cassandracassandra 备份

CASSANDRA 香水

就是一款叫CASSANDRA的香zhidao水 但是叫这名字的香水有好多，也不知你回手上的是哪个 估计是 Jeanne Arthes的 图片：/MakeCappedImage.html?file=images%2fproducts%2fsku%2ffull%2f63819W.jpg

卡珊德拉到底有多恨阿伽门农?竟然预知到危险也缄口不言？

是特洛伊国王布莱姆的一个女儿。

她作为神殿女祭司，被阿波罗赋予预知命运的能力，作为回礼她被要求同阿波罗发生肉体关系，但她拒绝了。

阿波罗气恼地向她施以诅咒。

施给卡珊德拉的诅咒就是她说出口的预言百发百中，然而谁也不信以为真。

而且她说出的预言不知何故全是不吉利的预言--背叛，过失，人的死，国家的陷落。

所以， 人们不但不相信她，还嘲笑她并憎恨她。

特洛伊陷落之夜，卡珊德拉躲进雅典娜神庙请求女神保护，但是希腊将领小埃阿斯闯进神庙将她玷污并掠走。

雅典娜为此十分愤怒，造成后来小埃阿斯在返回希腊途中身死。

特洛伊城陷落后，卡珊德拉又成为希腊统领阿伽门农的女俘。

阿伽门农回到迈锡尼时，卡珊德拉根据自己的预言能力知道阿伽门农即将被其妻子和堂弟刺杀，但她并未加以提醒。

阿伽门农遇刺，卡珊德拉也被杀死。

阿伽门农灭了她的国家，杀了她的家人，国仇家恨啊！

Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些

Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些？ 本文将超越众所周知的一些细节，探讨与 Cassandra 相关的不太明显的细节。

您将检查 Cassandra 数据模型、存储模式设计、架构，以及与 Cassandra 相关的潜在惊喜。

在数据库历史文章 “What Goes Around Comes Around”中，Michal Stonebraker 详细描述了存储技术是如何随着时间的推移而发展的。

实现关系模型之前，开发人员曾尝试过其他模型，比如层次图和有向图。

值得注意的是，基于 SQL 的关系模型（即使到现在也仍然是事实上的标准）已经盛行了大约 30 年。

鉴于计算机科学的短暂历史及其快速发展的步伐，这是一项非凡的成就。

关系模型建立已久，以至于许多年来，解决方案架构师很容易为应用程序选择数据存储。

他们的选择总是关系数据库。

诸如增加系统、移动设备、扩展的用户在线状态、云计算和多核系统的用户群之类的开发已经导致产生越来越多的大型系统。

Google 和 Amazon 之类的高科技公司都是首批触及规模问题的公司。

他们很快就发现关系数据库并不足以支持大型系统。

为了避免这些挑战，Google 和 Amazon 提出了两个可供选择的解决方案：Big Table 和 Dynamo，他们可以由此放松关系数据模型提供的保证，从而实现更高的可扩展性。

Eric Brewer 的 “CAP Theorem”后来官方化了这些观察结果。

它宣称，对于可扩展性系统，一致性、可用性和分区容错性都是权衡因素，因为根本不可能构建包含所有这些属性的系统。

不久之后，根据 Google 和 Amazon 早期的工作，以及所获得的对可扩展性系统的理解，计划创建一种新的存储系统。

这些系统被命名为 “NoSQL” 系统。

该名称最初的意思是 “如果想缩放就不要使用 SQL”，后来被重新定义为 “不只是 SQL”，意思是说，除了基于 SQL 的解决方案外，还有其他的解决方案。

有许多 NoSQL 系统，而且每一个系统都缓和或改变了关系模型的某些方面。

值得注意的是，没有一个 NoSQL 解决方案适用于所有的场景。

每一个解决方案都优于关系模型，且针对一些用例子集进行了缩放。

我的早期文章 “在 Data Storage Haystack 中为您的应用程序寻找正确的数据解决方案” 讨论了如何使应用程序需求和 NoSQL 解决方案相匹配。

Apache Cassandra是其中一个最早也是最广泛使用的 NoSQL 解决方案。

本文详细介绍了 Cassandra，并指出了一些首次使用 Cassandra 时不容易发现的细节和复杂之处。

Apache Cassandra Cassandra 是一个 NoSQL 列族 (column family) 实现，使用由 Amazon Dynamo 引入的架构方面的特性来支持 Big Table 数据模型。

Cassandra 的一些优势如下所示： 高度可扩展性和高度可用性，没有单点故障 NoSQL 列族实现 非常高的写入吞吐量和良好的读取吞吐量 类似 SQL 的查询语言（从 0.8 起），并通过二级索引支持搜索 可调节的一致性和对复制的支持 灵活的模式 这些优点很容易让人们推荐使用 Cassandra，但是，对于开发人员来说，至关重要的一点是要深入探究 Cassandra 的细节和复杂之处，从而掌握该程序的复杂性。

什么是列？ 列 有点用词不当，使用名称单元格 很可能更容易理解一些。

我会坚持使用列，因为这是一种习惯用法。

Cassandra 数据模型包括列、行、列族和密钥空间 (keyspace)。

让我们逐一进行详细介绍它们。

?列：Cassandra 数据模型中最基本的单元，每一个列包括一个名称、一个值和一个时间戳。

在本文的讨论中，我们忽略了时间戳，您可以将一个列表示为一个名称值对（例如 author="Asimov"）。

?行：用一个名称标记的列的集合。

例如，清单 1 显示了如何表示一个行： 清单 1. 行的示例 "Second Foundation"-> { author="Asimov", publishedDate="..", tag1="sci-fi", tag2="Asimov" } Cassandra 包括许多存储节点，并且在单个存储节点内存储每一个行。

在每一行内，Cassandra 总是存储按照列名称排序的列。

使用这种排序顺序，Cassandra 支持切片查询，在该查询中，给定了一个行，用户可以检索属于给定的列名称范围内的列的子集。

例如，范围 tag0 到 tag9999 内的切片查询会获得所有名称范围在 tag0 和 tag9999 内的列。

?列族：用一个名称标记的行的集合。

清单 2 显示了样例数据的可能形式： 清单 2. 列族示例 Books->{ "Foundation"->{author="Asimov", publishedDate=".."}, "Second Foundation"->{author="Asimov", publishedDate=".."}, … } 人们常说列族就像是关系模型中的一个表格。

如下例所示，相似点将不复存在。

?密钥空间：许多列族共同形成的一个组。

它只是列族的一个逻辑组合，并为名称提供独立的范围。

最后，超级列位于一个列族中，该列族对一个密钥下的多个列进行分组。

正如开发人员不赞成使用超级列一样，在此，我对此也不作任何讨论。

Cassandra 与 RDBMS 数据模型 根据以上对 Cassandra 数据模型的描述，数据被放入每一个列族的二维 (2D) 空间中。

要想在列族中检索数据，用户需要两个密钥：行名称和列名称。

从这个意义上来说，尽管还存在多处至关重要的差异，关系模型和 Cassandra 仍然非常相似。

?关系列均匀分布在表中的所有行之间。

数据项之间通常有明显的纵向关系，但这种情况并不适用于 Cassandra 列。

这就是 Cassandra 使用各个数据项（列）来存储列名称的原因。

?有了关系模型，2D 数据空间就完整了。

2D 空间内的每一个点至少应当拥有存储在此处的 null 值。

另外，这种情况不适用于 Cassandra，Cassandra 可以拥有只包括少数项的行，而其他行可以拥有数百万个项。

?有了关系模型，就可以对模式进行预定义，而且在运行时不可以更改模式，而 Cassandra 允许用户在运行时更改模式。

?Cassandra 始终存储数据，这样就可以根据其名称对列进行排序。

这使得使用切片查询在列中搜索数据变得很容易，但在行中搜索数据变得很困难，除非您使用的是保序分区程序。

?另一个重要差异是，RDMBS 中的列名称表示与数据有关的元数据，但绝不是数据。

而在 Cassandra 中，列名称可以包括数据。

因此，Cassandra 行可以拥有数百万个列，而关系模型通常只有数十个列。

?关系模型使用定义良好的不可变模式来支持复杂的查询，这些查询中包括 JOIN 和聚合等。

使用关系模型，用户无需担心查询就可定义数据模式。

Cassandra 不支持 JOIN 和大多数 SQL 搜索方法。

因此，模式必须满足应用程序的查询要求。

cassandra 备份

cassandra是可以做一个snapshot的，linux下有一个脚本，直接搞定。

他是使用了硬连接的方式，备份速度非常快，我这里100g的数据，备份在1分钟只能就可以搞定。