MongoDB与Cassandra的使用：分布式数据库选型与实战指南

一、核心架构与数据模型对比

1.1 MongoDB的文档型存储

MongoDB采用BSON格式存储文档，支持嵌套结构与动态模式。其核心优势在于灵活性与开发效率：

// 示例：MongoDB文档插入
db.users.insertOne({
  name: "Alice",
  address: {
    city: "New York",
    zip: "10001"
  },
  hobbies: ["reading", "hiking"]
});

• 数据模型：支持嵌套数组与子文档，适合存储非结构化或半结构化数据。
• 索引能力：支持单字段、复合、多键、地理空间等索引类型，可覆盖复杂查询需求。
• 事务支持：4.0版本后支持多文档事务（ACID），但跨分片事务存在性能限制。

1.2 Cassandra的宽列存储模型

Cassandra基于列族（Column Family）设计，采用去中心化的环形架构：

-- 示例：Cassandra表创建
CREATE TABLE user_activity (
  user_id UUID,
  activity_date TIMESTAMP,
  event_type TEXT,
  details TEXT,
  PRIMARY KEY ((user_id), activity_date, event_type)
);

• 分区策略：通过PRIMARY KEY定义分区键（Partition Key）和聚类键（Clustering Key），数据按分区键哈希分布。
• 写入优化：采用追加写入（Append-Only）与SSTable存储，写吞吐量可达每秒数万次。
• 最终一致性：默认提供可调一致性级别（ONE/QUORUM/ALL），适合高可用场景。

二、典型应用场景分析

2.1 MongoDB的适用场景

1. 内容管理系统（CMS）
   文档模型天然适配文章、评论等嵌套数据，配合聚合管道可实现复杂分析：

   // 统计用户发布文章数
   db.articles.aggregate([
     { $group: { _id: "$author_id", count: { $sum: 1 } } }
   ]);

2. 实时分析平台
   通过$lookup实现类似SQL的关联查询，结合$match、$project等阶段构建分析管道。

3. 物联网数据存储
   动态模式可存储传感器不规则数据，地理空间索引支持位置分析。

2.2 Cassandra的适用场景

1. 时间序列数据
   按时间分区的特性适合存储日志、监控指标等数据：

   -- 按天分区存储服务器指标
   CREATE TABLE server_metrics (
     server_id TEXT,
     metric_date DATE,
     timestamp TIMESTAMP,
     cpu_usage DOUBLE,
     PRIMARY KEY ((server_id, metric_date), timestamp)
   );

2. 高并发写场景
   无单点故障的架构可支撑每秒数十万次写入，适合金融交易、广告点击等场景。

3. 全球分布式系统
   多数据中心复制（Multi-DC）支持异地容灾，配合轻量级协议（Thrift/CQL）降低延迟。

三、性能优化实践

3.1 MongoDB优化策略

1. 索引设计

   • 遵循ESE原则（Equality、Sort、Range）设计复合索引。
   • 避免过度索引，写入密集型集合需权衡读性能与写开销。

2. 分片策略

   • 选择高基数字段作为分片键（如user_id而非gender）。
   • 监控chunk平衡状态，使用moveChunk手动调整数据分布。

3. 查询优化

   • 使用explain()分析查询计划，避免COLLSCAN全表扫描。
   • 覆盖查询（Covered Query）通过索引返回结果，减少磁盘I/O。

3.2 Cassandra优化策略

1. 数据建模

   • 遵循查询驱动设计原则，预分区减少热点。
   • 反规范化设计避免多表关联，如将用户信息冗余至订单表。

2. 一致性调优

   • 读操作使用QUORUM（RF=3时需2个节点响应）平衡一致性与延迟。
   • 写操作ONE级别可提升吞吐量，但需容忍短暂不一致。

3. 压缩与修复

   • 启用LCS压缩（Leveled Compaction）减少存储空间。
   • 定期执行nodetool repair修复数据不一致。

四、选型决策框架

维度	MongoDB	Cassandra
数据模型	文档型（灵活）	宽列（预分区）
一致性	强一致性（可配置）	最终一致性（可调）
扩展性	垂直扩展为主，分片复杂	线性水平扩展
查询能力	丰富聚合管道，支持关联查询	有限SQL，依赖预建模
适用场景	复杂查询、快速迭代	高写入、时间序列、全球分布

决策建议：

1. 选择MongoDB：需处理复杂JSON数据、需要灵活Schema或实时分析。
2. 选择Cassandra：写入负载极高、需全球低延迟访问或时间序列存储。
3. 混合架构：部分场景可结合两者，如用MongoDB存储元数据，Cassandra存储日志。

五、未来趋势与生态

1. MongoDB

   • 5.0版本引入时序集合（Time Series Collections）优化监控场景。
   • Atlas全球集群支持跨区域事务。

2. Cassandra

   • Cassandra 5.0改进CQL语法，增强二级索引能力。
   • 集成Stargate API支持REST/GraphQL访问。

3. 云原生整合

   • 两者均提供Kubernetes Operator实现自动化运维。
   • 与Spark/Flink集成构建实时数仓。

结语：MongoDB与Cassandra代表分布式数据库的两种范式，前者以开发者友好性见长，后者以极致可扩展性著称。实际选型需结合业务特性、团队技能与长期演进需求，通过PoC验证性能与功能匹配度。