總體來說兩者的設計思路差不多，主要就是通過劃區間去分佈數據，後臺進程進行數據分裂
兩者的區別主要在於：
1、HBase依賴於HDFS；MongoDB直接存儲在本地磁盤中 2、HBase按照列族將數據存儲在不同的文件中；MongoDB不分列，整個文檔都存儲在一個（或者說一組）文件中，通過一個有一個通用的.ns文件保存名稱空間（Column-based和Document-Based之間的區別應該是指這個地方吧）
3、HBase一個region只有一個HRegionServer對外提供服務（沒有負載均衡的概念）；MongoDB的shards（類似於region）支持負載均衡（主從結構，通過日誌進行同步，這個HBase也在開發計劃當中）
4、HBase根據文件的大小來控制region的分裂；MongoDB根據負載來決定shards的分裂（沒有深入研究,不知道如何根據負載的）
1.Mongodb bson文檔型數據庫，整個數據都存在磁盤中，hbase是列式數據庫，集羣部署時每個familycolumn保存在單獨的hdfs文件中。
2.Mongodb 主鍵是“_id”,主鍵上面可以不建索引,記錄插入的順序和存放的順序一樣，hbase的主鍵就是row key，可以是任意字符串(最大長度是 64KB，實際應用中長度一般爲 10-100bytes)，在hbase內部，row key保存爲字節數組。存儲時，數據按照Row key的字典序(byte order)排序存儲。設計key時，要充分排序存儲這個特性，將經常一起讀取的行存儲放到一起。
字典序對int排序的結果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行鍵必須用0作左填充。
3.Mongodb支持二級索引，而hbase本身不支持二級索引
4.Mongodb支持集合查找，正則查找，範圍查找，支持skip和limit等等，是最像mysql的nosql數據庫，而hbase只支持三種查找：通過單個row key訪問，通過row key的range，全表掃描
5.mongodb的update是update-in-place，也就是原地更新，除非原地容納不下更新後的數據記錄。而hbase的修改和添加都是同一個命令：put，如果put傳入的row key已經存在就更新原記錄,實際上hbase內部也不是更新，它只是將這一份數據已不同的版本保存下來而已，hbase默認的保存版本的歷史數量是3。
6.mongodb的delete會將該行的數據標示爲已刪除，因爲mongodb在刪除記錄時並不是真把記錄從內存或文件中remove，而是將該刪除記錄數據置空（寫0或特殊數字加以標識）同時將該記錄所在地址放到一個list列表“釋放列表”中，這樣做的好就是就是如果有用戶要執行插入記錄操作時，mongodb會首先從該“釋放列表”中獲取size合適的“已刪除記錄”地址返回，這種方法會提升性能（避免了malloc內存操作），同時mongodb也使用了bucket size數組來定義多個大小size不同的列表，用於將要刪除的記錄根據其size大小放到合適的“釋放列表”中。Hbase的delete是先新建一個tombstonemarkers，然後讀的時候會和tombstonemarkers做merge，在 發生major compaction時delete的數據記錄纔會真真刪除。
7.mongodb和hbase都支持mapreduce，不過mongodb的mapreduce支持不夠強大，如果沒有使用mongodb分片，mapreduce實際上不是並行執行的
8.mongodb支持shard分片，hbase根據row key自動負載均衡，這裏shard key和row key的選取儘量用非遞增的字段，儘量用分佈均衡的字段，因爲分片都是根據範圍來選擇對應的存取server的，如果用遞增字段很容易熱點server的產生，由於是根據key的範圍來自動分片的，如果key分佈不均衡就會導致有些key根本就沒法切分，從而產生負載不均衡。
9.mongodb的讀效率比寫高，hbase默認適合寫多讀少的情況，可以通過hfile.block.cache.size配置，該配置storefile的讀緩存佔用Heap的大小百分比，0.2表示20%。該值直接影響數據讀的性能。如果寫比讀少很多，開到0.4-0.5也沒問題。如果讀寫較均衡，0.3左右。如果寫比讀多，果斷默認0.2吧。設置這個值的時候，你同時要參考hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit，該值是memstore佔heap的最大百分比，兩個參數一個影響讀，一個影響寫。如果兩值加起來超過80-90%，會有OOM的風險，謹慎設置。
10.hbase採用的LSM思想(Log-Structured Merge-Tree)，就是將對數據的更改hold在內存中，達到指定的threadhold後將該批更改merge後批量寫入到磁盤，這樣將單個寫變成了批量寫，大大提高了寫入速度，不過這樣的話讀的時候就費勁了，需要merge disk上的數據和memory中的修改數據，這顯然降低了讀的性能。mongodb採用的是mapfile+Journal思想，如果記錄不在內存，先加載到內存，然後在內存中更改後記錄日誌，然後隔一段時間批量的寫入data文件，這樣對內存的要求較高，至少需要容納下熱點數據和索引。