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MongoDBとCouchbaseを比べてみました

 仕事で新しいサービスのDBを何にするか検討していて、MongoDBと同じような使い方ができてサーバコストが抑えられるものがないか探していたときにCouchbaseのことを思い出してハンズオンセミナーなど受けてきました。結局Couchbaseは使わないことにしたのですが、主にMongoDBと比べてどうだったかといったあたりを書いておきます。

Couchbaseについてざっくりと


 まずCouchbaseがどういったものかをざっくり説明しておくと、MongoDBと同じようなドキュメント指向のNoSQL製品で、JSONデータを格納します。
 売りにしている特徴としては下記のような点が挙げられています。

  • 容易なスケーラビリティ
  • 安定したハイパフォーマンス
  • 24時間365日安定稼働
  • 柔軟なデータモデル

MongoDBと似ているところ


 また、下記のような思想はMongoDBと共通しています。

  • データは全部メモリに載せる
  • パフォーマンス出すにはサーバを追加する(スケールアウト)

 データが100GBあれば、masterノードのメモリの合計がそれ以上になるようにしましょう、という点では両者とも同じ思想で、サーバスペック的にもCPUよりもメモリを多く積んだサーバを必要とします。

比較して気になったところなど


 逆にMongoDBと比較して違う点で気になったところ等は下記のようなところです。

項目 MongoDB Couchbase
レプリケーション master-slaveレプリケーション master-masterレプリケーション
ノード追加 コマンドで設定変更 Webの管理画面から操作可能
自動Failover 台数制限なし 同時に一台まで
クエリ SQLライクな柔軟なクエリ MapReduceのみ
ドキュメント削除時 ドキュメント削除時にすべて消える メタデータが残ってしまう
商用版と無償版 違いはサポートの有無 商用版がベースなのでバージョンアップなどもまず商用版から

 それぞれ簡単に説明していきます。

  • master-masterレプリケーション

    MongoDBではレプリケーションの構成はmaster-slaveになりますので、masterノードのレプリカはslaveサーバが保持します。なのでシャーディング構成をとっている場合で1レプリカセット3台で構成している場合は、1シャード増やす場合には1レプリカセット追加ということになって3ノード増やす必要があります。これに対してCouchbaseはmaster-masterレプリケーションなので、あるmasterノードのレプリカは他のmasterノードが保持します。なので1シャード追加する場合にも1ノード増やすだけでOKです。masterが他のmasterのレプリカを持つ分、1ノードあたりのデータ量はMongoDBと比べると多くなりますが、レプリカデータは普段は非Activeになっていてアクセスされないので、その分のメモリは足りていなくても運用できるとのことでした。(実際の動作検証はしてません。。)

  • 管理画面からノード追加

    MongoDBではクラスタへノードを追加する場合、コマンドラインから操作する必要がありますが、CouchbaseではWebの管理画面から操作することができます。追加後のリバランスもそのまま管理画面から実行可能で、データ量が増えてもリバランスの所要時間はあまり変わらないとのことです。また、Mongoではシャードキーを自分で設定しますが、Couchbaseでは自動で振り分けが行われるので、データの内容から置かれているサーバを特定することはできません。リバランス処理の負荷はやはり高いので、すでに負荷でいっぱいいっぱいの状態のクラスタでノード追加、リバランスを行うのはつらいものがあります。

  • 自動Failoverは一台まで

    MongoDBではレプリケーションがmaster-slave構成ということもあり、Failoverは同時に何シャードで起こっても大丈夫ですが、Couchbaseでは自動Failoverは1ノードまでなので、最初の1ノードを復旧する前にもう一台落ちた場合には、クラスタが停止します。管理画面から手動でFailoverさせることは可能です。

  • クエリはMapReduceのみ

    今回Couchbaseの採用を見送った最大の理由はこれなのですが、MongoDBではSQLライクな柔軟なクエリが使用できるのに対して、CouchbaseではクエリはすべてMapReduceで行う必要があります。前もってMapReduceの処理を定義しておき、アプリケーションなどからはどのMapReduce処理かを指定して結果を参照します。開発時の効率を考えるとすべての処理をMapReduceで書くのはつらいものがあるので今回は見送りました。来年出るバージョン3.0ではSQLライクなクエリであるN1QL(ニッケル)が実装されるそうですので、期待したいところです。

  • ドキュメントを消してもメタデータが残る

    Couchbaseではドキュメントを消した場合にもドキュメントのメタデータは消されずに残ってしまうので、容量を圧迫します。この残ったメタデータを削除する処理の実行頻度を管理画面から指定できるのですが、削除処理は負荷が高いようなので、運用時にはこういった点も考慮する必要があります。

  • 商用版ありき

    OSSには元々オープンソースとして始まったものに商用のサポートなどがつくケースが多いですが、Couchbaseは元々商用製品として始まったもののソースを公開している形になります。なのであくまでメインは商用版で、バージョンアップやパッチの公開等もまず商用版に対して行われ、Couchbaseのエンジニアの手が空いたときにOSS版がメンテナンスされることになります。現状バージョンアップについては商用版の半年遅れぐらいでOSS版が追随しているようですが、今後はさらに間隔が開いたり、機能やデータ容量の制限がかかってくることもあるかもしれません。無償で利用できるものを探している場合はこの辺りがネックになりそうです。現在の商用版の最新バージョンは2.2ですが、OSS版はまだ2.1です。次のバージョンの3.0はOSSではいつ公開されるのか。。


 今回は実際に性能の検証等を行うまでに使わないという判断をしてしまいましたが、いくつか公開されているベンチマークではCouchbaseがMongoDBなどより良い結果を出しているものもあるので、N1QLが利用できるようになったらパフォーマンス検証等行ってみたいと思います。ただ無償版の状況を考えるとなかなか難しいかもしれませんが。。