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Couchbase和MongoDB都是NoSQL数据库，但它们在一些方面有所不同。

数据模型

Couchbase是基于分布式文档的存储系统，支持数据的键值存储、文档存储和全文检索。一个文档可以是一个JSON对象，其中包含任意数量的键值对。你可以像索引RDBMS中的列一样在文档的键值对上创建索引。Couchbase还支持N1QL，即SQL风格的查询语言。

MongoDB是一个面向文档的数据库，使用BSON（类JSON）格式存储文档。文档存储在集合中，可以想象成是一个包含了不同文档的列表。MongoDB还支持用于检索嵌套数据的复杂查询语言。

举个例子，Couchbase可以存储这样一个文档：

{
   "name": "John",
   "age": 30,
   "address": {
       "street": "123 Main St",
       "city": "Anytown",
       "state": "CA",
       "zip": "12345"
   }
}

而在MongoDB中，同样的文档将会以如下方式呈现：

{
   "name": "John",
   "age": 30,
   "address": {
       "street": "123 Main St",
       "city": "Anytown",
       "state": "CA",
       "zip": "12345"
   }
}

需要注意的是，MongoDB将所有的操作都封装到一个文档之中，而Couchbase则直接将数据看做是文档的一部分。

数据存储

Couchbase将数据分布在多台服务器上，采用水平扩展的方式进行存储，可部署在云环境，私有云或自托管数据中心。Couchbase使用memcached协议在节点之间进行数据同步。数据修改也会被自动同步到所有的节点上，提供了很高的可用性和可靠性。

MongoDB也支持分布式的存储和复制。MongoDB使用副本集来实现数据的复制和高可用性，恢复失败的节点，运行主库和多个从属库。MongoDB可以选择用内存映射文件进行数据存储，也可以选择内存存储。此外，MongoDB还支持在云环境中使用，这使得它可以更方便地扩展到需要的规模。

查询

Couchbase支持通过键值存储、全文搜索和N1QL（SQL-like）查询方式访问数据。您可以在分布式数据集群上运行查询，享受低延迟和高可用性。

MongoDB提供了丰富的查询操作符来检索文档中的数据。MongoDB的聚合管道功能还使得可以以非常灵活的方式处理数据。

例如，你可以使用以下代码在Couchbase中查询名为”John”的记录：

SELECT * FROM `mybucket` WHERE name = 'John';

而在MongoDB中，同样的查询语句将会变成：

db.mybucket.find({name:"John"});

应用场景

由于Couchbase的高可用性和可靠性，Couchbase更适用于需要高度可用性和实时数据同步的应用程序。Couchbase适用于许多场景，如终端设备数据管理、实时分析、在线交易处理和移动游戏。

MongoDB的聚合管道功能和传统数据存储方式，使得它更适合于需要复杂数据建模的应用程序。此外，MongoDB也适用于处理海量数据的场景，如物联网、社交网络和大型Web应用。

结论

Couchbase和MongoDB是两个功能强大的NoSQL数据库系统，可以根据不同的应用场景和需求进行选择。Couchbase更适合高可用性和实时数据同步，MongoDB适用于需要复杂数据建模的应用程序。