CouchDB es un producto de Apache Software Foundation inspirado en Lotus Notes. Es uno de los proveedores de base de datos NoSQL. Es una base de datos no relacional, lo que significa que no utiliza filas y columnas para almacenar datos, como es el caso de las bases de datos relacionales. Erlang es el lenguaje de programación más utilizado por CouchDB.
También es una base de datos orientada a documentos de código abierto y, en el campo del documento, se almacena como mapas de valores clave. Los campos pueden ser una clave simple, un par de valores, una lista o un mapa. Los documentos almacenados en la base de datos reciben identificadores únicos a nivel de documento (_id) y revisión (_rev).
Características de CouchDB
- Facilita la autenticación y soporte de sesión para mantener abierta la autenticación a través de una cookie de sesión.
- Proporciona una forma de replicación más directa.
- Proporciona un navegador conocido como GUI, que maneja datos, permisos y configuración.
- Proporciona seguridad a nivel de base de datos, de modo que los permisos por base de datos se separan en administradores y lectores, que pueden leer y escribir datos en CouchDB.
- Valida los datos que se han insertado en la base de datos sin usar autenticación para verificar el creador y la sesión de inicio de sesión.
¿Qué es MongoDB?
MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos con la escalabilidad y la flexibilidad necesarias para consultar e indexar datos.
Características de MongoDB
1. Brinda a los usuarios un alto rendimiento ya que no contiene uniones ni transacciones, lo que proporciona un acceso rápido a los datos que, a la larga, mejora el rendimiento.
2. Existe una alta disponibilidad debido a la incorporación de conjuntos de réplicas que pueden brindar respaldo durante fallas.
3. Hay facilidad en la escalabilidad.
4. El diseño del modelo de datos ayuda a reducir la necesidad de uniones, lo que facilita la evolución del esquema.
5. El lenguaje es muy rico en consultas y tiene su lenguaje de consulta, que se conoce como lenguaje de consulta Mongo que puede reemplazar el lenguaje SQL.
CouchDB frente a MongoDB
1. Detalles técnicos
Tanto CouchDB como MongoDB son bases de datos NoSQL orientadas a la documentación que contienen diferencias significativas en sus implementaciones. Por ejemplo, cuando CouchDB usa el formato JSON semiestructurado para almacenar datos, MongoDB usa el lenguaje de consulta Mongo. El lenguaje de consulta es distinto de SQL; sin embargo, son similares. Las consultas a una base de datos de CouchDB se realizan a través de la API RESTful HTTP utilizando JavaScript o HTTP.
Las API RESTful son responsables de insertar datos, editarlos, leerlos y eliminarlos. En MongoDB, los datos se almacenan libremente en formato BSON. Sin embargo, esta estructura no está definida en la base de datos MongoDB. Por lo tanto, su tamaño puede variar según el tamaño del documento.
CouchDB utiliza índices que son similares a los índices de SQL. Estos índices se utilizan para recuperar documentos y filtrarlos en un orden específico. MongoDB usa los índices para leer datos porque el tiempo de lectura del rendimiento de la base de datos se verá afectado sin el uso de índices ya que el tiempo de lectura habrá aumentado.
Hay áreas donde CouchDB y MongoDB tienen una variedad de características similares. La unidad principal de datos en ambas bases de datos es el documento. Hay campos como booleanos, números, listas y muchos otros en el documento. Uno puede almacenar documentos en cualquiera de las bases de datos sin definir primero un esquema o estructura para ese documento como lo es con las bases de datos relacionales. Esta característica brinda una mayor flexibilidad sobre los datos almacenados en ambas bases de datos. Esta es la razón por la que se conocen como bases de datos sin esquema.
2. El teorema de la PAC
El teorema CAP es la principal diferencia entre CouchDB y MongoDB. Este teorema establece que cualquier base de datos distribuida solo puede tener un máximo de dos o tres cualidades deseables. Las cualidades deseables son; consistencia, disponibilidad y tolerancia a la partición. La consistencia se refiere a que todos los clientes tienen la misma vista de los datos, mientras que la disponibilidad se refiere a que todos los clientes pueden leer y escribir en la base de datos en todo momento.
El enfoque de las dos bases de datos orientadas a documentos difiere en su enfoque del Teorema CAP. Mientras que CouchDB favorece la disponibilidad y la tolerancia a la partición, MongoDB favorece la coherencia y la tolerancia a la partición. Posteriormente, la tolerancia de partición se refiere a que el clúster de la base de datos puede seguir funcionando a pesar de las fallas entre los nodos de comunicación. MongoDB también usa el modelo de replicación. Esto significa que hay varios nodos y los datos se almacenan en los nodos replicados. Un nodo suele actuar como nodo principal, mientras que los otros nodos actúan como nodos secundarios.
A través de este modelo, siempre se mantiene la consistencia en MongoDB. Además, CouchDB utiliza coherencia eventual, lo que significa que los clientes pueden escribir un solo nodo de base de datos y se garantiza que la información se propagará finalmente al resto de la base de datos. En CouchDB, los datos se almacenan en uno de los nodos y todos los nodos se sincronizan entre sí para garantizar que los datos también estén disponibles en la base de datos. MongoDB usa consistencia y la base de datos usa un conjunto de réplicas para proporcionar redundancia pero a costa de la disponibilidad.
3. Escalabilidad y rendimiento
De acuerdo con la escalabilidad y el rendimiento, MongoDB es generalmente mucho mejor que CouchDB, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y requisitos de alto rendimiento, incluida la lectura más rápida y con altas velocidades. MongoDB también es mejor en comparación con CouchDB cuando se trata de implementaciones, especialmente cuando no está seguro de su consumo de recursos o anticipa un crecimiento más rápido en los próximos años.
CouchDB ofrece una replicación de maestro a maestro y de maestro a esclavo, mientras que MongoDB solo cubre configuraciones de múltiples esclavos. Maestro a maestro también se conoce como replicación multimaestro, y cualquier nodo en el clúster puede actuar como maestro; por lo tanto, acepta las solicitudes de lectura y escritura. Debido a esta funcionalidad, una conmutación por error automática siempre está habilitada.
4. Popularidad
Aunque la evaluación de las bases de datos no debería llegar a un concurso de popularidad, la selección de la base de datos más popular proporcionará un beneficio secundario significativo. En los casos en que se utilicen tecnologías con comunidades más grandes, se encontrará apoyo y se contratará a personas experimentadas con dichas soluciones.
Un recurso popular que rastrea la popularidad de la tecnología de bases de datos es MongoDB, que es la quinta base de datos más popular en las clasificaciones. En el ranking, CouchDB es la cuarta base de datos más popular.
5. Precios
Las dos bases de datos son proyectos de código abierto cuyo uso es gratuito. Sin embargo, se debe considerar el costo total de la implementación al usar las bases de datos para producción en cargas de trabajo comerciales. Pagar por un servicio de base de datos administrada y la tecnología de su elección es común porque podrá acceder a la infraestructura basada en la nube, soporte de alta calidad, mantenimiento optimizado y otras características valiosas.
CouchDB está disponible tanto en los servicios web de Amazon como en Google Cloud Platform. Google ha proyectado el costo de implementar CouchDB en Google Cloud Platform en 34,72 dólares al mes durante las 24 horas del día. Los servicios administrados de CouchDB disponibles en Amazon Web Services comienzan desde 0,019 dólares por hora. El servicio de base de datos en la nube administrada para MongoDB es el atlas de MongoDB. Es accesible a una capacidad baja a partir de 512 MB a 5 GB de almacenamiento. Tiene un ram compartido y el nivel dedicado comienza desde 57 dólares por mes. También ofrece de 10 GB a 4 TB de almacenamiento, de 2 GB a 768 GB de RAM.
6. Mecanismo de conmutación por error
El procedimiento de conmutación por error se prolonga en CouchDB, ya que cuando un maestro falla o se cae, lleva tiempo cambiar al siguiente para las operaciones de almacenamiento de datos. Por otro lado, el mecanismo de conmutación por error es rápido en la base de datos MongoDB.
7. Lenguajes de programación
Las dos bases de datos orientadas a documentos utilizan diferentes lenguajes de programación para el desarrollo. MongoDB utiliza el lenguaje de programación C++ para desarrollar la base de datos y se admiten varios sistemas operativos como Windows, Linux, Solaris y OS. CouchDB utiliza el lenguaje de programación Erlang para el desarrollo y también admite sistemas operativos como Linux, OS, Windows, Android, iOS, Solaris y BSD.
8. Errores y errores
Los errores y las fallas también son otra diferencia significativa entre las dos bases de datos orientadas a documentos. El soporte de errores y errores es esencial para el esquema de la base de datos porque las operaciones de datos se llevan a cabo sin parar, por lo tanto, la necesidad de ayuda para manejar los errores. MongoDB es relativamente mejor para admitir errores y fallas cuando se realiza una comparación. Los desarrolladores, así como los programadores, prefieren MongoDB a CouchDB para operaciones de almacenamiento de datos.
9. Estándares de seguridad
Las dos bases de datos tienen altos estándares de seguridad, aunque CouchDB tiene funciones de seguridad adicionales que la hacen más segura que la base de datos MongoDB. Sin embargo, con ambas bases de datos, tiene la garantía de altos estándares de seguridad. Por lo tanto, cuando se trata de problemas relacionados con la seguridad, no debe preocuparse. Elija cualquier base de datos de su agrado y estará listo para comenzar.
10. Contenedores
Los contenedores están presentes en MongoDB y actúan como capas adicionales, mientras que en CouchDB no existe tal funcionalidad. Las capas adicionales ayudan a administrar las tareas correctamente y ejecutar las operaciones correctamente en la base de datos orientada a documentos de MongoDB.
Diferencias esenciales entre CouchDB y MongoDB
- La prioridad de CouchDB es la disponibilidad, mientras que la prioridad de MongoDB es la consistencia.
- CouchDB acepta consultas a través de una API RESTful HTTP, mientras que MongoDB acepta consultas utilizando su lenguaje de consulta.
- Mientras que MongoDB tiene una base de usuarios mucho más grande, lo que facilita la búsqueda de soporte y la contratación de empleados para la base de datos, CouchDB tiene una base de usuarios menor.
| Elemento | CouchDB | MongoDB |
|---|---|---|
| Soporte de SQL | La base de datos CouchDB no es compatible con SQL. | MongoDB permite consultas SQL de solo lectura que usan el conector MongoDB. |
| UI (interfaz de usuario) | La interfaz HTTP/REST es la interfaz de la base de datos CouchDB. La interfaz de usuario está bien definida para que pueda usarse rápidamente. | En lugar de la interfaz, MongoDB emplea otros protocolos. Los protocolos utilizados son un protocolo propietario y un protocolo binario, ambos construidos sobre el paradigma TCP/IP. |
| Esquema de almacenamiento | Los datos se guardan en formato JSON. El paradigma de tipos orientados a documentos se utiliza en la base de datos CouchDB. | La información se guarda en formato BSON y se adhiere al paradigma de tipos orientados a documentos. |
| Modelo de replicación | El modelo de replicación maestro-maestro es compatible con el modelo de base de datos CouchDB. | El modelo de base de datos MongoDB admite un modelo de replicación maestro-esclavo. |
| Lenguaje de programación | Para el desarrollo, CouchDB usa el lenguaje de programación Erlang. | El desarrollo de MongoDB se realiza en C++. |
| Mecanismo de conmutación por error | El procedimiento de conmutación por error de la base de datos de CouchDB es lento. Cuando un maestro falla, el cambio al siguiente maestro para las operaciones de almacenamiento de datos lleva tiempo. | En comparación con CouchDB, la técnica de conmutación por error de la base de datos MongoDB es rápida. |
| Método de consulta | En el modelo de base de datos CouchDB, se utiliza el método de consulta map/reduce. | En el modelo de base de datos MongoDB, se emplea el lenguaje de consulta orientado a objetos, así como el método de consulta map/reduce. |
| Almacenamiento de objetos | Los documentos son utilizados por CouchDB para almacenar datos en la base de datos. | MongoDB utiliza las colecciones para almacenar datos en una base de datos. Los documentos también se utilizan para almacenar datos en colecciones. |
| Rendimiento | El esquema de la base de datos CouchDB supera al esquema de la base de datos MongoDB. | En comparación con la base de datos CouchDB, la base de datos MongoDB tiene problemas de rendimiento y se queda atrás. |
Conclusión
Las bases de datos orientadas a documentos son bases de datos potentes que almacenan grandes cantidades de datos. También realizan operaciones de almacenamiento de datos en poco tiempo. MongoDB y CouchDB admiten ambos tipos de datos:datos estructurados y datos no estructurados. Estas bases de datos se utilizan en todo el mundo. Si encontraste
