Mongodb有非常强大的聚合函数和一个富有表现力的聚合框架。它具有许多开发人员习惯于从关系数据库世界中使用的特性。例如，它的文档数据/存储结构允许比Cassandra更复杂的数据模型。

当然，所有这些都是有代价的。因此，当您选择数据库(NoSQL、NewSQL或RDBMS)时，请考虑您要解决的问题和可伸缩性需求。没有一个数据库可以完成所有的工作。

Cassandra是一个特定问题的答案:当您有太多数据，以至于无法在一台服务器上存储时，您该怎么办?如何将所有数据存储在多个服务器上，同时不破坏银行账户，不让开发人员抓狂?Facebook每天都会收到4tb的压缩数据。这个数字很可能在一年内增长两倍以上。

如果您没有这么多数据，或者您有数百万美元来支付企业Oracle/DB2集群安装费用，以及安装和维护它所需的专家，那么您可以使用SQL数据库。

然而，Facebook不再使用cassandra，现在几乎只使用MySQL，在应用程序堆栈中移动分区，以获得更快的性能和更好的控制。

如果你需要一个SQL语义完全一致的数据库，Cassandra不是你的解决方案。Cassandra支持键值查找。它不支持SQL查询。Cassandra中的数据“最终是一致的”。数据的并发查找可能不一致，但最终查找是一致的。

如果你需要严格的语义，需要对SQL查询的支持，可以选择其他的解决方案，比如MySQL, PostGres，或者结合使用Cassandra和Solr。

another situation that makes the choice easier is when you want to use aggregate function like sum, min, max, etcetera and complex queries (like in the financial system mentioned above) then a relational database is probably more convenient then a nosql database since both are not possible on a nosql databse unless you use really a lot of Inverted indexes. When you do use nosql you would have to do the aggregate functions in code or store them seperatly in its own columnfamily but this makes it all quite complex and reduces the performance that you gained by using nosql.

除了这里的其他答案之外，沉重的单个查询与无数的轻查询负载是另一个需要考虑的问题。在nosql风格的DB中自动优化单个查询本身就比较困难。我使用过MongoDB，在尝试计算复杂查询时遇到了性能问题。我没有使用Cassandra，但我预计它会有同样的问题。

另一方面，如果您的负载预期是许多小型查询的负载，并且您希望能够轻松地向外扩展，那么您可以利用大多数NoSql数据库提供的最终一致性。注意，最终一致性实际上不是非关系数据模型的特性，但是在基于nosql的系统中实现和设置一致性要容易得多。

For a single, very heavy query, any modern RDBMS engine can do a decent job parallelizing parts of the query and take advantage of as much CPU and memory you throw at it (on a single machine). NoSql databases don't have enough information about the structure of the data to be able to make assumptions that will allow truly intelligent parallelization of a big query. They do allow you to easily scale out more servers (or cores) but once the query hits a complexity level you are basically forced to split it apart manually to parts that the NoSql engine knows how to deal with intelligently.

根据我使用MongoDB的经验，由于查询的复杂性，MongoDB最终无法对其进行优化，也无法在多个数据上运行部分查询。Mongo可以并行多个查询，但不太擅长优化单个查询。

Apache cassandra是一个分布式数据库，用于跨许多商用服务器管理大量结构化数据，同时提供高可用性服务，没有单点故障。

该架构完全基于上限定理，即可用性和分区容忍，有趣的是最终一致。

不要使用它，如果你不存储数据卷的机架集群， 如果您不存储时间序列数据，请不要使用， 不要使用如果你不分区你的服务器， 如果你要求强烈的一致性，请不要使用。