第1章引言
1.1编写目的
介绍apache cassandra。
1.2非关系型数据库—Cassandra
1.2.1简介
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非 常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。）Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是 一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
主要特性：
● 分布式
● 基于column的结构化
● 高伸展性
1.2.2功能
Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。
这里有很多理由来选择Cassandra用于您的网站。和其他数据库比较，有三个突出特点：
模式灵活：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部署上。
真正的可扩展性：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。
多数据中心识别：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
一些使Cassandra提高竞争力的其他功能：
范围查询：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。
列表数据结构：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。
分布式写操作：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
应用客户：twitter、facebook
第2章安装cassandra
2.1下载cassandra
到官方网站上下载最新版本
我使用的测试版本是1.1.1
2.2解压缩
到主目录
cd ~
建立文件夹
mkdir cassandra
解压缩
tar -zxvf apache-cassandra-1.1.1-bin.tar.gz
2.3运行
首先创建几个文件夹
sudo mkdir -p /var/log/cassandra
sudo chown -R {你的用户名} -R /var/log/cassandra
sudo mkdir /var/lib/cassandra
sudo chown -R {你的用户名} /var/lib/cassandra
进入{cassandra_home}目录，输入bin/cassandra -f，启动cassandra，加上f表示前台运行
你应该能看到如下的界面
输入jps，得到
19702 Jps
19522 CassandraDaemon
输入 netstat -an | grep 9160查看启动情况
那么恭喜你现在已经有了一个单节点的cassandra集群了。
2.4客户端
进入{cassandra_home}目录，运行bin/cassandra-cli
输入?或者help;可以看到客户端可以使用的命令列表。
第3章操作
3.1下载cassandra
进入{cassandra_home}目录，运行bin/cassandra-cli
3.1.1环境描述
查看集群名称
show cluster name;
集群中哪些keyspace可用
show keyspaces;
查看系统使用的API版本
show api version;
3.1.2创建列族
创建keyspace
create keyspace MyKeyspace with replication_factor=1;
使用创建的keyspace
use MyKeyspace;
创建列族
create column family User;
查看列族的定义
describe keyspace MyKeyspace;
3.1.3读写数据
写入数据
set User['lgstar']['fname'] = 'Eben'
set User['lgstar']['email'] = 'me@example.com'
查看列数
count User['lgstar']
得到数据
get User['lgstar']
删除列
del User['lgstar']['email']
整行删除
del User['lgstar']