Utknąłem między tymi dwiema bazami danych NoSQL.
W moim projekcie będę tworzyć bazę danych w bazie danych. Na przykład potrzebuję rozwiązania do tworzenia dynamicznych tabel.
Użytkownicy mogą tworzyć tabele z kolumnami i wierszami. Myślę, że albo MongoDB, albo CouchDB będą do tego odpowiednie, ale nie jestem pewien, który z nich. Potrzebuję również wydajnego stronicowania.
mongodb
performance
comparison
couchdb
nosql
Luke101
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Z C, A i P (spójność, dostępność i tolerancja partycji), które 2 są dla Ciebie ważniejsze? Krótki przegląd, wizualny przewodnik po systemach NoSQL
W blogu porównanie Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Membase vs Neo4j zawiera scenariusze „ najlepiej używane ” dla każdej porównywanej bazy danych NoSQL. Cytując link,
Ostatnie (luty 2012 r.) I bardziej wyczerpujące porównanie autorstwa Riyada Kalli,
Wpis na blogu (październik 2011 r.) Autorstwa kogoś, kto wypróbował jedno i drugie, facet z MongoDB dowiaduje się, że CouchDB skomentował, że stronicowanie CouchDB nie jest tak przydatne.
Datowany (czerwiec 2009) test porównawczy autorstwa Kristiny Chodorow ( część zespołu stojącego za MongoDB ),
Wybrałbym MongoDB.
Mam nadzieję, że to pomoże.
źródło
Odpowiedzi przede wszystkim komplikują historię.
Otóż to. O ile nie potrzebujesz (niesamowitej) możliwości CouchDB do replikacji na urządzenia mobilne i stacjonarne, MongoDB ma obecnie przewagę pod względem wydajności, społeczności i narzędzi.
źródło
Bardzo stare pytanie, ale jest na górze Google i nie bardzo lubię odpowiedzi, które widzę, więc oto moje własne.
Couchdb ma znacznie więcej niż zdolność do rozwijania CouchApps. Większość osób korzysta z CouchDb w klasycznej trójwarstwowej architekturze internetowej.
W praktyce decydującym czynnikiem dla większości ludzi będzie fakt, że MongoDb zezwala na zapytania ad-hoc ze składnią podobną do SQL, podczas gdy CouchDb tego nie robi (musisz stworzyć mapę / zmniejszyć widoki, które wyłączają niektóre osoby, nawet jeśli tworzysz te widoki jest przyjazny dla szybkiego tworzenia aplikacji - nie mają one nic wspólnego z procedurami przechowywanymi).
Aby zająć się kwestiami podniesionymi w zaakceptowanej odpowiedzi: CouchDb ma świetny system wersjonowania, ale to nie znaczy, że nadaje się tylko (lub lepiej) do miejsc, w których wersjonowanie jest ważne. Ponadto couchdb jest przyjazny dla ciężkich zapisów, ponieważ ma charakter tylko do dołączania (operacje zapisu wracają w krótkim czasie, gwarantując, że żadne dane nigdy nie zostaną utracone).
Jedną bardzo ważną rzeczą, o której nikt nie wspomina, jest fakt, że CouchDb opiera się na indeksach b-drzewa. Oznacza to, że niezależnie od tego, czy masz 1 „wiersz”, czy 20 miliardów, czas zapytania zawsze pozostanie poniżej 10 ms. Jest to zmieniacz gier, który sprawia, że CouchDb jest bazą danych o małych opóźnieniach i przyjazną do odczytu, i to naprawdę nie powinno być pomijane.
Aby być uczciwym i wyczerpującym, przewagą MongoDb nad CouchDb jest oprzyrządowanie i marketing. Posiadają najwyższej klasy narzędzia obywatelskie dla wszystkich głównych języków i platform, dzięki czemu ich wdrożenie jest łatwe, a to dodane do ich zapytań adhoc sprawia, że przejście z SQL jest jeszcze łatwiejsze.
CouchDb nie ma takiego poziomu narzędzi - mimo że obecnie dostępnych jest wiele bibliotek - ale CouchDb jest dostępny jako interfejs API HTTP, dlatego łatwo jest stworzyć opakowanie w swoim ulubionym języku, aby z nim porozmawiać. Osobiście podoba mi się to podejście, ponieważ pozwala uniknąć wzdęć i pozwala ci brać tylko to, co chcesz (zasada segregacji interfejsu).
Więc powiedziałbym, że używanie jednego lub drugiego jest w dużej mierze kwestią wygody i preferencji w ich paradygmatach. Podejście CouchDb „po prostu pasuje”, dla niektórych osób, ale jeśli po zapoznaniu się z funkcjami bazy danych (w wyczerpującym oficjalnym przewodniku ) nie masz momentu „piekło tak”, prawdopodobnie powinieneś przejść dalej.
Odradzam korzystanie z CouchDb, jeśli chcesz po prostu użyć „odpowiedniego narzędzia do właściwej pracy”. bo przekonasz się, że nie możesz tego tak po prostu wykorzystać i skończysz na tym, że będziesz wkurzony i napisze posty na blogu, takie jak „Gdzie są dołączenia do CouchDb?” i „Gdzie jest zarządzanie transakcjami?”. Rzeczywiście Couchdb jest - paradoksalnie - bardzo przejrzysty, ale jednocześnie wymaga zmiany paradygmatu i zmiany w podejściu do problemów, aby naprawdę błyszczeć (i naprawdę pracować).
Ale kiedy to zrobisz, to naprawdę się opłaca. Osobiście potrzebuję bardzo silnych powodów lub poważnego przełomu w projekcie, aby wybrać inną bazę danych, ale jak dotąd nie spotkałem żadnej.
źródło
CouchDb relies on b-tree indexes. This means that whether you have 1 "row" or 20 billions, the querying time will always remain below 10ms.Czy nie dotyczy to prawie wszystkich baz danych? Ten sposób wyrażenia oznacza inaczej.Zadaj sobie to pytanie? A ty wybierzesz DB.
źródło
Podsumowuję odpowiedzi znalezione w tym artykule:
http://www.quora.com/How-does-MongoDB-compare-to-CouchDB-What-are-the- zalety-and-disadvantages-of-each
MongoDB: Lepsze zapytania, przechowywanie danych w BSON (szybszy dostęp), lepsza spójność danych, wiele zbiorów
CouchDB: lepsza replikacja, z replikacją master do master i rozwiązywaniem konfliktów, przechowywanie danych w JSON (czytelne dla człowieka, lepszy dostęp za pośrednictwem usług REST), odpytywanie poprzez redukcję map.
Podsumowując, MongoDB jest szybszy, CouchDB jest bezpieczniejszy.
Także: http://nosql.mypopescu.com/post/298557551/couchdb-vs-mongodb
źródło
Należy pamiętać o problemie z rzadkimi unikalnymi indeksami w MongoDB. Uderzyłem w to i obejście tego jest bardzo kłopotliwe.
Problem polega na tym, że masz pole, które jest unikalne, jeśli jest obecne, i chcesz znaleźć wszystkie obiekty, w których pole jest nieobecne. Sposób, w jaki rzadkie unikalne indeksy są implementowane w Mongo, polega na tym, że obiekty, w których brakuje tego pola, w ogóle nie znajdują się w indeksie - nie można ich pobrać za pomocą zapytania na tym polu -
{$exists: false}po prostu nie działa.Jedynym obejściem, jakie wpadłem na to, jest posiadanie specjalnej rodziny wartości null, w której pusta wartość jest tłumaczona na specjalny prefiks (jak null :) połączony z uuid. Jest to prawdziwy ból głowy, ponieważ podczas pisania / sprawdzania / czytania należy zadbać o przekształcenie do / z pustych wartości. Poważna uciążliwość.
Nigdy nie korzystałem z wykonywania javascript po stronie serwera w MongoDB (i tak nie jest zalecane), a ich mapowanie / zmniejszanie ma okropną wydajność, gdy jest tylko jeden węzeł Mongo. Z tych wszystkich powodów rozważam teraz wypróbowanie CouchDB, może bardziej pasuje do mojego konkretnego scenariusza.
BTW, jeśli ktoś zna link do odpowiedniego wydania Mongo opisującego rzadki problem z unikalnym indeksem - udostępnij.
źródło
Jestem pewien, że możesz to zrobić z Mongo (bardziej obeznanym z nim) i całkiem pewnie, że możesz także z kanapą.
Oba są zorientowane na dokumenty (oparte na JSON), więc nie byłoby w nich „kolumn”, a raczej pola w dokumentach - ale mogą być w pełni dynamiczne.
Oboje robią to, możesz chcieć spojrzeć na inne czynniki, na których należy użyć: inne funkcje, na których ci zależy, popularność itp. Wgląd Google, oferty pracy na stronie rzeczywiście byłyby sposobami na sprawdzenie popularności.
Możesz po prostu spróbować, myślę, że powinieneś być w stanie uruchomić mongo w 5 minut.
źródło