我一直在评估Cassandra，以在我们的微服务环境中替换MySQL，因为MySQL是基础架构中唯一未分发的部分。由于它是交换原始数据的平台，因此我们的写和读需求都很密集。缺少更好的描述的一种“公共汽车”。我们的选择相当简单，应该保持这种方式，但是由于选择查询的极端局限性，我已经在努力克服一些基本的过滤条件。
例如，如果我需要过滤数据，它必须在键中。那时我无法更改字段中的数据，因为它们是键的一部分。我可以使用SASI索引，但是如果需要按多个字段进行过滤，则会遇到困难。希望物化视图对此有所帮助，但是在另一篇文章中，我被告知要避免它们，因为存在一些不稳定和有问题的行为。
Cassandra似乎擅长存储，但实际上，除了非常基本的过滤（即单个字段）之外，它还不能作为非琐碎应用程序的独立数据库平台使用。我猜我必须接受这种用法另一个前端，例如Elastic，Solr等。另一种选择可能是接受在应用程序逻辑内过滤数据的想法，只要返回的数据集足够小，这是可行的。
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Apache Cassandra不仅仅是一个存储引擎。它的设计是面向分布式数据库的，旨在提供高可用性和分区容限，如果您想要良好而可靠的性能，则会限制查询功能。
它具有一个非常强大的查询引擎CQL，但是它在指导用户进行有效查询方面受到限制。为了有效地使用它，您需要围绕查询对表进行建模。
通常，您需要以多种方式查询数据，因此用户通常会将其数据规范化为多个表。物化视图旨在使用户体验更好，但是正如您所指出的，它具有许多错误和局限性。此时，如果您考虑使用它们，则应该了解它们的局限性，尽管通常这是评估任何事物的好主意。
如果您需要高级查询功能或不了解查询的内容，那么Cassandra可能不适合。您可以在Cassandra之上使用Spark和Solr之类的产品来构建这些功能（例如DataStax Enterprise所做的事情），但是单独使用Cassandra可能很难实现。
另一方面，Cassandra在许多用例中都很合适，例如消息传递，个性化，传感器数据等。