Couchbase vs. MongoDB™: Leistung und Skalierbarkeit im Vergleich

Warum Unternehmen von MongoDB zu Couchbase wechseln - entdecken Sie die Vorteile.

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HERAUSFORDERUNGEN

MongoDB vs. Couchbase: Herausforderungen bei Leistung, Skalierbarkeit und Bereitstellung

Kunden, die von MongoDB auf Couchbase migrieren - ob vor Ort oder in der Cloud - stoßen häufig auf Leistungsengpässe, Skalierungsprobleme und Integrationsprobleme. Benchmark-Vergleiche zwischen Couchbase und MongoDB zeigen, dass MongoDB bei wachsendem Datenvolumen oft mit Hochleistungs-Workloads zu kämpfen hat und zusätzliche Tools benötigt, um die volle Funktionalität zu erreichen. Unternehmen berichten auch von Schwierigkeiten bei der mobilen Bereitstellung und den Einschränkungen der proprietären Abfragesprache von MongoDB, die eine effiziente Optimierung der Datenbankleistung erschweren.

HERAUSFORDERUNG #1

KI-gestützte Anwendungen

MongoDB bietet eine begrenzte und langsame Vektorsuche. Couchbase bietet AI Services für GenAI im großen Maßstab.

Erfahren Sie mehr über AI Services

HERAUSFORDERUNG #2

Leistung in großem Maßstab

Die Leistung von MongoDB nimmt mit zunehmender Größe des Clusters oder der Anzahl der Benutzer schnell ab.

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HERAUSFORDERUNG #3

Einsätze in mehreren Regionen

MongoDB bietet eine begrenzte Replikation im Vergleich zur aktiv-aktiven In-Memory-Architektur von Couchbase.

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HERAUSFORDERUNG #4

Eine ungewohnte Abfragesprache

MongoDB’s proprietary query language is far more complex and less well known than SQL.

Abfragen vergleichen

HERAUSFORDERUNG #5

Mobile und Edge Computing

MongoDB hat keine Lösung. Couchbase Mobile ist die erste und führende mobile NoSQL-Datenbank.

Entdecken Sie mobile Lösungen

HERAUSFORDERUNG #6

Begrenztes Analyseangebot

Für skalierbare Echtzeit-Analysen müssen MongoDB-Kunden auf eine andere Plattform exportieren.

Analytik entdecken

Was ist inbegriffen?
JSON-Flexibilität
Integrierter Cache für Antworten im Millisekundenbereich
Semantischer Cache für LLMs
Native Vektorsuche, Cloud und On-Premise
Vektorsuche in Milliardenhöhe
KI-Modell-Hosting mit NVIDIA
Integrierte RAG-Pipeline-Automatisierung
Mobile, Edge- und Peer-to-Peer-Synchronisierung
SQL++
Native Volltextsuche
XDCR Master-Master-Replikation
Automatische Aufsplitterung
Masterlose Shared-Nothing-Architektur
ACID-Transaktionen
Mehrdimensionale Skalierung
Vektorsuche auf dem Handy
Echtzeit-Analyse-Engine
Multi-Quelle, Null-ETL-Ingestion
Write-Back, Echtzeit-Analysen zum Quellcluster

Couchbase

MongoDB
BSON
Lucene-basiert und nur in Atlas verfügbar

Code-Schnipsel

Vergleich von gleichwertigen Abfragen in Couchbase SQL++ und MQL von MongoDB

SQL++ (SQL for JSON) > Query

/* equivalent to the Mongo example */
SELECT SUM(value * volume) AS val, symbol
FROM   db.stocks
WHERE  symbol IN ( "AAPL", "GOOG" ) AND value > 0
GROUP  BY symbol
ORDER  BY val DESC, symbol ASC

PL/SQL > Query

// equivalent to the SQL++ example
db.stocks.aggregate([
	 { "$match": {
	 	 "$and": [
	 	 	 {"symbol": {
	 	 	 	 "$in": [
	 	 	 	 "AAPL",
	 	 	 	 "GOOG"]}},
	 	 	 { "value": {
	 	 	 "$gt": 0 }}]}},
	 { "$group": {
	 	 "_id": {
	 	 	 "symbol": "$symbol" },
	 	 "sum(value * volume)": {
	 	 	 "$sum": {
	 	 	 	 "$multiply": [
	 	 	 	 	 "$value",
	 	 	 	 	 "$volume"]}}}},
	 { "$project": {
	 	 "_id": 0,
	 	 "sum(value * volume)": "$sum(value * volume)",
	 	 "symbol": "$_id.symbol"}}
	 { "$sort": {
	 	 "sum(value * volume)": -1,
	 	 "symbol": 1 }}]})

KUNDEN

Was die Kunden sagen

“Wir sehen sehr konsistente 500 Mikrosekunden Antwortzeiten von Couchbase, selbst bei sehr großem Maßstab.”

Technical Lead, Cisco

100B+ Benutzersitzungen pro Jahr

500 Reaktionszeiten im Mikrosekundenbereich

Kundengeschichte lesen Alle Geschichten sehen

“We found that the replication technology across data centers for Couchbase was superior, especially for large workloads.”

Claus Moldt, CIO, FICO

<1 ms-Reaktionszeiten

24x365 Betriebszeit der Anwendung

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"Mit weniger als der Hälfte der Server können wir die Leistung steigern und erhalten eine wesentlich besser skalierbare Architektur."

Amir Ish-Shalom, Leitender Direktor für Betrieb, Viber

15 Milliarden Anruf- und Nachrichtenereignisse/Tag

60% Reduzierung der Gesamtzahl der Server

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Ressourcen

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Couchbase Capella vs. MongoDB Atlas - Altoros Benchmark-Studie

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Couchbase ist 350x schneller bei der Vektorsuche als MongoDB im Maßstab 1B

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