最近有很多关于卡桑德拉的话题。

Twitter, Digg, Facebook等都在使用它。

什么时候有意义:

使用卡桑德拉, 不用卡桑德拉,还有 使用RDMS而不是Cassandra。


当前回答

在评估分布式数据系统时,您必须考虑CAP定理——您可以选择以下两个:一致性、可用性和分区容差。

Cassandra是一个可用的、支持最终一致性的分区容忍系统。要了解更多信息,请参阅我写的这篇博客文章:NoSQL系统的可视化指南。

其他回答

如果你需要一个SQL语义完全一致的数据库,Cassandra不是你的解决方案。Cassandra支持键值查找。它不支持SQL查询。Cassandra中的数据“最终是一致的”。数据的并发查找可能不一致,但最终查找是一致的。

如果你需要严格的语义,需要对SQL查询的支持,可以选择其他的解决方案,比如MySQL, PostGres,或者结合使用Cassandra和Solr。

Cassandra是一个特定问题的答案:当您有太多数据,以至于无法在一台服务器上存储时,您该怎么办?如何将所有数据存储在多个服务器上,同时不破坏银行账户,不让开发人员抓狂?Facebook每天都会收到4tb的压缩数据。这个数字很可能在一年内增长两倍以上。

如果您没有这么多数据,或者您有数百万美元来支付企业Oracle/DB2集群安装费用,以及安装和维护它所需的专家,那么您可以使用SQL数据库。

然而,Facebook不再使用cassandra,现在几乎只使用MySQL,在应用程序堆栈中移动分区,以获得更快的性能和更好的控制。

它不支持跨 表。 不支持二级索引。 二级索引必须依赖Elastic search /Solr,并且必须编写自定义同步组件。 非ACID兼容系统。 查询支持有限。

在这里,我将重点介绍一些重要的方面,这些方面可以帮助你决定是否真的需要卡桑德拉。这个清单并不详尽,只是我脑海中最重要的一些观点

Don't consider Cassandra as the first choice when you have a strict requirement on the relationship (across your dataset). Cassandra by default is AP system (of CAP). But, it supports tunable consistency which means it can be configured to support as CP as well. So don't ignore it just because you read somewhere that it's AP and you are looking for CP systems. Cassandra is more accurately termed “tuneably consistent,” which means it allows you to easily decide the level of consistency you require, in balance with the level of availability. Don't use Cassandra if your scale is not much or if you can deal with a non-distributed DB. Think harder if your team thinks that all your problems will be solved if you use distributed DBs like Cassandra. To start with these DBs is very simple as it comes with many defaults but optimizing and mastering it for solving a specific problem would require a good (if not a lot) amount of engineering effort. Cassandra is column-oriented but at the same time each row also has a unique key. So, it might be helpful to think of it as an indexed, row-oriented store. You can even use it as a document store. Cassandra doesn't force you to define the fields beforehand. So, if you are in a startup mode or your features are evolving (as in agile) - Cassandra embraces it. So better, first think about queries and then think about data to answer them. Cassandra is optimized for really high throughput on writes. If your use case is read-heavy (like cache) then Cassandra might not be an ideal choice.

Apache cassandra是一个分布式数据库,用于跨许多商用服务器管理大量结构化数据,同时提供高可用性服务,没有单点故障。

该架构完全基于上限定理,即可用性和分区容忍,有趣的是最终一致。

不要使用它,如果你不存储数据卷的机架集群, 如果您不存储时间序列数据,请不要使用, 不要使用如果你不分区你的服务器, 如果你要求强烈的一致性,请不要使用。