MongoDB là một nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển được xây dựng trên cơ sở dữ liệu tài liệu NoSQL hàng đầu. Dịch vụ đám mây của nó, MongoDB Atlas, cung cấp một bộ dịch vụ tích hợp, bao gồm Tìm kiếm Vector mạnh mẽ cho AI tạo sinh, tìm kiếm toàn văn và phân tích thời gian thực. Nó được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại, mang lại sự linh hoạt, khả năng mở rộng và trải nghiệm thống nhất để các nhà phát triển xây dựng nhanh hơn và hiệu quả hơn trên nhiều đám mây.
SingleStore là một nền tảng dữ liệu thời gian thực, hiệu suất cao được thiết kế cho AI doanh nghiệp và các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Nó hợp nhất khối lượng công việc giao dịch (OLTP) và phân tích (OLAP), bao gồm cả tìm kiếm vector, trong một cơ sở dữ liệu SQL phân tán duy nhất, mang lại độ trễ mili giây ở quy mô lớn.
Tổng quan sản phẩm
MongoDB Tổng quan sản phẩm
MongoDB là một nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển được xây dựng trên cơ sở dữ liệu tài liệu NoSQL hàng đầu. Dịch vụ đám mây của nó, MongoDB Atlas, cung cấp một bộ dịch vụ tích hợp, bao gồm Tìm kiếm Vector mạnh mẽ cho AI tạo sinh, tìm kiếm toàn văn và phân tích thời gian thực. Nó được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại, mang lại sự linh hoạt, khả năng mở rộng và trải nghiệm thống nhất để các nhà phát triển xây dựng nhanh hơn và hiệu quả hơn trên nhiều đám mây.
SingleStore Tổng quan sản phẩm
SingleStore là một nền tảng dữ liệu thời gian thực, hiệu suất cao được thiết kế cho AI doanh nghiệp và các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Nó hợp nhất khối lượng công việc giao dịch (OLTP) và phân tích (OLAP), bao gồm cả tìm kiếm vector, trong một cơ sở dữ liệu SQL phân tán duy nhất, mang lại độ trễ mili giây ở quy mô lớn.
Detailed feature comparison
| Feature | MongoDB | SingleStore |
|---|---|---|
| Danh mục chính | Cơ sở dữ liệu vector | Cơ sở dữ liệu vector |
| Ngày thêm | 2025-08-06 | 2025-08-15 |
| Giá | Freemium | Freemium |
| Trang chính thức | www.mongodb.com | www.singlestore.com |
| Loại sản phẩm | Trang web | Trang web |
| Performance data | ||
| Đánh giá người dùng | Chưa xác minh | Chưa xác minh |
| Bình luận | 0 | 0 |
| Lượt truy cập tháng | 5.8M | 161K |
| Tăng trưởng tháng | -6.2% | 31.5% |
| Yêu thích | 127 | 132 |
| Details | Xem chi tiết | Xem chi tiết |
MongoDB vs SingleStore monthly traffic
Compare MongoDB and SingleStore by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the MongoDB vs SingleStore monthly traffic comparison, MongoDB currently shows 5.8M visits and SingleStore shows 161K; MongoDB has about 36.3 times the visible traffic of SingleStore, an absolute difference of about 5.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
MongoDB monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 5.6M Lượt truy cập tháng
- 2026/1: 5.8M Lượt truy cập tháng
- 2026/2: 5.5M Lượt truy cập tháng
- 2026/3: 6.1M Lượt truy cập tháng
- 2026/4: 6.2M Lượt truy cập tháng
- 2026/5: 5.8M Lượt truy cập tháng
Khu vực hàng đầu
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇮🇳India | 58.41% | 3.4M |
| 🇺🇸United States | 26.77% | 1.6M |
| 🇬🇧United Kingdom | 5.84% | 341.3K |
| 🇵🇰Pakistan | 4.71% | 275.2K |
| 🇨🇴Colombia | 4.27% | 249.5K |
Nguồn lưu lượng
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 86.31% | 5M |
| Giới thiệu | 10.12% | 591.4K |
| 3.57% | 208.6K |
Từ khóa tìm kiếm
SingleStore monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 178.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/1: 167.6K Lượt truy cập tháng
- 2026/2: 141.6K Lượt truy cập tháng
- 2026/3: 156.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/4: 122.5K Lượt truy cập tháng
- 2026/5: 161K Lượt truy cập tháng
Khu vực hàng đầu
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇮🇳India | 62.41% | 100.5K |
| 🇺🇸United States | 19.21% | 30.9K |
| 🇰🇷Korea, Republic of | 9.24% | 14.9K |
| 🇭🇷Croatia | 5.14% | 8.3K |
| 🇵🇹Portugal | 4% | 6.4K |
Nguồn lưu lượng
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 70.02% | 112.7K |
| Giới thiệu | 20.65% | 33.3K |
| 9.33% | 15K |
Từ khóa tìm kiếm
Usage comparison
Compare the core capabilities of MongoDB and SingleStore
MongoDB Core features
SingleStore Core features
Use cases
MongoDB Use cases
SingleStore Use cases
MongoDB vs SingleStore:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth MongoDB vs SingleStore comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. MongoDB is primarily listed under “Cơ sở dữ liệu vector”, while SingleStore is primarily listed under “Cơ sở dữ liệu vector”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Monthly visits (MongoDB: 5.8M; SingleStore: 161K); Monthly growth (MongoDB: -6.2%; SingleStore: 31.5%); Favorites (MongoDB: 127; SingleStore: 132); Website (MongoDB: www.mongodb.com; SingleStore: www.singlestore.com); Added (MongoDB: 2025-08-06; SingleStore: 2025-08-15). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the MongoDB vs SingleStore monthly traffic comparison, MongoDB currently shows 5.8M visits and SingleStore shows 161K; MongoDB has about 36.3 times the visible traffic of SingleStore, an absolute difference of about 5.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate MongoDB first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
MongoDB and SingleStore currently overlap in shared categories: Cơ sở dữ liệu vector; shared tags: Cơ sở dữ liệu đám mây, cơ sở dữ liệu và AI tạo sinh. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
MongoDB's unique categories/tags are Backend, Cơ sở dữ liệu, Quản lý Dữ liệu, Atlas, quản lý dữ liệu, nền tảng nhà phát triển, NoSQL và khả năng mở rộng; SingleStore's are Cơ sở dữ liệu, Backend, nền tảng dữ liệu, OLAP, OLTP, Tạo sinh tăng cường truy xuất, Phân tích thời gian thực và SQL. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
MongoDB has no verified rating, 0 comments, 127 favorites, and 123 likes;SingleStore has no verified rating, 0 comments, 132 favorites, and 132 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate MongoDB first
Put MongoDB on the priority trial list when the task aligns with “Cơ sở dữ liệu vector” and especially Backend, Cơ sở dữ liệu, Quản lý Dữ liệu, Atlas, quản lý dữ liệu và nền tảng nhà phát triển. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
MongoDB also currently records: pricing is freemium, product type is website, 5.8M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate SingleStore first
Put SingleStore on the priority trial list when the task aligns with “Cơ sở dữ liệu vector” and especially Cơ sở dữ liệu, Backend, nền tảng dữ liệu, OLAP, OLTP và Tạo sinh tăng cường truy xuất. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
SingleStore also currently records: pricing is freemium, product type is website, 161K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in MongoDB and SingleStore, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
Câu hỏi thường gặp
How should I choose between MongoDB and SingleStore?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

SurrealDB
SurrealDB là một cơ sở dữ liệu đám mây đa mô hình thế hệ mới, được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại. Nó đơn giản hóa việc phát triển backend bằng cách hợp nhất các mô hình tài liệu, quan hệ, đồ thị và chuỗi thời gian với các tính năng tìm kiếm toàn văn, tìm kiếm vector và học máy trong cơ sở dữ liệu được tích hợp sẵn. Được xây dựng cho khả năng mở rộng và dữ liệu thời gian thực, nó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phức tạp, do AI cung cấp với sự dễ dàng và tốc độ chưa từng có.
Cơ sở dữ liệu vector
TiDB Cloud
TiDB Cloud là một dịch vụ cơ sở dữ liệu SQL phân tán được quản lý hoàn toàn (DBaaS). Nó cung cấp khả năng mở rộng theo chiều ngang, tương thích với MySQL và khả năng Xử lý Giao dịch/Phân tích Hỗn hợp (HTAP). Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng hiện đại, sử dụng nhiều dữ liệu và các dịch vụ do AI cung cấp, nó đơn giản hóa các hoạt động cơ sở dữ liệu và cung cấp một backend mạnh mẽ cho các ứng dụng đòi hỏi cả giao dịch thời gian thực và phân tích phức tạp, bao gồm cả tìm kiếm vector cho AI.
Cơ sở dữ liệu vector
MindsDB
MindsDB là một lớp AI mã nguồn mở cho cơ sở dữ liệu, cho phép các nhà phát triển xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình và tác nhân AI bằng SQL tiêu chuẩn. Nó kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc vào các cơ sở tri thức, và cho phép bạn nhận được câu trả lời do AI cung cấp trực tiếp từ dữ liệu của mình mà không cần các đường ống ETL phức tạp.
Học máy
Unbody
Unbody là một ngăn xếp phát triển AI-native, được mô tả là "Supabase của Kỷ nguyên AI". Nó cung cấp cho các nhà phát triển một backend mô-đun, mã nguồn mở với các tác tử tích hợp, lưu trữ vector và một API thống nhất. Điều này cho phép tạo ra các ứng dụng thông minh, thích ứng một cách nhanh chóng và hiệu quả về chi phí bằng cách biến đổi bất kỳ dữ liệu nào thành một cơ sở kiến thức có thể truy vấn, loại bỏ nhu cầu về các hệ thống phân mảnh và các đường ống AI phức tạp.
Cơ sở dữ liệu vector
InfluxData
InfluxData cung cấp InfluxDB, nền tảng cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hàng đầu được xây dựng cho dữ liệu thời gian thực và các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển nhập, lưu trữ và phân tích khối lượng lớn dữ liệu tốc độ cao từ IoT, ứng dụng và cơ sở hạ tầng. Với khả năng truy vấn hiệu suất cao, nén dữ liệu vượt trội và tích hợp liền mạch với các hồ dữ liệu và quy trình AI/ML, InfluxData là động cơ cho việc phát hiện bất thường, bảo trì dự đoán và các hệ thống tự trị.
Quản lý Dữ liệu
Seek AI
Seek AI là một nền tảng AI tạo sinh dành cho phân tích dữ liệu, cho phép người dùng truy vấn cơ sở dữ liệu, tạo báo cáo và tạo trực quan hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó tự động hóa quy trình chuyển văn bản thành SQL, giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật cũng có thể truy cập dữ liệu và đẩy nhanh việc thu thập thông tin chi tiết cho các nhóm dữ liệu.
Kinh doanh thông minh
TiDB AI Assistant
Một trợ lý AI thông minh cho cơ sở dữ liệu TiDB. Được hỗ trợ bởi hệ thống RAG dựa trên Đồ thị Tri thức sử dụng Lưu trữ Vector của TiDB Serverless, nó cung cấp câu trả lời nhanh chóng, chính xác cho tất cả các câu hỏi liên quan đến TiDB của bạn, từ thông số kỹ thuật đến các phương pháp hay nhất.
Cơ sở dữ liệu
PostgresML
PostgresML là một tiện ích mở rộng mã nguồn mở mạnh mẽ tích hợp học máy và AI trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL của bạn. Nó cho phép suy luận được tăng tốc bằng GPU, tìm kiếm vector và các quy trình RAG hoàn chỉnh bằng các lệnh SQL đơn giản, loại bỏ việc di chuyển dữ liệu và đơn giản hóa ngăn xếp MLOps cho các ứng dụng AI hiệu suất cao, có khả năng mở rộng.
MLOps
Chroma
Chroma là cơ sở dữ liệu truy xuất mã nguồn mở, dành riêng cho AI, được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ với thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Nó đơn giản hóa việc lưu trữ và tìm kiếm các embedding, tài liệu và siêu dữ liệu, cung cấp tìm kiếm vector, tìm kiếm toàn văn và một nền tảng đám mây có thể mở rộng, không máy chủ. Nó được xây dựng để dễ sử dụng, tiết kiệm chi phí và mạnh mẽ, từ phát triển cục bộ đến sản xuất quy mô lớn.
Cơ sở dữ liệu vector
Weaviate
Weaviate là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, gốc AI được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó cho phép tìm kiếm vector, từ khóa và tìm kiếm kết hợp có khả năng mở rộng và độ trễ thấp. Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng AI như tìm kiếm ngữ nghĩa, công cụ đề xuất và hệ thống Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), nó tích hợp liền mạch với các mô hình học máy phổ biến để lưu trữ và truy vấn dữ liệu dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa.
Cơ sở dữ liệu vector
ClickHouse
ClickHouse là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu OLAP mã nguồn mở, hướng cột, hiệu suất cao. Nó được thiết kế để phân tích thời gian thực trên dữ liệu quy mô lớn, cho phép truy vấn cực nhanh cho các ứng dụng quan sát, kinh doanh thông minh, ML/GenAI, và nhiều hơn nữa, trong khi vẫn tiết kiệm tài nguyên và chi phí.
Cơ sở dữ liệu
Milvus
Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, hiệu suất cao được xây dựng cho các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển quản lý và tìm kiếm hàng tỷ vector đa chiều với độ trễ tối thiểu. Lý tưởng để xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng như sinh tăng cường truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm ngữ nghĩa, Milvus cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt từ tạo mẫu cục bộ đến các cụm phân tán quy mô lớn.
Học máy
Meilisearch
Meilisearch là một công cụ tìm kiếm mã nguồn mở, tốc độ cực nhanh và được hỗ trợ bởi AI. Nó được thiết kế để các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các khả năng tìm kiếm nâng cao, bao gồm tìm kiếm toàn văn, ngữ nghĩa và kết hợp, vào bất kỳ trang web hoặc ứng dụng nào. Nó mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho nhà phát triển với các API và SDK mạnh mẽ.
Cơ sở dữ liệu
Vanna.AI
Vanna.AI là một tác nhân AI SQL cá nhân hóa, mã nguồn mở, giúp chuyển đổi các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn SQL chính xác. Nó sử dụng mô hình Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) được huấn luyện trên lược đồ cơ sở dữ liệu, tài liệu và các truy vấn trước đây của bạn để đạt được độ chính xác cao trên các tập dữ liệu phức tạp. Nó được thiết kế để đảm bảo an ninh, linh hoạt và dễ dàng tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào, giúp cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật dễ dàng thu được thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ.
Kinh doanh thông minh
Datascale
Datascale là một nền tảng mô hình hóa và dòng dữ liệu dựa trên đám mây được thiết kế cho các nhóm dữ liệu hiện đại. Nó sử dụng AI để tự động hóa việc trực quan hóa các phụ thuộc SQL, tạo ra các biểu đồ dòng dữ liệu tương tác và sơ đồ ER. Nền tảng này giúp người dùng hiểu luồng dữ liệu, lập tài liệu mô hình một cách trực quan và quản lý một danh mục dữ liệu tập trung. Với tìm kiếm được hỗ trợ bởi GenAI và tích hợp API liền mạch, Datascale đơn giản hóa việc khám phá dữ liệu, phân tích tác động và cộng tác, đảm bảo kiến thức dữ liệu của bạn luôn rõ ràng, kết nối và cập nhật.
Phân tích



