Cassandra的出现
目标
帮助开发和运维理解数据库的核心技术，通过对比传统的关系型数据库，来理解Cassandra并将其运用到实际工作中。
观点
IMS, RDBMSs, NoSQL. The horse, the car, the plane.
每种数据模型，均有自己的使用场景，一直沿用至今。
关系型数据库问题
1 Join操作在数据量巨大的时候，性能低下
2 保证数据的一致性，关系型数据库使用到事务，事务的处理是依赖锁的，存在比较重的负载
解决关系型数据库在数据量巨大的一些基本路径
a 垂直扩展，提升硬件性能
b 集群部署，引入一致性和失败转移问题
c 对数据库参数进行调优
d 应用层进行优化，比如加索引，拆分复杂SQL以及存储过程
e 添加缓存层，比如memcached、redis、EHcache等，引入更加严重的一致性问题
f 又回到数据库本身，进行denormalization（违背关系型数据的原则），比如进行数据的冗余
关系型数据模型也仅仅解决一些特定的问题，不是数据存储的银弹。
但是关系型数据库是目前被学习和使用最多的数据模型，无论是企业还是高校。似乎是一个放之四海而皆准的数据模型。
NoSQL的崛起
核心点：数据量的激增
分类
key-value型：Redis、Memccached
列存储型：HBase、Cassandra
文档存储型：MongoDB、CouchDB
图数据型：FlockDB、Neo4J
