Altoros, un proveedor global de servicios de TI que lleva varias décadas comparando bases de datos, ha publicado recientemente su última comparativa independiente entre las ofertas DBaaS de Couchbase y MongoDB, aprovechando el estándar YCSB para la comparativa de bases de datos NoSQL. Este blog resume sus conclusiones, que demuestran que Couchbase Capella supera a MongoDB™ Atlas en varias cargas de trabajo y tamaños de clúster.
El rendimiento (la cantidad de datos transferidos del origen al destino) y la latencia (el tiempo que tardan en transferirse del origen al destino) se probaron en tres configuraciones de clúster diferentes de 6, 9 y 18 nodos y se ejecutaron en las cuatro cargas de trabajo siguientes:
Carga de trabajo de YCSB A. Actualización intensa: lectura del 50% y actualización del 50%
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- Esta carga de trabajo simula las acciones típicas de una aplicación de comercio electrónico.
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Carga de trabajo de YCSB E. Escaneado de corto alcance: Exploración 95% y 5%
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- Esta carga de trabajo simula conversaciones hiladas, en las que cada exploración recorre los mensajes de un hilo determinado (suponiendo que las entradas estén agrupadas por ID).
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Carga de trabajo de paginación. Filtro con desplazamiento y límite
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- La carga de trabajo simula una selección por campo con paginación. La paginación se utiliza para listados, como páginas de categorías de comercio electrónico o páginas de resultados de motores de búsqueda.
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Carga de trabajo JOIN. Operaciones JOIN con agrupación y agregación
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- La carga de trabajo simula una selección de niños complejos/relaciones de los padres con la categorización.
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Resultados de las muestras
Realizadas en junio de 2022, estas pruebas mostraron que Couchbase Capella superó significativamente a MongoDB Atlas en todas las cargas de trabajo y tamaños de clúster medidos. El siguiente gráfico ofrece un resumen de la carga de trabajo A. Los resultados detallados son disponible en el informe Altoros.
Resultados de la carga de trabajo A
El rendimiento de cada base de datos creció constantemente a medida que aumentaba el número de nodos, y Capella superó claramente a Atlas en cada configuración de clúster. Como se muestra en los gráficos anteriores, el rendimiento de Capella fue aproximadamente 10 veces superior al de Atlas en cada configuración de nodos, culminando con un rendimiento de 523.020 ops/seg en un clúster de 18 nodos y una latencia de 0,8 milisegundos para Capella y 7,8 para Atlas.
Conclusión
Capella ofrece un rendimiento líder en el sector con una caché integrada a nivel de objeto, lenguaje de consulta SQL++, transacciones ACID y la posibilidad de escalar recursos como CPU y RAM en función de la carga de trabajo. El motor de consultas de Capella admite operaciones de agregación, filtrado y JOIN sin necesidad de modelar los datos para cada consulta. Por el contrario, Atlas no admite operaciones JOIN en colecciones fragmentadas.
"Al igual que en las pruebas anteriores, Capella demostró un mejor rendimiento que Atlas gracias a su arquitectura de nodos activos-activos con todos los trabajadores.Ivan Shyrma, ingeniero de datos de Altoros. "Capella también es más fácil de consultar gracias a su compatibilidad con SQL. Estos factores se traducen en una mejor relación calidad-precio en entornos reales.."
Capella puede procesar eficazmente las mismas cargas de trabajo con menos nodos, lo que reduce los costes. Según los resultados de las pruebas comparativas, los usuarios de Atlas necesitan clústeres de 18 nodos para igualar el rendimiento de los clústeres Capella de 6 nodos. El coste mensual de un clúster Capella de 6 nodos es de $5.284, mientras que el coste de un clúster Atlas de 18 nodos es de $28.050. Eso supone un ahorro de ~ 81%. Un mayor ROI es el beneficio práctico de hacer más con Couchbase Capella en 6 nodos que con MongoDB Atlas en 18 nodos.
Próximos pasos
Más información Couchbase Capella:
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Recursos
En Portal para desarrolladores de Couchbase tiene toneladas de tutoriales/guías de inicio rápido y vías de aprendizaje para ayudarle a empezar.
Consulte la documentación para obtener más información sobre los SDK de Couchbase.
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*Nota: este informe de referencia independiente fue encargado por Couchbase.
