Impala和MongoDB都是广泛使用的NoSQL数据库，但它们之间有很多区别。下面是一些主要区别的详细解释以及相应的实例说明。

Impala和MongoDB — 概述

Impala

Impala是一种SQL-on-Hadoop解决方案。 它是Apache Hadoop生态系统中的一部分，提供了实时查询和数据分析的能力。 Impala可以运行在HDFS上存储的数据以及Apache HBase的数据之上。

MongoDB

MongoDB是一个开源文档数据库，使用JSON格式来存储数据。 它主要支持动态模式（Schemaless）和分布式可扩展性，可在多台计算机上进行水平扩展。

区别解析

数据模型

Impala是一个基于关系模型的数据库，它使用SQL进行操作。Impala使用传统的行和列数据结构来处理数据。与之相反，MongoDB是一个文档数据库，使用JSON格式来存储数据。它的数据模型更加灵活，并且支持嵌套的文档结构。

数据查询

Impala的查询速度非常快。 它使用MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）技术，可以在多个节点上进行并行查询以加快查询速度。 Impala还支持高效的数据压缩算法，可大大减少存储空间的使用。 MongoDB的查询速度也很快。 它支持广泛的查询语言，并采用分片来支持大规模分布式查询。

数据结构

Impala的数据结构基于关系模型，使用表来存储数据。 表的结构由严格定义的列和数据类型组成。 MongoDB的数据结构基于文档模型，其中每个文档都可以具有不同的结构。 这使得MongoDB可以更灵活地处理数据，而无需事先定义数据结构。

数据关系

Impala支持连接表以及执行JOIN操作。 此外，它还支持复杂的子查询，使用关键字“EXISTS”，“IN”或“UNION”等来进行查询。 MongoDB不支持JOIN等关系操作，但它支持用于嵌套文档和数组的查询语法，包括类似SQL的操作符（如$unwind和$lookup）。

应用场景

由于Impala支持SQL，因此它常常被用于进行大规模数据分析、数据挖掘和BI方面的工作。 它可以通过在多个节点上进行查询来提高查询速度。 MongoDB的应用场景则更加广泛，包括了数据管理、Web应用程序、物联网以及存储和管理数据等方面。

总结

Impala和MongoDB是两种不同的数据库类型，它们有不同的数据模型、查询速度、数据结构、数据关系以及应用场景。选择适合自己情况的数据库类型，才能发挥其最大的作用。

实例说明：
举个实例说明，例如，如果你需要处理一个结构已知的表格或关系数据，那么使用Impala就更好，因为Impala可以很好地支持SQL查询和关系操作。而如果你需要像JSON这样的动态数据结构，那么MongoDB会更适合，因为MongoDB支持的动态模式和文档结构更为灵活。此外，如果你需要进行分布式环境下的查询，两者都支持分布式部署，但 MongoDB 的数据分片机制使其更适合大规模的分布式查询。