Compartir vía

Comparación de Azure DocumentDB con Azure Cosmos DB

Azure DocumentDB y Azure Cosmos DB son servicios de base de datos NoSQL eficaces diseñados para ayudarle a crear aplicaciones correctas con modelos de datos JSON flexibles. Aunque ambos sirven al mercado de bases de datos NoSQL, están optimizados para diferentes casos de uso y patrones arquitectónicos. Esta guía le ayuda a comprender qué servicio se ajusta mejor a sus requisitos específicos.

Elegir el servicio adecuado para sus necesidades

Tanto Azure DocumentDB como Azure Cosmos DB están diseñados para facilitar su éxito con bases de datos NoSQL. La clave consiste en seleccionar el servicio que se alinea con los requisitos específicos de la aplicación y los patrones de crecimiento.

Cuándo elegir Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB está optimizado para escenarios de escalamiento horizontal donde necesita:

  • Distribución global y alta disponibilidad: acuerdo de nivel de servicio de disponibilidad (SLA) del 99,999 %, líder del sector, con conmutación automática de errores en múltiples regiones
  • Escala y rendimiento masivos: diseñado para aplicaciones que necesitan controlar millones de operaciones por segundo con tiempos de respuesta de milisegundos de un solo dígito
  • Escalado instantáneo: escalado automático y transparente que responde inmediatamente a los picos de tráfico sin períodos de preparación
  • Aplicaciones críticas: seguridad de nivel empresarial, certificaciones de cumplimiento y rendimiento garantizado bajo una carga extrema
  • Arquitecturas de microservicios: excelente para sistemas distribuidos que necesitan un rendimiento coherente en varios servicios y regiones
  • Aplicaciones de IA y búsqueda de vectores: funcionalidades nativas de base de datos vectoriales compatibles con incrustaciones, habilitación de la generación aumentada de recuperación (RAG), búsqueda semántica y sistemas de memoria del agente de IA
  • Cargas de trabajo de IA generativas: búsqueda vectorial integrada con varios algoritmos (archivo invertido (IVF), HNSW, DiskANN) para almacenar y consultar incrustaciones de vectores junto con datos operativos

Casos de uso ideales: aplicaciones web de alto tráfico, recopilación de datos de IoT, juegos en tiempo real y sitios de compras globales. También es ideal para bots de chat de INTELIGENCIA ARTIFICIAL, agentes de IA, aplicaciones RAG y búsqueda semántica. Perfecto para cualquier aplicación que necesite un rendimiento garantizado en todo el mundo.

Cuándo elegir Azure DocumentDB

Azure DocumentDB está optimizado para situaciones de aumento de escala donde necesita:

  • Funcionalidades de consulta enriquecidas: compatibilidad avanzada del lenguaje de consulta mongoDB (MQL) con canalizaciones de agregación complejas, combinaciones y consultas analíticas
  • Experiencia de desarrollo familiar: compatibilidad completa del protocolo de conexión de MongoDB con controladores, herramientas y patrones de desarrollo existentes
  • Modelado de datos flexible: basado en el motor de PostgreSQL, lo que proporciona una sólida compatibilidad con estructuras complejas de documentos y indexación avanzada
  • Escalado rentable: modelo de precios basado en núcleo virtual que se escala verticalmente con costos predecibles
  • Características avanzadas de consulta: compatibilidad con la búsqueda de texto completo, consultas geoespaciales, búsqueda vectorial y operaciones de agregación sofisticadas

Casos de uso ideales: ideal para sistemas de contenido, herramientas de análisis de datos y aplicaciones con consultas complejas. También es perfecto para pasar de MongoDB o cuando necesita características avanzadas de base de datos de documentos.

Diferencias de arquitectura y escalado

Comprender los enfoques arquitectónicos fundamentales de cada servicio ayuda a explicar sus diferentes puntos fuertes y casos de uso óptimos.

Azure Cosmos DB (Arquitectura de Escalado Horizontal)

Azure Cosmos DB usa un modelo basado en unidad de solicitud (RU) diseñado para el escalado elástico y horizontal:

  • Creación automática de particiones: los datos se distribuyen automáticamente entre varias particiones para obtener un rendimiento óptimo.
  • Control de rendimiento granular: escale en pequeños incrementos tan pequeños como 1/100 de un núcleo virtual tradicional.
  • Opciones sin servidor: precios de pago por operación para cargas de trabajo variables
  • Compatibilidad con varios modelos: compatibilidad nativa con modelos de datos de documento, clave-valor, grafo y familia de columnas

Azure DocumentDB (arquitectura de escala vertical)

Azure DocumentDB usa un modelo basado en núcleo virtual optimizado para el escalado vertical y la funcionalidad enriquecida:

  • Recursos de proceso dedicados: niveles de clúster conocidos (M30, M40, M50 y versiones posteriores) con CPU, memoria y almacenamiento dedicados
  • Fundación PostgreSQL: utiliza el ecosistema maduro de PostgreSQL y las características avanzadas
  • Compatibilidad de MongoDB: compatibilidad completa del protocolo de conexión con herramientas y aplicaciones de MongoDB
  • Indexación avanzada: compatibilidad con índices de texto, índices geoespaciales, índices vectoriales e índices compuestos

Comparación de características

En la tabla siguiente se proporciona una comparación en paralelo de las funcionalidades clave que le ayudarán a evaluar qué servicio cumple mejor sus requisitos.

Azure Cosmos DB (la base de datos de Azure Cosmos) Azure DocumentDB
Acuerdo de Nivel de Servicio de disponibilidad 99.999% (varias regiones) 99,995 %
Distribución global Solución llave en mano multirregional con conmutación automática por fallo. Implementación regional con réplicas geográficas
Modelo de escalado Horizontal (basado en RU) Vertical (basado en vCore)
Complejidad de las consultas Optimizado para lecturas puntuales y consultas sencillas Canalizaciones de agregación avanzadas y combinaciones complejas
Compatibilidad de MongoDB Operaciones principales de MongoDB Protocolo de línea completo de MongoDB y características de MQL
Búsqueda de vectores Base de datos vectorial nativa con algoritmos IVF, HNSW, DiskANN Compatibilidad integrada de pg_vector con HNSW e IVF
Aplicaciones AI/RAG Incrustaciones de vectores integradas, memoria del agente de IA, almacenamiento en caché semántico Búsqueda de vectores para aplicaciones RAG y semántica
Modelo de precios Variable (basada en RU) o sin servidor Predecible (cómputo + almacenamiento)
Modelo de desarrollo Aplicaciones nativas de la nube Migración y desarrollo de aplicaciones de MongoDB

Características de rendimiento

Cada servicio destaca en diferentes escenarios de rendimiento en función de sus arquitecturas subyacentes y estrategias de optimización.

Puntos fuertes de Azure Cosmos DB

  • Latencia ultra baja: tiempos de respuesta de milisegundos de un solo dígito globalmente
  • Escalado instantáneo: cero tiempo de estabilización para picos de tráfico
  • Garantías de rendimiento: compromisos de rendimiento respaldados por el Acuerdo de Nivel de Servicio
  • Optimización de lectura puntual: búsquedas rápidas de documentos únicos por identificador y clave de partición

Puntos fuertes de Azure DocumentDB

  • Rendimiento de consultas: optimizado para operaciones de agregación complejas y consultas analíticas
  • Flexibilidad de indexación: estrategias avanzadas de indexación para diversos patrones de consulta
  • Compatibilidad con transacciones: transacciones ACID con semántica de MongoDB
  • Cargas de trabajo analíticas: más adecuadas para los escenarios de informes e inteligencia empresarial

Integración y ecosistema

Ambos servicios ofrecen funcionalidades de integración enriquecidas, aunque se conectan con diferentes ecosistemas y herramientas en función de sus fundamentos arquitectónicos.

Integraciones de Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB tiene las siguientes integraciones:

  • Azure Synapse Link: análisis sin procesos de extracción, transformación y carga (ETL)
  • Azure Functions: informática sin servidor con desencadenadores de fuente de cambios
  • Power BI: conectividad directa para la inteligencia empresarial
  • Herramientas de Foundry: integración nativa para cargas de trabajo de INTELIGENCIA ARTIFICIAL y Aprendizaje automático
  • Azure OpenAI: integración sin problemas para la generación de incrustaciones y aplicaciones RAG
  • LangChain y AI Frameworks: compatibilidad integrada con marcos de desarrollo de IA populares
  • Kernel semántico: integración para construir agentes de inteligencia artificial con sistemas de memoria persistentes

Integraciones de Azure DocumentDB

Azure DocumentDB tiene las siguientes integraciones:

  • Ecosistema de MongoDB: compatibilidad completa con las bibliotecas y herramientas de MongoDB existentes
  • Extensiones de PostgreSQL: acceso al ecosistema de extensiones de PostgreSQL enriquecido
  • Servicios de Azure: integración con servicios de supervisión, seguridad y redes de Azure
  • Código abierto: basado en el motor de DocumentDB de código abierto con licencias MIT

Consideraciones sobre la migración

Al evaluar un movimiento entre servicios, considere la arquitectura actual de la aplicación, los requisitos de rendimiento y los planes de crecimiento futuros.

Migración a Azure Cosmos DB

Considere Azure Cosmos DB si su aplicación actual:

  • Experimenta patrones de tráfico imprevisibles que requieren escalado instantáneo
  • Necesita una distribución global para la proximidad del usuario.
  • Tiene patrones de consulta simples centrados en búsquedas de documentos
  • Requiere un rendimiento de baja latencia garantizado.

Traslado a Azure DocumentDB

Considere utilizar Azure DocumentDB si su aplicación actual:

  • Usa consultas complejas de MongoDB y canalizaciones de agregación
  • Requiere la indexación avanzada y la optimización de consultas
  • Ventajas del conjunto de características maduro de PostgreSQL
  • Necesita precios predecibles basados en vCore (núcleo virtual)

Cómo empezar

Tomar el primer paso con cualquiera de los servicios es sencillo, con recursos completos disponibles para apoyar su proceso. Ambos servicios ofrecen herramientas de migración completas y soporte técnico para ayudarle a realizar la transición correctamente:

  • Herramientas de evaluación: evaluar la carga de trabajo y los requisitos actuales
  • Utilidades de migración: herramientas nativas para la migración de datos y aplicaciones
  • Documentación y ejemplos: Recursos extensos para ambos servicios
  • Opciones de soporte técnico: Planes de soporte técnico de Azure para ayudar con el recorrido de migración

Pasos siguientes

  • Last updated on