Couchbase Capella: Vantagens em termos de velocidade, funcionalidade e custo total de propriedade em relação ao Redis

A Altoros, uma organização de consultoria de TI conhecida pela comparação de bancos de dados, lançou seu mais recente benchmark independente, encomendado pela Couchbase. O benchmark avalia as soluções DBaaS fornecidas pelo Couchbase e pelo Redis. Usando o padrão YCSB amplamente reconhecido para benchmarking de bancos de dados NoSQL, esse estudo oferece insights sobre seus recursos. Este blog fornece uma visão geral concisa do relatório do Couchbase Capella e do Redis, destacando que o Couchbase Capella se sobressai em relação ao Redis Enterprise Cloud em termos de recursos, desempenho e custo total de propriedade (TCO) em várias cargas de trabalho e tamanhos de cluster.

O YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) é uma estrutura padronizada usada para avaliar o desempenho de sistemas de banco de dados baseados em nuvem. Ele consiste em uma variedade de testes de carga de trabalho. Aqui estão as cargas de trabalho escolhidas para este estudo:

• • Carga de trabalho ALeitura de 50% e atualização de 50%: projetado para simular um cenário de carga de trabalho com muita gravação, em que o sistema de banco de dados lida principalmente com operações de leitura e atualizações ocasionais.
  • Carga de trabalho de paginação: Este teste mostra como um sistema de banco de dados gerencia a recuperação de dados paginados. Ao avaliar a eficiência do sistema na busca de segmentos de dados específicos de um conjunto de dados maior, ele fornece informações sobre tarefas comuns de aplicativos, como a exibição de dados em partes pequenas, como em tabelas de classificação ou paginação para resultados ordenados extensos.
  • Carga de trabalho E, 95% leitura, 5% atualização: essa carga de trabalho examina o desempenho do sistema de banco de dados quando a maioria das operações são leituras, com uma pequena fração de atualizações.
  • Carga de trabalho C, 100% de leitura: Esse é um cenário de cache puro, em que somente leituras são realizadas.

Destaques do Benchmark

Para obter os resultados do Capella e do Redis, verifique a página Relatório detalhado da Altoros.

É importante observar que o novo mecanismo de armazenamento Magma foi usado para esse conjunto de benchmarks (o Magma tem benefícios de eficiência e requisitos de memória reduzidos para armazenamento de dados grandes, mas para velocidade pura Loja de sofás geralmente é a melhor opção).

Aqui estão alguns destaques.

Desempenho - Carga de trabalho A

Como nos anos anteriores, o Couchbase se sai extraordinariamente bem em um caso de uso com muitas atualizações, especialmente quando a necessidade de grande escala aumenta. Por exemplo, aqui estão os resultados da Carga de Trabalho A:

Nesses gráficos, você pode ver que a taxa de transferência do Capella é maior do que a oferta de DBaaS do Redis. Devido à arquitetura memory-first do Capella e ao sharding automático, a latência também é menor do que a do Redis para essa carga de trabalho.

Funcionalidade - Carga de trabalho de paginação

Vale a pena destacar a carga de trabalho C para um caso de uso de "cache puro". O Capella e o Redis Enterprise Cloud têm um bom desempenho para essa carga de trabalho devido a seus designs que priorizam a memória, que podem armazenar em cache os resultados para uma resposta mais rápida.

Mais uma vez, alta taxa de transferência e baixa latência de ambas as tecnologias.

No entanto, embora o Redis tenha um desempenho muito bom no caso de um cache puro, ele tem dificuldades com outra carga de trabalho de leitura de propósito mais geral: a paginação.

Observe especialmente o eixo Y desses gráficos: eles têm uma escala logarítmica (caso contrário, seriam ilegíveis). A latência do Redis é tão alta e a taxa de transferência tão baixa que, de outra forma, ela estaria literalmente fora dos gráficos.

Em uma implantação típica do Redis, esse tipo de processamento normalmente exigiria um banco de dados secundário. No entanto, o Capella, por si só, lida muito bem com essa carga de trabalho: alta taxa de transferência, baixa latência e sintaxe SQL fácil de SELECT . . . LIMIT . . . OFFSET.

Custo total de propriedade (TCO)

No caso de um "cache puro", o Redis é frequentemente usado em conjunto com outros bancos de dados. Você obterá um bom desempenho do cache, mas ao preço de executar dois (ou mais) bancos de dados separados. (Por exemplo, o Redis e Mongo, Redis e Oracle, etc.).

Com relação à "rentabilidade", há gráficos incluídos que resumem o custo de cada implantação de banco de dados em "dólares por bilhão de operações". Por exemplo, aqui está o gráfico da carga de trabalho A (barras mais curtas significam menos caro):

Esses custos não não leva em conta o segundo banco de dados que o Redis pode exigir com frequência. Ele leva em conta apenas o custo do banco de dados e das operações de dados.

Quando você analisa o relatório completo, o Couchbase não ganha sempre, em todas as cargas de trabalho. Porém, ele oferece uma combinação impressionante de preço, recursos e velocidade. Foi isso que levou a Broadjump, cliente da Couchbase, afirma que Capella é a "trifeta de valor".

O Couchbase Capella se sai muito bem na maioria das combinações de carga de trabalho + cluster. Além disso, o Capella é um banco de dados multimodelo rápido e extremamente versátil que inclui:

Tipos de dados e padrões de acesso:

• • Chave-valor - pesquisa direta em velocidades de memória
  • Cache integrado - baixa latência, pesquisa rápida
  • Documento JSON - dados flexíveis
  • Séries temporais - armazenadas em TS_arrays em JSON com funções de formatação incorporadas

Consulta e análise:

• • SQL++ - consulta flexível
  • Pesquisa de texto completo - texto, classificação, pesquisas geoespaciais (sem a necessidade de uma ferramenta separada, como o Solr)
  • Analytics com SQL++ - opções de consulta complexas para BI
  • Eventing - lógica de processamento no nível do banco de dados

Recursos operacionais e de integração:

• • Sincronização móvel - automática e off-line primeiro, com sincronização de cliente para cliente também!
  • Sharding/particionamento automático - fácil para os desenvolvedores e excelente para o crescimento
  • Replicação e rebalanceamento automáticos - fácil para as operações
  • Captura de dados de alterações (com integração com o Kafka para transmitir registros de alterações de documentos)

Com o Capella, toda essa funcionalidade é integrada: não há módulos separados para instalar, nem tecnologia de banco de dados adicional necessária.

Próximas etapas

Certifique-se de ler o Relatório final da Altoros sobre Capella e Redis. Um mais curto Resumo executivo também está disponível.

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Tem dúvidas? Dê uma olhada na seção Discórdia do Couchbase.