一、核心架构与数据模型对比

1.1 MongoDB的文档型存储机制

MongoDB采用BSON（二进制JSON）格式存储文档，每个集合（Collection）可包含结构各异的文档。这种灵活性使其天然适合处理半结构化数据，例如用户行为日志、产品目录等场景。其核心优势体现在：

• 动态模式：无需预先定义表结构，字段可随时增减
• 嵌套数组/对象：支持复杂数据关系的直接存储（如订单包含多个商品）
• 水平扩展：通过分片（Sharding）实现线性扩展，分片键选择直接影响查询性能

实践案例：某电商系统将用户订单存储为单个文档，包含商品列表、支付信息等嵌套字段，单次查询即可获取完整订单数据，减少关联查询开销。

1.2 Cassandra的宽列存储模型

Cassandra使用CF（Column Family，现称Table）结构，每行由主键（Partition Key + Clustering Columns）唯一标识，列数量可动态扩展。其设计哲学体现在：

• 分区容忍优先：通过一致性哈希实现数据均匀分布
• 时间序列优化：天然适合IoT设备数据、监控指标等时序数据
• 最终一致性：通过Hinted Handoff和Read Repair保证数据最终一致

典型场景：某物流公司使用Cassandra存储GPS轨迹数据，按设备ID分区，时间戳作为聚类列，实现按时间范围的高效扫描。

二、查询模式与性能优化

2.1 MongoDB的查询特性

• 索引策略：支持单字段、复合、多键、地理空间等9种索引类型

  // 创建复合索引示例
  db.orders.createIndex({ customerId: 1, orderDate: -1 })

• 聚合框架：强大的管道式数据处理能力

  db.sales.aggregate([
    { $match: { date: { $gte: ISODate("2023-01-01") } } },
    { $group: { _id: "$region", total: { $sum: "$amount" } } }
  ])

• 事务支持：4.0+版本支持多文档ACID事务（需权衡性能影响）

2.2 Cassandra的CQL优化

• 主键设计原则：
  • 分区键应均匀分布数据（避免热点）
  • 聚类列决定行内排序顺序
• 二级索引限制：仅适用于低基数字段，高基数查询建议使用物化视图
• 批量加载优化：使用SSTable导入工具（sstableloader）替代INSERT语句

性能对比：在10亿级数据量下，MongoDB的复合索引查询通常响应在10ms级，而Cassandra通过主键查询可达亚毫秒级，但跨分区查询性能显著下降。

三、集群部署与运维实践

3.1 MongoDB分片集群配置

• 分片策略选择：
  • 范围分片：适合有序访问模式（如时间序列）
  • 哈希分片：实现数据均匀分布
• 配置服务器（Config Server）：建议部署3节点副本集
• Mongos路由节点：可根据查询负载动态扩展

某金融系统案例：将10TB交易数据按用户ID哈希分片，配合读写分离架构，实现每秒5万次查询的吞吐量。

3.2 Cassandra环状拓扑管理

• 种子节点配置：在cassandra.yaml中指定3-5个稳定节点
• 修复操作：定期执行nodetool repair防止数据不一致
• 压缩策略：根据更新频率选择SizeTiered或Leveled压缩

监控要点：使用nodetool cfstats观察读延迟，当99th percentile超过50ms时需考虑扩容或优化查询。

四、选型决策框架

4.1 适用场景矩阵

维度	MongoDB优势场景	Cassandra优势场景
数据模型	嵌套文档、多态数据	时序数据、宽列存储
查询模式	复杂聚合、多条件查询	主键查询、范围扫描
扩展需求	弹性分片、灵活schema演化	线性扩展、高写入吞吐
一致性要求	强一致性（事务）	最终一致性（可调）

4.2 混合架构实践

某物联网平台采用分层架构：

1. 边缘层：Cassandra集群接收设备上报数据（每秒百万级写入）
2. 分析层：MongoDB存储聚合后的设备状态（支持复杂查询）
3. 同步机制：通过Change Streams实现数据实时同步

五、高级特性应用

5.1 MongoDB变更流（Change Streams）

const pipeline = [{ $match: { "operationType": "insert" } }];
const collection = db.collection('sensors');
const changeStream = collection.watch(pipeline);
changeStream.on('change', (change) => {
  console.log('New sensor data:', change.fullDocument);
});

适用于实时数据处理、缓存失效等场景。

5.2 Cassandra轻量级事务（LWT）

INSERT INTO user_profiles (user_id, email) 
VALUES ('u123', 'user@example.com')
IF NOT EXISTS;

需注意：LWT会降低吞吐量，建议仅在关键路径使用。

六、性能调优检查清单

6.1 MongoDB调优项

• 合理设置workingSet大小（内存应容纳活跃数据）
• 监控wtCache统计信息调整缓存比例
• 对高频查询字段建立适当索引

6.2 Cassandra调优项

• 调整memtable_total_space_in_mb控制内存使用
• 根据硬件配置优化concurrent_*参数
• 定期检查pending compactions数量

七、未来演进趋势

• MongoDB 6.0的集群查询优化
• Cassandra 5.0的存储引擎重构
• 两者在多云环境中的管理工具集成

结语：MongoDB与Cassandra代表了NoSQL领域的两种典型设计哲学，前者以开发友好性和查询灵活性见长，后者在可扩展性和写入性能上表现卓越。实际选型时应通过基准测试验证，结合团队技术栈和业务增长预期做出决策。建议从试点项目开始，逐步积累运维经验，最终构建适合自身业务特点的数据库架构。