特徴
CouchbaseとMongoDBの主な違い
- 含まれるもの
- JSONの柔軟性
- Built-in cache for millisecond responses at scale
- Semantic cache for LLMs
- Native vector search, cloud, and on-prem
- Billion-scale vector search
- AI model hosting with NVIDIA
- Built-in RAG pipeline automation
- モバイル、エッジ、ピアツーピア同期
- エスキューエルプラスプラス
- ネイティブ・フルテキスト検索
- 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
- Real-time analytics engine
- 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
- モンゴDB
- ビーエスオン
- ルセンをベースとし、アトラスでのみ利用可能
コード・スニペット
Couchbase SQL++とMongoDBのMQLの同等のクエリの比較
Couchbase > 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
MongoDB > 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 }}]})お客様
お客様の声
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「Couchbaseのレスポンスタイムは、大規模でも500マイクロ秒と非常に安定しています。
テクニカル・リーダー、 シスコ100B+ 年間ユーザーセッション数500 マイクロ秒の応答時間 -
「Couchbaseのデータセンター間のレプリケーション技術は、特に大規模なワークロードに対して優れていることがわかりました。
クラウス・モルト FICO、CIO<1 msの応答時間24x365 アプリケーション稼働時間 -
「半分以下のサーバー台数で、パフォーマンスを向上させ、拡張性の高いアーキテクチャを得ることができます。
アミール・イシュ・シャローム Viber オペレーションズ・ディレクター15 10億コール・メッセージ・イベント/日60% 総サーバーの削減
