MongoDB vs. HBase

[hyoseok0]

개괄

신규 DB 는 아래 용도로 주로 사용될 것으로 보여, HBase 보다 MongoDB 가 더 적합해보입니다.

• api 를 통한 서빙을 하므로 높은 사용성이 중요해보입니다.
• 대용량 데이터 분석보다는 작은 범위의 데이터 기반 분석에 주로 활용할 것으로 보입니다.
  • 대용량 데이터 분석은 HDFS 또는 Data Lake 내 raw logs 를 통해 처리

비교 상세

• HBase

  • 장점
  • scalability
    • 자동 sharding
  • 대용량 데이터 분석
    • Hadoop 의 MapReduce 를 통한 분산처리가 가능합니다.
  • 단점
  • 낮은 사용성
    • DB 에서 multi-record ACID transactions 지원 안함. Apache Phoenix 와 결합해서 사용하는 것이 필요
    • 데이터 type 없음
    • DB 의 native index 가 없음. index 는 개발자가 코드에서 설정해야 함
    • 복잡한 쿼리는 개발자가 코드로 수행

• MongoDB

  • 장점

  • 높은 사용성

    • multi-record ACID transactions 지원
    • 데이터 type 있음
    • DB 의 native index 있음
    • aggregation pipeline 을 통해 복잡한 쿼리 수행 가능

  • 단점

  • scalability

    • shard key 를 직접 설정해야 함
    • 적절치 않은 shard key 설정 시, 특정 shard 에 데이터가 몰려 scale out 이 제대로 되지 않을 수 있음
    • shard 추가 시, chunk migration 으로 인한 DB 성능 저하
    • DB 성능 저하 최소화를 위해 chunk migration 속도 조절 필요

  • 대용량 데이터 분석 쿼리 요청 시, 각각의 shard 에서 쿼리한 결과를 merge 해서 return 하는 방식으로

    • single machine 에서 처리하는 일반 RDB 에 비해 성능 상 유리
    • Hadoop MapReduce 를 활용할 수 있는 HBase 에 비해서는 불리

참고 자료

• MongoDB 와 HBase 비교
  • https://www.mongodb.com/compare/mongodb-hbase
• Wide-Column store 란?
  • https://db-engines.com/en/article/Wide+Column+Stores
• HBase 와 Hive 비교
  • https://www.joinc.co.kr/w/man/12/hadoop/hbase/about