Is Couchbase faster than MongoDB?

Couchbase outperforms MongoDB on throughput and latency in independent benchmarks, including YCSB testing, due to its memory-first architecture and built-in caching layer.

How does Couchbase vector search compare?

Couchbase Hyperscale Vector Index achieves 700+ QPS at billion-vector scale. MongoDB Atlas returned 2 QPS with 40-second latency in the same VectorDBBench test conditions.

Does Couchbase support SQL like MongoDB?

Couchbase uses SQL++, a superset of SQL that supports JOINs, aggregations, and complex queries on JSON. MongoDB uses a proprietary query language with no native JOIN support.

Is Couchbase cheaper than MongoDB?

Couchbase typically delivers lower TCO than MongoDB through built-in caching, fewer required add-ons, and more efficient cluster sizing, reducing infrastructure and licensing costs.

Does Couchbase have mobile support?

Yes. Couchbase includes Couchbase Lite and Capella App Services for offline-first mobile and edge apps. MongoDB deprecated Atlas Device Sync in 2024, leaving mobile users without a replacement.

Couchbase vs. MongoDB™: Comparación de rendimiento y escalabilidad

Por qué las empresas están cambiando MongoDB por Couchbase: descubra las ventajas.

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RETOS

MongoDB vs. Couchbase: Desafíos de rendimiento, escalabilidad y despliegue

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.

DESAFÍO #1

Aplicaciones basadas en IA

MongoDB ofrece una búsqueda vectorial limitada y lenta. Couchbase brinda a los agentes un AI Data Plane completo a escala.

Aprende sobre el plano de datos de IA

DESAFÍO #2

Rendimiento a escala

El rendimiento de MongoDB se degrada rápidamente a medida que aumenta el tamaño del clúster o el número de usuarios.

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DESAFÍO #3

Implementaciones multirregionales

MongoDB ofrece una replicación limitada en comparación con la arquitectura activa-activa en memoria de Couchbase.

Más información

DESAFÍO #4

Un lenguaje de consulta desconocido

El lenguaje de consulta propietario de MongoDB es mucho más complejo y menos conocido que SQL.

Comparar consultas

DESAFÍO #5

Informática móvil y de borde

MongoDB no tiene solución. Couchbase Mobile es la primera y principal base de datos móvil NoSQL.

Descubra soluciones móviles

DESAFÍO #6

Oferta analítica limitada

Para obtener análisis escalables en tiempo real, los clientes de MongoDB deben exportar los datos a otra plataforma.

Aprende sobre análisis

Qué incluye
Flexibilidad JSON
Caché integrada para respuestas en milisegundos a gran escala.
Caché semántica para LLM
Búsqueda de vectores nativos, nube y local
Búsqueda vectorial a escala de miles de millones
Alojamiento de modelos de IA con NVIDIA
Automatización integrada del proceso RAG
Sincronización móvil, periférica y entre pares
SQL
Búsqueda nativa de texto completo
Replicación maestro-maestro XDCR
Fragmentación automática
Arquitectura "nada compartido" sin maestro
Transacciones ACID
Escala multidimensional
Búsqueda vectorial en el móvil
Motor de análisis en tiempo real
Ingesta multifuente y sin ETL
Análisis en tiempo real con escritura en el clúster de origen

Couchbase

MongoDB
BSON
Basado en Lucene y sólo disponible en Atlas

Fragmento de código

Comparación de consultas equivalentes en SQL++ de Couchbase y MQL de 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 }}]})

CLIENTES

La opinión de los clientes

"Vemos tiempos de respuesta muy consistentes de 500 microsegundos de Couchbase incluso a muy gran escala".

Líder Técnico, Cisco

100B+ sesiones de usuario al año

500 tiempos de respuesta de microsegundos

Leer la historia de un cliente

“Encontramos que la tecnología de replicación para Couchbase entre centros de datos era superior, especialmente para cargas de trabajo grandes.”

Claus Moldt, CIO, FICO

<1 ms de respuesta

24x365 tiempo de actividad de la aplicación

Leer la historia de un cliente

"Con menos de la mitad de servidores, podemos aumentar el rendimiento y conseguir una arquitectura mucho más escalable".

Amir Ish-Shalom, Director de Operaciones, Viber

15 mil millones de llamadas y mensajes al día

60% reducción del total de servidores

Leer la historia de un cliente

Recursos

Más información sobre las diferencias entre Couchbase y MongoDB

PAPEL BLANCO

Couchbase Capella frente a MongoDB Atlas - Estudio comparativo de Altoros

Resumen ejecutivo

BLOG

Couchbase es 350 veces más rápido en la búsqueda vectorial que MongoDB a una escala de 1000 millones.

Leer el blog

VÍDEO

Migración de MongoDB Atlas Device Sync a Couchbase Mobile

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PREGUNTAS FRECUENTES

Preguntas frecuentes sobre Couchbase vs. MongoDB

Obtén respuestas rápidas sobre cómo se comparan Couchbase y MongoDB en términos de rendimiento, escalabilidad y más.

¿Es Couchbase más rápido que MongoDB?

Couchbase supera a MongoDB en rendimiento y latencia en pruebas de referencia independientes, incluyendo pruebas YCSB, gracias a su arquitectura de memoria primero y capa de caché incorporada.

¿Cómo se compara la búsqueda vectorial de Couchbase?

El índice vectorial de escalabilidad masiva de Couchbase alcanza más de 700 QPS a escala de mil millones de vectores. MongoDB Atlas devolvió 2 QPS con 40 segundos de latencia en las mismas condiciones de prueba de VectorDBBench.

¿Couchbase soporta SQL como MongoDB?

Couchbase utiliza SQL++, un superconjunto de SQL que soporta JOINs, agregaciones y consultas complejas sobre JSON. MongoDB utiliza un lenguaje de consulta propietario sin soporte nativo para JOINs.

¿Couchbase es más barato que MongoDB?

Couchbase típicamente ofrece un TCO (Costo Total de Propiedad) más bajo que MongoDB a través de caché incorporada, menos complementos requeridos y un dimensionamiento de clústeres más eficiente, lo que reduce los costos de infraestructura y licencias.

¿Couchbase tiene soporte móvil?

Sí. Couchbase incluye Couchbase Lite y Capella App Services para aplicaciones móviles y de borde que priorizan la funcionalidad sin conexión. MongoDB descontinuó Atlas Device Sync en 2024, dejando a los usuarios móviles sin un reemplazo.

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Couchbase vs. MongoDB™: Comparación de rendimiento y escalabilidad

Vea cómo se comparan Atlas y Capella en el informe de rendimiento DBaaS

MongoDB vs. Couchbase: Desafíos de rendimiento, escalabilidad y despliegue

Aplicaciones basadas en IA

Rendimiento a escala

Implementaciones multirregionales

Un lenguaje de consulta desconocido

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Disipar los conceptos erróneos de NoSQL

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¿Couchbase es más barato que MongoDB?

¿Couchbase tiene soporte móvil?

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