W+R>RF W—写一致性级别 R—读一致性级别 RF—副本数
Cassandra的这个设计非常的巧妙，它提供极好的调优灵活性 。数据库调优的本质无非是个损有余而补不足的过程，这个有余并非指损性能好的地方去补性能不好的地方 。
数据库或数据，有些地方有些功能，我们不用或者少用，性能不需要那么好，称之为有余；有些地方有些功能我们常用，主要用，性能要越快越好，我们称之为不足 。比如很多系统的某个数据库表，它的访问形态是有局限性的 。有可能一张表，100次插入，只有1次读取，像流水数据 。有可能一张表，1次插入，100次读取，像参数数据 。这里面就有了极大的灵活性，我们可以损失冷门操作的性能，来保障我们的主要操作 。例如，以读取为主的表，我们可以设置写入的一致性为ALL ,读取的一致性为ONE 。从而获得一个非常高效的系统性能 。
文章插图
需要注意的是，数据的复制因子，是定义在Keyspace，也就是在存储方面决定 。而读取的一致性，是由客户端决定的 。同样的数据，也可以根据不同使用场景来使用不同的一致性级别 。比如说，对数据实时性要求高时，可以设置成读QUORUM或者ALL，实时性要求低时，选择读ONE 。
总结
至此，我已经完整的讲解了Cassandra的分布式、去中心化、可扩展性、高可用、容错性、可配置的一致性、行存储的特性 。
回顾一下，我们先讲了Cassandra单节点上的行存储结构，然后围绕Cassandra数据Key的独立性介绍了分布式、去中心化、可扩展性 。继而讨论了关于Cassandra多副本数据带来的高可用、容错性、和可配置一致性 。
当然Cassandra数据库还有很多值得探讨和介绍的内容和概念，如Secondary Index、Tokens、Hinted等等 。此外在Cassandra数据库的使用过程中，也还有监控、备份恢复、性能调优、安全等等内容值得关注学习，这里就不一一介绍了，未来有机会，再做续集吧 。
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【读过本文才算真正了解Cassandra数据库】
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