Ya es oficial. Los principales proveedores de bases de datos NoSQL (DataStax, MongoDB y Couchbase) se han enfrentado.<\/p>\n
En los \u00faltimos 30 d\u00edas,<\/p>\n
Es importante realizar pruebas comparativas competitivas. Cuando patrocinamos una prueba comparativa, aprendemos lo bien que funciona nuestra base de datos en un escenario espec\u00edfico con una configuraci\u00f3n espec\u00edfica. Cuando la competencia patrocina una prueba comparativa, aprendemos lo bien que funciona en un escenario diferente con una configuraci\u00f3n diferente. Dicho esto, todos debemos a la comunidad garantizar que los puntos de referencia representen escenarios reales con configuraciones adecuadas. Y para ello, debemos ser transparentes.<\/p>\n
Aunque nos alegramos de que DataStax haya reconocido la importancia de los benchmarks, este benchmark no proporciona una representaci\u00f3n precisa del rendimiento de Couchbase Server. La falta de transparencia de este benchmark plantea una serie de preguntas sin respuesta que crean incertidumbre sobre su validez.<\/p>\n
Couchbase Server soporta dos opciones para la optimizaci\u00f3n de la cach\u00e9 - expulsi\u00f3n \"value\", la opci\u00f3n por defecto, y expulsi\u00f3n \"full\". Este benchmark habilit\u00f3 la optimizaci\u00f3n de cach\u00e9 incorrecta, expulsi\u00f3n \"completa\", para este escenario - limitando significativamente el rendimiento de lectura de Couchbase Server.<\/p>\n
Couchbase Server almacena en cach\u00e9 los metadatos y el valor cuando se inserta un documento.<\/p>\n
Cuando la expulsi\u00f3n de \"valor\" est\u00e1 activada, y no hay suficiente memoria, Couchbase Server expulsar\u00e1 el valor de otros documentos pero conservar\u00e1 sus metadatos.<\/p>\n
Cuando la expulsi\u00f3n \"completa\" est\u00e1 activada, y no hay suficiente memoria, Couchbase Server expulsar\u00e1 tanto los metadatos como el valor de otros documentos.<\/p>\n
Recomendar\u00edamos la expulsi\u00f3n de \"valor\" para el escenario de este benchmark porque hab\u00eda suficiente memoria para almacenar en cach\u00e9 los metadatos de los 500M de documentos. Esto habr\u00eda mejorado el rendimiento de lectura al eliminar IO de disco innecesarias para determinar d\u00f3nde se almacenaban los datos en el disco.<\/p>\n
Tanto Couchbase Server como MongoDB son capaces de ofrecer un mejor rendimiento de lectura. Por qu\u00e9 su rendimiento de lectura fue tan pobre en este benchmark?<\/p>\n
Los n\u00fameros no cuadran. \u00bfC\u00f3mo es que Couchbase Server funcion\u00f3 peor con un mayor porcentaje de datos en memoria y un tama\u00f1o de documento mucho menor? El tama\u00f1o de los documentos en el benchmark de Couchbase era de 1K. En el benchmark de DataStax era de 100 bytes.<\/p>\n
Rendimiento del servidor Couchbase en
\n(1) Couchbase Benchmark y (2) DataStax Benchmark<\/p>\n