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MongoDB frente a Couchbase: Desafíos de rendimiento, escalabilidad e implantación

Los clientes que migran de MongoDB a Couchbase, ya sea en sus instalaciones o en la nube, se encuentran a menudo con cuellos de botella en el rendimiento, problemas de escalado y problemas de integración. Las comparaciones entre Couchbase y MongoDB revelan que MongoDB a menudo tiene dificultades con las cargas de trabajo de alto rendimiento a medida que crece el volumen de datos, lo que requiere herramientas adicionales para lograr una funcionalidad completa. Las empresas también informan de dificultades con los despliegues móviles y las limitaciones del lenguaje de consulta propietario de MongoDB, lo que dificulta la optimización eficiente del rendimiento de la base de datos.

CARACTERÍSTICAS

Características principales de Couchbase frente a MongoDB

  • Qué incluye
  • Flexibilidad JSON
  • Caché gestionada integrada
  • Sincronización móvil, periférica y entre pares
  • SQL
  • Búsqueda nativa de texto completo
  • Búsqueda vectorial nativa
  • Replicación maestro-maestro XDCR
  • Fragmentación automática
  • Arquitectura "nada compartido" sin maestro
  • Transacciones ACID
  • Escala multidimensional
  • Búsqueda vectorial en el móvil
  • Motor de almacenamiento en columnas
  • Ingesta multifuente y sin ETL
  • Análisis en tiempo real con escritura en el clúster de origen
  • Couchbase
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  • MongoDB
  • BSON
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  • Basado en Lucene y sólo disponible en Atlas
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Disipar los conceptos erróneos de NoSQL

Descubra por qué Couchbase supera a MongoDB en las necesidades de las empresas modernas.

Fragmento de código

Comparación de consultas equivalentes en SQL++ de Couchbase y MQL de MongoDB

/* 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
// 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 }}]})
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