我正在考虑处理大量数据的概念证明，例如> 10 G，这需要每秒至少200次写入和每秒约50次空间相关数据读取 . 这也是一个不断发展的系统 . 目前我正在考虑出于性能原因将这个大容量数据转移到NoSql大表类数据库中 .
我已经考虑并仔细研究了MongoDB和cassandra . 就我的阅读而言，
Mongodb： - 似乎有一个编写器锁定问题 - 如果不需要多个服务器，stackoverflow中的一个帖子建议使用此数据库 - 索引保留在内存中 . 因此，指数增长越大，性能就越差 - Mongodb直接支持空间数据和索引以及查找附近位置等功能，我认为这个帖子Cassandra Or MongoDB For Our Location Based Application暗示mongodb是最好的选择
Cassandra ：
- 似乎是相关dbs中最好的 - 似乎有很好的写入和读取性能 - 本身不支持空间索引，但这可以通过geohashing扩展
我的心实际上是因为其良好的文档和对空间数据的直接支持而为mongodb服务 . 是否有任何机构在使用mongodb进行大型系统方面有不良经验？我实际上在mongodb iostat上看到很多关于性能的帖子 .
如果mongodb不适合，有人可以使用cassandra给出一些关于geohashing的指示吗？我看到链接http://code.google.com/p/geospatialweb/用于创建哈希 . 但是如何查询等问题呢？
3 回答
我意识到这是一个较老的问题，我知道它并没有直接回答你的问题，但根据你的疑问，Cassandra可能不是最好的选择，并且你的查询在MongoDB中使用索引也可能会有问题（根据我自己的经验） . Mongo与Cassandra略有优势，可以获得重要的地理数据和查询 .
我建议也考虑调查ElasticSearch，根据您的数据形状和您将要进行的查询类型可能是最佳解决方案 . 当你发布你的问题时，它可能不是今天的选项 .
试试Cassandra Solr . 这可能很有用：http://digbigdata.com/geospatial-search-cassandra-datastax-enterprise/
此致，Goutham Kumar
我们目前也使用Cassandra并寻找空间索引解决方案 . 我们选择Lucene来提供全文和归因搜索，并随之支持spartial索引 . 也许你想检查这个 .
我们当前的实现看起来像是基于简单树（基于网格）对信息进行分片，并且每个分片都是Lucene索引，一旦它增长到一定大小，索引就会被x或y分割 . 并且由于这样的分片具有二进制表示（网格中的位置由两个位组成，下一个级别接下来是2位，依此类推），由位置发出搜索，并且将由位置/网格分辨率的任何分片帽子前缀应答 . 到目前为止，简单的系统运行良好，但目前尚未高效使用 .