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从Cassandra到Datomic：比较NoSQL巨头的独特性

伤不起 已关注
10月25日 发表在 Datomic NoSQL服务器 阅读 13 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Cassandra和Datomic是两种具有不同特点和用途的NoSQL数据库。它们在数据模型、架构、功能和使用场景方面各具独特性。以下是它们的一些主要区别：

数据模型

  • Cassandra:

    • 使用基于行的宽列存储(data stored as rows with flexible columns)。
    • 强调高可用性和横向扩展性，适合需要快速写入和读取的场景。
    • 没有内置的历史机制，数据更新将覆盖旧的数据。

  • Datomic:

    • 采用实体-属性-值(Entity-Attribute-Value, EAV)三元组模型。
    • 内置时间维度，能保留数据的所有历史状态，允许时间旅行查询。
    • 数据不可变，更新会产生新的事务而不是覆盖旧数据。

系统架构

  • Cassandra:

    • 去中心化架构，各节点地位平等，有利于实现高可用性和无单点故障。
    • 支持多数据中心复制，方便地理分布式部署。
    • 提供最终一致性的可调一致性级别。

  • Datomic:

    • 分离式架构，包含Transactor、Storage和Peers。
    • Transactor负责提交事务，Storage可以是可插拔的（如DynamoDB、Cassandra、SQL数据库等）。
    • 强调数据一致性，事务是原子的，数据会先被写入到Transactor。

查询与功能

  • Cassandra:

    • 提供基于SQL的CQL查询语言，但不支持复杂的JOIN操作。
    • 适合简单的键值查询和大规模数据的随机访问。

  • Datomic:

    • 提供Datalog查询语言支持复杂的逻辑推理与聚合操作。
    • 强大的历史查询能力，可以查询任意时间点的数据状态。
    • 原生支持丰富的数据关系和引用。

使用场景

  • Cassandra:

    • 适用于需要高吞吐量写入和读取的大规模分布式应用，如日志数据、传感器数据收集、用户活动跟踪等。
    • 强调低延迟和高可用性的需求场景。

  • Datomic:

    • 适合需要复杂查询和历史记录访问的应用，如金融、医疗、项目管理等。
    • 需要对数据变化进行跟踪和审计，以及依赖高一致性的事务。

扩展性与性能

  • Cassandra:

    • 极具可扩展性，能方便地通过增加节点来提升容量和吞吐量。
    • 性能上针对写优化，尤其是在分布式写场景下表现出色。

  • Datomic:

    • 横向可扩展性主要在读取层，通过新增Peers来提高并发读取性能。
    • 写入性能可能会受到Transactor的限制，但通过存储后端的选择可以增强存储能力。

Cassandra和Datomic各自的设计和特性使得它们在不同的使用场景中占据优势。Cassandra适合处理高吞吐量和分布式部署的需求，而Datomic在需要增强的数据关系、时间序列数据处理及事务一致性时表现出色。

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20条评论
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前世今生
11月01日

比较Cassandra和Datomic的优劣时，重点在于具体应用场景的选择。Cassandra适合高吞吐量的写入，但Datomic在数据的历史记录和复杂查询中更具优势。

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梦中： @前世今生

在考虑Cassandra与Datomic的对比时，确实需要深入挖掘特定的使用场景。Cassandra的高写入吞吐量确实让它在处理大规模实时数据时表现优秀，比如在社交媒体或金融交易系统中。然而，Datomic对于那些需要对数据历史进行复杂查询的应用场景，无疑会提供更有利的支持。

举个例子，在一个用户活动追踪系统中，使用Datomic可以轻松查询某个用户在过去的时间段内的行为及状态变迁，利用Datomic的时间旅行特性，以下是一个简单的Datalog查询示例：

(d/q '[:find ?event ?timestamp
       :where [?u :user/id ?user-id]
              [?u :event/action ?event ?timestamp]
              [(>= ?timestamp ?start)
               (<= ?timestamp ?end)]]
     db {:user-id user-id :start start-time :end end-time})

在这个查询中，我们可以方便地获得在特定时间范围内用户的行为记录。此类历史记录查询在Cassandra中实现起来可能需要额外的设计与存储管理。

若对Datomic的优势有更深的兴趣，可以查阅 Datomic 官网 以获取更加详细的信息和使用案例。对于希望平衡复杂查询与高性能写入的场景，理解这两者的优劣能够帮助更好地选择合适的数据库架构。

4天前 回复 举报
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人去空
11月06日

对我来说，Datomic的时间旅行查询非常实用。使用Datalog进行历史数据查询示例：

(query '[:find ?e :in $ ?t :where [?e :some/attr _ ?t]] db time]

可以轻松实现数据状态回溯。

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狼： @人去空

在提到Datomic的时间旅行查询时，使用Datalog进行历史数据的检索确实为数据管理带来了许多灵活性和便利。通过时间戳进行数据状态回溯，能够轻松理解特定时刻的系统状态，这在很多应用场景中都显得尤为重要。

例如，可以使用更复杂的查询来获取特定时间点某个实体的回溯状态：

(query '[:find ?e ?val :in $ ?t :where [?e :some/attr ?val ?t]] db time]

这个查询不仅获取了实体，还可以显示当前属性值，进一步增强了洞察数据的能力。在需要对历史记录进行分析时，这种方式非常高效。

如果想深入了解Datomic的这种功能特性，可以查阅官方文档，它提供了详细的示例和解释：Datomic Documentation. 这样的资源能够帮助更好地理解如何利用时间旅行特性进行有效的数据管理。

11月13日 回复 举报
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弱智学校校长
11月09日

Cassandra的扩展性真的很强，非常适合处理像日志数据这类的大规模数据。我常常这样写数据：

INSERT INTO user_events (user_id, event_time, event_type) VALUES (?, ?, ?);

这样可以快速写入和查询。

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任性紫冰： @弱智学校校长

Cassandra在处理大规模数据方面的确表现出色，尤其在实时写入的场景下，像日志数据的处理非常高效。对于这种高频次的插入操作，可以考虑使用批量插入来进一步优化性能。例如，使用CQL的BEGIN BATCH语句，可以将多个插入操作合并为一个批量操作，降低网络延迟：

BEGIN BATCH
INSERT INTO user_events (user_id, event_time, event_type) VALUES (?, ?, ?);
INSERT INTO user_events (user_id, event_time, event_type) VALUES (?, ?, ?);
APPLY BATCH;

此外，考虑到写操作的高并发，使用合适的分区键也是优化性能的重要因素，确保数据在不同节点间均匀分布。对于存储大规模时间序列数据，可以利用时间戳作为分区键的一部分，进一步提高查询效率。

对于想深入了解Cassandra的用户，建议查看官方文档中的性能调优部分, 这样能获取更多技术细节，帮助更好地运用这一强大的NoSQL数据库。

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解思量
5天前

我见过不少项目使用Cassandra，性能一直非常稳定。它的去中心化架构确实减少了单点故障的风险，使用这样配置：

# configuration for cassandra.yaml
listen_address: localhost
seed_provider:
    - seeds: "127.0.0.1"

让多个节点高效配合。

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荷叶小露： @解思量

在去中心化架构方面，Cassandra的确展示了出色的可靠性。同时，在处理大规模数据时，其线性扩展能力也是一个值得关注的亮点。对于配置，除了基础的listen_address和seed_provider设置，还可以考虑其他参数来优化性能，比如concurrent_reads和concurrent_writes，这有助于提高节点之间的并发处理能力。

concurrent_reads: 32
concurrent_writes: 32

此外，针对像Datomic这样强调数据一致性的存储，Cassandra的AP（可用性优先）特性可能在某些场合下不够稳定。因此，在选择合适的NoSQL数据库时，应该根据具体业务场景对ACID与BASE模型的理解进行充分评估。

如需进一步了解Cassandra的调优和高可用性设计，可参考 DataStax Documentation。

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韦顾煌
刚才

在金融行业，数据的准确性和历史追踪非常重要。Datomic的不可变数据结构使得我能够高效管理版本。使用示例：

(d/transact conn [{:db/id existing-id :some/attr new-value}])

原子性事务确实提升了数据一致性。

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%赤壁： @韦顾煌

在金融行业，数据的准确性和版本控制的确是核心需求。结合Datomic的不可变性使得历史数据的追踪成为可能，简单的例子就可以说明这一点。

(d/transact conn [{:db/id existing-id :some/attr new-value}
                  {:db/id existing-id :some/attr old-value :tx/validity [tx-time]}])

通过这种方式，不仅能确保数据的一致性，还能在任何时间点访问历史数据。若还有其他数据存储方案需要考虑，可以查阅《Cassandra vs Datomic: Which is Better for Your Use Case?》的详细对比。这里面的分析帮助更好地理解不同需求下各自的优势。

对于事务操作，Datomic 还提供了强大的查询功能，可以通过 d/q 来灵活获取历史数据，进一步增强对数据状态的理解。

(d/q '[:find ?e ?v
       :where [[?e :some/attr ?v]]]
     db)

这样的查询能力为金融行业的数据分析提供了便利，建议深入研究这一特性。

11月13日 回复 举报
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微仰
刚才

总的来说，两者各有千秋，选择时要考虑到具体的应用需求。大量写入操作推荐Cassandra，而需要进行复杂查询则可选用Datomic。

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青豆： @微仰

在考虑Cassandra与Datomic的选择时，值得关注的还有它们在数据模型和可扩展性方面的差异。对于需要处理复杂关系的数据结构，Datomic的时间旅行能力和丰富的查询功能能够大大简化开发工作。例如，Datomic允许用户使用Datalog查询语言进行一些高度定制的查询，这在诸如社交网络分析等应用场景中尤为有效。

同时，对于Cassandra，它的高写入吞吐量确实是其一大优势。下面是一个简单的示例，展示如何在Cassandra中批量插入数据：

BEGIN BATCH
  INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (uuid(), 'Alice');
  INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (uuid(), 'Bob');
  INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (uuid(), 'Charlie');
APPLY BATCH;

而在Datomic中，相应的插入操作可以通过事务方式来实现，下面是一个示例：

(require '[datomic.api :as d])

(def conn (d/connect "datomic:mem://my-database"))
(d/transact conn [{:db/id (d/tempid :db.part/user)
                   :user/name "Alice"}
                  {:db/id (d/tempid :db.part/user)
                   :user/name "Bob"}])

在实际选择时，如果应用场景需要的是快速写入并且对数据模式要求不高，Cassandra无疑是一个很好的选择；而如果你的数据是高度关系化的，且需要复杂的分析，考虑Datomic可能更加合适。更详细的对比可以参考 Cassandra vs. Datomic 了解两者在工作负载和数据模型上的更多差异。

11月13日 回复 举报
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旧风
刚才

从这个比较中，聚焦在数据模型上是关键。Cassandra快速写入的能力适合实时分析，而Datomic的数据关系和历史保存让它成为数据治理的不错选择。

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less3366： @旧风

在讨论Cassandra与Datomic的对比时，除了提及数据模型的独特性，写入性能与数据治理的优势外，实际使用的场景也十分重要。例如，Cassandra在面对高并发写入时展现出的弹性，适合用于社交媒体、物联网等需要实时数据处理的应用。

# 示例：使用Cassandra进行快速写入
from cassandra.cluster import Cluster

cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
session = cluster.connect('mykeyspace')

# 批量插入数据
batch_query = """
BEGIN BATCH
INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (2, 'Bob');
APPLY BATCH;
"""
session.execute(batch_query)

相比之下，Datomic的时间序列特性则适用于需要追踪数据演变的场景，比如金融记录或健康数据管理。依赖于时间戳的方法，可以追溯历史数据，帮助进行合规审计。

建议进一步研究如何在真实案例中平衡两者的优势，以选择最适合特定需求的解决方案。可以参考 Datomic的文档 和 Cassandra的官方文档 来深入理解它们的特性与应用场景。

11月15日 回复 举报
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韦依灿
刚才

对于数据分析师来说，Datomic的Datalog语言非常灵活，支持多种查询模式。例如，结合复杂条件筛选：

(query '[:find ?name :where [?e :person/name ?name] ...] db)

使得数据提取变得更加高效。

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刺骨： @韦依灿

对于Datomic的Datalog语言的灵活性确实是吸引数据分析师的一个重要因素。其查询能力不仅限于基本的筛选，还能处理更加复杂的条件和关系。例如，可以使用以下代码来执行多条件查询：

(query '[:find ?name :where 
          [?e :person/name ?name]
          [?e :person/age ?age]
          [(> ?age 30)]] db)

这个示例中，通过附加条件筛选出年龄大于30岁的人名，展示了Datalog在处理复杂查询时的优势，相比于传统的SQL，它的灵活性让构建复杂逻辑变得更加直观。数据分析师对数据建模和查询的需求并不仅限于基本操作，而是希望能在高层次上进行更深度的探索和发现。

在进行Datomic的学习和应用时，可能还需要参考其他资源来更好地理解Datalog的各类操作。有些在线教程和文档，比如https://docs.datomic.com/on-prem/cloud.html，对Datalog有详细的解析与示例，可以帮助理解更多的应用场景和查询方式。

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试看
刚才

Cassandra在处理大规模数据时的表现确实很出色，尤其是在地理分布式部署时。在我自己的项目中，使用如下配置简化了多数据中心的管理：

datacenters:
    - name: 'dc1' ...

这样的设计提高了可用性。

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心痛过： @试看

在处理大规模数据时，确实值得关注Cassandra在多数据中心管理方面的优越性。除了用户提到的配置，以配置更灵活的Replication Factor可能会帮助进一步增强可用性。例如，可以在YAML配置中细化每个数据中心的副本数量：

keyspaces:
  my_keyspace:
    replication:
      class: NetworkTopologyStrategy
      dc1: 3
      dc2: 2

这样，每个数据中心分别获得不同数量的副本，不仅提高了故障恢复能力，也能根据业务需求优化资源使用。多数据中心的策略还可以结合故障检测与监控工具（如Prometheus + Grafana）来更精确地监控系统状态。

关于如何在部署过程中优化性能，推荐参考DataStax的官方文档，其中有丰富的配置和优化实用例。通过结合这些实践，能使Cassandra在实际应用中发挥更大的效能。

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nangonglei
刚才

Datomic的架构设计让我在构建时感到灵活。Transactor的使用简化了事务的管理，使得数据操作变得更有效率，值得在高一致性场景中采用。

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笠蓑湿： @nangonglei

对于Datomic的灵活性和Transactor的优势，确实在高一致性需求的场景下，它的架构表现得更加出色。使用Datomic时，数据的不可变性和持久化让重放事件和版本控制变得简便。例如，在进行数据更新时，可以利用Datomic的事务进行原子操作，这样可以更好地保证数据的一致性。

以下是一个简单的示例，演示如何通过Datomic的API进行一个基本的事务操作：

(require '[datomic.api :as d])

(def uri "datomic:mem://example")
(d/create-database uri)
(def conn (d/connect uri))

(let [tx-data [ {:db/ident :user/name :db/valueType :db.type/string :db/cardinality :db.cardinality/one}
                {:db/ident :user/age :db/valueType :db.type/long :db/cardinality :db.cardinality/one}]]
  (d/transact conn tx-data))

(let [tx-data [ {:db/id (d/tempid :db.part/user) :user/name "Alice" :user/age 30}]]
  (d/transact conn tx-data))

这个示例展示了如何定义 schema 并进行事务操作，将用户 Alice 的数据存储到数据库中。在需要处理大量并发写入的情况下，Datomic所提供的高效事务处理能力能够显著提升性能。

另外，建议参考 Datomic 的官方文档 ，可以深入了解其架构及使用案例，进一步提升对事务管理和数据一致性的理解。

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