Visão geral
O Couchbase é o banco de dados moderno para os aplicativos corporativos atuais. O ritmo da digitalização é vertiginoso, estimulado por eventos inesperados como a COVID-19. Além disso, no mundo digital atual, há uma demanda cada vez maior por disponibilidade de aplicativos 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano, para dar suporte a uma experiência do cliente cada vez mais personalizada on-line.
Devido à necessidade cada vez maior de desenvolvimento ágil e dinâmico de aplicativos e à exigência de tempo de inatividade zero dos aplicativos on-line, as empresas estão se voltando cada vez mais para uma arquitetura baseada em serviços. Ao contrário de muitas plataformas de nuvem que oferecem vários serviços, muitas vezes concorrentes, de várias suborganizações, o Couchbase permite que os clientes minimizem a dispersão utilizando serviços populares como Query, Full-Text Search e Eventing de um único fornecedor. Os serviços de consulta e análise do Couchbase maximizam a produtividade do desenvolvedor e dos analistas de dados, utilizando a popular linguagem de consulta SQL.
Couchbase CapellaNosso serviço de nuvem totalmente gerenciado, foi projetado para ser agnóstico em relação à nuvem, de modo que não há dependência do fornecedor. Esta postagem do blog fornece um resumo das comparações do Capella com o Azure CosmosDB, duas das principais soluções de banco de dados NoSQL baseadas em nuvem.
A Altoros, um provedor global de serviços de TI, comparou o Capella com o CosmosDB e publicou os resultados neste abrangente relatório. Usando o Yahoo! Cloud Serving Benchmark, o objetivo do estudo foi medir o desempenho relativo de cada banco de dados em termos de latência e taxa de transferência, examinando o desempenho em três configurações de cluster diferentes, 6, 9 e 18 nós, sob quatro cargas de trabalho diferentes.
As cargas de trabalho variaram substancialmente para modelar diferentes cenários do mundo real:
- Carga de trabalho A. Atualização intensa: leitura do 50% e atualização do 50%.
Exemplo: Simulação de um aplicativo da Web que serve conteúdo e, ao mesmo tempo, armazena as interações do usuário.
- Carga de trabalho E. Varredura de curto alcance: Varredura de 95% e atualização de 5%, a distribuição de solicitações é uniforme.
Exemplo: Simulação de um aplicativo da Web com navegação intensa na busca de uma determinada categoria ou atributo e atualização periódica transações.
- Carga de trabalho de paginação. Filtro com deslocamento e limite.
Exemplo: Simula um aplicativo com consultas que retornam um grande número de registros que precisam ser filtrados para exibir resultados por página.
- JOIN Carga de trabalho. Operações JOIN com agrupamento e agregação (no caso do Capella, o ANSI JOIN também foi avaliado).
Exemplo: Simula aplicativos que exigem a consulta de dados em vários tipos de documentos aninhados utilizando a sintaxe JOIN.
Comparação
O Capella demonstrou melhor desempenho em todas as quatro cargas de trabalho avaliadas. O mecanismo de consulta do Capella oferece suporte a operações de agregação, filtragem e JOIN em grandes conjuntos de dados sem a necessidade de modelar dados para cada consulta específica. Infelizmente, o Cosmos DB teve várias solicitações com falha durante o teste, tornando-o não competitivo em comparação com o Capella.
A Microsoft recomenda o CosmoDB para vários casos de uso, incluindo o gerenciamento de dados de perfil de usuário, armazenar e consultar um conjunto de atributos para entidades. Esse caso de uso é semelhante ao cenário de perfis de usuários que mudam rapidamente, modelado na carga de trabalho A. Abaixo está um gráfico dos resultados da carga de trabalho A, que exige muitas atualizações:
Figura 1. Resultados de desempenho para a carga de trabalho A
Como era de se esperar, a taxa de transferência de cada banco de dados cresceu à medida que o tamanho do cluster aumentou. Ambos os bancos de dados atingiram o limite de taxa de transferência para cada tipo de cluster. O Capella apresentou um crescimento de alta taxa de transferência e superou claramente o CosmosDB. O Capella também demonstrou uma enorme escalabilidade com uma latência consistente de aproximadamente um milissegundo em todos os tamanhos de nós.
Em um cluster de 6 nós, o CosmosDB apresentou uma taxa de transferência mínima de 6.640 ops/s, enquanto o Capella teve 42.404 ops/s no mesmo número de threads. Em um cluster de 18 nós, o CosmosDB e o Capella apresentaram uma taxa de transferência máxima de 16.608 ops/s e 169.632 ops/s, respectivamente.
Conclusão
A Capella demonstrou velocidades extremamente rápidas que permaneceram consistentes à medida que o tamanho dos nós aumentava. O Capella também oferece serviços como Eventing e Analytics da plataforma Couchbase e recursos como escopos e coleções que modelam esquemas e tabelas de RDBMS, respectivamente. Atualmente, nenhum outro banco de dados NoSQL oferece esse mapeamento direto de RDBMS para NoSQL e, ao mesmo tempo, oferece suporte ao gerenciamento de dados desde a borda até a nuvem. Além disso, ao contrário do CosmosDB, que é uma oferta exclusiva do Microsoft Azure, o Couchbase é agnóstico em relação à nuvem e não prende os usuários ao uso de apenas um provedor.
Nessa comparação, o Couchbase Capella foi o claro vencedor. O Couchbase oferece velocidade, confiabilidade, escalabilidade e flexibilidade inigualáveis, com a capacidade de incluir outros serviços do Couchbase, tudo isso operando a um custo de transação mais baixo.
*Observe que esse relatório de referência independente foi encomendado pela Couchbase.
