在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库的优势最大、缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 MongoDB 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Apache Cassandra 和 MongoDB 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Cassandra 与 MongoDB 分解
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
文档数据库 |
| 架构 | Apache Cassandra 遵循无主节点的对等架构，其中集群中的每个节点功能相同，并使用 Gossip 协议与其他节点通信。数据使用一致性哈希分布在集群中的节点上，Cassandra 支持可调一致性级别，用于读取和写入操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、用于高可用性的副本集配置或用于水平扩展的分片集群。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务提供，该服务提供额外的功能，如自动备份、监控和全球分发。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
社区版的 SSPL，其他版本的商业许可证 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用程序、时间序列数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 |
内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制，以及随着节点的添加进行线性扩展 |
水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
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Apache Cassandra 概览
Apache Cassandra 是一个高度可扩展、分布式和去中心化的 NoSQL 数据库，旨在处理大量跨越许多商品服务器的数据。Cassandra 最初由 Facebook 创建，现在是 Apache 软件基金会的项目。它的主要重点是提供高可用性、容错能力和线性可扩展性，使其成为对工作负载要求高且延迟要求低的应用程序的热门选择。
MongoDB 概览
MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。MongoDB 旨在处理大量的非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，使其在各个行业和应用中得到广泛采用。
Apache Cassandra 用于时间序列数据
Cassandra 可以用于处理时间序列数据，这归功于其分布式架构和对基于时间的分割的支持。时间序列数据可以使用基于时间范围的分区键进行高效存储和检索，确保快速访问数据点。
MongoDB 用于时间序列数据
虽然 MongoDB 是一种通用 NoSQL 数据库，但它可以用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时间序列数据不断变化的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，这些索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高数据压缩和查询性能方面优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
Apache Cassandra 关键概念
- 列族：类似于关系数据库中的表，列族是行的集合，每行由键值对组成。
- 分区键：用于在集群中的多个节点之间分配数据的唯一标识符，确保均匀分布和快速数据检索。
- 复制因子：存储在集群中不同节点上的数据副本数量，以提供容错能力和高可用性。
- 一致性级别：可配置参数，用于确定集群中读取/写入性能和数据一致性之间的权衡。
MongoDB 关键概念
一些特定于 MongoDB 的关键术语和概念包括
- 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
- 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式（称为 BSON（二进制 JSON））存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。
Apache Cassandra 架构
Cassandra 使用无主节点的对等架构，其中所有节点都是平等的，并且没有单点故障。这种设计确保了高可用性和容错能力。Cassandra 的数据模型是键值和面向列的系统之间的混合，其中数据基于分区键在节点之间进行分区，并存储在列族中。Cassandra 支持可调一致性，允许用户根据其特定需求调整数据一致性和性能之间的平衡。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多台服务器之间分配数据来实现水平扩展和负载均衡。
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Apache Cassandra 功能
线性可扩展性
Cassandra 可以水平扩展，向集群添加节点以适应不断增长的工作负载并保持一致的性能。
高可用性
由于没有单点故障并且支持数据复制，即使在节点发生故障时，Cassandra 也能确保数据始终可访问。
可调一致性
用户可以通过根据应用程序的需求调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
MongoDB 功能
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂和不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构支持水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
Apache Cassandra 用例
消息传递和社交媒体平台
Cassandra 的高可用性和低延迟使其适用于需要快速、一致地访问用户数据的消息传递和社交媒体应用程序。
物联网和分布式系统
凭借其处理分布式节点之间的大量数据的能力，Cassandra 是物联网应用程序和其他生成海量数据流的分布式系统的绝佳选择。
电子商务
Cassandra 非常适合电子商务用例，因为它能够支持实时库存状态，并且它的架构还允许通过使特定区域的数据更接近用户来减少延迟。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（例如文章、图像和视频）的能力。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对高数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。其高效地索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型能够轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性功能可确保流畅且响应迅速的用户体验。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，其使用不收取任何许可费。但是，在部署自托管 Cassandra 集群时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些托管 Cassandra 服务（例如 DataStax Astra 和 Amazon Keyspaces）根据数据存储、请求吞吐量和支持等因素提供不同的定价模型。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供各种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，其中企业版包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，其采用按需付费的定价模型，具体取决于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 为想要在不产生费用的情况下试用服务的用户提供具有有限资源的免费层。
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