cassandra数据存储模型

Cassandra是一个分布式NoSQL数据库，基于Amazon Dynamo的设计理念。它采用去中心化、分布式架构，支持高并发、高可用性和线性扩展。数据模型基于Column Families，可灵活定义和存储结构化或半结构化数据。

Cassandra数据存储引擎的工作原理

Cassandra是一个分布式NoSQL数据库，设计用于处理大量数据和高并发请求，它提供了高度可扩展、高可用和容错的数据存储解决方案，以下是Cassandra数据存储引擎的工作原理：

1、分布式架构

Cassandra采用分布式架构，将数据分布在多个节点上，这些节点可以是物理服务器或虚拟服务器，它们共同组成一个集群，Cassandra使用一种称为“对等网络”的模型，没有中心节点或主节点，每个节点都可以处理读写请求。

2、数据分区

Cassandra通过将数据分成多个“分区”来实现分布式存储，每个分区包含一组相关的数据行，这些行共享相同的键值，分区是Cassandra中的基本数据单位，它们在集群中的节点之间进行分配。

3、数据复制

为了确保数据的高可用性和容错性，Cassandra将每个分区的副本存储在多个节点上，这种数据复制策略允许在某个节点发生故障时，其他节点仍然可以继续提供服务，Cassandra支持多种复制策略，如简单的全复制、权重复制和旧式复制。

4、一致性模型

Cassandra支持可调一致性模型，允许用户根据需要选择不同的一致性级别，一致性模型定义了在写入或读取数据时，需要多少个节点达成一致才能认为操作成功，Cassandra提供了多种一致性级别，如ALL、QUORUM、ONE和NONE。

5、数据查询

Cassandra支持丰富的查询语言，如CQL（Cassandra查询语言），允许用户执行各种查询操作，如插入、更新、删除和查询，Cassandra还支持二级索引、聚合函数和排序等功能。

6、负载均衡

Cassandra通过内置的负载均衡机制，确保集群中的节点均匀地处理读写请求，当新的节点加入集群时，Cassandra会自动重新分配分区，以保持负载均衡。