השוואת Cosmos DB לעומת MongoDB לעומת DynamoDB NoSQL DBs

השוואה מעשית וחסרת היגיון המתמקדת בקנה מידה עולמי, מהירות מפתחים, בקרת עלויות והתאמה למערכת האקולוגית. חקור מסננים חיים, תרשימים אינטראקטיביים ועץ החלטות חזותי כדי לנחות על הבחירה הנכונה עבור האפליקציה שלך.

קנה מידה עולמי גמישות שאילתה TCO & עלות רב ענן לא מקוון וסנכרון

קח מהיר

• Cosmos DB: הפצה גלובלית סופית + בקרות עקביות. הכי טוב אם אתה ראשון ב-Azure וצריך בקנה מידה פלנטה עם SLAs.
• MongoDB: שאילתות עשירות + ניידות מרובת עננים + סנכרון תחום/התקן לא מקוון. הטוב ביותר עבור גמישות ושאילתות מורכבות.
• DynamoDB: קנה מידה עצום + פעולות נמוכות + יעילות עלות מעולה ב-AWS. הטוב ביותר עבור עומסי עבודה בעלי תפוקה גבוהה ובעלי ערך מפתח.

בחירה מהירה של GigXP

Azure stack & גלובלי כותב?Cosmos DB.
ריבוי עננים או לא מקוון תחילה?MongoDB.
קנה מידה חסר שרת ודוקר של AWS?DynamoDB.

השוואת תכונות

סנן לפי מה אכפת לך

שאילתות אד-הוק עשירות מרובות מאסטרים גלובליות העלות הנמוכה ביותר בקנה מידה גבוה ניידות מרובת עננים ללא שרת/לפי דרישה סנכרון חזק לא מקוון/נייד איפוס

תרשימים אינטראקטיביים

פרופיל יכולת (רדאר)

מפת חום תכונה (1-10)

גלוֹבָּלִישְׁאֵלָהעֲלוּתאופסהִטַלטְלוּתכותב

"עלות" ≈ עלות-יעילות; "אופס" ≈ פשטות תפעולית; "כתיבה" ≈ תפוקת כתיבה מתמשכת.

מדד תפוקה לעומת עלות חודשית יחסית

קריאה/שנייה:1500כותבת/שניה:500גודל פריט ממוצע (KB):1אזורים 1235מצב תעבורה קבועה תנועה קפיצית מאוד

עץ החלטה חזותי

מה ההגבלה העיקרית שלך? קנה מידה עולמי · גמישות בשאילתות · עלות קנה מידה גלובלי + SLAs Azure-first · multi-region כותב שאילתות גמישות Analytics · GraphQL · עלות אגרגציות בקנה מידה גבוה ללא שרת · בחירת תעבורה קפיצית: עקביות ניתנת לכוונון של Cosmos DB · גלובלי כותב בחירה: MongoDB Aggregation · Multi‑Cloud: Dyna · Mo Realm Global On T: Dyna

שאלות נפוצות

האם אני יכול לערבב אותם?

כֵּן. צוותים רבים משתמשים בהתמדה polyglot: למשל, DynamoDB עבור אירועים בנפח גבוה, MongoDB עבור תוכן וחיפוש, Cosmos עבור microservices מקוריים של Azure עם הזנת שינוי. שמרו על גבולות ברורים ותעדו בעלות על הנתונים.

מה לגבי הגירות אחר כך?

העברות בין מערכות אלו אפשריות אך אינן טריוויאליות. העדיפו צורות נתונים ניידות (JSON), הימנעו מתכונות ספציפיות למנוע אלא אם הן מספקות ערך גדול, ושמרו על צינורות כניסה/יציאה בהישג יד.

מודולי מחקר עמוקים

ספקטרום עקביות וחילופים מרובי אזורים

Strong ⇄ Bounded-Staleness ⇄ Session ⇄ Consistent-Prefix ⇄ בסופו של דבר. עקביות נמוכה יותר משפרת לעתים קרובות את ההשהיה והזמינות הנתפסים בפריסות גיאוגרפיות, במחיר של עכירות קריאה פוטנציאלית וטיפול בקונפליקטים.

• Cosmos DB:חמש רמות מובנות; נתמכות עקיפות לפי בקשה; פתרון סכסוכים מרובה מאסטרים (LWW/מותאם אישית) זמין.
• MongoDB (אטלס):הפריימריז מטפלים בכתיבה; קריאות משניות הן בסופו של דבר עקביות. אשכולות גלובליים משתמשים ב-zone-sharing עבור יישוב אזורי.
• DynamoDB:בסופו של דבר עקבי כברירת מחדל; קריאות עקביות מאוד (אותו אזור); טבלאות גלובליות משוכפלות באופן אסינכרוני עם זכיות של כותב אחרון.

StrongSessionEventualCosmos: בחירה לפי בקשהMongo: חזק עיקרי, משני בסופו של דברDynamo: בסופו של דבר + חזק אופציונלי (אזורי)

ספרי תרחישים

SaaS גלובלי (כותב מרובה אזורים)

לִבחוֹר:Cosmos DB (רמות ריבוי מאסטר + עקביות).כֹּל:DynamoDB Global Tables אם מקורי AWS.

לא מקוון-ראשון לנייד

לִבחוֹר:MongoDB (סנכרון תחום/מכשיר).כֹּל:AppSync + DynamoDB.

למידע נוסף:השוואה בין Azure Firewall basic לעומת Standard לעומת Premium

ללא שרת עם Spiky Traffic

לִבחוֹר:DynamoDB (על פי דרישה).כֹּל:Cosmos Serverless לעומסי עבודה פרצים.

תוכן וחיפוש-כבד

לִבחוֹר:MongoDB (צבירה עשירה, חיפוש טקסט).כֹּל:Cosmos (SQL API) עם Synapse Link.

בליעת IoT (כתיבה גבוהה)

לִבחוֹר:DynamoDB (תפוקת כתיבה גבוהה).כֹּל:קוסמוס עם מפתח מחיצה שנבחר היטב.

היברידי / רב ענן

לִבחוֹר:MongoDB (אטלס או מארח עצמי).כֹּל:—

מטריקס אבטחה, תאימות ואופציות

ודא תמיד תאימות אזורית (למשל, תושבות נתונים) ואישורים (SOC, ISO, HIPAA) עבור הדייר/אזור שלך.

מגבלות ומכסות (עזרה מהירה)

הערכים מייצגים; בדוק את המסמכים העדכניים עבור האזור שלך ורמת ה-API שלך.

ספר בישול לאופטימיזציית עלויות

Cosmos DB

• בחר מפתחות מחיצה בעלי קרדינליות גבוהה ומפוזרים היטב; הימנע מחיצות חמות.
• חתוך את מדיניות ההוספה לאינדקס (אל תכלול נתיבים שנשאלו לעתים רחוקות); מעדיף נקודה לקרוא לפיתְעוּדַת זֶהוּת+ מפתח מחיצה.
• השתמש ב-Autoscale בזהירות או ללא Server עבור עומסים לסירוגין.
• אתר יחד פריטים שמבצעים עסקאות יחד תחת אותו מפתח מחיצה.
• נצל TTL לנתונים ארעיים; השתמש ב-Synapse Link לניתוח כדי להוריד שאילתות כבדות.

MongoDB

• עיצוב מסמכים לדפוסי קריאה; הימנע מערכים סופר-גדולים/מסמכים משובצים.
• צור אינדקסים מורכבים התואמים לפרדיקטים של שאילתה וסדר מיון; להשתמש בהקרנות.
• השתמש ב- Atlas Performance Advisor; הורדת טקסט מלא לחיפוש Atlas.
• ארכיון נתונים קרים; שקול פיצול אזורים כדי להתאים את התנועה האזורית.
• כוונן בריכות חיבור ופסקי זמן; שעון סט עובד לעומת זיכרון RAM.

DynamoDB

• העדיפו עיצוב שולחן בודד; דפוסי גישה לדגם מלפנים.
• השתמש ב-On-Demand עבור קוצים בלתי צפויים; עבור לשינוי קנה מידה אוטומטי + קנה מידה יציב.
• הימנע מסריקות; הוסף GSIs עבור דפוסי שאילתה חדשים; אצווה כותב/קורא.
• שקול את DAX עבור נתיבי קריאה חמים; לדחוס תכונות גדולות או להעביר כתמים לאחסון אובייקטים.
• עבור טבלאות גלובליות, כתוב רק היכן שצריך כדי להגביל את עלות השכפול.

גיליונות רמות הגירה

MongoDB → Cosmos (Mongo API)

1. תכונות המלאי (שלבי צבירה, עסקאות) בשימוש; בדוק תאימות Cosmos Mongo API.
2. ייצוא/ייבוא ​​באמצעות mongodump/שחזור או כלי העברת נתונים; לאמת הגדרות אינדקס.
3. Benchmark RU חיובים עבור שאילתות חמות; לחדד את מדיניות ההוספה לאינדקס.

SQL → Cosmos (SQL API)

1. ביטול נורמליזציה של נתונים: הטמע נתונים קשורים במסמכים בודדים כדי לצמצם את ההצטרפות.
2. בחר מפתח מחיצה שמפיץ בקשות באופן שווה (למשל, `userId`, `tenantId`).
3. העבר נתונים באמצעות Azure Data Factory או סקריפטים מותאמים אישית.
4. שכתוב שאילתות מ-SQL לתחביר דמוי SQL של ​​Cosmos DB.

כל → DynamoDB

1. דפוסי גישה לדגם FIRST. עצב מפתחות ראשיים ו-GSI עבור כל השאילתות.
2. השתמש ב-AWS DMS או בסקריפטים מותאמים אישית להעברת נתונים.
3. שכתוב את הלוגיקה של היישום כדי להשתמש במודל השאילתות מפתח-ערך של DynamoDB.
4. מנף דפוסי עיצוב של שולחן בודד במידת האפשר.