값을 저장할 노드를 결정합니다. 또한 Cassandra는 단일 물리적 노드가 여러 데이터 범위를 가질 수 있도록 하는 가상 노드(vnode)를 지원합니다.

반면 MongoDB는 샤딩 키를 사용하여 데이터 값이 저장될 수 있는 위치를 식별합니다. 데이터베이스 관리자는 데이터를 분할하는 샤딩 키를 정의할 수 있습니다. 지리적 위치, 알파벳순 또는 데이터 세트에 가장 효율적인 다른 시스템과 같은 요소를 기준으로 데이터를 나눌 수 있습니다.

	Apache Cassandra	MongoDB
데이터 모델	Cassandra는 관계형 데이터베이스와 더 밀접한 관련이 있는 와이드 컬럼 데이터 모델을 사용합니다.	MongoDB는 데이터를 문서로 저장하므로 관계형 모델에 전혀 부합하지 않습니다.
기본 저장 단위	정렬된 문자열 테이블	직렬화된 JSON 문서.
인덱싱	Cassandra는 단일 열 또는 여러 열 단위로 인덱싱하기 위한 보조 인덱스와 SASI를 지원합니다.	MongoDB는 컬렉션 수준 및 필드 수준에서 인덱싱하며 여러 인덱싱 옵션을 제공합니다.
쿼리 언어	Cassandra는 CQL을 사용합니다.	MongoDB는 MQL을 사용합니다.
동시성	Cassandra는 행 수준의 원자성과 턴테이블 일관성을 동시에 달성합니다.	MongoDB는 MVCC 및 문서 수준 잠금을 사용하여 동시성을 보장합니다.
가용성	Cassandra는 복수의 프라이머리 노드, 노드 파티셔닝 및 키 복제 기능을 통해 고가용성을 제공합니다.	MongoDB는 단일 프라이머리 노드와 여러 복제본 노드를 사용합니다. MongoDB는 샤딩과 함께 사용되어 높은 가용성과 확장성을 제공합니다.
분할	일관된 해싱 알고리즘을 제공하며, 사용자에 대한 제어 능력은 떨어집니다.	사용자는 샤딩 키를 정의하고 파티셔닝을 더 세부적으로 제어할 수 있습니다.