一、概述

在本教程中，我们将比较两个最流行的NoSQL 数据库——MongoDB 和Couchbase。我们将了解体系结构、功能列表、数据模型、查询，以及它们如何处理分区。

2. NoSQL 数据库介绍

SQL 数据库自1970 年以来一直存在，并且在很长一段时间内一直是事实上的数据库。他们的目的之一是减少数据重复，因为当时存储并不便宜。水平扩展意味着SQL 数据库的大量维护工作，但可以通过购买功能更强大的服务器来垂直扩展。

NoSQL（不仅是SQL）数据库出现在2000 年代后期，允许更容易的横向扩展。随着计算能力变得越来越便宜，我们现在可以将数据分发到许多功能不那么强大的机器上。这里的数据不是存储在表中，而是存储在文档中（通常是JSON 格式），并且模式不像SQL 数据库那样严格。

最早的NoSQL 数据库之一是MongoDB。其简单的设置和易用性使其在很长一段时间内一直保持领先地位。然而，有像Couchbase 这样的新竞争者，它具有易于扩展和高性能的特点。

3.建筑

让我们看一下MongoDB 部署的架构：

在这里，每个节点都包含一个副本集，其中包含一个主副本和两个辅助副本。

每个副本都有自己的MongoD 服务，用于管理数据、索引和查询。MongoS 组件充当分布式查询路由器和处理器。

现在让我们看一下Couchbase 的部署架构：

Couchbase 部署中的每个节点都有一个强制性的集群管理器。其他服务组件，即数据、索引、查询和搜索，可以存在也可以不存在。

对于Couchbase，数据存储在使用自动哈希在节点之间分区的Buckets 中。

不需要配置服务器，因为元数据管理已按设计内置到数据库中。向外扩展只是添加更多节点的问题。

4. 特征比较

让我们看一下这两个NoSQL 数据库的主要特性比较：

特征

数据库

沙发底座

5. 数据模型

与SQL 数据库不同，在NoSQL 的情况下，不强制执行数据模型。文档不需要具有相同的架构。我们可以自由地为每个关系建模，但我们认为合适。

我们来看看实体之间关系的建模：

• 一对一(1-1)：NoSQL 数据库处理此问题的默认方式是将一个实体嵌入另一个实体。这也是MongoDB 和Couchbase 的行为。我们还可以嵌入另一个实体的实体ID。这两个数据库都支持这一点。

• 一对多(1-N)：我们通过在第一个实体中嵌入N 个实体数组或N 个实体ID 数组来解决此问题。MongoDB 和Couchbase 支持这一点。

• 多对多(MN)：我们通过在M 个实体中的每个实体中嵌入N 个实体数组或在M 个实体中的每个实体中嵌入N 个实体ID 数组来解决此问题。MongoDB 和Couchbase 也支持这一点。

决定将哪个实体嵌入另一个实体以及选择嵌入实体还是嵌入id 是一个关键的设计决策。我们在仔细考虑应用程序将如何使用我们的数据库后做出此决定。

六、数据查询

对于查询，MongoDB 有其专有的查询语言，而Couchbase 使用N1QL，一种类似于SQL 的语言。让我们以一个STUDENT集合为例，看看每个数据库如何处理通常的命令查询操作。

6.1.SELECT

下面是SQL 语言、MongoDB 查询语言和Couchbase N1QL 中的SELECT操作：

-- SQL
 SELECT * FROM STUDENT WHERE name = 'Ryan';
 -- MongoDB query language
 db.STUDENT.find({name:"Ryan"})
 -- Couchbase N1QL
 SELECT * FROM STUDENT WHERE name = 'Ryan';

6.2.INSERT

现在，让我们看看INSERT操作在SQL、MongoDB 查询语言和Couchbase N1QL 中的样子：

-- SQL
 INSERT INTO STUDENT(id, name) VALUES (123, 'Ryan');
 -- MongoDB query language
 db.STUDENT.save({_id: "123", {"id": "123", "name": "Ryan"})
 -- Couchbase N1QL
 INSERT INTO STUDENT(KEY, VALUE) VALUES ('123', {"id": "123", "name": "Ryan"})

6.3.UPDATE

接下来是SQL、MongoDB 查询语言和Couchbase N1QL 中的UPDATE操作：

-- SQL
 UPDATE STUDENT SET name='John' WHERE id = 123;
 -- MongoDB query language
 db.STUDENT.update({_id: "123"}, {"name": "John"})
 -- Couchbase N1QL
 UPDATE STUDENT SET name = "John" WHERE id = "123"

6.4.DELETE

这是最后一个基本操作—— DELETE。让我们在SQL、MongoDB 查询语言和Couchbase N1QL 中看看它：

-- SQL
 DELETE FROM STUDENT WHERE id = 123;
 -- MongoDB query language
 db.STUDENT.remove({_id: "123"})
 -- Couchbase N1QL
 DELETE FROM CUSTOMER WHERE id = "123";

我们可以在我们的Spring Data MongoDB 教程中深入了解使用Spring Data 的MongoDB 查询。

此外，我们可以在我们的Spring Data Couchbase 教程中了解如何使用Spring Data 持久化Couchbase 文档。

7.分区

分区是任何NoSQL 数据库的关键特性，这两个也不例外。

默认情况下，MongoDB 不会对其数据进行分区。相反，它将所有数据保存在单个节点上。MongoDB 通过将数据拆分为子集（分片）来进行水平扩展，我们可以将每个子集分布在不同的节点上。配置服务器管理部署集群的配置。

Couchbase 中没有配置服务器。相反，每个节点都有自己的集群管理器服务，并且可以运行任何数据、索引、查询和搜索服务。这样，我们可以通过在需要的地方分配计算能力来实现极大的灵活性。

八、结论

在本文中，我们探讨了MongoDB 和Couchbase 之间的相同点和不同点。

总而言之，MongoDB 是开启我们进入NoSQL 世界之旅的绝佳方式。它周围有一个很棒的社区，MongoDB 大学为开发人员提供了大量培训。

另一方面，Couchbase 支持SQL 查询并承诺出色的性能和易于扩展。