Cassandra介绍和一些常用操作_cassandra mingl

Cassandra是一个高可靠的大规模分布式存储系统。高度可伸缩的、一致的、分布式的结构化key-value存储方案，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Cassandra使用了Google BigTable的数据模型，与面向行的传统的关系型数据库不同，这是一种面向列的数据库，列被组织成为列族（Column Family），在数据库中增加一列非常方便。Cassandra的系统架构与Dynamo一脉相承，是基于O(1)DHT（分布式哈希表）的完全P2P架构，与传统的基于Sharding的数据库集群相比，Cassandra可以无缝地加入或删除节点，非常适于对于节点规模变化比较快的应用场景。

Cassandra的数据会写入多个节点，来保证数据的可靠性，在一致性、可用性和网络分区耐受能力（CAP）的折衷问题上，Cassandra比较灵活，用户在读取时可以指定要求所有副本一致（高一致性）、读到一个副本即可（高可用性）或是通过选举来确认多数副本一致即可（折衷）。这样，Cassandra可以适用于有节点、网络失效，以及多数据中心的场景。Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统，设计思想采用了google的BigTable的数据模型和Amazon的Dynamo的完全分布式架构，因而它具有很好的扩展性且不存在单点故障。

Hadoop HBase
Hadoop HBase是Apache Hadoop项目的一个子项目，是Google BigTable的一个克隆，与Cassandra一样，它们都使用了BigTable的列族式的数据模型，两者的主要不同在于：
(1) Cassandra只有一种节点，而HBase有多种不同角色，又架构在Hadoop底层平台之上，部署上Cassandra更简单；
(2) Cassandra的数据一致性策略是可配置的；
(3) HBase提供了Cassandra没有的行锁机制，Cassandra要想使用锁需要配合其他系统，如Hadoop Zookeeper；
(4) HBase提供更好的MapReduce并行计算支持，Cassandra在0.6版本也提供了这个功能；
(5) Cassandra的读写性能和可扩展性更好，但不擅长区间扫描。

NoSQL数据库是为高扩展性系统设计的，采用了key/value模型，但它的缺点，正如NoSQL这个名字表明地那样，不支持SQL操作。这听起来像是一个很严重的缺陷。下面介绍一些在SQL中常见的操作怎样在cassandra中自然而又有效的实现。

0.示例column family

表1：

CREATE TABLE example (
    id int,
    name ascii,
    age bigint,
    gender bigint,
    high varint,
    PRIMARY KEY (id, name, age)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (name ASC, age ASC)
    AND bloom_filter_fp_chance = 0.1
    AND caching = '{"keys":"ALL", "rows_per_partition":"NONE"}'
    AND comment = ''
    AND compaction = {
   'class': 'org.apache.cassandra.db.compaction.LeveledCompactionStrategy'}
    AND compression = {
   'sstable_compression'
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