Cassandra基本介绍(1) - 关系型数据库(RDBMS)概述

• 第三范式不可扩展(没有冗余)

    由于查询的复杂性，以及用户同时需要快速响应，因为用户是没有耐心的，导致数据必须反范式化设计。

• Sharding是一个恶梦

1. 数据位于每一个shard

2. join和聚合困难

3. 需要反范式化

4. 查询需要使用shard规则或路由，来命中shard

5. 添加shard需要手动迁移数据

• 高可用..不是真实的

1. master为单点故障

2. 不支持多数据中心

• 缺点总结

1. 水平扩展是头疼的一件事

2. ACID在本地是best，多机存在一致性问题

3. 重新sharding需要手动迁移数据

4. 往往为了性能需要反范式化

5. 高可用复杂，需要额外操作

• 课程总结

既然RDBMS有以上缺点，那我们就需要解决它们：

1. 强一致性是不现实的：So，放弃他

2. 重新sharding是困难的：So，我们需要自动完成

3. Master failover：So，我们应该不使用master/slave模式

4. 数据分布式和聚合 no good：So，对于实时查询性能，需要进行反范式化，目的是让查询总是命中在1台机器上

本文出自 “java架构师之路” 博客，请务必保留此出处http://eric100.blog.51cto.com/2535573/1786815

Cassandra基本介绍(1) - 关系型数据库(RDBMS)概述

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