Firestore vs MongoDB

Firestore en nam5 · multirregión

Las escrituras replican entre regiones de EE. UU. antes de confirmarse, así que su latencia de escritura incluye ese consenso. Las mediciones son reales y salen del puerto BenchmarkRunner ejecutándose en el servidor.

Motores

FirestoreBase documental serverless, ida y vuelta HTTPS regionalMongoDBAutogestionado o Atlas, conexión con pool del driver

Carga de trabajo

IteracionesIteracionesMuestras medidas por cada motor y cada operación. Cuantas más, más confiable es la cola: con diez muestras el p95 es poco más que una anécdota.

Muestras por motor y operación

CalentamientoCalentamientoOperaciones que se ejecutan y se descartan antes de empezar a medir, para que abrir la conexión y llenar cachés no se cuele en los números.

Descartadas antes de medir

Tamaño del documentoTamaño del documentoBytes aproximados del documento de prueba. Cuanto más crece, más pesan la red y la serialización frente al motor.

Payload en bytes

ConcurrenciaConcurrenciaOperaciones en vuelo al mismo tiempo. Con 1 se mide latencia pura; al subir, cada operación tarda más pero el trabajo total por segundo crece.

Workers en paralelo

OperacionesInsertar unoEscritura de un documentoInsertar variosLote de 100 documentosBuscar por idBúsqueda por clave primariaConsulta filtradaFiltro de rango indexado, límite 50Actualizar unoActualización parcial de camposEliminar unoBorrado de un documentoAgregaciónAgrupar y contar sobre la colección

Consultas simplesProductos por categoríaLos 50 productos más caros de una categoríaPedidos de un clienteEl historial de pedidos de un cliente, del más reciente al más viejoPedidos por estado y fechaPedidos en un estado dentro de una ventana de fechasClientes por segmentoClientes de un segmento en un paísReseñas de un productoReseñas de un producto con calificación por encima de un umbral

Consultas complejasFacturación por categoríaCategorías cuya facturación total supera un umbralFirestore: una agregación por cada categoryIdTicket promedio por categoríaCategorías con ticket promedio alto teniendo más de N líneasFirestore: una agregación por cada categoryIdPedidos unidos a cobrosPedidos entregados y el cobro que les correspondeFirestore: unión en el cliente, orders → paymentsClientes sobre el promedioClientes que gastaron más que el promedio generalFirestore: dos pasadas, primero AVG(orders.total)Productos mejor calificadosProductos cuya calificación media supera la media global, con más de N reseñasFirestore: dos pasadas, primero AVG(reviews.rating)

Índices de Firestore

Firestore indexa cada campo por su cuenta, pero solo de a uno. Los compuestos —los que hacen falta al combinar campos u ordenar por uno que no se filtra— no son automáticos, y sin ellos siete de las diez consultas fallan.

Sin consultar.

Progreso de la ejecución

Latencia p95p95El 95 % de las muestras tardó menos que este valor. Es la cola que el usuario percibe como lentitud, y por eso el ganador de cada operación se decide aquí y no por la media.

Distribución de latencia

Condiciones de la medición