Cassandra介绍与使用

介绍

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩放性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
它是一个开源的、分布式、无中心、支持水平扩展、高可用的KEY-VALUE类型的NOSQL数据库。
官网文档地址http://cassandra.apache.org/doc/latest/

版本

Apache Cassandra，目前最新版3.0.13
DataStax Community Edition（基于Apache Cassandra，推荐使用）
- 支持yum、rpm快速安装
- yum安装升级方便
- 目录环境自动配置
- 方便与OpsCenter结合
CQL开发工具-DevCenter
运维工具-OpsCenter
DataStax是针对Cassandra进行商业化运作的公司。

系统架构

由亚马逊的Dynamo与Google 的BigTable两部分组成。

一致性

什么叫数据库的一致性？读操作一定会返回最新写入的结果。
Cassandra是最终一致性（弱一致性）：成功写入后，读取的并不一定是最新数据，但过一段时间（毫秒级别，跨机房时间会更长）所有副本才会达成一致。
Cassandra是最终一致性原因：优化写入性能，支持ONE、Qurum、ALL等。
Cassandra支持致性调节：当要求成功写入节点数与副本数一致时，即ALL时，认为是强一致性的。

CAP理论

CAP理论指出在一个分布式系统中，你只能强化其中两个方面
- Consistent：一致性，每次读取都是最新的数据
- Available：可用性，客户端总是可以读写数据
- Partition Tolerant：分区耐受性，数据库分散到多台机器，即使某台机器故障，也可以提供服务

编程驱动

DataStax Java Driver for Apache Cassandra是Apache Cassandra的一个Java驱动。它支持Cassandra Query Language version 3（CQL3）和Cassandra的二进制协议。它主要包括以下模块。
- driver-core：核心层
- driver-mapping：对象映射
- driver-extras：JAVA驱动的可选特性
- driver-examples
- driver-tests
驱动文档地址http://docs.datastax.com/en/developer/java-driver/3.0/

关系数据库对比

Cassandra概述与数据模型设计https://wenku.baidu.com/view/8eaabe6987c24028915fc386.html

DB-Engine数据库排名https://db-engines.com/en/ranking

HBase位于15名。

数据类型

查询语言（CQL）

如果有不熟悉命令的，进行cqlsh命令行模式后，输入help进行查看支持的命令。

数据类型

CQL是一种类似SQL的查询语言，它支持相当丰富的数据类型，如下。
cql_type ::= native_type | collection_type | user_defined_type | tuple_type | custom_type

native_type

native_type ::=  ASCII
                 | BIGINT
                 | BLOB
                 | BOOLEAN
                 | COUNTER
                 | DATE
                 | DECIMAL
                 | DOUBLE
                 | DURATION
                 | FLOAT
                 | INET
                 | INT
                 | SMALLINT
                 | TEXT
                 | TIME
                 | TIMESTAMP
                 | TIMEUUID
                 | TINYINT
                 | UUID
                 | VARCHAR
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数据库数据类型与JAVA数据类型的映射关系。

创建keyspace

Cassandra的存储抽象结构和数据库一样，keyspace对应关系数据库的database或schema，column family对应于table。
示例如下：
CREATE KEYSPACE iotstp WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy','replication_factor': 1};
其它操作

ALTER KEYSPACE iotstp WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 4};
use iotstp;
DROP KEYSPACE iotstp;
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查看当前有哪些keyspace使用命令desc keyspaces。

创建Table

创建示例如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS iotstp.user (
    id timeuuid,
    tenant_id timeuuid,
    email text,
    additional_info text,
    PRIMARY KEY (id, tenant_id)
);
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修改示例：

alter_table_statement   ::=  ALTER TABLE table_name alter_table_instruction
alter_table_instruction ::=  ADD column_name cql_type ( ',' column_name cql_type )*
                             | DROP column_name ( column_name )*
                             | WITH options
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ALTER TABLE iotstp.user ADD address varchar;

ALTER TABLE iotstp.user
       WITH comment = 'A most excellent and useful table'
       AND read_repair_chance = 0.2;
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删除表

drop_table_statement ::=  DROP TABLE [ IF EXISTS ] table_name
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清空表

truncate_statement ::=  TRUNCATE [ TABLE ] table_name
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查看当前有哪些table使用命令desc tables。

数据操作

select查询

select_statement ::=  SELECT [ JSON | DISTINCT ] ( select_clause | '*' )
                      FROM table_name
                      [ WHERE where_clause ]
                      [ GROUP BY group_by_clause ]
                      [ ORDER BY ordering_clause ]
                      [ PER PARTITION LIMIT (integer | bind_marker) ]
                      [ LIMIT (integer | bind_marker) ]
                      [ ALLOW FILTERING ]
select_clause    ::=  selector [ AS identifier ] ( ',' selector [ AS identifier ] )
selector         ::=  column_name
                      | term
                      | CAST '(' selector AS cql_type ')'
                      | function_name '(' [ selector ( ',' selector )* ] ')'
                      | COUNT '(' '*' ')'
where_clause     ::=  relation ( AND relation )*
relation         ::=  column_name operator term
                      '(' column_name ( ',' column_name )* ')' operator tuple_literal
                      TOKEN '(' column_name ( ',' column_name )* ')' operator term
operator         ::=  '=' | '<' | '>' | '<=' | '>=' | '!=' | IN | CONTAINS | CONTAINS KEY
group_by_clause  ::=  column_name ( ',' column_name )*
ordering_clause  ::=  column_name [ ASC | DESC ] ( ',' column_name [ ASC | DESC ] )*
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SELECT name, occupation FROM users WHERE userid IN (199, 200, 207);
SELECT JSON name, occupation FROM users WHERE userid = 199;
SELECT name AS user_name, occupation AS user_occupation FROM users;

SELECT time, value
FROM events
WHERE event_type = 'myEvent'
  AND time > '2011-02-03'
  AND time <= '2012-01-01'

SELECT COUNT (*) AS user_count FROM users;
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insert插入

insert_statement ::=  INSERT INTO table_name ( names_values | json_clause )
                      [ IF NOT EXISTS ]
                      [ USING update_parameter ( AND update_parameter )* ]
names_values     ::=  names VALUES tuple_literal
json_clause      ::=  JSON string [ DEFAULT ( NULL | UNSET ) ]
names            ::=  '(' column_name ( ',' column_name )* ')'
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INSERT INTO NerdMovies (movie, director, main_actor, year)
                VALUES ('Serenity', 'Joss Whedon', 'Nathan Fillion', 2005)
      USING TTL 86400;

INSERT INTO NerdMovies JSON '{"movie": "Serenity",
                              "director": "Joss Whedon",
                              "year": 2005}';
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update更新

update_statement ::=  UPDATE table_name
                      [ USING update_parameter ( AND update_parameter )* ]
                      SET assignment ( ',' assignment )*
                      WHERE where_clause
                      [ IF ( EXISTS | condition ( AND condition )*) ]
update_parameter ::=  ( TIMESTAMP | TTL ) ( integer | bind_marker )
assignment       ::=  simple_selection '=' term
                     | column_name '=' column_name ( '+' | '-' ) term
                     | column_name '=' list_literal '+' column_name
simple_selection ::=  column_name
                     | column_name '[' term ']'
                     | column_name '.' `field_name
condition        ::=  simple_selection operator term
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UPDATE NerdMovies USING TTL 400
   SET director   = 'Joss Whedon',
       main_actor = 'Nathan Fillion',
       year       = 2005
 WHERE movie = 'Serenity';

UPDATE UserActions
   SET total = total + 2
   WHERE user = B70DE1D0-9908-4AE3-BE34-5573E5B09F14
     AND action = 'click';
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delete 删除

delete_statement ::=  DELETE [ simple_selection ( ',' simple_selection ) ]
                      FROM table_name
                      [ USING update_parameter ( AND update_parameter )* ]
                      WHERE where_clause
                      [ IF ( EXISTS | condition ( AND condition )*) ]
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DELETE FROM NerdMovies USING TIMESTAMP 1240003134
 WHERE movie = 'Serenity';

DELETE phone FROM Users
 WHERE userid IN (C73DE1D3-AF08-40F3-B124-3FF3E5109F22, B70DE1D0-9908-4AE3-BE34-5573E5B09F14);
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更新与删除只支持按主键进行，意思是where关键字后面必须携带主键字段。

物化视图（Materialized Views）

安装

datastax社区版

如果采用datastax社区免费版本，则下载地址https://academy.datastax.com/planet-cassandra//cassandra/，我下载的为windows 3.0.9版本。

配置

当cassandra安装好后，配置文件放在安装目录的conf目录下，如我的机器中F:\Program Files\DataStax Community\apache-cassandra\conf，配置文件名为cassandra.yaml，主要关注以下两部分。
- Main runtime properties(主要的cassandra运行时属性)
a) cluster_name:集群名，同一集群的多个节点，集群名要一致
b) seeds: 种子节点，集群中的全部机器的ip，以逗号隔开
c) storage_port: Cassandra服务器与服务器之间连接的端口号，一般不需要修改，但要保证此端口上没有防火墙
d) listen_address: Cassandra集群中服务器与服务器之间相互通信的地址。如果留空，将默认使用服务器的机器名
e) native_transport_port: 默认的CQL本地服务端口，本地的cql客户端与服务器交互的端口
- Changing the location of directories(相关的文件目录)
a) data_file_directories: 数据文件存放的目录，一个或多个
b) commitlog_directory: 提交信息的日志文件存放的目录
c) saved_caches_directory: 缓存存放的目录

apache

下载地址http://cassandra.apache.org/download/