在我们最近的项目架构评审中，团队经常在这个经典问题上产生分歧：到底是选择 Cassandra 还是 MongoDB？ 回想 2008 年和 2009 年这两个数据库刚诞生时，我们的选择标准似乎还很简单——看数据模型是宽列还是文档。但随着我们迈入 2026 年，随着 AI 原生应用、边缘计算以及 Agentic AI（自主智能体）的兴起，这个决策背后的逻辑已经发生了深刻的变化。在这篇文章中，我们将基于我们在过去几年积累的实战经验，深入探讨这两大 NoSQL 巨头在当今技术栈中的真实表现和差异。
核心架构与 2026 年视角的演进
首先，让我们快速回顾一下它们的基础身份。Cassandra 是一个由 Apache 基金会维护的、纯 Java 编写的分布式宽列存储数据库；而 MongoDB 则是由 MongoDB Inc. 开发的、主要使用 C++ 编写的面向文档数据库。但这只是教科书上的定义。
在 2026 年的视角下，我们更看重它们在云原生和 AI 工作流中的表现：
- 数据结构的本质：MongoDB 使用 BSON（二进制 JSON）格式，这对我们开发者来说极其友好。当我们使用 Cursor 或 Windsurf 这样的现代 AI IDE 进行编码时，MongoDB 的文档模型让我们能更直观地通过自然语言生成数据模型。而 Cassandra 的类 JSON（CQL）虽然看起来像 SQL，但其底层的宽列结构要求我们在设计阶段就必须极其严谨地定义分区键，这在 AI 辅助开发（Vibe Coding）模式下，往往需要更精确的 Prompt 才能获得理想的 Schema 设计。
- 一致性与可用性的权衡：这是两者最根本的区别。在我们处理金融级交易或库存扣减时，Cassandra 的可调一致性让我们能根据业务场景在 CAP 理论中游走。而 MongoDB 从 5.0 版本开始，通过引入像 Causal Consistency（因果一致性）这样的高级会话机制，极力在全局可用性和强一致性之间寻找平衡点，非常适合现代需要强用户感知一致性的 SaaS 应用。
深入 Cassandra：高写入与线性扩展
Cassandra 的核心优势在于其无主节点架构和线性可扩展性。在我们的实战经验中，当时我们需要构建一个每秒处理数百万次写入的物联网数据平台，Cassandra 展现出了惊人的性能。
#### 生产级写入实战（CQL）
让我们来看一个实际的例子。假设我们正在为 2026 年的智能城市项目存储传感器数据。在 Cassandra 中，我们必须预先设计好查询模式，这与 MongoDB 的灵活查询截然不同。
-- 创建表：必须包含分区键 和聚类键
-- 我们的设计思路是：按传感器ID分区，按时间倒序排列
CREATE TABLE sensor_data (
sensor_id uuid,
event_timestamp timestamp,
temperature double,
humidity double,
PRIMARY KEY ((sensor_id), event_timestamp)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (event_timestamp DESC)
AND default_time_to_live = 2592000; -- 设置30天TTL，自动清理历史数据
在这个例子中，我们学到了什么？
- 查询驱动设计：你不能像在 MongoDB 中那样随意插入任何字段。在 Cassandra 中，数据模型必须由查询决定。我们在开发中经常使用 AI 工具辅助生成 CQL，但必须人工审查 Partition Key 的设计，否则会导致热点数据问题。
- TTL 机制：对于高频时序数据，Cassandra 的 TTL 是生命周期管理的神器，能有效减少我们的存储成本和维护负担。
什么时候选择它？
如果你的场景是“写多读少”、对数据写入延迟极度敏感，且需要跨多个全球数据中心进行同步（像 Netflix 那样），Cassandra 依然是 2026 年的王者。
深入 MongoDB：灵活性与 AI 原生应用
相比于 Cassandra 的严谨，MongoDB 在 2026 年最大的优势在于其敏捷性和对现代开发范式的深度支持。随着向量搜索和生成式 AI 的爆发，MongoDB 已经进化为一个多模态数据库。
#### 生产级文档操作实战
让我们看看如何在 MongoDB 中处理一个现代电商应用的用户画像。在 MongoDB 中，我们可以直接嵌入复杂的结构，甚至支持不同文档拥有不同的字段（多态性）。
// MongoDB: 插入复杂的用户偏好数据
// 包含嵌套数组、甚至地理空间数据
const userProfile = {
user_id: "user_2026_alpha",
username: "dev_expert",
preferences: {
themes: ["dark_mode", "high_contrast"],
notifications: { push: true, email: false }
},
// 向量搜索支持：2026年 AI 应用的核心特征
preferences_vector: new Vector([0.12, 0.34, -0.56, ...]),
last_login: new ISODate("2026-05-20T09:00:00Z"),
metadata: { /* 无模式特性允许随时添加新字段 */ }
};
db.users.insertOne(userProfile);
// 灵活查询：利用聚合管道处理复杂逻辑
// 我们在最近的项目中发现，Pipeline 的可读性远优于复杂的 SQL JOIN
const result = db.users.aggregate([
{ $match: { "preferences.notifications.push": true } },
{
$project: {
username: 1,
score: {
$meta: "vectorSearchScore" // 获取 AI 相似度分数
}
}
}
]);
我们在代码中看到的关键技术点：
- Schema-less 的代价与优势：虽然 MongoDB 允许你随意修改结构，但在 2026 年的企业级开发中，我们强烈建议使用 MongoDB Schema Validation（模式验证）来防止“脏数据”的产生。这就像是给自由加上了围栏，特别是在大型团队协作时。
- Agentic AI 的最佳拍档：由于 MongoDB 的文档结构与 JSON 紧密对应，它几乎是所有 LLM（大语言模型）输出数据的首选存储格式。当你的 Cursor IDE 中的 AI 助手生成 API 响应格式时，通常是 JSON，直接存入 MongoDB 无需转换，极大地提升了 Vibe Coding 的效率。
性能对比与陷阱规避（2026 版）
在我们多年的性能调优中，发现了一个常见的误区：认为 NoSQL 就一定快。实际上，性能取决于你的用法。
1. 写入扩展性：
- Cassandra: 拥有近乎完美的线性写入扩展能力。当我们添加新节点时，写入吞吐量几乎呈线性增长。它不擅长处理单个文档的大量更新（由于 SSTable 合并的开销）。
- MongoDB: 在写入方面，早期版本的 MongoDB 受到锁机制的制约，但在 WiredTiger 存储引擎和文档级锁的支持下，现在的并发写入性能非常强劲。但在极端的大规模写入下（如 PB 级），Cassandra 更胜一筹。
2. 读取性能与查询能力：
- Cassandra: 它的读取速度极快（O(1) 复杂度），但前提是你必须使用 Partition Key 进行查询。如果你允许使用二级索引（允许过滤）进行查询，性能会急剧下降，甚至可能拖垮整个集群。经验法则：永远不要在生产环境的 Cassandra 上使用 ALLOW FILTERING。
- MongoDB: 拥有强大的查询引擎和二级索引支持。它支持复杂的聚合管道、全文搜索甚至图形搜索。如果你的业务需要多维度数据检索，MongoDB 是不二之选。
部署与 DevSecOps 考量
在 2026 年，我们不再只是考虑数据库本身，还要考虑供应链安全和云原生部署。
- 云原生与 Serverless： MongoDB Atlas 提供了极其成熟的 Serverless 实例，非常适合流量突发的 AI 应用后端。Cassandra 虽然也有 Astra DB 等云服务，但其在运维复杂度和成本控制上，通常需要更专业的 DBA 团队。
- 安全左移： 在我们的 CI/CD 流水线中，利用 GitHub Copilot 进行代码审查时，会自动检测 MongoDB 查询中的 NoSQL 注入风险（例如防止
$where操作符的滥用）。对于 Cassandra，我们主要关注 CQL 查询的权限控制和加密传输。
总结：如何做出选择？
我们应该选择 Cassandra，如果：
- 我们正在构建一个需要“永远在线”的系统（如银行、即时通讯）。
- 数据写入量巨大（TB/PB 级），且查询模式非常固定且简单（主要是按 Key 读写）。
- 需要多活容灾架构，且对全球各地的数据延迟有严格要求。
我们应该选择 MongoDB，如果：
- 我们是一个初创团队或需要快速迭代，Schema 经常变动。
- 我们正在构建 AI 原生应用，需要处理向量数据或复杂的嵌套文档结构。
- 我们需要强大的查询能力、聚合分析功能，以及开发体验（DX）的优先级极高。
技术在变，但数据模型适配业务需求的核心原则从未改变。希望这份基于 2026 年视角的深度解析，能帮助你在这两条技术路线中做出最明智的决策。