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O Azure DocumentDB e o Azure Cosmos DB são ambos poderosos serviços de base de dados NoSQL concebidos para o ajudar a construir aplicações bem-sucedidas com modelos de dados JSON flexíveis. Embora ambos sirvam o mercado de bases de dados NoSQL, estão otimizados para diferentes casos de uso e padrões arquitetónicos. Este guia ajuda-o a perceber qual o serviço que melhor se adequa às suas necessidades específicas.
Escolha o serviço certo para as suas necessidades
Tanto o Azure DocumentDB como o Azure Cosmos DB foram concebidos para apoiar o seu sucesso com bases de dados NoSQL. A chave é selecionar o serviço que se alinhe com os requisitos específicos e padrões de crescimento da sua aplicação.
Quando escolher Azure Cosmos DB
O Azure Cosmos DB está otimizado para cenários escaláveis onde precisa:
- Distribuição global e alta disponibilidade: Acordo de nível de serviço (SLA) líder no setor de 99,999% disponibilidade com failover automático em múltiplas regiões
- Escala e desempenho massivos: Concebido para aplicações que precisam de lidar com milhões de operações por segundo com tempos de resposta de um dígito em milissegundos
- Escalonamento instantâneo: Escalonamento automático e transparente que responde imediatamente a picos de tráfego sem períodos de aquecimento
- Aplicações críticas para a missão: Segurança de nível empresarial, certificações de conformidade e desempenho garantido sob carga extrema
- Arquiteturas de microserviços: Excelentes para sistemas distribuídos que necessitam de desempenho consistente em múltiplos serviços e regiões
- Aplicações de IA e pesquisa vetorial: Capacidades nativas de bases de dados vetoriais com suporte para embeddings, permitindo geração aumentada por recuperação (RAG), pesquisa semântica e sistemas de memória de agentes de IA
- Cargas de trabalho em IA generativa: Pesquisa vetorial integrada com múltiplos algoritmos (ficheiro invertido (IVF), mundo pequeno navegável hierárquico (HNSW), DiskANN) para armazenar e consultar embeddings vetoriais juntamente com dados operacionais
Casos de uso ideais: aplicações web de grande tráfego, recolha de dados IoT, jogos em tempo real e sites de compras globais. Também é ótimo para chatbots de IA, agentes de IA, aplicações RAG e pesquisa semântica. Perfeito para qualquer aplicação que exija desempenho garantido a nível mundial.
Quando escolher Azure DocumentDB
O Azure DocumentDB está otimizado para cenários de escalonamento onde precisa:
- Capacidades avançadas de consulta: Suporte para a Linguagem de Consulta Avançada do MongoDB (MQL) com pipelines de agregação complexos, junções e consultas analíticas
- Experiência familiar de desenvolvimento: Compatibilidade total do protocolo de fio MongoDB com drivers, ferramentas e padrões de desenvolvimento existentes
- Modelação de dados flexível: Construída no motor PostgreSQL, fornecendo suporte robusto para estruturas complexas de documentos e indexação avançada
- Escalabilidade rentável: modelo de preços baseado em vCore que escala verticalmente com custos previsíveis
- Funcionalidades avançadas de consulta: Suporte para pesquisa em texto completo, consultas geoespaciais, pesquisa vetorial e operações sofisticadas de agregação
Casos de uso ideais: Ótimos para sistemas de conteúdo, ferramentas de análise de dados e aplicações com consultas complexas. Também perfeito para migrar do MongoDB ou quando precisas de funcionalidades avançadas de base de dados de documentos.
Arquitetura e diferenças de escala
Compreender as abordagens arquitetónicas fundamentais de cada serviço ajuda a explicar as suas diferentes forças e casos de uso ótimos.
Azure Cosmos DB (Arquitetura de Expansão Horizontal)
O Azure Cosmos DB utiliza um modelo baseado em Unidade de Pedido (RU) concebido para escalabilidade elástica e horizontal:
- Particionamento automático: Os dados são distribuídos automaticamente por múltiplas partições para um desempenho ótimo
- Controlo granular de rendimento: Escala em pequenos incrementos tão pequenos quanto 1/100 de um vCore tradicional
- Opções sem servidor: Preço por operação para cargas de trabalho variáveis
- Suporte multi-modelo: Suporte nativo para modelos de dados de documentos, chave-valor, grafos e famílias de colunas
Azure DocumentDB (Arquitetura de Escalonamento Vertical)
O Azure DocumentDB utiliza um modelo baseado em vCore otimizado para escalabilidade vertical e funcionalidades ricas:
- Recursos de computação dedicados: Níveis familiares de cluster (M30, M40, M50+) com CPU, memória e armazenamento dedicados
- Fundação PostgreSQL: Utiliza o ecossistema maduro e as funcionalidades avançadas do PostgreSQL
- Compatibilidade com MongoDB: Compatibilidade completa do protocolo wire com ferramentas e aplicações MongoDB
- Indexação avançada: Suporte a índices de texto, índices geoespaciais, índices vetoriais e índices compostos
Comparação de funcionalidades
A tabela seguinte apresenta uma comparação lado a lado das principais capacidades para o ajudar a avaliar qual o serviço que melhor responde às suas necessidades.
| Azure Cosmos DB | Azure DocumentDB | |
|---|---|---|
| SLA de disponibilidade | 99.999% (multi-região) | 99.995% |
| Distribuição global | Solução multi-regiões chave na mão com failover automático | Implantação regional com geo-réplicas |
| Modelo de escalonamento | Horizontal (com base em RU) | Vertical (baseado em vCore) |
| Complexidade de consulta | Otimizado para leituras de pontos e consultas simples | Pipelines de agregação avançadas e junções complexas |
| Compatibilidade com MongoDB | Operações principais do MongoDB | Funcionalidades completas do protocolo de fio MongoDB e MQL |
| Pesquisa vetorial | Base de dados vetorial nativa com algoritmos IVF, HNSW, DiskANN | Suporte integrado do pg_vector para HNSW e IVF |
| Aplicações IA/RAG | Embeddings vetoriais incorporados, memória de agentes de IA, cache semântica | Pesquisa vetorial para aplicações RAG e semânticas |
| Modelo de preços | Variável (baseada em RU) ou sem servidor | Previsível (computação + armazenamento) |
| Modelo de desenvolvimento | Aplicações nativas da cloud | Migração e desenvolvimento de aplicações MongoDB |
Características de desempenho
Cada serviço destaca-se em diferentes cenários de desempenho, dependendo das suas arquiteturas subjacentes e estratégias de otimização.
Pontos fortes do Azure Cosmos DB
- Latência ultra-baixa: Tempos de resposta de um dígito em milissegundos globalmente
- Escalonamento instantâneo: Zero tempo de aquecimento para picos de tráfego
- Garantias de rendimento: compromissos de desempenho suportados por SLA
- Otimização de leitura pontual: Consultas rápidas de documento único por ID e chave de partição
Pontos fortes do Azure DocumentDB
- Desempenho das consultas: Otimizado para operações complexas de agregação e consultas analíticas
- Flexibilidade de indexação: Estratégias avançadas de indexação para diversos padrões de consulta
- Suporte a transações: transações ACID com semântica MongoDB
- Cargas de trabalho analíticas: Mais adequadas para cenários de relatórios e business intelligence
Integração e ecossistema
Ambos os serviços oferecem capacidades de integração profundas, embora se conectem com diferentes ecossistemas e ferramentas com base nas suas bases arquitetónicas.
As Integrações do Azure Cosmos DB
O Azure Cosmos DB tem as seguintes integrações:
- Azure Synapse Link: Analytics sem processos de extração, transformação e carregamento (ETL)
- Azure Functions: Computação sem servidor com gatilhos de fluxos de alteração
- Power BI: Conectividade direta para inteligência empresarial
- Foundry Tools: Integração nativa para cargas de trabalho de IA e ML
- Azure OpenAI: Integração contínua para geração de embeddings e aplicações RAG
- LangChain e Frameworks de IA: Suporte integrado para frameworks populares de desenvolvimento de IA
- Semantic Kernel: Integração para construir agentes de IA com sistemas de memória persistente
Integrações do Azure DocumentDB
O Azure DocumentDB tem as seguintes integrações:
- Ecossistema MongoDB: Total compatibilidade com as ferramentas e bibliotecas existentes do MongoDB
- Extensões PostgreSQL: Acesso a um rico ecossistema de extensões PostgreSQL
- Serviços Azure: Integração com serviços de monitorização, segurança e redes Azure
- Código aberto: Construído sobre o motor DocumentDB de código aberto com licenciamento MIT
Considerações sobre migração
Ao avaliar uma mudança entre serviços, considere a arquitetura atual da sua aplicação, os requisitos de desempenho e os planos de crescimento futuro.
Migrar para Azure Cosmos DB
Considere o Azure Cosmos DB se a sua aplicação atual:
- Experimenta padrões de tráfego imprevisíveis que exigem escalabilidade instantânea
- Necessita de distribuição global para proximidade do utilizador
- Tem padrões simples de consulta focados em consultas de documentos
- Requer desempenho garantido de baixa latência
Migrando para o Azure DocumentDB
Considere o Azure DocumentDB se a sua aplicação atual:
- Utiliza consultas complexas do MongoDB e pipelines de agregação
- Requer indexação avançada e otimização de consultas
- Benefícios do conjunto maduro de funcionalidades do PostgreSQL
- Precisa de preços previsíveis baseados em vCore
Como Começar
Dar o primeiro passo com qualquer um dos serviços é simples, com recursos abrangentes disponíveis para apoiar a sua jornada. Ambos os serviços oferecem ferramentas abrangentes de migração e apoio para o ajudar a transitar com sucesso:
- Ferramentas de avaliação: Avalie a sua carga de trabalho e requisitos atuais
- Utilitários de migração: Ferramentas nativas para migração de dados e aplicações
- Documentação e exemplos: Recursos extensos para ambos os serviços
- Opções de suporte: Planos de apoio Azure para ajudar na sua jornada de migração