基準点
パフォーマンス、規模、および競争上の比較
世界で最も信頼される企業がAI®向けに当社のオペレーショナル・データ・プラットフォームを信頼している理由に関する最新の証拠をご覧ください。.
私たちの違い
AIを第一に、拡張性に優れた設計
Couchbaseは、最もミッションクリティカルなエンタープライズワークロード向けに構築されました。.
Couchbaseは、同等のハードウェア上でオープンソースのVectorDBBenchベンチマークをMongoDB Atlasと競合させました。10億のベクトルと各データベースの最高リコール率で、CouchbaseはMongoDBの2倍の1秒あたり703のクエリを生成しました。これは約350倍の処理能力です。完全な構成は公開されており、ご自身の環境で再現することができます。.
アルトーロスは、Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) を用いて、Couchbase Capella、MongoDB Atlas、Amazon DynamoDB、および Redis Enterprise Cloud を 4 つのワークロードと 4 つのクラスタサイズで比較しました。すべてのクラスタサイズにおいて、Capella は更新が多量かつページ化されたクエリワークロードで優位でした。また、Redis は読み取り専用ワークロードでリードのみのワークロードを主導し、Capella はそれに続く結果となりました。.
独立企業である benchANT は、ベンダーのデフォルト設定を使用して SQL および NoSQL データベースに対して YCSB を実行し、その生のデータを公開しています。2026年9月時点で、Couchbase は汎用ワークロードのトータルスループットランキングで #1 位、上位 10 位のうち 5 位を獲得しています。同一の 3 ノードの AWS クラスタで、Couchbase は一般的なドキュメントストアと比較して 3.9 倍のトータルスループットを実現しました。.
なぜCouchbaseはエージェント時代において優勢なのか
コンバージドデータプラットフォーム
ネイティブにJSON、SQL、キー値、キャッシュ、検索、ベクトル、分析、Agent Memory & MCP Serverに対応。データは1つの統制されたコピーで、ETLや追加機能は不要です。.
ミッションクリティカルな用途向け
アクティブ・アクティブのクロスデータセンターレプリケーション(XDCR)により、各リージョンが書き込みを行うことができます。ハイパースケールベクターインデックスはメモリ制限を超えて10億以上のベクターに対応します。.
機械速度に合わせて設計
ベクトル処理能力が3,000倍（速度に合わせて調整された場合）、およびMongoDBと比較して大幅に低いレイテンシー（SQL-on-JSONの場合、クエリレイテンシーが150倍低くなります）。.
データとAIのTCOリーダーシップ
楽天は60% 台のサーバーで1日150億件の通話およびメッセージイベントを処理しています。.
ハイブリッドおよびエッジの柔軟性
オンデバイスのベクトルおよびKubernetesのデプロイにより、クラウド、データセンター、モバイル、エッジを網羅します。.
AI経済学
40%+
セマンティックキャッシュによるLLMコール数が減少
33%-45%
Agent Memoryによるトークン使用量の削減
100%
デバイス上のAIでトークンが削除される
70%
ベクトル検索によるより小さなプロンプト
比較
私たちの評価をご覧ください
ベンチマークはデータベースのパフォーマンスを示します。比較は適合性を示します。アーキテクチャ、機能、コストに関して Couchbase が他のクラウド NoSQL データベースと比較してどのようになっているかを確認することで、お客様のワークロードに最適なプラットフォームを選択できます。.
Couchbaseを比較する
モンゴDB
パフォーマンスとスケーラビリティにおけるCouchbaseとMongoDB™の比較.
オラクル
Couchbaseへの移行がパフォーマンスを向上させ、柔軟性を高め、コストを削減する方法を学びましょう。.
Firebase
Couchbase Mobile が常に動作し、オフラインでも動作し続け、再接続時に同期される常時稼働型アプリに選ばれる理由をご覧ください。.
アパッチ・カウチDB®
Couchbaseの機能、パフォーマンス、サポートの違いをご確認ください。.
DynamoDB
顧客がパフォーマンス、価格、使いやすさ、そして多用途性から他のブランドに切り替える理由を読んでください。.
カスタマーストーリー
お客様から直接聞いてみましょう
私たちの意見を聞いた。それでは、それを実際に経験した人たちの意見を聞いてみよう。.
Couchbaseのベンチマークに関するよくある質問
独立ベンチマークレポートや比較は、一般的な疑問を提起します。最もよくある質問に対する回答は以下の通りです。.
ベンチANTの同一クラスタに対する独立したYCSBテストでは、CouchbaseはMongoDBの処理速度の3.9倍を実現しました。Couchbaseが実行したVectorDBBenchテストでは10億のベクトルに対して350倍の処理速度を実現しました。.
3つの設計選択肢：キャッシュが組み込まれたメモリファーストのエンジン、各サービスが独自にスケーリングする多次元スケーリング、そして各ノードがデータの読み取りと書き込みをそれぞれ担当する方式。.
YCSBの成績はベンチANTの独立したランキングと2023年のAltorosの研究結果、さらにCouchbaseが運営するVectorDBBenchのベクトル検索テストを基にしています。このテストの全構成は公開されており、誰でも再現することができます。.
はい。ベクトル検索はRAGおよびAIエージェントに役立ちます。10億のベクターを持つCouchbaseでは、テストされたすべての精度設定において平均レイテンシを100ms未満に維持し、リコール率は93%まで向上しました。.
VectorDBBench は Zilliz が作成したオープンソースのベクトル検索ベンチマークです。スループット、リコール、およびレイテンシーを測定します。Couchbase は 100M および 1B ベクターに対して MongoDB Atlas との比較を行いました。.
これからも探求し続けてください
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AI データ・プレーンは可能となるものを変化させています
エージェントのメモリ、管理されたツールアクセス、MCPがすべて一つのプラットフォーム上で実現されます。.
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10億規模のベクトルベンチマーク結果
CouchbaseとMongoDBが10億のベクトルでのベクトル検索のスループット、リコール、および遅延の点でどのように比較されるかをご覧ください。.
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興味がある？今すぐ始めよう。.
AIの未来のために、今日からより賢く構築する方法について、お話ししましょう。.