Comparar Couchbase e MongoDB 
- Os usuários relatam que o Couchbase se destaca em seu recurso de cache integrado, que melhora significativamente o desempenho, enquanto a otimização de consultas do MongoDB é notada por sua eficiência, tornando-o um forte concorrente para consultas complexas.
- Os revisores mencionam que a capacidade de auto-sharding do Couchbase é robusta, permitindo uma escalabilidade perfeita, enquanto o MongoDB também oferece auto-sharding, mas os usuários acham que a implementação do Couchbase é mais amigável.
- Os usuários do G2 destacam que os recursos de autorização e autenticação baseados em funções do MongoDB são mais avançados, proporcionando um nível mais alto de segurança, o que é crucial para aplicações em nível empresarial.
- Os usuários no G2 relatam que a funcionalidade de busca integrada do Couchbase é um recurso de destaque, facilitando a recuperação rápida de dados, enquanto as capacidades de busca do MongoDB são consideradas adequadas, mas não tão poderosas.
- Os revisores dizem que a facilidade de configuração do Couchbase é ligeiramente inferior à do MongoDB, com alguns usuários achando a configuração inicial do MongoDB mais direta, o que pode ser um fator decisivo para equipes menores.
- Os usuários mencionam que, embora ambos os produtos ofereçam bom suporte, a qualidade do suporte do MongoDB é classificada como superior, com os usuários apreciando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte em comparação com o Couchbase.
Couchbase vs MongoDB
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam MongoDB mais fácil de usar, configurar e fazer negócios em geral. No entanto, preferiram a facilidade de administração com Couchbase.
- Os revisores sentiram que MongoDB atende melhor às necessidades de seus negócios do que Couchbase.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que MongoDB é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do MongoDB em relação ao Couchbase.
A API do Python é muito boa para acesso a dados e implantação de visualizações. Demorei um pouco para descobrir como fazer o que eu queria porque não havia muitos exemplos disponíveis sobre como fazer o que eu queria, mas uma vez que descobri, foi muito...
As consultas N1Ql são algo inútil, na minha opinião. Elas são muito lentas! Eu usei o Couchbase em um projeto muito grande com muitas requisições simultâneas e notei que em algum momento, quando você faz muitas requisições com N1Ql, o servidor Couchbase...
- Facilidade de uso - Fácil de se tornar produtivo - Indexação fácil - Fácil de instalar - Linguagem de consulta - Fácil de escalar - Consegui implementar uma solução poliglota combinando MongoDB e Neo4j, um banco de dados gráfico. A arquitetura...
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