Couchbase vs. MongoDB™: Comparação de desempenho e escalabilidade

Por que as empresas estão mudando do MongoDB para o Couchbase - descubra as vantagens.

DESAFIOS

MongoDB vs. Couchbase: Desafios de desempenho, escalabilidade e implantação

Os clientes que migram do MongoDB para o Couchbase - seja no local ou na nuvem - frequentemente encontram gargalos de desempenho, problemas de dimensionamento e desafios de integração. As comparações de benchmark entre o Couchbase e o MongoDB revelam que o MongoDB frequentemente enfrenta dificuldades com cargas de trabalho de alto desempenho à medida que o volume de dados aumenta, exigindo ferramentas adicionais para alcançar a funcionalidade total. As empresas também relatam dificuldades com implementações móveis e as limitações da linguagem de consulta proprietária do MongoDB, o que dificulta a otimização eficiente do desempenho do banco de dados.

DESAFIO #1

Aplicativos com tecnologia de IA

O MongoDB oferece pesquisa vetorial limitada e lenta. O Couchbase oferece serviços de IA para GenAI em escala.

Saiba mais sobre os serviços de IA

DESAFIO #2

Desempenho em escala

O desempenho do MongoDB se degrada rapidamente à medida que o tamanho do cluster ou o número de usuários aumenta.

Compare agora

DESAFIO #3

Implantações em várias regiões

O MongoDB oferece replicação limitada em comparação com a arquitetura ativa-ativa e na memória do Couchbase.

Saiba mais

DESAFIO #4

Uma linguagem de consulta desconhecida

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

Comparar consultas

DESAFIO #5

Computação móvel e de borda

O MongoDB não tem solução. O Couchbase Mobile é o primeiro e principal banco de dados móvel NoSQL.

Descubra as soluções móveis

DESAFIO #6

Oferta limitada de análises

Para obter análises dimensionáveis e em tempo real, os clientes do MongoDB precisam exportar para outra plataforma.

Descubra a análise

O que está incluído
Flexibilidade do JSON
Cache integrado para respostas em milissegundos em escala
Cache semântico para LLMs
Pesquisa vetorial nativa, na nuvem e no local
Pesquisa vetorial em escala de bilhões
Hospedagem de modelos de IA com a NVIDIA
Automação integrada do pipeline RAG
Sincronização móvel, de borda e ponto a ponto
SQL++
Pesquisa de texto completo nativa
Replicação mestre-mestre XDCR
Sharding automático
Arquitetura sem controle, sem compartilhamento e sem nada
Transações ACID
Dimensionamento multidimensional
Pesquisa vetorial em celulares
Mecanismo de análise em tempo real
Ingestão de várias fontes, zero-ETL
Write-back, análise em tempo real para o cluster de origem

Couchbase

MongoDB
BSON
Baseado em Lucene e disponível apenas no Atlas

Trecho de código

Comparação de consultas equivalentes no Couchbase SQL++ e no MQL do MongoDB

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 }}]})

CLIENTES

O que os clientes estão dizendo

"Observamos tempos de resposta muito consistentes de 500 microssegundos do Couchbase, mesmo em escala muito grande."

Technical Lead, Cisco

100B+ sessões de usuários por ano

500 tempos de resposta de microssegundos

Leia a história do cliente Ver todas as histórias

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

Claus Moldt, CIO, FICO

<1 tempos de resposta de ms

24x365 tempo de atividade do aplicativo

Leia a história do cliente Ver todas as histórias

"Com menos da metade dos servidores, podemos aumentar o desempenho e obter uma arquitetura escalável muito melhor."

Amir Ish-Shalom, Diretor sênior de operações, Viber

15 bilhões de eventos de chamadas e mensagens/dia

60% redução no total de servidores

Leia a história do cliente Ver todas as histórias

Recursos

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Couchbase Capella vs. MongoDB Atlas - estudo de benchmark da Altoros

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O Couchbase é 350 vezes mais rápido na pesquisa vetorial do que o MongoDB em escala 1B

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