Los conceptos erróneos sobre NoSQL han existido tanto tiempo como el propio NoSQL. Siempre es bueno conocer diferentes puntos de vista, y así continúa esta serie de blogs. Discutiré los conceptos erróneos sobre NoSQL, específicamente cuando se trata de dos de las principales empresas de bases de datos documentales del mundo: Couchbase y MongoDB.
No deje de consultar las entradas anteriores de esta serie:
- Primera parte: ¿Qué pasa con SQL? ¿Es empinada la curva de aprendizaje?
- Parte 2: ¿Es Couchbase sólo un almacén clave-valor? ¿Tiene Couchbase búsqueda Lucene?
- Parte 3: ¿Es seguro NoSQL? ¿Se perderán mis datos? ¿Qué pasa con ACID?
En este post, volveré a examinar algunas de las conceptos erróneos que Mongo ha hecho sobre Couchbase y NoSQL.
¿Es Couchbase bueno para escalar?
Respuesta corta: sí. Para una respuesta más larga, empecemos por "¿qué significa escalar?
Escalar significa que un sistema es capaz de crecer añadiendo recursos. Los dos tipos de escalado son horizontal (añadir más nodos a un sistema) y vertical (añadir más recursos a un único nodo).
Las bases de datos relacionales suelen tener problemas con el escalado horizontal, porque los datos de una relación están estrechamente acoplados a las tablas, a otros datos de esa tabla y a otras tablas. Es muy difícil repartirlos entre varios nodos.
Couchbase está diseñado para escalar horizontalmente (así como verticalmente) desde cero. Está diseñado explícitamente para la agrupación en clústeres (COUCH es un acrónimo, de hecho, con la primera "C" de "clúster").
Muchas bases de datos NoSQL afirman soportar el escalado horizontal, pero la arquitectura de Couchbase adopta un enfoque diferente al de la mayoría por al menos dos razones clave (aunque, cada característica construida en Couchbase está diseñada con la escalabilidad en mente).
Blog: Bases de datos distribuidas, replicación y conmutación por error
Primero, Fragmentación (el proceso de dividir los datos entre nodos) es completamente automático e integrado en Couchbase. Esto hace un uso eficiente de todos los recursos al dividir los datos de manera uniforme, lo que significa que no habrá puntos calientes en un solo nodo.
Segundo, Replicación también está integrado en Couchbase. No sólo está incorporado, está incorporado en cada nodo. Cada nodo contiene alguna porción de datos primarios y secundarios. No hay nodos que sean nodos secundarios "replica set".
Para refrescar la memoria, no deje de consultar Bases de datos distribuidas: Una visión general.
¿Cómo se compara Couchbase con la competencia? Los puntos de referencia estándar del sector son una forma de comparar la capacidad de Couchbase para gestionar grandes cargas de trabajo.
En Por qué Uplevel de MongoDB™.Rick Jacobs comenta los puntos de referencia de YCSB, así como los costes asociados de Couchbase Capella en comparación con la competencia.
Tanto en diseño como en implementación, Couchbase proporciona escalabilidad para satisfacer sus necesidades de rendimiento a un coste asequible.
¿Es Couchbase lo suficientemente popular?
Es cierto que Couchbase no es la base de datos más popular y utilizada del mundo. No tiene la historia arraigada de Oracle ni el impulso inicial de Mongo. A pesar de esos obstáculos, Couchbase sigue estando en el top 10% de bases de datos en el mundo.
Aún queda trabajo por hacer, y Couchbase se compromete a mantenerse en lo más alto en cuanto a funciones, rendimiento, escalabilidad y asequibilidad.
Si no que se lo pregunten a Scott W. Bradley de Facet Digitalque empezó con una base de datos NoSQL "más popular", pero cambió a Couchbase Capella para reducir costes en 50% y aumentar el rendimiento en 2000%.
También se puede ver que Couchbase es muy popular entre sus clientes, desarrolladores y usuarios. Más de 288 clientes han sido encuestados por el sitio de revisión de terceros TechValidateque ofrece estudios de casos prácticos y resultados de encuestas sobre proyectos de éxito que utilizan Couchbase.
Por último, aunque puede que el nombre "Couchbase" no sea tan popular como el de otros proveedores (todavía), Couchbase permite el uso de normas, propiedades, directrices, herramientas y marcos ampliamente reconocidos en el sector que son popular: SQL, JSON, ACID, Kubernetes, Docker, Kafka, Spark, ASP.NET, Spring, Node.js, Elasticsearch, Tableau, Linq, ODBC, JDBC, S3, Prometheus, Grafana, Terraform, Visual Studio Code, JetBrains. DataGripy mucho máscon más en camino.
Puede que Couchbase aún no sea la base de datos elegida por la industria por defecto, pero es la opción que eligen muchas empresas innovadoras para ayudarles a crear aplicaciones de misión crítica y mantener los costes bajos.
¿Y ahora qué?
En el próximo (y último) post de esta serie, echaremos un vistazo a la forma única en que Couchbase utiliza la memoria. Finalmente, veremos el confusión entre CouchDB y Couchbase.
¿Quiere seguir debatiendo? Le invitamos a unirse al Couchbase Discord para más conversaciones, preguntas y respuestas con el personal y la comunidad de Couchbase.
