随着大数据时代的到来，分布式数据库系统逐渐成为处理海量数据的核心组件。MongoDB和Cassandra作为两大流行的NoSQL数据库，各自具有独特的特点和优势。本文将从数据模型、可扩展性、一致性和写入性能等关键方面，对MongoDB与Cassandra进行详细对比分析。
MongoDB采用文档存储模型，数据以BSON（Binary JSON）格式存储，非常适合存储半结构化数据。其灵活的模式设计允许开发人员在不同集合中存储不同结构的数据，极大提升了开发效率。
Cassandra则使用列族存储模型，数据以列为单位存储，非常适合处理宽表结构和频繁读取的场景。这种设计使得Cassandra在读取大数据量时具有较高的效率。
MongoDB通过分片（Sharding）机制实现水平扩展，可以自动将数据分布到多个服务器上，提升系统的吞吐量和存储能力。MongoDB的分片机制还支持自动故障转移，确保系统的高可用性。
Cassandra同样支持水平扩展，通过添加新的节点来增加系统的容量和性能。Cassandra的分布式架构使得每个节点都可以独立处理读写请求，无需中心节点，提升了系统的可扩展性和容错性。
MongoDB默认提供最终一致性模型，但在必要时可以配置为强一致性。MongoDB的一致性模型使得其在高并发写入场景下具有较好的性能表现，但在强一致性要求较高的场景下可能需要额外的配置和调优。
Cassandra则提供可调的一致性级别，允许开发人员根据应用需求选择适当的一致性级别。Cassandra的可调一致性模型使得其在高可用性和数据一致性之间取得了较好的平衡。
MongoDB在写入性能方面表现优异，其文档存储模型使得写入操作相对简单高效。MongoDB还支持批量写入和事务操作，进一步提升了写入性能。
// MongoDB批量写入示例
db.collection.insertMany([doc1, doc2, ..., docN]);
Cassandra同样具备出色的写入性能，其列族存储模型使得写入操作可以快速完成。Cassandra还支持批量写入和异步写入，进一步提升了写入效率。
// Cassandra批量写入示例
INSERT INTO keyspace.table (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);
MongoDB和Cassandra在分布式数据库系统中各有千秋。MongoDB在数据模型灵活性和开发效率方面表现突出，适合需要快速迭代和灵活模式设计的场景。Cassandra则在可扩展性、一致性和写入性能方面表现优异，适合需要高可用性和高性能的场景。
在选择分布式数据库系统时，开发人员应根据应用需求和数据特点，综合考虑MongoDB和Cassandra的优缺点，选择最适合的数据库方案。