本文主要是介绍Cassandra 概况，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
如果一个概念一开始不是荒诞不羁的话，那它也没什么前途。
——阿尔伯特 ·爱因斯坦
欢迎阅读《Cassandra 权威指南》。本书的目标是帮助开发者和数据库管理员们理解这种重要的新型数据库，探索它与传统的关系型数据库系统有何异同，并帮助你在自己的系统中使用Cassandra。
关系型数据库有什么问题
如果当初我问人们到底想要什么的话，他们会说想要快些的马。
——亨利 ·福特
请你考虑一种数据模型，它由一个拥有数千名雇员的大公司里的一个小团队发明。这个模型可以通过TCP/IP 访问，并且可以使用包括Java 和Web Service 在内的多种语言访问。在被广泛采纳之前，这个模型起初若非最顶尖的计算机科学家都很难理解，最终因为用的人越来越多，才被大家认识。要使用这种模型构建出数据库，就必须学习许多新术语，换一种方式考虑数据存储。随着相关的产品层出不穷地出现，很多公司和政府部门开始广泛地使用它，因为它非常快——可以在一秒钟内执行上千次操作。这种模型产生了让人难以置信的收益。
然后，又一种新的模型出现了。
这个新模型是一种可怕的异端，主要有两点原因。首先，它最受非议的地方就在于新模型与旧模型完全不同，它们简直是格格不入。这很可怕，因为全新且完全不同的东西通常难以理解。随之而来的争论更进一步巩固了人们的看法，而这些看法主要来自人们已有的工作环境和习得的技术。其次，或许是更重要的原因，新模型所面临的阻碍更多来自商业考虑，它威胁到了在旧模型上的大量投资，这些投资正在带来大量收入。在这个时候改变似乎是可笑的，也是不可能的。
当然，我说的是1966 年由IBM 发明的信息管理系统（IMS）分层数据库。
IMS 是为“土星五号”登月火箭而设计的。它的架构师是Vern Watts，他的整个职业生涯都和IMS 联系在一起。很多读者都知道IBM 的DB2 数据库。而IBM 广为人知的DB2 数据库的名字就沿袭自它的前身DB1，DB1 是围绕着IMS 的数据模型构建的。IMS 于1968 年发布，之后在用户信息控制系统（CICS）和其他应用中取得成功。至今IMS 仍被很多应用使用着。
但是，在IMS 发明之后的几年里就出现了一个崭新的模型，这个破坏性的、带来威胁的模型就是关系型数据库。
同样来自IBM 的Edgar F. Codd 博士在他1970 年发表的论文《一种用于大规模共享数据存储系统的关系型数据模型》中，阐述了他在IBM 圣何塞实验室的工作中提出的关系数据模型理论。这篇目前仍然可以在http://www.seas.upenn.edu/~zives/03f/cis550/codd.pdf 访问的论文，成为了后来的关系型数据管理系统的奠基性作品。
Codd 的工作与IMS 的层次化结构完全对立。IMS 的用户要理解并使用关系型数据库，就需要学习很多听起来十分怪异的新名词。不过，关系型模型与它的前身相比更具优势，部分因为巨人几乎总是站在其他巨人的肩膀上。
关系型数据库这个概念和它的应用已经演化了四十多年了，毫无疑问，它是软件应用历史上最成功的一个。它既可以在个人小公司里通过微软Access 数据库来使用，也可以在大型跨国公司的上百台经过调优的服务器上使用，构成存储数TB 数据的数据仓库。关系数据模型存储了账单、用户记录、产品目录、账户明细、用户鉴权信息等等，可以说关系型数据库里差不多存储了整个世界。毫无疑问，无论以现代的技术还是商业视角看，关系型数据库都扮演着关键角色，而且，多年后它也会以各种形式一直伴随我们存在，IMS 也是同样。关系模型虽然是IMS 的一种替代模型，两者都各得其所。
所以，要问关系型数据库有什么问题，一言以蔽之，就是“没有问题”。
不过，实际上我还想请你考虑一个长一点的答案。这个答案需要从长计议，每个偶然诞生的概念都在点滴改变着世界，孕育着某种革命。而这一次次的革命不过是历史的重演罢了。从IMS、RDBMS 到NoSQL，一如从马到汽车再到飞机，每一个都建立在前一个的基础之上，解决前一个存在的某些问题，每个都有所长，亦有所短。他们彼此共存，直到如今。
那么就来看看为什么现在我们要考虑关系型数据库的替代产品，正如四十年前Codd 自己面对信息管理系统（IMS）的思考一样——或许IMS 不是唯一适合用于组织信息、处理数据的方法，可能正是因为某些问题使得他必须要考虑一种IMS 的替代品。
当基于关系型数据库的应用取得成功，访问量大幅增加的时候，我们就会遇到可扩展性问题。所有具有最基本功能的关系型数据库都会支持join 操作，不过join 可能会很慢。由于数据库通常依靠事务来保证一致性，而事务需要锁住数据库的一部分，使之不能被其他用户访问。因为锁本身意味着竞争同一数据的用户会被放入队列，等待获得读写权限，这在高负载的情况下可能会成为系统的死穴。
通常，我们会用下面的一条或几条方法来解决这些问题，很多时候是下面这个顺序。
- 提升硬件能力来解决问题，如增加内• 存、用更快的处理器以及升级硬盘。这种方法称为垂直扩展，可以解一时之忧。
- 当问题再度出现时，解决方法很类似：既然一台机器已经不堪重负了，我们就增加新的计算机，构成数据库集群。不过，这样你就会在正常使用及出故障时遇到数据复制与一致性问题了。这些问题之前从未出现过。
- 现在我们需要更新数据库管理系统的配置。可能是要优化数据库用来写底层文件系统的通道。我们关掉了文件系统的日志，当然，这通常是不推荐的（或者说要具体情况具体分析）。
- 在数据库系统上投入了足够多的精力之后，我们转过来审视自己的应用。我们开始优化索引、优化查询。不过，当我们的应用达到这个规模的时候，恐怕不太会完全没做过索引和查询优化，可能已经优化过不少了。那么，只好重新审视所有数据库访问代码，想发现零星的可以调优的机会，这是一件相当头疼的事。优化内容可能包括减少或改写join 操作，除去比较消耗资源的特征（如在存储过程中的XML 处理）等。当然，我们做那些XML 处理本身肯定是有原因的，如果我们不得不做的话，那就得把它挪到应用层去，希望那里能解决问题，并祈祷我们这么干不会同时把什么其他东西弄坏。
- 我们增加了一个缓存层。对于大系统可能会引入分布式缓存，如memcached、EHCache、Oracle Coherence 或其他类似产品。现在，我们又需要面临更新缓存和更新数据库的一致性问题了，对于集群来说，问题更加严重。
- 现在我们把注意力重新转向数据库，• 由于应用已经在那里了，并且我们很了解主要的查询路径，现在我们复制那些访问频率较高的数据，让它们更接近于查询想要得到的形式。这个过程称为反范式化（denormalization），它与关系模型的关键特征里的五种形式是对立的，也违反了Codd 对关系型数据模型的12 条建议。我们只能安慰自己说我们是生活在现实世界之中，而非理论世界中，并保证我们所做的都是为了让应用能够在可接受的响应时间下完成工作，即使这已经不是“纯粹”的关系模型了。
我相信这一幕对你肯定非常熟悉。在互联网的规模下，工程师们已经开始考虑这个情况是不是和当年亨利 ·福特的境遇有些相似，你真正需要的已不仅仅是你本来想的一匹快马了。他们已经做了一些令人称道而有趣的工作。
首先我们必须认识到，关系模型只是一种数据模型而已。它是一种看待世界的有效的方法，对某些问题非常有效。但它并没打算也没被证明可以一统天下，不留任何余地终结所有其他表示数据的方法。如果我们回顾一下历史就会发现，Codd 博士的模型也曾是个破坏性的发明。它是全新的，带来了很多新词汇和像“元组”这样的术语——老词汇但有新意义。关系模型在当时引发了质疑，甚至受到了强烈的批评。即使是Codd 博士工作的IBM 公司也是反对者之一，因为他们拥有一系列围绕IMS的富有盈利能力的产品，不需要一个闯入者来分蛋糕。
不过如今，关系模型已经无可辩驳地坐上了数据世界中的头把交椅。SQL 获得了广泛的支持和很好的理解，大学的入门课程就会讲授SQL 与关系数据库。甚至4.95美元1 月就可以租到有免费数据库的互联网主机。我们最终使用什么数据库通常由组织的架构标准而定。即使没有这样的标准，学习一下组织结构已经有了什么数据库平台仍是明智的。我们的开发和架构方面的同事都有相当难得的知识积累。
仅仅是出于渗透或是惯性，我们多年来都已经习惯了关系型数据库是一个四海一家的解决之道。
因此，也许真正的问题不是“关系数据库有什么问题”，而是“你有什么问题要解决”。
也就是说，要确保你的解决方案和你的问题相匹配。关系型数据库确实在解决很多问题时非常有效。
如果你并未面对大规模、弹性扩展的问题，那么对于Cassandra 之类的复杂系统的取舍完全没有考虑的必要。据我所知，没有任何一位Cassandra 的支持者会要求别人丢掉他们的所有关系型数据库的知识、放弃他们多年来对于这类系统的难得的经验，或是破坏他们的员工花费数月时间精心构建起来的系统。
关系型数据库长期以来很好地服务于我们这些开发者和DBA。但是由于互联网，特别是社会化网络的爆炸性发展，相应的必须要处理的数据量也在增长。当TimBerner-Lee 在20 世纪90 年代初构建Web 的时候，只是为了物理实验室里的博士们交流科学文档而已。如今，互联网已经无处不在了，从最初的那些科学家到在网上交流小猫图片与表情符号的五岁小孩，每个人都在使用互联网。这意味着互联网业必然要支持海量的数据，事实上，这也成为了Web 巧夺天工的架构的不朽丰碑。
不过，有些基础设施已经开始力不从心了。
在1966 年，像IBM 这样的公司可以向世界传播他们的创新。他们自己有问题，也拥有解决问题的能力。但当我们进入21 世纪第二个十年的时候，我们也开始看到类似的创新了，不过这些创新来自于像Facebook 和Twitter 这样的年轻公司。
所以，真正的问题可能也不是“我有什么需要解决的问题”，而是“如果数据不是问题，那么应该怎么来处理这些数据”。如果能够轻易做到容错、跨数据中心可用性、可调整的一致性，以及高达上百TB 的超大规模、多种可选择的客户端语言，又会怎样？你可能会说，你不需要那种可用性或是那个水平的可扩展性，而且你最清楚你的系统需求。你当然是对的，因为事实上，如果你的数据库不能满足当前对数据库的需求，那么你的系统是根本无法工作的。
我无意通过诡辩来说服你采用一个像Apache Cassandra 这样的非关系型数据库。我只是想介绍Cassandra 能做什么、如何做到，这样你就可以依此来决策，并且如果你发现它可用，就可以开始使用它开展实际工作了。只有你自己知道你的数据需求是什么。我不需要你重新考虑自己的数据库，除非你已经被数据库问题折腾得苦不堪言了，或是你需要扩展数据库却无能为力，或是你的数据模型无法足够灵活地匹配你的应用需求。我并不要求你考虑你的数据库，但请考虑你的组织结构，它未来的目标和它将要面临的问题。如果你能收集到有关商业目标的更多数据的话，你会收集么？
不要问如何让Cassandra 融入你的现有环境，要问你希望解决什么数据问题而不是只关注现在数据存在的问题。要问你希望的新型数据是什么样的。如果可能的话，你想要如何去深入理解你的组织？
这篇关于Cassandra 概况的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
