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™ : Comparaison des performances et de l'évolutivité

Pourquoi les entreprises passent de MongoDB à Couchbase - découvrez les avantages.

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DÉFIS

MongoDB vs. Couchbase : Performance, évolutivité et défis de déploiement

Les clients qui migrent de MongoDB vers Couchbase - que ce soit sur site ou dans le cloud - rencontrent fréquemment des goulots d'étranglement au niveau des performances, des problèmes de mise à l'échelle et des défis d'intégration. Les comparaisons de Couchbase et de MongoDB révèlent que MongoDB a souvent du mal à gérer les charges de travail à haute performance lorsque le volume de données augmente, ce qui nécessite des outils supplémentaires pour atteindre une fonctionnalité complète. Les entreprises signalent également des difficultés liées aux déploiements mobiles et aux limites du langage de requête propriétaire de MongoDB, ce qui complique l'optimisation efficace des performances de la base de données.

DÉFI #1

Applications alimentées par l'IA

MongoDB offre une recherche vectorielle limitée et lente. Couchbase offre aux agents une Data Plane IA complète à l'échelle.

Apprendre sur le plan de données IA

DÉFI #2

La performance à l'échelle

Les performances de MongoDB se dégradent rapidement lorsque la taille du cluster ou le nombre d'utilisateurs augmente.

Comparer

DÉFI #3

Déploiements multirégionaux

MongoDB offre une réplication limitée par rapport à l'architecture active-active et en mémoire de Couchbase.

DÉFI #4

Un langage d'interrogation peu familier

Le langage de requête propriétaire de MongoDB est bien plus complexe et moins connu que SQL.

Comparer les requêtes

DÉFI #5

Informatique mobile et périphérique

MongoDB n'a pas de solution. Couchbase Mobile est la première base de données mobile NoSQL.

Découvrez les solutions mobiles

DÉFI #6

Offre limitée d'analyses

Pour des analyses évolutives en temps réel, les clients de MongoDB doivent exporter vers une autre plateforme.

En savoir plus sur l'analytique

Ce qui est inclus
Flexibilité de JSON
Cache intégré pour des réponses à l'échelle de la milliseconde
Cache sémantique pour les LLM
Recherche vectorielle native, dans le nuage et sur site
Recherche vectorielle à l'échelle du milliard
Hébergement de modèles d'IA avec NVIDIA
Automatisation intégrée du pipeline RAG
Synchronisation mobile, périphérique et peer-to-peer
SQL++
Recherche plein texte native
Réplication maître-maître XDCR
Partage automatique des données (sharding)
Architecture sans maître et sans partage
Transactions ACID
Mise à l'échelle multidimensionnelle
Recherche vectorielle sur mobile
Moteur d'analyse en temps réel
Ingestion multisource, zéro ETL
Analyse en temps réel sur le cluster source

Couchbase

MongoDB
BSON
Basé sur le lucène et disponible uniquement dans l'Atlas

Extrait de code

Comparaison de requêtes équivalentes dans Couchbase SQL++ et MongoDB's MQL

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 }}]})

CLIENTS

Ce que disent les clients

"Nous constatons des temps de réponse très réguliers de 500 microsecondes avec Couchbase, même à très grande échelle".

Chef technique, Cisco

100B+ sessions d'utilisateurs par an

500 des temps de réponse de l'ordre de la microseconde

Lire le témoignage d'un client

“ Nous avons constaté que la technologie de réplication de Couchbase entre centres de données était supérieure, notamment pour les charges de travail importantes. ”

Claus Moldt, DSI, FICO

<1 Temps de réponse en ms

24x365 temps de fonctionnement de l'application

Lire le témoignage d'un client

"Avec moins de la moitié des serveurs, nous pouvons augmenter les performances et obtenir une architecture beaucoup plus évolutive.

Amir Ish-Shalom, Directeur principal des opérations, Viber

15 milliards d'appels et de messages par jour

60% réduction du nombre total de serveurs

Lire le témoignage d'un client

Ressources

En savoir plus sur la comparaison entre Couchbase et MongoDB

LIVRE BLANC

Couchbase Capella vs. MongoDB Atlas - Étude comparative d'Altoros

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BLOG

Couchbase est 350 fois plus rapide pour la recherche vectorielle que MongoDB à l'échelle 1B

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VIDÉO

Migration de MongoDB Atlas Device Sync vers Couchbase Mobile

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FAQ

FAQ Couchbase vs. MongoDB

Obtenez des réponses rapides sur la comparaison entre Couchbase et MongoDB en termes de performance, de scalabilité, et plus encore.

Couchbase est-il plus rapide que MongoDB ?

Couchbase surpasse MongoDB en débit et en latence lors de benchmarks indépendants, y compris les tests YCSB, grâce à son architecture axée sur la mémoire et à sa couche de mise en cache intégrée.

Comment le moteur de recherche vectoriel de Couchbase se compare-t-il ?

L'index vectoriel hyperscale de Couchbase atteint plus de 700 QPS à l'échelle d'un milliard de vecteurs. MongoDB Atlas a retourné 2 QPS avec une latence de 40 secondes dans les mêmes conditions de test VectorDBBench.

Couchbase supporte-t-il le SQL comme MongoDB ?

Couchbase utilise SQL++, un sur-ensemble de SQL qui prend en charge les jointures, les agrégations et les requêtes complexes sur JSON. MongoDB utilise un langage de requête propriétaire sans prise en charge native des jointures.

Couchbase coûte-t-il moins cher que MongoDB ?

Couchbase offre généralement un TCO inférieur à celui de MongoDB grâce à la mise en cache intégrée, à moins de modules complémentaires requis et à une taille de cluster plus efficace, ce qui réduit les coûts d'infrastructure et de licence.

Couchbase propose-t-il une prise en charge mobile ?

Oui. Couchbase inclut Couchbase Lite et Capella App Services pour les applications mobiles et périphériques "offline-first". MongoDB a déprécié Atlas Device Sync en 2024, laissant les utilisateurs mobiles sans remplacement.

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Couchbase vs. MongoDB™ : Comparaison des performances et de l'évolutivité

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