Cassandra和RDBMS的区别

概述

Cassandra和RDBMS（关系型数据库管理系统）是两种完全不同的数据库系统。Cassandra是NoSQL数据库，而RDBMS是SQL数据库。NoSQL和SQL两种数据库在设计理念和实现方式上有很大的差别，因此在实际应用中使用的场景也不同。

数据模型

Cassandra使用分布式、分区、列式数据模型，数据以列式列存储在分布式集群的各个节点上。因此，Cassandra在处理大规模非结构化数据方面非常优秀。而RDBMS使用的是表格型数据结构，数据以行式行存储，这种存储方式在处理结构化数据方面非常出色。

扩展性

Cassandra是为了无限扩展而设计的，支持添加更多节点来扩展性能和存储空间。同时，Cassandra支持简单的水平扩展，对于处理大数据集和高并发的场景非常有优势。而在RDBMS中，扩展性需要进行垂直扩展，即增加单个节点的硬件，这种方式有限制，且存在单点故障的风险。

一致性

Cassandra支持最终一致性，即写入数据之后不一定能立即读取得到，需要等待数据在集群中传播，这样可以提高性能。同时，Cassandra的许多操作也是异步执行的，因此会引入更多的延迟。而在RDBMS中，强制约束一致性，写入之后能立即读取到相应的数据，保证数据的一致性和准确性。

事务

Cassandra是无事务的数据库系统。尽管Cassandra提供了ACID的特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），但是却没有事务的概念，因此在多并发的事务处理场景中会存在数据覆盖和异常情况。而在RDBMS中，事务是数据读写操作的基本单元，可以保持数据的完整性和准确性。

异常处理

在Cassandra中，异常处理是非常重要的一环。Cassandra集群可能会在某些节点上出现故障，因此需要在设计时考虑如何处理异常情况，包括读取超时、写入失败等问题。而在RDBMS中，异常处理也很重要，但是通常是通过回滚事务来处理异常。

实例说明

比如在一个应用中需要存储大量的非结构化数据（比如日志），同时还需要支持高并发的读写操作。这时候，Cassandra是更好的选择，因为Cassandra能够轻易地进行水平扩展，并且具有很好的读写性能和容错性。另外，如果需要处理大量结构化数据（比如销售数据），同时需要支持高性能事务处理，那么RDBMS会是更好的选择，因为它能够保证数据的一致性和准确性，并且提供强大的事务处理功能。

总之，Cassandra和RDBMS两种数据库系统各有优点，在设计和选择数据库时需要根据实际需求进行选择。