开发者学堂课程【Cassandra数据库入门与实战：CQL：实战快速搭建弹性web应用】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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CQL基本语法介绍
一、Cassandra简单介绍
1、Casandra的历史
Casandra的数据库是来自于两篇论文，其中之一是07年亚马逊发表的一篇Dynamo ，在他上面吸取了分布式的架构和思想，另一篇是谷歌的Bigtable，吸取了数据的组织的格式以及表的各种组织的格式。
总体架构
Cassandra的特性是能做到线性扩展，原因是因为他有一个去中心化的架构，他可以做到高可用，高可用主要是因为它是高副本的，能够保证它的可用性，还有一个是他超高的性能，这取决于它底层的LSM Tree Storage。
图片的左边是一个环，这个还叫DHD环，这个环上有五个节点，每个节点把这个还进行了一个划分，它的每一部分节点都对应一部分数据范围。节点把进行均匀的切分，能够保证每一个节点负责的范围是相对均匀的，这是他分布式层面的情况。
2、Cassandra的初步认识
在图的左边有abcde五个节点，单独分解b这个节点对应的组成模块，可以看到，最上层是网络层，下面是c ql parser，这个板块是CQL语言进行解析的一个模块，将CQL语言转换成编译的结果。
二、Cassandra CQL介绍
1、CQL是什么？
上图我们可以看到用Hbase k v api和CQL，去写一条数据的差别，CQL可以简单的写出一条数据，这是一个最原始的社区为什么要做一个cql的原因，就是让用户操作数据库简单化。
CQL总体介绍
Data type，定义的一些比较基础的数据类型，包括他自己实现的集合数据类型，除此之外，还有DDL/DML/ACL，这是他操作数据库一些基本的定义。
2、CQL的几个概念
Cluster，意思是集群最大的储存单位，Datecenter，是数据中心，一个cluster可以包含多个DC；Keyspace是键值空间，类似mysql的data base，定义了数据存储的副本策略，摆放策略下面包括多个表，所有表都遵循key pace的摆放策略；Table，意义是表，类似mysql的table，定义基本的表结构；Primary key意义是主键，可以唯一确定一行数据，由partition key和cluster key ke共同组成；Partition key是分区间，可以确定数据存储的节点；Cluster key意义是cluster键，可以在partition下进行排序，范围操作等；Regular column意义是普通列数据列。
（1）CQL date type
（2）Native Tapy
基本的string类型、数值类型、IP相关类型、UUIT、时间日期以及counter类型。
例子：
（3）Collect Type && UDT
UDT必须在key space范围内创建类型
支持：CREATE/ALTER/DROP
例子：
（4）CQL DDL
Keyspace
Replication:
Class:SimpleSttategy/NetworkTopologyStrategy:副本摆放策略
Replication_factor:副本数
例子：
（5）Table
Primary key：必须定义由partition key和cluster key组成
Partition key：必须定义确定数据的摆放物理位置
Cluster key：可以不定义，确定数据在partition下的摆放情况
Default time to live，表级别ttl；
Compaction策略：STCS/LCS/TWCS；
Compression，策略：SNAPPY/LZ4
例子：
（6）CQL DML
DML：SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE/BATCH
SELCCT：
支持获取指定列以及通配符操作；
支持LIMIT/PARTITION LIMIT/ORDE BY/GOUP BY；
支持native function处理操作：Count、max、min、sum、avg等
支持JSON
其他多数丰富操作；
例子：
（7）UPDATE：
需要指定primary key
如果数据存在就更新，不存在则写入
DELETE：
支持行列、级别删除
例子：
（8）BATCH：
语法：BEIGIN BATCH 开始，以APPLY BATCH结束，中间可包含多条INSERT/UPDATE/DELETE；
支持LOGGED/UNLOGGED BATCH两种模式。LOGGED BATCH，保证batch数据最终全被写入
提高写入吞吐
例子：
3、CQL ACL
Role，级别操作支持账户密码role，资源操作
各种资源级别的鉴权
常见grant以及revoke操作
例子：
4、CQL INDEX
（1）SEcondary Index
Local index索引表数据和数据表数据共存，适用于奇数式中的数据列表
可以指定索引名，若不指定咋自动生成
Counter列不支持二级索引
频繁删除以及update的列不推荐使用
支持多重索引查询，支持集合数据类型上构建索引
（2）SASI：
Local index的一种，支持较多索引模式：prefix ，contain ，sparse支持轻搜索功能
对字符串支持的prefix和contains功能支持，轻模糊匹配
使用analyzer可以对某个列的文本数据做词干分析
丰富的索引构建选项，大小写敏感，索引模式，是否使用anlyzer
不支持collection类型
实验功能，不推荐生产使用
例子：
适用于任何规模的云原生多模数据库。
