हर क्वेरी में बहुत सारे पढ़े जाते हैं, कम नियमित लिखते हैं
दोनों डेटाबेस रीड पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं जहां हॉट डेटा सेट मेमोरी में फिट बैठता है। दोनों जॉइन-लेस डेटा मॉडल पर जोर देते हैं (और इसके बजाय डीनॉर्मलाइजेशन को प्रोत्साहित करते हैं), और दोनों ही दस्तावेजों या पंक्तियों पर इंडेक्स प्रदान करते हैं, हालांकि मोंगोडीबी के इंडेक्स वर्तमान में अधिक लचीले हैं।
कैसेंड्रा का स्टोरेज इंजन निरंतर-समय लिखता है चाहे आपका डेटा सेट कितना भी बड़ा क्यों न हो जाए। MongoDB में राइट्स अधिक समस्याग्रस्त हैं, आंशिक रूप से b-ट्री आधारित स्टोरेज इंजन के कारण, लेकिन मल्टी-ग्रैन्युलैरिटी लॉकिंग के कारण यह अधिक करता है।
विश्लेषण के लिए, MongoDB एक कस्टम मानचित्र/कार्यान्वयन को कम करता है; कैसेंड्रा देशी Hadoop समर्थन प्रदान करता है, जिसमें Hive (Hadoop मैप/कम पर बनाया गया एक SQL डेटा वेयरहाउस) और पिग (एक Hadoop-विशिष्ट विश्लेषण भाषा है जो कई लोगों को लगता है कि SQL की तुलना में मैप/वर्कलोड को कम करने के लिए बेहतर फिट है)। कैसेंड्रा स्पार्क के उपयोग का भी समर्थन करता है।
"विशाल" मापनीयता के बारे में चिंतित नहीं हैं
यदि आप एक सर्वर को देख रहे हैं, तो मोंगोडीबी शायद एक बेहतर फिट है। स्केलिंग के बारे में अधिक चिंतित लोगों के लिए, कैसेंड्रा की नो-सिंगल-पॉइंट-ऑफ-विफलता आर्किटेक्चर स्थापित करना आसान और अधिक विश्वसनीय होगा। (मोंगोडीबी का ग्लोबल राइट लॉक और भी दर्दनाक हो जाता है।) कैसेंड्रा कई डेटा केंद्रों के समर्थन सहित, आपकी प्रतिकृति कैसे काम करता है, इस पर भी बहुत अधिक नियंत्रण देता है।
साधारण सेटअप, रखरखाव और कोड के बारे में अधिक चिंतित हैं
दोनों एक सर्वर के लिए उचित आउट-ऑफ-द-बॉक्स डिफ़ॉल्ट के साथ सेट अप करने के लिए तुच्छ हैं। कैसेंड्रा एक बहु-सर्वर कॉन्फ़िगरेशन में स्थापित करना आसान है क्योंकि चिंता करने के लिए कोई विशेष भूमिका नोड नहीं हैं।
यदि आप वर्तमान में JSON ब्लॉब्स का उपयोग कर रहे हैं, तो MongoDB आपके उपयोग के मामले के लिए एक बहुत अच्छा मैच है, यह देखते हुए कि यह डेटा को स्टोर करने के लिए BSON का उपयोग करता है। आप अपने वर्तमान डेटाबेस की तुलना में अधिक समृद्ध और अधिक क्वेरी योग्य डेटा प्राप्त करने में सक्षम होंगे। यह मोंगो के लिए सबसे महत्वपूर्ण जीत होगी।
