在 MongoDB 开发人员通过比较学习 Couchbase 的新的详细系列的第一部分中，看看每个的架构
介绍
通过这篇关于 MongoDB 与 Couchbase 比较的文章，我开始了一个新的、详细的系列，供 MongoDB 开发人员通过比较来学习 Couchbase。
本系列将类似于 Oracle 开发人员通过比较学习 Couchbase的系列，但针对 MongoDB 开发人员。
以下是计划文章的主题。
- 架构（本文）
- 数据库对象
- 数据类型
- 数据建模
- 声明和功能
- 索引
- 优化器
- 搜索（全文搜索）
- 交易
高级语言 (MQL-N1QL) 比较
开发人员使用多组抽象来处理数据库：数据模型、API 和语言。我们将 RDBMS 称为 SQL 数据库：SQL 是语言。Couchbase 有 N1QL，MongoDB 有 MQL。我们将从高级语言和功能比较开始，以助您一臂之力。这是 MongoDB 的 MQL 模型与 Couchbase 的 N1QL 模型在对象、语言和查询处理方面的高级比较。我们将在本博客系列的其余部分详细讨论这些内容。
建筑学
MongoDB 和 Couchbase 有很多共同点。两者都是现代 NoSQL 分布式数据库，使用 JSON 模型，具有支持 select-join-project 操作的高级查询语言，具有二级索引，具有自动选择查询计划的优化器，并支持集群内和集群间集群复制。
如您所料，存在差异。有些比其他更重要。Couchbase 旨在从一开始就分发。例如，数据容器的桶和集合总是分布式的。只需添加新节点，系统将自动分发。集群内复制不需要管理新的服务器：只需设置副本的数量，一切就绪。从开发人员交互的角度来看，最大的区别在于查询语言本身。MongoDB 有专有的查询语言 MQL，Couchbase 有用于 JSON 的 N1QL-SQL。MongoDB 将其基于 B-Tree 的索引用于本地产品，将 Apache Lucene 用于 Atlas 服务；Couchbase 有一个内置的、无锁的、基于跳过列表的索引和基于Bleve的倒排树索引，用于全文搜索 (FTS)。
部署示例
部署配置和选项在面的概述文章中进行了说明。以下是示例部署。
不同主题的架构比较
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