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

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

DÉFIS

MongoDB vs. Couchbase : Défis en matière de performance, d'évolutivité et 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 propose une recherche vectorielle limitée et lente. Couchbase propose des services d'IA pour la GenAI à grande échelle.

En savoir plus sur les services d'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

MongoDB’s proprietary query language is far more complex and less well known than 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.

Découvrir les analyses

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".

Technical Lead, Cisco

100B+ sessions d'utilisateurs par an

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

Lire le témoignage d'un client Voir tous les articles

“We found that the replication technology across data centers for Couchbase was superior, especially for large workloads.”

Claus Moldt, DSI, FICO

<1 Temps de réponse en ms

24x365 temps de fonctionnement de l'application

Lire le témoignage d'un client Voir tous les articles

"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 Voir tous les articles

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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