CARACTÉRISTIQUES
Key features of Couchbase Mobile vs. MongoDB Atlas Device Sync (Realm)
Unlike MongoDB Atlas Device Sync (Realm), Couchbase Mobile offers hosted or self-managed deployments, SQL support, peer-to-peer sync, embedded device support, and customizable conflict resolution.
- Ce qui est inclus
- Offline support
- Platform support
- Flexible topologies
- Synchronisation peer-to-peer
- Delta sync
- Sync conflict resolution
- SQL++
- On-premises/self-managed deployment
- Vector search on-device
- Couchbase
- Mobile, IoT, and embedded device support
- Comprehensive, customizable
- MongoDB Atlas Device Sync (Realm)
- Mobile platforms only
- Basic, no customization
CLIENTS
Ce que disent les clients
-
"Nous devons disposer d'une chaîne d'approvisionnement solide et d'une bonne application de vente en première ligne pour pouvoir gérer les commandes et livrer les produits.
Madhav Mekala, Directeur du développement des applications mobiles, PepsiCo30K utilisateurs -
"Grâce à Capella, des millions de joueurs peuvent bénéficier d'une expérience cohérente sans aucune interruption. Ces capacités sont essentielles pour nous.
Lars Schmeller, Chef d'équipe, Lotum800 millions de téléchargements dans le monde10+ millions d'utilisateurs actifs mensuels -
"La synchronisation peer-to-peer de Couchbase Mobile permet de partager les données des patients dans l'ensemble de la clinique de manière transparente et en temps réel.
Lori Most, PDG, BackpackEMR20% réduction des coûts d'établissement des cartes25% réduction des processus manuels -
“We looked at Mongo. We found that the replication technology across data centers for Couchbase was superior, especially for the large workloads.”
Claus Moldt, DSI, FICO<1MS délais de réponse24x365 temps de fonctionnement de l'application
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Extrait de code
Couchbase Mobile supports SQL, which is more intuitive than MongoDB’s query language
> SQL
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
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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