MongoDB与Cassandra的核心架构差异

MongoDB采用基于文档的存储模型，数据以BSON格式组织，支持嵌套文档与动态模式。其核心架构包含配置服务器（Config Server）、分片集群（Shard Cluster）与副本集（Replica Set），通过WiredTiger存储引擎实现行级锁与压缩优化。例如，创建副本集的配置命令如下：

// 初始化副本集
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo1:27017" },
    { _id: 1, host: "mongo2:27017" },
    { _id: 2, host: "mongo3:27017", arbiterOnly: true }
  ]
})

Cassandra则基于分布式列族模型，数据按行键（Row Key）与列族（Column Family）组织，采用对等架构（Peer-to-Peer）与Gossip协议实现节点间通信。其核心组件包括：

• 一致性哈希环：通过Token分配实现数据均匀分布
• Hinted Handoff：节点离线时暂存写入请求
• Read Repair：后台修复数据不一致

适用场景对比与选型建议

MongoDB的典型应用场景

1. 内容管理系统（CMS）：嵌套文档结构完美适配文章、评论等层级数据，例如：

   // 存储文章与评论的嵌套文档
   db.articles.insertOne({
   title: "NoSQL选型指南",
   content: "...",
   comments: [
    { author: "Alice", text: "分析深入", timestamp: ISODate() },
    { author: "Bob", text: "案例实用", timestamp: ISODate() }
   ]
   })

2. 实时分析系统：聚合管道支持复杂分析，如统计用户行为：

   // 按城市统计用户访问量
   db.user_logs.aggregate([
   { $group: { _id: "$city", count: { $sum: 1 } } },
   { $sort: { count: -1 } }
   ])

3. 物联网数据存储：动态模式适应传感器数据变化，无需预先定义字段。

Cassandra的强项领域

1. 时间序列数据：通过复合主键实现高效范围查询，例如存储设备监控数据：

   -- 创建时间序列表
   CREATE TABLE device_metrics (
   device_id text,
   metric_time timestamp,
   value double,
   PRIMARY KEY ((device_id), metric_time)
   ) WITH CLUSTERING ORDER BY (metric_time DESC);

2. 高写入吞吐场景：单节点可处理数万写入/秒，适合日志、交易等数据。
3. 多数据中心部署：通过nodetool rebuild命令实现跨数据中心同步。

性能优化实战技巧

MongoDB优化策略

1. 索引设计：复合索引遵循ESF（Equality, Sort, Fetch）原则，例如：

   // 为查询条件与排序字段创建复合索引
   db.orders.createIndex({ customer_id: 1, order_date: -1 })

2. 分片键选择：避免单调递增字段导致热点，推荐使用哈希分片：

   // 对用户ID进行哈希分片
   sh.shardCollection("users.profiles", { user_id: "hashed" })

3. 读写分离：通过readPreference配置实现从节点读取：

   // 设置从节点优先的读取策略
   const client = new MongoClient(uri, {
   readPreference: "secondaryPreferred"
   });

Cassandra优化要点

1. 数据建模：遵循”查询优先”原则，将频繁访问的列放在同一分区，例如：

   -- 为用户订单按用户ID分区
   CREATE TABLE user_orders (
   user_id uuid,
   order_id uuid,
   order_date timestamp,
   items list<text>,
   PRIMARY KEY ((user_id), order_date, order_id)
   );

2. 一致性级别调优：根据业务需求选择：

   // Java客户端设置一致性级别
   Statement query = new SimpleStatement("SELECT * FROM user_orders");
   query.setConsistencyLevel(ConsistencyLevel.LOCAL_QUORUM);

3. 压缩策略：启用LZ4压缩减少存储空间：

   -- 创建表时启用压缩
   CREATE TABLE sensor_data (
   sensor_id text,
   reading_time timestamp,
   value double,
   PRIMARY KEY (sensor_id, reading_time)
   ) WITH compression = { 'sstable_compression': 'LZ4Compressor' };

运维与故障处理

MongoDB运维要点

1. 监控指标：

   • 缓存命中率（wiredTiger.cache.bytes read into cache）
   • 连接数（connections.current）
   • 副本集延迟（repl.network.bytes）

2. 备份恢复：

   # 使用mongodump备份
   mongodump --host=mongo1 --db=production --out=/backup
   # 使用mongorestore恢复
   mongorestore --host=mongo1 --db=production /backup/production

Cassandra运维实践

1. 节点修复：定期执行nodetool repair防止数据不一致
2. 压缩操作：监控CompactionManager指标，调整concurrent_compactors参数
3. JVM调优：根据数据量调整堆内存（建议保留1/4系统内存给堆外内存）

混合架构设计模式

1. 聚合层设计：用MongoDB存储聚合结果，Cassandra存储原始数据
2. 事件溯源模式：Cassandra存储事件流，MongoDB维护当前状态
3. CQRS架构：分离读写模型，写入走Cassandra，读取走MongoDB

选型决策树

1. 数据模型复杂度：高复杂度→MongoDB，简单键值→Cassandra
2. 查询模式：灵活查询→MongoDB，固定模式查询→Cassandra
3. 扩展需求：垂直扩展→MongoDB，水平扩展→Cassandra
4. 一致性要求：强一致性→MongoDB副本集，最终一致性→Cassandra

通过深入理解两大数据库的架构特性与适用场景，开发者可根据业务需求选择最优方案。实际项目中，常采用混合架构：用MongoDB处理复杂查询，Cassandra应对高写入负载，通过消息队列实现数据同步。建议从POC（概念验证）开始，在小规模场景中验证性能与功能，再逐步扩展到生产环境。