도전 과제

몽고DB와 카우치베이스 비교: 성능, 확장성 및 배포 과제

온프레미스나 클라우드에 관계없이 MongoDB에서 Couchbase로 마이그레이션하는 고객은 성능 병목 현상, 확장 문제, 통합 문제에 자주 직면하게 됩니다. Couchbase와 MongoDB 벤치마크를 비교한 결과, 데이터 양이 증가함에 따라 고성능 워크로드에 어려움을 겪는 경우가 많으며, 완전한 기능을 달성하기 위해 추가 도구가 필요한 것으로 나타났습니다. 또한 기업들은 모바일 배포에 대한 어려움과 MongoDB의 독점 쿼리 언어의 한계로 인해 데이터베이스 성능을 효율적으로 최적화하기가 더 어렵다고 보고합니다.

기능

Couchbase와 MongoDB의 주요 기능 비교

  • 포함된 내용
  • JSON 유연성
  • 내장된 관리형 캐시
  • 모바일, 엣지 및 P2P 동기화
  • SQL
  • 기본 전체 텍스트 검색
  • 네이티브 벡터 검색
  • XDCR 마스터-마스터 복제
  • 자동 샤딩
  • 마스터리스 공유-무공유 아키텍처
  • 산 거래
  • 다차원 스케일링
  • 모바일에서 벡터 검색
  • 컬럼형 스토리지 엔진
  • 멀티소스, 제로-ETL 수집
  • 소스 클러스터에 대한 쓰기-백, 실시간 분석
  • Couchbase
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  • MongoDB
  • BSON
  • cancle
  • cancle
  • cancle
  • cancle
  • 루씬 기반이며 Atlas에서만 사용 가능
  • cancle
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  • cancle
  • cancle
  • cancle
고객

고객의 의견

  • "매우 큰 규모에서도 Couchbase의 응답 시간은 500마이크로초로 매우 일관되게 유지되고 있습니다."
    기술 리드, Cisco
    100B+ 연간 사용자 세션 수
    500 마이크로초 응답 시간
  • "특히 대규모 워크로드에서 Couchbase의 데이터센터 간 복제 기술이 우수하다는 것을 알게 되었습니다."
    클라우스 몰트, CIO, FICO
    <1 ms 응답 시간
    24x365 애플리케이션 가동 시간
  • "서버를 절반 이하로 줄임으로써 성능을 향상하고 훨씬 더 확장 가능한 아키텍처를 확보할 수 있습니다."
    아미르 이쉬 샬롬, 운영 담당 수석 이사, Viber
    15 하루 10억 건의 통화 및 메시지 이벤트
    60% 총 서버 수 감소
코드 스니펫

Couchbase SQL++와 MongoDB의 MQL에서 동등한 쿼리 비교


/* 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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