本周接手了一个Cassandra系统的维护工作，有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群，并且为应用方提供HTTP的方式访问服务。这是我第一次接触KV系统，原来只是走马观花似的看过KV啊，NoSQL啊。但是实际上没有实际的使用经验。经过两天的学习和接手，终于搞明白了在生产环境中的使用方式。在此简要的笔记一下。本文主要包括的内容有：

Cassandra的简介，

Cassandra的相关CLI

Cassandra的Python API，并且给出一个批量导入数据的例子。

1. Cassandra简介

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。

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。

和其他数据库比较，有几个突出特点：

1. 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。
2. 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。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 分布式写操作 ：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。

Cassandra使用pycassa批量倒入数据