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Desventajas críticas de MongoDB y cómo las supera Couchbase
Reto 1: Complejidad de la consulta
Pruebe SQL en NoSQLMongoDB
Dado que MongoDB no dispone de un lenguaje de consulta declarativo, la consulta y el procesamiento de datos en las aplicaciones requieren una lógica procedimental compleja. Esto hace que el rendimiento de las consultas y la escalabilidad sean deficientes.Couchbase
SQL++ ofrece a desarrolladores y empresas un lenguaje expresivo, potente y completo para consultar, transformar y manipular datos JSON. Puede desarrollar aplicaciones atractivas utilizando un lenguaje de consulta completo y declarativo sobre documentos JSON.Reto 2: Falta de uniones de bases de datos
Cláusula JOINMongoDB
La falta de un JOIN de documentos eficaz en las colecciones fragmentadas puede imponer restricciones técnicas en el diseño del modelo de datos. El resultado es una desnormalización innecesaria, la duplicación de datos y una lógica de aplicación compleja.Couchbase
La compatibilidad total con las uniones ANSI permite a los desarrolladores aprovechar lo mejor de SQL para las aplicaciones empresariales. Obtendrá soporte completo para JOINS de documentos y pushdown de agregación.Reto 3: Migración difícil desde RDBMS
Migración desde bases de datos relacionalesMongoDB
La API de consulta propietaria de MongoDB supone una curva de aprendizaje elevada para los desarrolladores de SQL y obliga a reescribir costosamente las aplicaciones existentes.Couchbase
SQL++ extiende el estándar industrial SQL a JSON. Puede consultar modelos de datos de documentos JSON de forma similar a como consulta aplicaciones RDBMS heredadas.Couchbase amplía ANSI SQL para admitir el formato
esquema flexible de JSON
| Consulta MongoDB | Couchbase SQL |
|---|---|
db.stocks.aggregate([
{ "$match": {
"$and": [
{"símbolo": {
"$in":
[ "AAPL",
"GOOG"]}},
{"valor":
{"$gt": 0 }}]}},
{"$group": {
"_id": {
"símbolo": "$symbol" },
"sum(value * volume)": {
"$sum": {
"$multiply": [
"$valor",
"$volume"]}}}},
{"$project": {
"_id": 0,
"suma(valor * volumen)":
"$sum(valor * volumen)",
"símbolo": "$_id.symbol"}}
{"$sort": {
"suma(valor * volumen)":
-1, "símbolo": 1 }}]}
|
SELECCIONAR SUMA(valor * volumen) COMO val, símbolo
DESDE db.stocks
DONDE símbolo EN ("AAPL", "GOOG" ) Y valor > 0
GRUPO POR símbolo
ORDENAR POR val DESC, símbolo ASC
|
Webcasts: Cómo subir de nivel desde MongoDB™ para mejorar la escalabilidad, el rendimiento y la arquitectura
Regístrese ahoraPor qué las empresas eligen Couchbase en lugar de MongoDB
DirectTV
Los espectadores de hoy en día exigen experiencias fluidas e innovación constante. Dado que MongoDB difícil de usar y escalar, DirecTV eligió Couchbase para obtener un rendimiento inigualable a escala, replicación bidireccional entre centros de datos para mantener los servicios disponibles para los espectadores 24 horas al día, 7 días a la semana, y SQL++ para potentes consultas.
Viber
Empujado a escalar a un ritmo que su backend MongoDB y Redis ya no podía soportar, Viber cambió su plataforma de mensajería a Couchbase. Con Couchbase, Viber redujo sus servidores en más de 50%. más de 50%, es lo suficientemente robusto como para evitar tiempos de inactividad, y ahora soporta cerca de un millón de operaciones por segundo y conjuntos de datos con miles de millones de datos. por segundo y conjuntos de datos con miles de millones de registros.
Nuance
Nuance, una empresa de software de reconocimiento de voz e imágenes, tenía un entorno monolítico totalmente Oracle que era caro de escalar e inflexible para diversos tipos de datos. que resultaba caro de escalar e inflexible para diversos tipos de datos. Al explorar NoSQL, Nuance descubrió que MongoDB era difícil de gestionar. En su lugar, eligió Couchbase por su facilidad, rendimiento rentable a escala y replicación bidireccional.
Grapas
Staples necesitaba gestionar mejor los catálogos B2B utilizando 1.600 millones de reglas aplicadas en tiempo real. Staples probó MongoDB, pero su incapacidad para escalar de forma fácil y asequible le llevó a cancelar proyectos. proyectos. Couchbase no sólo permitió a Staples simplificar la gestión de sus catálogos mediante SQL++ y JSON, sino que también mejoró el rendimiento y la fiabilidad de la base de datos.
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