課題

MongoDBとCouchbaseの比較:パフォーマンス、スケーラビリティ、デプロイの課題

オンプレミスであれクラウドであれ、MongoDBからCouchbaseに移行する顧客は、パフォーマンスのボトルネック、スケーリングの問題、および統合の課題に頻繁に遭遇します。CouchbaseとMongoDBのベンチマークを比較すると、MongoDBはデータ量が増加するにつれて高パフォーマンスのワークロードで苦労することが多く、完全な機能を達成するために追加のツールが必要であることがわかります。また、モバイルへの展開やMongoDB独自のクエリ言語の制限により、データベースのパフォーマンスを効率的に最適化することが難しくなっています。

特徴

CouchbaseとMongoDBの主な違い

  • 含まれるもの
  • JSONの柔軟性
  • マネージド・キャッシュ内蔵
  • モバイル、エッジ、ピアツーピア同期
  • SQL
  • ネイティブ・フルテキスト検索
  • ネイティブ・ベクター検索
  • XDCRマスター・マスター・レプリケーション
  • 自動シャーディング
  • マスターレス・シェアードナッシング・アーキテクチャ
  • ACIDトランザクション
  • 多次元スケーリング
  • モバイルでのベクトル検索
  • カラム型ストレージエンジン
  • マルチソース、ゼロETLインジェスト
  • ソースクラスタへのライトバック、リアルタイム分析
  • Couchbase
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • チェック
  • モンゴDB
  • ビーエスオン
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
  • ルセンをベースとし、アトラスでのみ利用可能
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
  • チェック
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
  • キャンクル
NoSQLの誤解を解く

Couchbaseが最新のエンタープライズニーズでMongoDBを凌駕する理由をご覧ください。

コード・スニペット

Couchbase SQL++とMongoDBのMQLの同等のクエリの比較

/* 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
// 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 }}]})
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