1. Cassandra
как распределенная NoSQL база данных
Павел Яскевич
pavel@datastax.com / @pyaskevich

2. Dynamo, 2007
Bigtable, 2006
OSS, 2008
Incubator, 2009 TLP, 2010

3. Twitter: “Fifteen months
ago, it took two weeks to
perform ALTER TABLE
on the statuses [tweets]
table.”

4. Cassandra in production
• Netflix: “Cassandra is best for cross-regional
deployments and scaling with no single points of
failure”
• Digital Reasoning: NLP + entity analytics
• OpenX: largest publisher-side ad network in the
world
• SimpleGEO: location-as-API
• Ooyala: video analytics and business intelligence
• ngmoco: massively multiplayer game worlds

5. Почему всё таки
Cassandra?
• Реляционные БД плохо масштабируются
• Б-деревья (B-Tree) не лучший выбор

6. Почему всё таки
Cassandra?
• Большие обьемы данных
• Устойчивость к нагрузкам
• Легкая масштабируемость и репликация
• CAP теорема
• Низкая стоимость администрирования

7. Модель данных
Keyspace a.k.a Database
ColumnFamily a.k.a Table
Row Row Row
- key - key - key
Column Column Column
- name - name - name
- value - value - value
- timestamp - timestamp - timestamp
... ... ...

8. Запись
Reader
Writer Memtable
Commitlog
The Log-Structured Merge-Tree,
Bigtable: A Distributed Storage System
for Structured Data

9. Атрибуты записи
• Не используется чтение
• Не используется “seek”
• Атомарность в пределах ColumnFamily
• Данные всегда записаны

10. Чтение
• По ключу или диапозон ключей
• По имени или диапозону имен колонок
• Никаких блокировок (lock free)
• Row Cache - для избежания использования
(чтения) SSTable
• Key Cache - для избежания поиска по
индексу

11. Структура SSTable
<key 1>
<row data 1>
<key 2>
... <row data 2>
<row data 3>
...

12. Маштабирование
W A
(T, W] (W, A]
(L, T] (A, L]
T L

13. Key “C”
W
A
T
L

14. W A
(A, F]
F
(F, L]
T L

15. Key “D”
W A
F
T
L

16. Надежность
• No single point of failure
• Поддержка многих датацентров
• Легкость в мониторинге
• Доступность в рамках одного датацентра
• Доступность в рамкам многих датацентров

17. Y
Key “C”
A
W
U F
T L
P

18. Y
Key “C”
A
W
U F
T L
P

19. Y
Key “C”
A
W
U F
T L
P

20. Y
Key “C”
A
W
U F
T L
P

21. Y
Key “C”
W A
U
F
T
P X L

22. Y
Key “C”
W A
U
F
T hint
P X L

23. Y
Key “C”
W A
U
F
T hint
P X L

24. Y
W A
U
F
T L
P

25. Y
W A
U
F
T L
P

26. Y
W A
U
F
T L
P

27. Y
Key “C”
A
W
U F
T L
P

28. Y
Key “C”
A
W
U
F
T
L
P

29. Настраемаемая
согласованность
• ONE, QUORUM, ALL (LOCAL_QUORUM,
EACH_QUORUM)
• R +W > N
• Выбор между доступностью и
согласованностью

30. Пример ColumnFamily
users
Name:
driftx Password:*
Brandon
Name: Site:
jbellis Password:*
Jonathan datastax.com
Site:
xedin Password:* Name: Pavel
datastax.com

31. Псевдокод
(c использованием CLI)
• Создание ColumnFamily users:
CREATE COLUMN FAMILY users
WITH key_validation_class=UTF8Type
AND comparator=UTF8Type
AND default_validation_class=UTF8Type
AND column_metadata=[
{ column_name:password,
validation_class:UTF8Type
},
{ column_name:site,
validation_class:UTF8Type,
index_type:KEYS,
index_name:SiteColIndex }
];

32. Псевдокод
(c использованием CLI)
• Добавление данных:
‣ SET users[xedin][name] = ‘Pavel’;
‣ SET users[xedin][site] = ‘datastax.com’;
• Чтение данных:
‣ GET users[xedin];
‣ GET users WHERE name = ‘Pavel’;
‣ LIST users;

33. Индексы
Site: datastax.com
jbellis xedin
...
GET users WHERE site = ‘datastax.com’;

34. Динамическая
ColumnFamily
(миллиарды колонок)
• Примеры:
• Активность друзей (a lá twitter feed)
• Лента комментариев за определенный
период (час, день, месяц, год)

35. Тюнинг
производительности
• Два возможных пути
- тюнинг записи
- тюнинг чтения

36. Тюнинг записи
• Перенести Commitlog на отдельный
физический диск
- Тяжело сделать в “Облаке”
• Увеличить количество Memtable до записи
на диск (по-умолчанию: 4)?

37. Тюнинг чтения
! Определите свой паттерн чтения
• key cache
• row cache
• OS file cache + JNA

38. Compaction -
убийца
скорости
чтения

39. Производительность
• MySQL
➡ write ~300 ms
➡ read ~350 ms
• Cassandra
➡ write ~0.12 ms
➡ read ~15 ms

40. Мониторинг
• JMX
• DataStax OpsCenter for Apache Cassandra
• Ваш собственный?

42. API
•libpq •Thrift
•JDBC •Hector
•JPA •Hector object
mapper
• CQL (>= 0.8)

43. Вопросы