NoSQL数据库之战——对比MongoDB和CouchDB

原创译 / Shawn.W潇 2020-07-13

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作者：Mani Yangkatisal
原文出处：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-couchdb

MongoDB和CouchDB都是基于文档的NoSQL数据库。文档数据库也称为文档存储，它们通常用于存储半结构化数据的文档格式及其详细说明。它允许创建和更新程序，而无需引用主模式。内容管理和移动应用中的数据处理是可以应用文档存储的两个领域。

MongoDB概述

MongoDB是10gen的创业公司，成立于2007年。它来自文档存储家族，是典型的NoSQL，模式自由数据库，具有相对较高的性能、可伸缩性，以及丰富的数据处理能力。这个开源数据库是用C++编写的，并利用了动态模式。MongoDB的体系结构包含基于文档结构归类为集合的文档。该数据库使用BSON。BSON是JSON的二进制表示形式，并支持文档存储和数据交换。在MongoDB中，业务主题可以存储在最少数量的文档中，这些文档可以首先或次要建立索引，而无需将它们分解为多个关系文档。

除了上面提到的MongoDB能力外，它还提供了一个大型副本集集合，其中每个集合可以包含多个数据副本。在副本集中，所有主要功能（读和写）都在主要集上执行，而在前一个集出现故障的情况下使用次要集。MongoDB合并了分片，该分片可水平使用扩展过程。该文档存储数据库的负载平衡属性可以在多个服务器上运行，从而提供了数据冗余和负载均衡。此外，它还在硬件故障期间提供备份。它还利用了网格文件系统将特定文件分为不同的部分并分别存储。

MongoDB的特点：

数据模型设计减少了对联接的需求，并提供了模式的轻松演化。
高性能，因为它既不包含联接也不包含提供快速访问的事务，因此可以提高性能。
由于合并了副本集，因此具有很高的可用性，该副本集能够在故障期间提供备份，并且还具有很高的健壮性。
易于扩展。
MongoDB的分片属性使它能够在分布式功能中快速高效地执行。这在数据的水平缩放中也是可能的。
查询语法非常丰富。MongoDB有自己的查询语言，称为Mongo查询语言，可以代替SQL语言。同样，utility函数和map或reduce可以代替复杂的聚合函数。

图1：MongoDB架构

CouchDB概述

CouchDB是受Lotus Notes启发的Apache Software Foundation产品，也是基于开源文档的NoSQL数据库，主要关注易用性。它是一个单节点数据库，与其他数据库完全一样。它通常从单节点实例开始，但可以无缝升级到群集。它允许用户在许多服务器或虚拟机上运行单个数据库。与单节点CouchDB相比，CouchDB群集提供了更高的容量和可用性。它使用通用语言Erlang。像MongoDB一样，它也使用javascript和map/reduce。它以文档集合的形式而不是表形式存储数据。更新的CouchDB是无锁的，这意味着在写入过程中无需锁定数据库。该数据库中的文档还使用HTTP协议和JSON，以及将非JSON文件附加到它们的功能。因此，CouchDB与支持JSON格式的任何应用程序或软件兼容。

CouchDB的特点：

CouchDB服务器主机名为数据库，该数据库存储数据库中具有唯一名称的文档，并且CouchDB提供RESTful HTTP API来读取和更新（添加、编辑、删除）数据库文档。
CouchDB提供基于浏览器的GUI来处理数据、权限和配置。
CouchDB提供了最简单的复制形式。
CouchDB促进了身份验证和会话支持：通过Web应用程序之类的会话cookie保持身份验证处于打开状态。
CouchDB提供数据库级别的安全性，其中每个数据库的权限分为阅读者和管理员。允许阅读者读取和写入CouchDB数据库。
CouchDB使用身份验证将插入的数据验证到数据库中，以验证创建者和登录会话ID相同。

图2：CouchDB架构

REST API用于写入和查询数据。它还提供文档读取、添加、编辑和删除。它使用ACID模型而不是MVCC实现的BASE。就像MongoDB在脱机时支持设备复制一样。它使用一种称为“最终一致性”的特殊复制模型。就数据而言，CouchDB是高度可靠的。单节点数据库使用仅附加的防崩溃数据结构，而多模式数据库或集群数据库可以冗余地保存数据，以便在用户需要时可以使它可用。CouchDB可以像大型群集一样扩展为全局群集，也可以像移动设备一样扩展。在任何Android或iOS设备上运行的能力使CouchDB在其他数据库中脱颖而出。

CouchDB体系结构是分布式的，它支持双向同步。它使用唯一的ID，因此不需要任何架构。尽管CouchDB遵循CAP模型的AP（可用性和分区容忍）功能，但为了克服交易的一致性，它实际上遵循了ACID模型。

CouchDB和MongoDB之间的比较

功能比较项	CouchDB	MongoDB
数据模型	遵循面向文档的模型，并且数据以JSON格式显示。	遵循面向文档的模型，但是数据以BSON格式表示。
接口	使用基于HTTP/REST的接口。这是非常直观且设计精良的。	在TCP/IP上使用二进制协议和自定义协议。
对象存储	在CouchDB中，数据库包含文档。	在MongoDB中，数据库包含集合，而集合包含文档。
速度	读取速度对数据库至关重要，MongoDB比CouchDB快。	MongoDB提供更快的读取速度。
移动端支持	CouchDB可以在iOS和Android设备上运行，为移动设备提供支持。	没有提供移动端支持。
大小	数据库可以随着CouchDB一起增长。如果从一开始就没有明确定义结构，则MongoDB更适合快速增长。	如果我们拥有一个快速增长的数据库，MongoDB是更好的选择。
查询方式	查询使用map-reduce函数。尽管这可能是一个不错的解决方案，但对于具有传统SQL经验的人来说，学习起来可能会更加困难。	MongoDB遵循Map/Reduce（JavaScript）创建集合+基于对象的查询语言。对于具有SQL知识的用户，MongoDB的语法更紧密，因此更易于学习。
备份	支持具有自定义冲突解决功能的主-主复制。	支持主-从复制。
并发	遵循MVCC（多版本并发控制）。	就地更新。
侧重点	可用性。	一致性。
性能一致性	CouchDB比MongoDB更安全。	MongoDB，数据库包含集合，而集合包含文档。
一致性	CouchDB最终是一致的。	MongoDB是高度一致的。
编写语言	Erlang。	C++。
分析	如果我们需要在移动设备上运行数据库，需要主-主复制或单服务器持久性的数据库，那么CouchDB是一个不错的选择。	如果我们正在寻找最大的吞吐量，或者拥有一个快速增长的数据库，那么MongoDB是您的理想之选。

CouchDB和MongoDB：完全不同的查询

CouchDB和MongDB是面向文档的数据存储，可与JSON文档一起使用，但是在查询时，两个数据库完全不同。CouchDB需要预定义的视图（本质上是JavaScript MapReduce函数），而MongoDB支持动态查询（基本上是常规RDBMS临时SQL查询所使用的视图）。

例如，为了使用Groovy的RESTClient在CouchDB中插入一些数据，并发布一个RESTful post，如下所示：

 1import static groovyx.net.http.ContentType.JSON<font></font>
 2<font></font>
 3import groovyx.net.http.RESTClient<font></font>
 4<font></font>
 5 def client = new RESTClient("http://localhost:5498/")<font></font>
 6<font></font>
 7response = client.put(path: "parking_tickets/1280002020",<font></font>
 8<font></font>
 9  contentType: JSON,<font></font>
10<font></font>
11  requestContentType:  JSON,<font></font>
12<font></font>
13  body: [officer: "Micheal Jordan",<font></font>
14<font></font>
15      location: "189 Berkely Road",<font></font>
16<font></font>
17      vehicle_plate: "KL5800",<font></font>
18<font></font>
19      offense: "Parked in no parking zone",<font></font>
20<font></font>
21      date: "2020/02/01"])

示例代码一个查询人员属性为“Micheal Jordan”的文档的函数：

1function(doc) {<font></font>
2<font></font>
3  if(doc.officer == "Micheal Jordan"){<font></font>
4<font></font>
5emit(null, doc);<font></font>
6<font></font>
7  }<font></font>
8<font></font>
9}

当我们向该视图的名称发出HTTP GET请求时，可以期望至少有一个文档如下：

 1response = client.get(path: "parking_tickets/_view/by_name/officer_grey",<font></font>
 2<font></font>
 3     contentType: JSON, requestContentType: JSON)<font></font>
 4<font></font>
 5assert response.data.total_rows == 1<font></font>
 6<font></font>
 7response.data.rows.each{<font></font>
 8<font></font>
 9   assert it.value.officer == "Micheal Jordan"<font></font>
10<font></font>
11}

MongoDB的工作方式与我们通常使用普通数据库的方式非常相似：我们可以在运行时查询我们内在需求。

使用MongoDB的本机Java驱动程序插入停车票的相同实例：

 1DBCollection coll = db.getCollection("parking_tickets");<font></font>
 2<font></font>
 3BasicDBObject doc = new BasicDBObject();<font></font>
 4<font></font>
 5<font></font>
 6<font></font>
 7doc.put("officer", "Micheal Jordan");<font></font>
 8<font></font>
 9doc.put("location", "189 Berkely Road ");<font></font>
10<font></font>
11doc.put("vehicle_plate", "KL5800");<font></font>
12<font></font>
13//...<font></font>
14<font></font>
15coll.insert(doc);

通过简单地在Officer属性上发起查询来查询来自Officer Micheal Jordan的MongoDB中的任何票证：

 1BasicDBObject query = new BasicDBObject();<font></font>
 2<font></font>
 3query.put("officer", "Micheal Jordan");<font></font>
 4<font></font>
 5DBCursor cur = coll.find(query);<font></font>
 6<font></font>
 7while (cur.hasNext()) {<font></font>
 8<font></font>
 9   System.out.println(cur.next());<font></font>
10<font></font>
11}

结论

在本文中，我们比较了两个基于文档的NoSQL数据库——MongoDB和CouchDB。表格概述了这两个数据库之间的主要参数比较。如我们所见，项目的优先级将决定系统的选择。主要区别包括备份方法和平台支持。而且，从比较中可以明显看出，如果应用程序需要更高的效率和速度，那么MongoDB会比CouchDB更好。如果用户需要在移动设备上运行数据库，并且还需要多主复制，那么CouchDB是一个明显的选择。另外，如果数据库快速增长，MongoDB则比CouchDB更适合。使用CouchDB的主要优点是，它在移动设备（Android和iOS）上受支持，MongoDB则不行。因此，基本上讲，不同的应用程序需求将根据方案需要不同的数据库。

我们已经观察到，MongoDB比CouchDB稍好一些，因为它使用类似SQL的查询结构，在前一个查询中同样更容易。另外，对于使用动态查询，MongoDB是更好的选择。关于这两个数据库的安全性，研究仍在进行中，很难说其中哪个提供了更好且安全的环境。

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