A deep look at the CQL WHERE clause : DataStax
(www.datastax.com)
cloudtu
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大略看了一下後的心得就是，CQL 沒事不要用的太複雜，一定會吃苦頭。雖然有點過時，我還是覺的去年 Cassandra Summit 裡的 CQL Under the Hood1 是目前看到最全面且明確解說 CQL 特性的文件
IngramChen
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2.2 多了一些更方便一點的 in operator，但也要先能升上去。
Cassandra 真的不是一般人該用的 DB (尤其是 Model 面) ，如果都放 log 類的就完全 ok。
kaif
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log該放elasticsearch吧xd
elaticsearch適合分析log，不適合存log。更極端講，Log最適合的是放HDFS或S3 XD
qrtt1
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你們家不是該放在 azure blob storage 嗎(逃
因為絕大多數的人還是用AWS啊 XD
話說Hadoop 2.7增加了對azure blobstorage1的支援，一整個覺得存BlobStorage很有搞頭
kaif
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如果只是要archive log的話，BlobStorage 價錢和scalability不太有優勢
請問是跟什麼比?
如果是說跟類似AWS Glacier這種專門備份用的，的確是。 如果是跟HDFS，BlobStorage會比較便宜，也不用自己Ops，Scalability我不知道有什麼問題? IOPS或頻寬上限? HDFS的優點是用Hadoop MR會快上許多。
如果Storage分類
- RDBMS: MySQL, PostgreSQL,
- Row-Based NoSQL: MongoDB, ElasticSearch, ..
- BigTable-based NoSQL: Cassandra, HBase
- HDFS
- IaaS Blob Storage: S3, Azure BlobStorage, GCP Storage
以下是我的見解，歡迎打槍 XD
- Cost Effective: RDBMS = Row-based < BigTable-based < HDFS < IaaS
- Scalability: RDBMS < Row-Based < BigTable-based < IaaS = HDFS
- Query/Aggregation Ability: RDBMS > Row-based > BigTable-based > IaaS = HDFS
- Ops Complexity: IaaS < RDBMS < Row-Based < HDFS = BigTable-based
另外Query的能力在特別說明一下 像ElasticSearch這種Full-Text Engine當然在Fulltext query是強項 再來Document based當然在Hierarchy的資料query是強項 傳統RDBMS最強的還是join，還有大家都會的SQL。所以我才會有RDBMS > Row-Based NoSQL 這種結論。
回主題的Cassandra就是犧牲Query換取Scalability。但是比Distributed File System還是rich一些。
還有RDBMS，Row-Based都是把Storage, Query合一。相對的，BigTable-Based, IaaS, HDFS基本上都沒有Query Engine。所以要搭配外部的Query方法。
kaif
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喔這篇歸納方式好像還不錯
我的論點是設定scope為妳分類的IaaS Blob Storage來說的（既然GCP linear line也算在內的話，glacier也算吧）。
Scalability部份補充說明一下，相較於其他家的設計，azure blob是拿Scalability去換strong consistency和unified storage等特性的。舉例來說，aws s3每個bucket不會說有size上限，而azure blob每個account/container有500TB的上限 ，以及一些其他的限制1 。以這邊的情境，介接hadoop，量夠大，azure就可能需要人力去做partition/sharding，像是傳統netapp sharding那樣，如非介接的driver夠聰明來處理這件事。
如果你是說跟其他家的Iaas比，我就沒意見 XD
我以為是跟Cassandra, ElasticSearch比。
還有Azure的上限我知道，但是那個是到那個點的時候，我想真正scalable的問題不會只有那個 XD。500TB是一個很可怕的量，而且是IOPS的上限比較可能先達到頂。還有那個Account是Storage Account，不是真正一個Account，所以沒有到那麼緊繃。
我同意你說的量夠大，需要人力的部分。這種成本是不會少的，不管用哪一種solution。HDFS也不是沒有自己的成本需要考量，NameNode的ScaleUp也是要處理的。