Concept

Couchbase Server

vignette| Couchbase au AWS Summit Couchbase Server, initialement connu sous le nom Membase, est une base de données orientée document, NoSQL, open-source, et multi-modèle, optimisée pour les applications interactives. Ces applications peuvent servir de nombreux utilisateurs simultanés en créant, stockant, récupérant, agrégeant, manipulant et présentant des données. Pour prendre en charge ces types de besoins d'application, Couchbase Server fournit un accès facile aux valeurs-clés ou aux documents JSON avec une faible latence et un débit soutenu élevé. Elle est conçue pour regrouper des déploiements à très grande échelle en une seule ou plusieurs machines. Couchbase Server a fourni la compatibilité du protocole client avec Memcached, mais a ajouté la persistance du disque, la réplication des données, la reconfiguration de cluster en direct, le rééquilibrage et la multi-location avec le partitionnement des données . Membase a été développé par plusieurs chefs de file du projet Memcached, qui avaient fondé une société, NorthScale, pour développer une plateforme de stockage à valeur-clé avec la simplicité, la rapidité et l'évolutivité de Memcached, mais aussi les capacités de stockage, de persistance et d'interrogation d'une base de données. Le code source original de Membase a été fourni par NorthScale et les co-sponsors du projet Zynga et Naver Corporation (alors connue sous le nom de NHN) pour un nouveau projet sur membase.org en juin 2010. Le 8 février 2011, les fondateurs du projet Membase et Membase, Inc. ont annoncé une fusion avec CouchOne (une société avec plusieurs des principaux acteurs derrière CouchDB ). La société fusionnée a été nommée Couchbase, Inc. En janvier 2012, Couchbase a commercialisé le Couchbase Server 1.8. En septembre 2012, Orbitz a déclaré avoir changé certains de ses systèmes pour utiliser Couchbase. En décembre 2012, Couchbase Server 2.0 (annoncé en juillet 2011) a été publié et comprenait un nouveau magasin de documents JSON, l'indexation & interrogation, le MapReduce incrémentiel, et la réplication dans les centres de données.

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