3 razones por las que los clientes cambian MongoDB por Couchbase

Seamos realistas. MongoDB es una popular base de datos NoSQL sobre la que construir aplicaciones.

Pero al igual que muchos proyectos "principiantes" de análisis de datos que empiezan en una hoja de cálculo, cuando llega el momento de ponerse serio, también llega el momento de actualizarse. Y cuando las aplicaciones de las empresas pasan del "propósito general" a la escala empresarial, a menudo descubren que MongoDB es no equipados para satisfacer sus necesidades.

Cuando hablamos con clientes empresariales sobre por qué han pasado de MongoDB a Couchbase. Estas son las tres razones más comunes por las que los clientes de MongoDB cambian de base de datos.

1. Rendimiento y escalabilidad

Una de las principales ventajas de Couchbase es su excepcional rendimiento y baja latencia a escala. Esto se debe a una arquitectura que prioriza la memoria.

Todas las operaciones de recuperación y procesamiento de datos clave-valor de Couchbase se realizan en memoria, lo que se traduce en un rendimiento por debajo del milisegundo. Además, todos los nodos de un clúster están activos: no hay un único nodo primario que se cuelgue de los "nodos secundarios" y ralentice el proceso. Todos los nodos realizan consultas y escrituras directamente.

Además, el procesamiento de escritura está separado de las actividades de lectura y consulta, lo que significa que las escrituras nunca interfieren con las acciones de lectura y consulta. Por último, Couchbase ofrece potentes opciones de indexación para acelerar las consultas y con el inminente lanzamiento de 7.0El rendimiento aumenta entre 10 y 100 veces en algunos casos.

Couchbase ofrece alta disponibilidad y fiabilidad aprovechando varias tecnologías que trabajan juntas para asegurar que tus datos y bases de datos están "siempre encendidos", incluso en condiciones extremas. Muchas de estas capacidades, como la replicación continua, la recuperación automática de fallos, el reequilibrio rápido, la replicación entre centros de datos (XDCR) a través de clústeres y la separación automática, se producen por defecto en segundo plano o se pueden gestionar sin necesidad de apagar el sistema.

La arquitectura de MongoDB se centra en una configuración de nodo único, y muchas características importantes como JOINs a través de su 1TP4Búsqueda o agrupación, funcionan mal en configuraciones multinodo y multiparcela. Cuando descubra estos problemas, puede que sea demasiado tarde para corregirlos. Por ejemplo:

• • Couchbase escala fácilmente simplemente añadiendo los nodos necesarios de uno en uno, mientras que MongoDB necesita añadir al menos tres nuevos nodos a la vez para introducir un nuevo shard en el clúster, lo que aumenta el coste total de propiedad (TCO). Por su parte, Couchbase crea automáticamente shards y reequilibra la distribución entre todos los nodos disponibles.
  • El auto-failover de Couchbase es robusto y rápido, basado en múltiples señales de liveness. La tecnología de conmutación por error de MongoDB, por otro lado, es más lenta y limitada, ya que se basa únicamente en los latidos del corazón entre los nodos del conjunto de réplicas.

No se fíe sólo de nuestra palabra

Hace poco hablé con Microliseun cliente de Couchbase que ayuda a los operadores logísticos y de flotas de 195 países a gestionar y optimizar sus operaciones y entregas. Procesan unos 100 millones de eventos al día.

Como otros que primero explorar la tecnología NoSQLEste equipo comenzó con MongoDB para sus aplicaciones de microservicios. A medida que crecía la demanda y la criticidad de estas aplicaciones, el equipo de desarrollo cambió a Couchbase.

Muchos de nuestros microservicios se desarrollaron primero sobre MongoDB, pero a medida que aumentaban los problemas de memoria y las caídas de la base de datos, dejábamos de cumplir nuestros niveles de servicio. Nuestros equipos de DBA, soporte y desarrollo estaban descontentos. Nuestro benchmarking interno con millones de registros mostró que Couchbase superaba a MongoDB en el cumplimiento de estos SLAs."
-Wayne Chandler, arquitecto de datos de Microlise

Obtenga más información sobre el rendimiento a escala y la alta disponibilidad de Couchbase en este artículo técnico: Couchbase frente a MongoDB™ para escalabilidad y alta disponibilidad.

2. N1QL, el lenguaje de consulta de Couchbase

La segunda razón por la que muchas empresas cambian de MongoDB a Couchbase es por N1QLel lenguaje de consulta de Couchbase.

N1QL (pronunciado "nickel") resulta familiar porque es SQL - pero ampliado para soportar la sintaxis de documentos JSON. SQL es expresamente poderoso y universalmente conocido, por lo que el equipo de Couchbase basó N1QL en el estándar ANSI SQL92 para soportar la sintaxis SQL que los desarrolladores ya conocen. Por supuesto, no sólo los desarrolladores conocen SQL, sino todo tu equipo: DBA, analistas, arquitectos, equipos de BI y otros. Los dos lenguajes de consulta son tan similares que a veces nos referimos a N1QL como "SQL++".

Basta con comparar el lenguaje de consulta MongoDB con Couchbase N1QL lado a lado en la imagen de abajo. La diferencia es notable.

Al equipo con el que hablé también le encantó el lenguaje de consulta N1QL:

"El lenguaje de consulta de Couchbase [N1QL] y la gestión de copias de seguridad fueron mucho más fáciles para nuestros equipos. Todas nuestras aplicaciones de microservicio críticas se han trasladado de MongoDB a Couchbase. Y a largo plazo, planeamos estandarizarnos en Couchbase".
-Wayne Chandler, arquitecto de datos de Microlise

Éstos son sólo algunos de los retos a los que los usuarios dicen enfrentarse con el lenguaje de consulta de MongoDB:

• • Propietario: El lenguaje de consulta de MongoDB rompe con el potente y familiar lenguaje de bases de datos SQL, obligando a los usuarios a aprender y dominar un lenguaje completamente nuevo.
  • Complejo: Mientras que los métodos procedimentales de MongoDB son eficaces para consultas específicas (es decir, para localizar documentos con condiciones de filtro específicas), se vuelve complejo para consultas que requieren JOINs y agregaciones de documentos. Esto puede estar bien para algunos desarrolladores, pero la comunidad de personas que gestionan o acceden a sus datos es mucho más amplia, lo que hace que este problema afecte a toda la empresa. Además, MongoDB tiene un soporte muy limitado para la unión de documentos a través de colecciones fragmentadas porque la función 1TP4Búsqueda no admite esa funcionalidad.
  • Aplicación intensiva: Las aplicaciones tienen que compensar las deficiencias de las bases de datos realizando complejos procesamientos de datos en el lado del cliente, lo que aumenta la complejidad y suele traducirse en un bajo rendimiento una vez desplegadas.

Si estás interesado en aprender más sobre N1QL y Couchbase, te animo a que pruébalo tú mismo con este tutorial gratuito en línea sobre N1QL. O, compare N1QL con el lenguaje de consulta de MongoDB en esta evaluación de terceros.

3. Servicios integrados para un desarrollo flexible y acceso a los datos

Otro factor clave que encanta a los clientes de Couchbase son los múltiples servicios integrados que ofrece la plataforma para acceder a los datos y gestionarlos sin necesidad de utilizar bases de datos adicionales. Para los desarrolladores eso significa menos que aprender, codificar, integrar y mantener. Para los equipos de DevOps, el resultado es menos herramientas que licenciar, desplegar y soportar.

La plataforma de datos Couchbase ofrece múltiples formas integradas de almacenar, consultar y manipular datos con un modelo de datos uniforme y una única interfaz de programación, entre las que se incluyen:

• • El modelo universal de Couchbase -una base de datos de documentos con las opciones de integridad de esquema de una base de datos relacional- cubre un amplio conjunto de casos de uso que abordan los problemas de rendimiento, transaccionalidad y disponibilidad de datos que requieren las aplicaciones modernas de hoy en día.
  • La caché gestionada de clave-valor en memoria ofrece un rendimiento de milisegundos sin necesidad de un producto de caché independiente.
  • El lenguaje de consulta N1QL permite a desarrolladores, DBA, analistas y otras personas con conocimientos de SQL avanzar rápidamente con "SQL++".
  • Incluso los usuarios principiantes pueden consultar la base de datos mediante la búsqueda de texto completocon capacidades geoespaciales.
  • Eventing está disponible de forma inmediata con CouchbaseNo es necesaria la integración de proveedores externos.
  • Análisis de datos en tiempo real puede realizarse en un proceso paralelo masivo sin afectar a otros servicios y sin ETL a otra base de datos
  • A diferencia de la mayoría bases de datos móvilesOfrecemos sincronización bidireccional entre el servidor y los dispositivos con sincronización entre pares para una estrategia "offline-first".

Conclusión

Si estás listo para ir más allá de una base de datos de "propósito general" y construir aplicaciones empresariales robustas, entonces estás listo para probar Couchbase por ti mismo.

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