每个查询中的大量读取，更少的常规写入

两个数据库在热数据集适合内存的读取方面表现良好。两者都强调无连接数据模型（并鼓励非规范化），并且都提供文档或行的索引，尽管 MongoDB 的索引目前更加灵活。

无论您的数据集增长多大，Cassandra 的存储引擎都提供恒定时间的写入。在 MongoDB 中写入更成问题，部分原因是基于 b-tree
的存储引擎，但更多是因为它的多粒度锁定。

对于分析，MongoDB 提供了自定义的 map/reduce 实现；Cassandra 提供原生 Hadoop
支持，包括对Hive（基于 Hadoop map/reduce 构建的 SQL
数据仓库）和Pig（一种特定于 Hadoop 的分析语言，许多人认为比 SQL 更适合
map/reduce 工作负载）。Cassandra 还支持使用Spark。

不担心“大规模”可扩展性

如果您正在查看单个服务器，MongoDB 可能更适合。对于那些更关心扩展的人来说，Cassandra 的无单点故障架构将更容易设置和更可靠。（MongoDB
的全局写锁也往往变得更加痛苦。）Cassandra 还可以更好地控制复制的工作方式，包括对多个数据中心的支持。

更关心简单的设置、维护和代码

两者的设置都很简单，单个服务器具有合理的开箱即用默认值。Cassandra 在多服务器配置中设置起来更简单，因为没有需要担心的特殊角色节点。

如果您目前正在使用 JSON blob，那么 MongoDB 非常适合您的用例，因为它使用 BSON
来存储数据。您将能够拥有比现有数据库中更丰富、更可查询的数据。这将是 Mongo 最重要的胜利。