譯者 | 陳峻
審校 | 重樓
無論您是經驗豐富的開發人員、還是數據庫管理員、亦或NoSQL數據庫的愛好者，可能已經注意到，在如今快速發展的企業架構格局中，MongoDB和Couchbase已成為NoSQL數據庫的兩大典型競品。本文將通過展示在真實企業架構中使用MongoDB和Couchbase的Java示例，和您一起探索兩者之間的關鍵差異，各自獨有的優勢和不足，以及如何在它們之間快速切換，以確保無縫地適應項目的動態需求。
NoSQL文檔數據庫
讓我們首先對NoSQL文檔數據庫，以及基本的存儲和檢索原理有所理解。NoSQL數據庫采用靈活的模式和JSON/BSON文檔格式，以適應不斷變化數據的需求。NoSQL數據庫，也被稱為“Not Only SQL”，旨在解決傳統關系數據庫的局限性。與具有固定模式的結構化表的關系數據庫不同，NoSQL數據庫提供了一個靈活的無模式（schema-less）數據模型。在NoSQL類別中，文檔數據庫直接在文檔中存儲和檢索數據。如下圖所示，它們通常表現為類似JSON的對象或BSON（Binary JSON）文檔。通過嵌套結構，這些文檔能夠高度適應不斷變化的數據需求。
Couchbase
作為領先的NoSQL文檔數據庫，Couchbase在性能、可擴展性和可用性方面非常出色。它結合了分布式鍵值存儲和面向文檔的數據庫功能，能夠在多個節點和數據中心之間提供無縫的水平擴展。憑借其強大的一致性模型，Couchbase可以處理具有低延遲和高吞吐量需求的大規模應用。同時，它也能夠提供強大的移動和邊緣計算支持，并已成為了需要橫跨不同設備進行數據同步的應用項目的理想選擇。
Couchbase的優勢
- 高性能：Couchbase的分布式架構和內存優先的存儲引擎，可以提供卓越的性能。即使在重負載下，它也能確保低延遲的數據訪問。其高效的緩存機制優化了讀寫操作，可以為高吞吐量應用實現無縫的擴展。
- 可擴展性：Couchbase的自動分片和多維擴展功能，可以輕松地實現水平擴展。它能夠在多個節點和集群之間快速擴展，并在不影響性能的情況下，滿足不斷增長的數據和用戶需求。
- 強大的一致性：帶有多維擴展（Multi-Dimensional Scaling，MDS）的Couchbase帶有強大的一致性，提供了關鍵應用所需的ACID屬性，并確保了適用于關鍵任務用例的數據完整性和可靠性。
- 內置的全文搜索：Couchbase集成了強大的全文搜索引擎，使得開發人員能夠快速地對非結構化數據執行復雜的搜索與查詢。該內置功能不但簡化了開發，而且增強了應用的搜索能力。
- 移動和邊緣計算支持：由Couchbase提供的Couchbase Lite，是一個專為移動和邊緣計算設計的嵌入式NoSQL數據庫。它通過橫跨設備的無縫數據同步，實現了離線訪問和實時更新，并已成為了移動應用和物聯網用例的理想選擇。
MongoDB
作為另一款著名的NoSQL文檔數據庫，MongoDB以其易用性、靈活性和強大的查詢功能而廣受歡迎。它能夠將數據存儲到類似JSON的BSON文檔中，并提供動態的進化模式。MongoDB的設計非常適合敏捷開發。開發人員能夠通過快速迭代，來適應不斷變化的應用需求。憑借著水平擴展功能，以及豐富的工具和庫生態系統，MongoDB已成為了從Web應用到大數據實時分析等用例的熱門選擇。
MongoDB的優勢
- 靈活的模式：MongoDB的無模式設計，允許開發人員實時地調整數據結構，促進敏捷開發，以適應不斷變化的應用需求，且無需遷移數據庫模式。
- 水平可擴展性：MongoDB對于水平擴展和自動分片的原生支持，使得應用能夠毫不費力地處理大量數據、以及并發的用戶請求。隨著用戶群的擴大，它能夠確保應用的無縫增長。
- 豐富的查詢語言：MongoDB查詢語言（MQL）提供了一種靈活且富有表現力的方式，來檢索和操作數據。憑借針對復雜查詢和強聚合管道的支持，開發人員可以根據自己的需求去定制響應。
- 復制和高可用性：MongoDB的副本集架構確保了橫跨多個節點的自動數據復制，并保證了數據的冗余和高可用性。在主節點出現故障時，輔助節點可以迅速接管，并最大限度地減少宕機時間。
- 敏捷開發：MongoDB的易用性、直觀的API、以及簡單的設置，都促進了快速原型和開發周期。開發人員可以快速地通過迭代和測試，來縮短新功能和應用的面市時間。
Couchbase和MongoDB之間的共同點
總的說來，Couchbase和MongoDB都有著如下核心功能和屬性：
- 文檔存儲：兩種數據庫都能夠將數據存儲在靈活、無模式的文檔中，并支持直接的數據表示和操作。
- 水平可擴展性：它們都允許應用在多個節點上分發數據，并確保高可用性和容錯性。
- 分布式架構：兩種數據庫都可以在分布式環境中運行，并提供跨集群的無縫數據復制和分發。
- JSON/BSON支持：兩者都使用類似JSON的BSON文檔，作為其主要的數據格式，以確保與現代應用架構的兼容性。
- 豐富的查詢功能：它們提供了強大的查詢語言，實現了高效的檢索和數據操作。
下面，讓我們來探討一下每個數據庫的不足：
Couchbase的不足
- 復雜性：設置和配置Couchbase集群可能會比MongoDB更加復雜，特別是在大規模部署過程中。
- 學習曲線：由于附帶有各種高級功能和概念，因此Couchbase的新手開發人員可能會面臨更加陡峭的學習曲線。
- 社區和生態系統：雖然Couchbase有一個不斷增長的社區和生態系統，但是它目前尚不及MongoDB那么廣泛，因此導致了資源和社區驅動型解決方案會少一些。
MongoDB的不足
- 數據一致性：MongoDB的默認一致性模型，可能不適合那些需要強一致性的應用，因此需要事先仔細設計和考慮。
- 聯合操作：MongoDB缺乏對于傳統SQL的支持，這會導致規范化復雜數據和應用端處理的增加。
- 內存使用率：MongoDB的內存使用率相對比較高，特別是在處理大量索引或數據集時，這可能會影響到整體性能。
如何在Couchbase和MongoDB之間進行選擇，主要取決于具體的項目要求、現有的技術堆棧，以及對于一致性、可擴展性和易用性的需求。下面的表格對比了兩種數據庫的特點，可方便架構師和開發人員根據其應用的獨特需求、以及性能目標，做出明智的決策。
特點 | COUCHBASE | MONGODB |
查詢語言 | N1QL（類似SQL） | MongoDB查詢語言（MQL） |
一致性模型 | 強一致性 | 最終一致性（可配置） |
分片機制 | 自動和手動分片 | 自動分片 |
聚合框架 | 提供（使用N1QL） | 提供 |
聯合 | 支持（使用N1QL） | 不支持（需要去規范化） |
真實應用場景比較
下面，我將通過在真實的Java企業應用場景中，使用Couchbase、MongoDB、以及Jakarta NoSQL規范，來討論兩種數據庫如何通過其獨特的功能，來執行查詢，管理一致性，以及處理聚合。我們將創建一個啤酒工廠應用，來高效地管理啤酒送貨地址和用戶信息。該應用將在Open Liberty服務器上運行，并能夠與Jakarta EE 10或Eclipse MicroProfile 6相兼容。
首先，我們將使用Jakarta EE Starter或Eclipse MicroProfile Starter來創建項目，然后添加所需的依賴項。有了Jakarta NoSQL的廣泛數據庫支持，我們可以通過下列代碼段，將Couchbase和MongoDB添加到Maven依賴列表中。
XML
<dependency>
<groupId>org.eclipse.jnosql.databases</groupId>
<artifactId>jnosql-couchbase</artifactId>
<version>${jnosql.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.eclipse.jnosql.databases</groupId>
<artifactId>jnosql-mongodb</artifactId>
<version>${jnosql.version}</version>
</dependency>設置好依賴項后，我們將在microprofile-config.properties文件中配置憑據。此外，我們將使用系統環境配置，去覆蓋Eclipse MicroProfile的配置。當類路徑（classpath）中存在多個選項時，jnosql.document.provider鍵將確保我們選擇合適的文檔提供程序。請參見如下代碼段：
Properties files
jnosql.couchbase.host=couchbase://localhost
jnosql.couchbase.user=root
jnosql.couchbase.password=123456
jnosql.document.database=factory
jnosql.mongodb.host=localhost:27017
#for use couchbase uncomment this line
#jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.couchbase.communication.CouchbaseDocumentConfiguration
#for use MongoDB uncomment this line
jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.mongodb.communication.MongoDBDocumentConfiguration該應用的核心在于實體創建，我們在其中定義了Beer實體，以及嵌套式Address的子文檔結構。
Java
@Entity("beer")
public class Beer {
@Id
private String id;
@Column
private String name;
@Column
private String style;
@Column
private String hop;
@Column
private String yeast;
@Column
private String malt;
@Column
private Address address;
@Column
private String user;
}
@Entity
public class Address {
@Column
private String city;
@Column
private String country;
}在實體準備就緒后，我們將使用Template和DocumentTemplate在Java應用和數據庫之間建立通信。利用Jakarta Data的存儲庫界面上，我們將實現有效的數據庫交互，并在Beer實體上執行CRUD操作。
Java
@ApplicationScoped
@Path("beers2")
@Produces(MediaType.APPLICATION_JSON)
@Consumes(MediaType.APPLICATION_JSON)
public class BeerTemplateResource {
private final DocumentTemplate template;
@Inject
public BeerTemplateResource(DocumentTemplate template) {
this.template = template;
}
@Deprecated
BeerTemplateResource() {
this(null);
}
@GET
public List<Beer> findByAll(@BeanParam BeerParam param){
if(param.isMaltAndHopQuery()){
return this.template.select(Beer.class).where("malt")
.eq(param.malt())
.and("hop")
.eq(param.hop())
.result();
}
else if(param.isHopQuery()) {
return this.template.select(Beer.class).where("hop")
.eq(param.hop())
.result();
}
else if(param.isMaltQuery()) {
return this.template.select(Beer.class).where("malt")
.eq(param.malt())
.result();
}
return this.template.select(Beer.class).result();
}
@POST
public void create(Beer beer){
this.template.insert(beer);
}
@DELETE
@Path("{id}")
public void deleteById(@PathParam("id") String id){
this.template.delete(Beer.class).where("id").eq(id).execute();
}
@Path("random")
@POST
public void random() {
var faker = new Faker();
for (int index = 0; index < 1_000; index++) {
var beer = Beer.of(faker);
this.template.insert(beer);
}
}
}MongoDB的配置和運行
配置完這兩種數據庫后，我們將為該項目設置MongoDB和Couchbase。對于MongoDB而言，為了簡單起見，我們可以使用如下命令來調用單個Docker容器：
Shell
docker run -d --name mongodb-instance -p 27017:27017 mongo接著，我們通過注釋Couchbase行和取消注釋MongoDB行，來修改屬性文件，以將MongoDB設置為provider：
Properties files
#for use couchbase uncomment this line
#jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.couchbase.communication.CouchbaseDocumentConfiguration
#for use MongoDB uncomment this line
jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.mongodb.communication.MongoDBDocumentConfiguration設置好MongoDB后，我們后續便可以按需使用它了。
Couchbase的配置和運行
我們遵循類似的方法，轉移到Couchbase上，并使用如下命令創建單個Docker容器，以進行測試：
Shell
docker run -d --name db -p 8091-8097:8091-8097 -p 9123:9123 -p 11207:11207 -p 11210:11210 -p 11280:11280 -p 18091-18097:18091-18097 couchbase鑒于Couchbase需要更多的配置，您可以通過瀏覽器訪問其用戶界面（UI），以輕松地定義各種所需的參數：
- 訪問http://localhost:8091/ui/index.html。
- 選擇Setup New Cluster。
- 將root定義為管理員用戶名。
- 將123456定義為密碼。
- 將localhost設置為集群名稱。
- 接受條款和條件。
- 導航到Buckets會話。
- 使用“Add Bucket（添加桶）”選項創建一個名為beers的桶。
- 點擊beers，將Hero和Villain添加為collections（收藏）。
- 轉到Query（查詢）會話并執行：CREATE PRIMARY INDEX `#primary` ON `factory`.`_default`.`beer`。
在具體配置中，我們需要利用如下代碼執行與前面相反的操作：
Properties files
#for use couchbase uncomment this line
jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.couchbase.communication.CouchbaseDocumentConfiguration
#for use MongoDB uncomment this line
#jnosql.document.provider=org.eclipse.jnosql.databases.mongodb.communication.MongoDBDocumentConfiguration一旦MongoDB和Couchbase準備就緒，我們便可以利用Jakarta NoSQL的功能，以及Java與這兩種NoSQL數據庫的無縫交互，來開發啤酒工廠應用了。
使用API
我們基于上述數據庫的相關定義和設置，使用如下Maven命令來構建項目：
Shell
mvn clean package并使用如下Maven命令來運行應用：
Shell
java -jar target/eclipse-store.jar我們可以使用任何HTTP客戶端（在此，我們將使用curl），來測試應用運行情況。
- 我們使用如下命令，來生成啤酒的隨機數據：
Shell
curl --location --request POST 'http://localhost:9080/beers/random'- 使用如下命令獲取所有的啤酒信息：
Shell
curl --location 'http://localhost:9080/beers/'- 通過如下命令，我們根據特定請求（例如，啤酒“Magnum”或麥芽“Vienna”）來過濾啤酒：
Properties files
curl --location 'http://localhost:9080/beers/?page=1&hop=Magnum'
curl --location 'http://localhost:9080/beers/?page=1&hop=Magnum&malt=Vienna'通過執行上述命令，我們可以測試在企業應用開發中，不同NoSQL數據庫的能力與效率。
小結
綜上所述，我們體驗了在Jakarta EE生態系統中，使用NoSQL數據庫輕松實現標準化注釋、API和Jakarta 數據存儲庫的簡單開發過程。可以說，Jakarta NoSQL促進了MongoDB和Couchbase之間的無縫切換能力，使得我們能夠根據項目的實際要求，在兩種數據庫之間輕松地轉換，并通過一些簡單的配置更改，以獲取兩種數據庫各自的最佳性能和可擴展性，進而實現了與應用的流暢交互。
譯者介紹
陳峻（Julian Chen），51CTO社區編輯，具有十多年的IT項目實施經驗，善于對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網絡與信息安全知識與經驗。
原文標題：Comparing MongoDB and Couchbase in Java Enterprise Architecture ，作者：Otavio Santana
