HBase和MongoDB都是分布式的NoSQL数据库，它们可以存储大量的非结构化或半结构化的数据，并提供高效的查询和更新功能。然而，它们也有很多不同之处，这些不同会影响它们在不同场景下的适用性和表现。本文将从以下几个方面对HBase和MongoDB进行比较：
1.数据模型
2.查询语言
3.一致性和可用性
4.性能和可扩展性
5.易用性和生态系统
数据模型
HBase是一个基于列族的数据库，它将数据存储在由行键、列族、列限定符和时间戳组成的多维稀疏表中。每个表可以有多个列族，每个列族可以有任意数量的列限定符，每个单元格可以有多个版本。HBase支持原子操作和批量操作，但不支持事务。
MongoDB是一个基于文档的数据库，它将数据存储在由键值对组成的JSON格式的文档中。每个文档可以有不同的结构和大小，文档之间没有固定的关系。MongoDB支持单文档级别的原子操作，以及多文档级别的事务。
查询语言
HBase没有提供一个通用的查询语言，它主要通过API或者Shell来进行数据的读写操作。HBase支持基于行键或者行键范围的扫描操作，以及基于过滤器或者协处理器的条件查询操作。HBase不支持复杂的聚合或者分析操作，需要借助其他工具如MapReduce、Spark或者Hive等来实现。
MongoDB提供了一个丰富的查询语言，它可以通过API或者Shell来进行数据的读写操作。MongoDB支持基于任意字段或者字段组合的索引查询，以及基于正则表达式、逻辑运算符、数组运算符等的条件查询操作。MongoDB也支持复杂的聚合或者分析操作，可以通过聚合管道、MapReduce或者BI Connector等来实现。
一致性和可用性
HBase遵循CAP理论中的CP原则，即在分区容忍性（Partition tolerance）和一致性（Consistency）之间做出了权衡，牺牲了可用性（Availability）。HBase保证了强一致性，即对数据的任何修改都会立即反映到所有节点上。HBase采用了主从架构，其中一个节点作为主节点（Master），负责协调其他节点（RegionServer），每个RegionServer负责管理一部分数据（Region）。如果主节点或者RegionServer发生故障，HBase会自动进行故障转移和恢复，但这会导致服务暂时不可用。
MongoDB遵循CAP理论中的AP原则，即在分区容忍性（Partition tolerance）和可用性（Availability）之间做出了权衡，牺牲了一致性（Consistency）。