{"id":8378,"date":"2020-03-30T11:16:12","date_gmt":"2020-03-30T18:16:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=8378"},"modified":"2025-06-13T23:42:45","modified_gmt":"2025-06-14T06:42:45","slug":"replication-in-nosql-document-databases-mongo-db-vs-couchbase","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/replication-in-nosql-document-databases-mongo-db-vs-couchbase\/","title":{"rendered":"Replicaci\u00f3n de bases de datos de documentos NoSQL - MongoDB vs. Couchbase"},"content":{"rendered":"

La replicaci\u00f3n ha sido una parte crucial de los sistemas de bases de datos durante d\u00e9cadas para proporcionar disponibilidad y recuperaci\u00f3n ante desastres. En los \u00faltimos tiempos, con la evoluci\u00f3n de las bases de datos distribuidas para hacer frente a la necesidad de despliegues de alta disponibilidad, escalables y distribuidos globalmente que operan a trav\u00e9s de dispositivos, el papel de la replicaci\u00f3n ha evolucionado y se ha vuelto m\u00e1s importante que nunca. Los sistemas de bases de datos est\u00e1n desarrollando amplias soluciones de replicaci\u00f3n para hacer frente a los requisitos a diferentes niveles, como intracl\u00faster, intercl\u00faster y de extremo a n\u00facleo, etc., que tambi\u00e9n abarcan la nube, los m\u00f3viles y otros casos de uso de IoT.\u00a0<\/span><\/p>\n

Algunos de los m\u00e1s populares Base de datos NoSQL<\/a> sistemas con soluciones de replicaci\u00f3n vers\u00e1tiles son Couchbase y MongoDB. Echemos un vistazo m\u00e1s profundo a cada una de estas soluciones y c\u00f3mo abordan estas necesidades. Para simplificar la comparaci\u00f3n, vamos a centrarnos en la replicaci\u00f3n para alta disponibilidad y despliegues globales a trav\u00e9s de m\u00faltiples DCs.\u00a0<\/span><\/p>\n

Replicaci\u00f3n en MongoDB para un despliegue global<\/span><\/h2>\n

Arquitectura maestro-esclavo\u00a0<\/span><\/h3>\n

La arquitectura de replicaci\u00f3n de Mongo se basa en un conjunto de r\u00e9plicas, que consta de <\/span>s\u00f3lo una primaria<\/span><\/i> que captura todos los cambios de datos y confirma las escrituras. Los secundarios copian los datos de los primarios, que suelen ser de s\u00f3lo lectura a menos que sean elegidos como primarios. Cada conjunto de r\u00e9plicas puede constar de hasta 50 secundarios. Los miembros del conjunto de r\u00e9plica tambi\u00e9n pueden desplegarse en m\u00faltiples centros de datos para la protecci\u00f3n contra fallos del centro de datos y aplicaciones geo-distribuidas. Los datos se replican a los secundarios de forma as\u00edncrona.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Fig. Modelo de replicaci\u00f3n de Mongo<\/a><\/b><\/p>\n

El tiempo medio para la conmutaci\u00f3n autom\u00e1tica de primario a secundario es de unos 12 segundos, que puede ser mayor cuando los secundarios se despliegan en diferentes centros de distribuci\u00f3n debido a la latencia de la red. Esto se convierte en una posibilidad de punto \u00fanico de fallo, ya que los secundarios no pueden tomar escrituras.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aunque las lecturas se realizan por defecto desde el primario, los usuarios pueden especificar la preferencia de lectura para que se produzca desde los secundarios para minimizar la latencia. Sin embargo, dado que las r\u00e9plicas son as\u00edncronas, se corre el riesgo de leer datos obsoletos, especialmente en aplicaciones geodistribuidas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Despliegue multicentro y configuraci\u00f3n de tipo Activo-Activo\u00a0<\/span><\/h3>\n

Para despliegues multic\u00e9ntricos, aunque los secundarios de un conjunto de r\u00e9plicas pueden desplegarse en <\/span>un centro de datos diferente, es insuficiente hasta que todos los centros de datos puedan tomar escrituras. Los despliegues activo-activo con la capacidad de tomar escrituras concurrentemente desde m\u00faltiples centros de datos son cr\u00edticos para las aplicaciones geo-distribuidas. Dado que Mongo s\u00f3lo puede tomar escrituras en primario, recomiendan el enfoque mencionado a continuaci\u00f3n para abordar casos de uso activo-activo.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Fig. Configuraci\u00f3n de tipo Activo-Activo utilizando MongoDB\u00a0<\/b><\/p>\n

A <\/span>fragmento<\/span><\/a> en MongoDB es una unidad l\u00f3gica de almacenamiento que contiene un <\/span>subconjunto<\/span><\/i> de todo el conjunto de datos del cl\u00faster fragmentado. Para permitir una configuraci\u00f3n activa-activa, Mongo recomienda desplegar un primario en cada fragmento. Dado que cada fragmento contiene un subconjunto distinto de datos, la aplicaci\u00f3n s\u00f3lo puede modificar diferentes subconjuntos de datos simult\u00e1neamente. Por lo tanto, no es completamente activo-activo donde el mismo conjunto de datos puede ser modificado en diferentes sitios.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un Shard es completamente transparente para la aplicaci\u00f3n y se despliega un enrutador de consultas para dirigir las consultas desde la aplicaci\u00f3n a los shards respectivos. El enrutamiento de consultas tambi\u00e9n a\u00f1ade sobrecarga adicional.<\/span><\/p>\n

El despliegue a trav\u00e9s de esta configuraci\u00f3n puede ser extremadamente complicado a medida que se ampl\u00eda porque, no s\u00f3lo cada fragmento tiene que tener un primario, para el primario de cada fragmento, los secundarios tienen que estar ubicados en otros fragmentos de alta disponibilidad, y el primario sigue siendo un \u00fanico punto de fallo. Para cada shard, el n\u00famero de r\u00e9plicas ser\u00e1 igual al n\u00famero de shards * n\u00famero de centros de datos. Tambi\u00e9n necesitar\u00edamos mantener un qu\u00f3rum capaz de elegir al primario en cualquier momento para cada conjunto de r\u00e9plicas. M\u00e1s informaci\u00f3n en <\/span>m\u00e1s<\/span><\/a>.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Esta configuraci\u00f3n tambi\u00e9n es muy restrictiva en t\u00e9rminos de topolog\u00eda, los despliegues tienen que adherirse al modelo hub and spoke ya que el primario es un cuello de botella.<\/span><\/p>\n

Despliegues en la nube - Cl\u00faster mundial\u00a0<\/span><\/h3>\n

Mongo Atlas ofrece Global Cluster para mejorar los casos de uso de geo-replicaci\u00f3n. El despliegue mediante Global Cluster es similar a la configuraci\u00f3n activa-activa, en la que se dispone de un primario para un fragmento en cada zona y regi\u00f3n en las que el proveedor de la nube ofrece soporte.\u00a0<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s de Global Cluster, Mongo es capaz de ofrecer enrutamiento sensible a la ubicaci\u00f3n utilizando los metadatos de ubicaci\u00f3n que se obtienen de los proveedores de la nube. Esto permite a Mongo dirigir las consultas al centro de datos m\u00e1s cercano al punto de origen y ofrecer la menor latencia de red. Esto es beneficioso en la mayor\u00eda de los casos cuando las actualizaciones son locales. Para los casos en que las escrituras no son locales, hay una latencia de red a\u00f1adida ya que s\u00f3lo el primario puede tomar escrituras.\u00a0<\/span><\/p>\n

La mayor ventaja de los cl\u00fasteres globales es que Mongo se encarga de las complejidades operativas y de despliegue relacionadas con la configuraci\u00f3n y la gesti\u00f3n, ya que Atlas es un servicio totalmente gestionado. Una vez m\u00e1s, esto se limitar\u00e1 a la implantaci\u00f3n de un \u00fanico proveedor de nube. El cl\u00faster global no puede abarcar varios proveedores de nubes y regiones para dar soporte a implantaciones h\u00edbridas, ya que se trata de un \u00fanico cl\u00faster. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre los cl\u00fasteres globales <\/span>aqu\u00ed.<\/span><\/a><\/p>\n

Replicaci\u00f3n en Couchbase para despliegue global<\/span><\/h2>\n

Arquitectura de igual a igual<\/span><\/h3>\n

Couchbase ha adoptado distintos esquemas de replicaci\u00f3n para replicaci\u00f3n dentro de un cluster para fallos a nivel de nodo y replicaci\u00f3n entre clusters para fallos a nivel de centro de datos y regional. La replicaci\u00f3n entre clusters o entre centros de datos ser\u00e1 el foco de esta discusi\u00f3n ya que estamos interesados en despliegues globales.\u00a0<\/span><\/p>\n

Couchbase sigue una arquitectura peer-to-peer y esto se refleja tambi\u00e9n en su soluci\u00f3n de replicaci\u00f3n entre centros de datos. Con Couchbase, puedes crear m\u00faltiples clusters independientes y establecer flujos de replicaci\u00f3n unidireccionales o bidireccionales entre ellos. Estos clusters independientes pueden estar ubicados en el mismo centro de datos o en ubicaciones geogr\u00e1ficas completamente diferentes. Esta arquitectura de cl\u00fasteres peer-to-peer independientes ofrece m\u00faltiples ventajas, como el aislamiento de la carga de trabajo, la posibilidad de establecer diferentes pol\u00edticas, la compatibilidad con diversas topolog\u00edas, el escalado heterog\u00e9neo y tambi\u00e9n permite el despliegue h\u00edbrido.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

La soluci\u00f3n de Couchbase tambi\u00e9n se considera de alto rendimiento, ya que la replicaci\u00f3n se produce de memoria a memoria y es altamente paralela. El paralelismo es personalizable en funci\u00f3n de los requisitos de rendimiento. Tambi\u00e9n tienen la capacidad de priorizar los flujos de replicaci\u00f3n existentes sobre los nuevos o viceversa. Tambi\u00e9n se recuperan autom\u00e1ticamente tras cualquier interrupci\u00f3n de la red.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otra gran ventaja es la topolog\u00eda flexible, ya que se pueden a\u00f1adir o eliminar clusters de la topolog\u00eda en cualquier momento sin que ello afecte al resto del sistema. De este modo se aprovechan muy bien los recursos. Por ejemplo, en una topolog\u00eda en anillo bidireccional, los cl\u00fasteres pueden actuar como soluci\u00f3n de recuperaci\u00f3n ante desastres, adem\u00e1s de recibir tr\u00e1fico activo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Configuraci\u00f3n multicentro y activo-activo<\/span><\/h3>\n

La soluci\u00f3n de replicaci\u00f3n entre centros de datos puede desplegarse en cualquier lugar del mundo donde el cliente disponga de un centro de datos. Basta con unos pocos clics para crear un nuevo cl\u00faster y configurar la replicaci\u00f3n entre ellos.\u00a0<\/span><\/p>\n

XDCR de Couchbase soporta una verdadera configuraci\u00f3n activo-activo a trav\u00e9s de la replicaci\u00f3n bidireccional donde los usuarios de todo el mundo pueden modificar los mismos datos simult\u00e1neamente en varios lugares. Soportan dos modos de resoluci\u00f3n de conflictos - Most update wins y Last Write Wins para resolver cualquier conflicto que surja durante una configuraci\u00f3n activo-activo.\u00a0<\/span><\/p>\n

En este punto, Couchbase no proporciona ning\u00fan enrutamiento que tenga en cuenta la localizaci\u00f3n, pero como es una arquitectura maestro-maestro, las lecturas y escrituras son siempre locales. Los clientes pueden desplegar los datos en cualquier centro de datos para garantizar la localizaci\u00f3n de los datos. Los clientes tambi\u00e9n pueden cumplir con los requisitos de residencia de datos y geo-cercado mediante el uso de filtrado avanzado para replicar s\u00f3lo los datos que son relevantes para la regi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

Implantaciones en la nube\u00a0<\/span><\/h3>\n

Couchbase est\u00e1 disponible en las principales nubes: AWS, Azure, GCP y Oracle Cloud.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los cl\u00fasteres de Couchbase pueden desplegarse en cualquier nube, y pueden establecerse flujos de replicaci\u00f3n entre ellos. Esto incluye despliegues en nubes m\u00faltiples e h\u00edbridas, en los que los cl\u00fasteres pueden desplegarse en diversas nubes, como privadas y p\u00fablicas, o en dos o m\u00e1s nubes p\u00fablicas.\u00a0<\/span><\/p>\n

El despliegue y la administraci\u00f3n de los sistemas de replicaci\u00f3n son extremadamente sencillos e intuitivos.<\/span><\/p>\n

Couchbase a\u00fan no tiene una soluci\u00f3n DBaaS, pero se espera que llegue pronto. Sin embargo, el soporte para el despliegue automatizado se proporciona actualmente a trav\u00e9s de la aplicaci\u00f3n <\/span>Operador Aut\u00f3nomo Couchbase.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Resumen de las caracter\u00edsticas de replicaci\u00f3n en Couchbase y Mongo DB<\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Capacidades<\/b><\/td>\nCouchbase<\/b><\/td>\nMongoDB<\/b><\/td>\n<\/tr>\n
Arquitectura<\/b><\/td>\nCl\u00faster completamente independiente, que puede escalarse y gestionarse sin dependencias.<\/span><\/td>\nAmpliaci\u00f3n del intracluster, no es un sistema independiente<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Rendimiento<\/b><\/td>\nReplicaci\u00f3n en memoria, basada en flujos y altamente paralelizada. El n\u00famero de flujos de replicaci\u00f3n por nodo puede ser de (2-100)<\/span><\/td>\nLos secundarios replican los datos del oplog del primario o de cualquier otro secundario. Es paralelo pero los flujos son 1-1 (primario-secundario)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Escribir Preocupaciones<\/b><\/td>\nCualquier cluster puede ser configurado para aceptar escrituras<\/span><\/td>\nS\u00f3lo el primario puede recibir escrituras, lo que afecta a la disponibilidad de las mismas, y las escrituras no locales son muy caras.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Leer Preocupaciones<\/b><\/td>\nSiempre local<\/span><\/td>\nEl primario por defecto, que puede ser caro, puede configurarse para leer de los secundarios<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Auto-failover<\/b><\/td>\nLa conmutaci\u00f3n por error autom\u00e1tica entre cl\u00fasteres puede activarse en el SDK.<\/span><\/td>\nGrupo \u00fanico, autom\u00e1tico\u00a0<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Flexibilidad de replicaci\u00f3n<\/b><\/td>\nMuy flexible - nivel de cubo, t\u00e9cnicas avanzadas de optimizaci\u00f3n para personalizar<\/span><\/td>\nNo es posible ajustar, elegir la velocidad ni el ancho de banda.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n del ancho de banda<\/b><\/td>\nFiltrado avanzado, compresi\u00f3n de datos, limitaci\u00f3n del ancho de banda de la red, calidad de servicio para priorizar la replicaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/td>\nCompresi\u00f3n de datos<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Topolog\u00eda<\/b><\/td>\nCompatible con topolog\u00edas complejas: bidireccional, en estrella, en malla, en cadena, en anillo, etc.<\/span><\/td>\nNo admite topolog\u00edas complejas -Unidireccional, Estrella. El primario es un cuello de botella.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Activo-Activo<\/b><\/td>\nSoporte<\/span><\/td>\nSin soporte real (maestro \u00fanico)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Resoluci\u00f3n de conflictos<\/b><\/td>\nS\u00ed - gana el que m\u00e1s escribe, gana el que menos escribe (LWW)<\/span><\/td>\nSin resoluci\u00f3n de conflictos. S\u00f3lo se admite un primario.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Instalaci\u00f3n y configuraci\u00f3n<\/b><\/td>\nF\u00e1cil configuraci\u00f3n con interfaz de usuario intuitiva y CLI con s\u00f3lo un par de clics.<\/span><\/td>\nLa distribuci\u00f3n de conjuntos de r\u00e9plicas es complicada y puede resultar dolorosa a medida que aumentan los conjuntos de r\u00e9plicas.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Filtrado para replicar subconjuntos<\/b><\/td>\nFiltrado avanzado para replicar subconjuntos de datos mediante ID de clave de documento, valores o metadatos.<\/span><\/td>\nNo admite filtrado<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Priorizaci\u00f3n de la replicaci\u00f3n<\/b><\/td>\nPosibilidad de dar prioridad a la replicaci\u00f3n en curso frente a la nueva replicaci\u00f3n o viceversa.\u00a0<\/span><\/td>\nNo admite la priorizaci\u00f3n de la replicaci\u00f3n.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Her prior gigs include data analytics product management for Kaiser Permanente and software development for Hewlett Packard. 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